算法

“算法是技术的组成部分，科技必须遵循伦理，才能不偏离方向。

另一个是影响和约束用户社会实践和社会生存的“社会维度”，算法的迭代在这个方向上是一个不断“破圈”的过程，找到个人需求与群体、圈层、社会乃至国家要求之间的平衡点的过程。

喻国明提出，首先应从影响算法迭代的两大关键性逻辑加以分析。

围绕算法的迭代也有着纵横两个维度上的影响，一个是算法的所谓“元维度”，即对于用户需求洞察的个人维度上的不断精细化、结构化的“逼近”的过程；

如何把握关于算法迭代的基本方向呢？

所以，算法迭代也必须从社会性变量上去把握其迭代的发展方向。

随着算法的发展，以及平台掌握的数据的数量和类别越来越丰富，算法的迭代在这两个方向上都会获得不断的进步——使其对于用户需求把握越来越全面和贴近，具有结构化、精确化的特征；

另一方面，媒介化又日益通过智能算法加以落地和实现，使得算法的设计和迭代背后所体现或嵌入的价值偏向，以及对其用以进行内容生产和分发的生产资料的选择和把关，关乎人们对彼此关系的感知，影响彼此之间的权力位势，一言以蔽之，会对生产关系的调整提出内在要求。

平台算法如何顾及并服务于长尾用户以及视野之外的非用户或潜在用户的需求，是进行算法设计和治理时必须考虑的问题，因为这直接关乎社会信息传播基础设施的价值和道德偏向，关乎生产力发展是否可持续的问题。

除了能够调整肤色之外，OFL肤质优化算法还可以实现AI祛瑕疵的效果，但是这个祛瑕疵仅仅是指脸上的痘印、痘痘、细纹、眼袋、黑眼圈等等脸部问题，而不包括人脸上天生特征，例如美人痣等等，OFL肤质优化算法通过AI可以精确区别天生特征和后天瑕疵，而不会一股脑的将脸部所有“瑕疵”都去掉，虽然去掉所有瑕疵的脸很美，但总是美中带着点不自然，所以这个算法还是很人性化的。

OPPO在此基础上推出的OFL肤质优化算法可以帮助用户在拍摄时去除脸部瑕疵、优化皮肤表现，让用户整体气色更出众;

M2AC算法为强化学习的落地打下了一剂定心丸：即便环境交互成本高或环境复杂有噪音，算法依然能够稳健地学到好的策略。

M2AC算法伪代码。

由此启发，M2AC算法的核心仅用其论文标题中的一句话就可以总结：「Trustthemodelwhenitisconfident.

为此，更高的样本效率成为当前学术界与工业界对强化学习算法优化的核心目标，也就是希望RL算法能够「聪明地试错」，通过尽量少的环境交互学到尽量好的策略。

新成立的AI及机器人技术研究院整体定位是用机器人技术为整个公司赋能，主要负责AI及机器人技术的研发，发展以视觉为主的感知和定位算法，依托于嵌入式、物联网、云计算等平台技术，机器人算法在端上实时运算，在云端进行数据融合和训练，数据智能闭环赋予了机器人机群持续进化的群体智能。

远程协助可应用于异地就诊……这些应用的落地与实现离不开大数据、人工智能、科技算法。

解决这个问题的关键，不在于解决某一个媒体或平台的算法的“点”的问题，因为每一个媒体或者平台都会有自己的价值偏好，这就是所谓的媒体“定位”，我们不可能要求某一个媒体或平台面面俱到，一个社会信息传播的样态是否健康、合理、富有发展的弹性，关键在于这个社会上的由一个个媒体或平台所构造起来的信息传播的结构是否合理、多样和具有结构上的完整性。

人工智能算法的研发，是货真价实的烧钱战争。

或许，是受到了早些年人医疗人工智能影像识别的影响，颜术医美竟然也应用起了人工智能，通过人工智能算法识别为用户的脸部皮肤进行自动分析。

首先，目前中国人工智能的算法工程师有30万空缺，年薪百万待遇都很难招到合适的人，而且单纯一两位算法工程师也很难完成算法的研发。

人工智能算法的研发原理有些像大厨炒菜，数据是原材料，而算法就厨师，专业的背景知识就是菜谱。

我们先分析一下，做好一个人工智能的算法都需要什么因素。

是一种人工智能算法。

因为量子计算和经典计算的竞争是一个长期的动态过程，虽然人们操纵量子比特的数量和精准度在不断提高，但是经典计算的算法和硬件也在不断优化，超算工程的潜力更是不可小觑。

量子计算和经典计算的竞争是一个长期的动态过程，虽然人们操纵量子比特的数量和精准度在不断提升，但是经典计算的算法和硬件也在不断优化，超算工程的潜力更是不可小觑。

而当时差分隐私领域的权威人士，著有《差分隐私的算法基础》一书的宾夕法尼亚大学教授AaronRoth当收到苹果递交给他评审的差分隐私执行文件后，这位教授使用“开创性”一词评价了苹果在差分隐私方面的工作。

而iOS10采取的是本地化差分隐私算法对用户数据进行计算。

作为联邦学习领域第一个商用级开源项目，FATE为开发者提供所必须的多方协同建模工作流管理、加密机器学习工具库和并行计算基础设施抽象三层能力，同时提供了很多开箱即用的联邦学习算法和联邦迁移学习算法供开发者参考，极大简化了联盟AI开发的流程并降低了部署难度。

如何提升强化学习算法的样本效率，提升算法对噪音环境的鲁棒性？

利用FTL框架，可以在原有的各种机器学习算法和模型的基础上进行改进。

它支持联邦学习体系结构和各种机器学习算法的安全计算，包括逻辑回归，深度学习和迁移学习等。

此外，FATE中的机器学习算法用Python实现，关于任务调度、线程/进程管理和数据通信等底层框架使用Java编写。

存在这些问题的主要原因：一是，针对机器学习算法的数据标注任务需要专业的知识和经验才能完成，这种预处理任务的成本非常高，往往无法获得机器学习所需要的足够的标注数据。

海量训练数据是现代机器学习算法、人工智能技术在各个领域中应用获得成功的重要条件。

这场研讨会由清华大学新闻与传播学院智媒研究中心主办、《财经》E法协办，主题为“算法的治理与发展：以人为本、科技向善”。

由于算法本身的多样性、多变性和场景化特点，在设计算法治理方案时，也许需要考虑，过程原则和产品原则两种不同治理逻辑，哪一种更适合用来进行算法的社会监督和治理。

北京师范大学新闻与传播学院教授喻国明在12月1日的“算法的治理与发展：以人为本，科技向善”研讨会上表示。

事实上，算法本身不存在偏见，因为技术自身是客观的。

此外，算法本身应视为中立，消除技术进步带来的技术风险才是根本。

”张涛甫指出，当海量需求出现时，算法技术扮演“信息导入者”的角色，通过技术上的可控性实现便捷、人性化的需求。

一方面，要将算法技术与价值理性上行的需求相匹配，缩小“颗粒度”，在技术价值向度上通过人工达到对技术纠偏，依靠技术本身达到算法的“自我导向”。

张涛甫在研讨中表示，面对互联网过载信息量，海量人群对互联网信息有多元需求，算法技术从中扮演了“信息导入者”中介角色，通过可控的技术实现便捷、人性化的信息导流服务。

算法技术可最大扇面覆盖人的需求，这些需求包括刚需、边缘需求乃至于被制造出来的泡沫化需求，与此同时，也带来了算法技术所承载的信息导流引发的伦理问题，目前更多关注点是把“原罪”责任聚焦在技术和平台上。

金兼斌强调，算法已经无所不在，嵌入到人们的日常生活中，各方对算法成为生产力中越来越重要的要素之现实，应该乐见其成。

申卫星认为，个人信息和隐私是不同的概念，应从两者的区别出发，用法律的视角去看待算法偏见和算法歧视。

申卫星还提到，人们在讨论算法时，都会提到算法不透明、算法偏见等问题。

在连续控制MuJoCo基准实验中，与model-free算法相比，M2AC仅用SOTA算法SAC1/5的交互样本就能达到同等效果。

这篇论文首次探索了有模型强化学习该「何时使用模型」，并基于不确定性预估提出全新算法M2AC（MaskedModel-basedActor-Critic），在样本效率和噪音环境下的表现均取得巨大突破。

北京师范大学新闻与传播学院教授喻国明在12月1日的“算法的治理与发展

在12月1日由清华大学新闻与传播学院智媒研究中心主办、《财经》E法协办的“算法的治理与发展

例如，第一道防线可以是构建多元化的算法开发团队，降低算法同质化程度；

智能化技术需要海量的大数据以训练模型和算法，在征信体系、监督机制、个人信息保护法律等尚不完善的情况下，容易造成客户敏感信息泄露等问题。

大卫·阿佩尔就认为人工智能并不是威胁而是需要合作的对象，机器没有多余的感情与偏见，可以显著提升人类的创造力，提供最新颖的算法。

“算法是技术的组成部分，科技必须遵循伦理，才能不偏离方向。