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受生物界启发!IBM发明了一种比以往更快、更安全的新哈希算法BioHash

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程序员们为了处理问题,现已发明出了各式各样的算法。

其间,一种叫作FlyHash的算法的创意来自于果蝇的嗅觉回路,它能够发作哈希码——物体的数字表明——其功能优于经典算法。

哈希码是一种算法,让同一个类的方针依照自己不同的特征尽量有不同的哈希码,但不表明不同的方针哈希码彻底不同。

不过,因为FlyHash运用随机投影,它无法从数据中学习。

为了战胜这一约束,普林斯顿大学、圣地亚哥大学、IBM Research和MIT-IBM Watson AI实验室的研讨人员开发了一种新的算法ag环亚娱乐BioHash。

这种新算法运用“部分”和“生物学上合理的”突触可塑性规矩来生成哈希码。

研讨人员们表明,它比之前发布的各种哈希办法的基准测验都要好,并且它能够生成对相似度查找有用的二进制表明。

在一份预印版的论文中,研讨人员具体解说了他们的作业,这种被称为扩展表征的现象在神经生物学中简直无处不在。“扩展”是指将高维输入数据映射到乃至更高维的辅佐表明。

例如,在上面说到的果蝇嗅觉系统中,大约有50个神经元将它们的活动发送到大约2500个叫做Kenyon 的细胞中,完成了大约50倍的扩展。

从核算的视点来看,扩展能够添加AI模型的内存存储容量。正是根据这种动机,该团队规划了散列算法BioHash,可用于相似度查找。

在相似度查找中,给定一个查询、一个相似度衡量和一个包含恣意数量项的数据库,方针是从数据库中检索与查询最相似的项的排序列表。

更多的优势

跟着技能发展,传统的单要素身份验证(仅根据暗码、令牌或生物辨认办法)好像不足以应对身份诈骗的应战。仅有的生物计算学办法遇到了隐私侵略和不行吊销的问题,而暗码和令牌则很简单忘掉和丢掉。

为了处理这些问题,人们引入了可吊销生物特征辨认的概念来表明生物特征模板。这便是说,生物特征能够被吊销并替换为包含另一个独立的身份验证因子。

生物散列便是一种可吊销的生物特征辨认技能,它混合了一组用户特定的随机向量和生物特征。

BioHash是一种结合符号随机数和生物特征辨认的技能。BioHash是一个随机投影的调集,它在坚持类内改变的一起增强类间改变,因而,当运用合法的令牌或生物特征数据被盗取时,它能够完成零误差率。

在验证设置中,当运用真实的令牌时,BioHash能够供给比单一生物计算办法低得多的错误率,一起处理了传统生物特征辨认技能存在的不行吊销性和隐私侵略问题。

传统算法的另一个问题是,当数据是高维的(例如图画或文档),而数据库很大(以百万或数十亿计的条目为单位),这在核算上具有应战性。

而BioHash速度更快,可扩展性更强。该系统以其不行变的特性被广泛运用于各种安全系统中。

研讨人员在MNIST和CIFAR-10上对Biohash进行了练习和测验。MNIST是一组包含7万张灰度图画的手写数字,其间10类数字从“0”到“9”不等,CIFAR-10是一个包含6万张来自10品种图片(如“car”、“bird”)的数据集。

MNIST 数据集来自美国国家标准与技能研讨所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 练习集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其间 50%是高中学生, 50%来自人口普查局(the Census Bureau)的作业人员. 测验集(test set) 也是相同份额的手写数字数据。

CIFAR-10与之相似,只不过把数字换成了图画。10类图片各自独立,不会呈现堆叠。这两类都是十分经典的常用于算法练习的数据集,供给揭露下载。

经过数据库的“查验”后,研讨人员表明,BioHash在速度方面体现出了最好的检索功能,远远超过了其他办法,而BioHash的改善版别——BioConvHash——因为加入了专门构建的过滤器,功能乃至更好。

人脑与人工智能

因为人脑的学习、认知等才能远超现在的核算机,许多研讨都正致力于让核算机愈加接近人脑功能,这其间就包含从结构、运转方法等各方面模仿人脑。

而人的神经生物学和机器学习范畴也是密切相关。现在炽热的神经网络技能的诞生便是遭到人脑神经元的启示。

百度大脑就用核算机技能模仿人脑神经网络,包含模仿人脑学习剖析才能,然后经过多层的学习模型和海量的练习数据进行数据智能剖析,然后做出猜测。

谷歌母公司Alphabet旗下的DeepMind本月早些时候也宣布了一篇论文,研讨大脑是否以概率散布(一种供给不同成果发作概率的数学函数)而非单一平均值来代表未来或许的奖赏。

谷歌和马克斯·普朗克神经生物学研讨所的科学家最近也展现了一种递归神经网络——一种常常用于手写和语音辨认的机器学习算法——它能够映射大脑的神经元。

马斯克的想规律愈加张狂——开发脑机交互技能,直接将机器植入人类脑部。

不管怎样,“人工智能”毕竟离不开“人工”二字。经过学习人类本身,或许有一天人工智能真能发展到与人类相媲美的境地。

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