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在大數據時代，人工智能得到了蓬勃發展，尤其以機器學習、深度學習為代表的技術更是取得了突破性進展.隨著人工智能在實際場景中的廣泛應用，人工智能的安全和隱私問題也逐漸暴露出來，并吸引了學術界和工業界的廣泛關注.以機器學習為代表，許多學者從攻擊和防御的角度對模型的安全進行了深入的研究，并且提出了一系列的方法.然而，當前對機器學習安全的研究缺少完整的理論架構和系統架構.從訓練數據逆向還原、模型結構反向推演、模型缺陷分析等角度進行總結及分析，建立反向智能的抽象定義及其分類體系.同時，在反向智能的基礎上，將機器學習安全作為應用對其進行簡要歸納.最后探討了反向智能研究當前面臨的挑戰以及未來的研究方向.建立反向智能的理論體系，對于促進人工智能健康發展極具理論意義. //www.jos.org.cn/jos/article/abstract/6699

機器學習是實現人工智能的重要技術手段之一，在計算機視覺、自然語言處理、搜索引擎與推薦系統等領域有著重要應用.現有的機器學習方法往往注重數據中的相關關系而忽視其中的因果關系，而隨著應用需求的提高，其弊端也逐漸開始顯現，在可解釋性、可遷移性、魯棒性和公平性等方面面臨一系列亟待解決的問題.為了解決這些問題，研究者們開始重新審視因果關系建模的必要性，相關方法也成為近期的研究熱點之一.在此對近年來在機器學習領域中應用因果技術和思想解決實際問題的工作進行整理和總結，梳理出這一新興研究方向的發展脈絡．首先對與機器學習緊密相關的因果理論做簡要介紹；然后以機器學習中的不同問題需求為劃分依據對各工作進行分類介紹，從求解思路和技術手段的視角闡釋其區別與聯系；最后對因果機器學習的現狀進行總結，并對未來發展趨勢做出預測和展望．

地址：//crad.ict.ac.cn/CN/10.7544/issn1000-1239.202110780

0. 引言

機器學習是一門研究如何設計算法、利用數據 使機器在特定任務上取得更優表現的學科，其中以 深度學習[1] 為代表的相關技術已成為人們研究實現 人工智能方法的重要手段之一.至今機器學習研究已 經取得大量令人矚目的成就：在圖像分類任務上的 識別準確率超過人類水平[2] ；能夠生成人類無法輕易 識別的逼真圖像[3] 和文本[4] ；在圍棋項目中擊敗人類 頂尖棋手[5] ；蛋白質結構預測結果媲美真實實驗結 果 [6] 等.目前機器學習在計算機視覺、自然語言處理、 搜索引擎與推薦系統等領域發揮著不可替代的作用， 相關應用涉及互聯網、安防、醫療、交通和金融等眾 多行業，對社會發展起到了有力的促進作用. 盡管機器學習研究獲得了一系列豐碩的成果， 其自身的問題卻隨著應用需求的提高而日益凸顯.機 器學習模型往往在給出預測結果的同時不會解釋其 中的理由，以至于其行為難以被人理解[7] ；同時機器 學習模型還十分脆弱，在輸入數據受到擾動時可能 完全改變其預測結果，即使這些擾動在人看來是難以 察覺的[8] ；機器學習模型還容易產生歧視行為，對不 同性別或種族的人群給予不同的預測傾向，即使這 些敏感特征不應當成為決策的原因[9] .這些問題嚴重 限制了機器學習在實際應用中發揮進一步的作用.造成這一系列問題的一個關鍵原因是對因果關 系的忽視.因果關系，指的是 2 個事物之間，改變一 者將會影響另一者的關系.然而其與相關關系有所不 同，即使 2 個事物之間存在相關關系，也未必意味著 它們之間存在因果關系.例如圖像中草地與牛由于常 在一起出現而存在正相關關系，然而兩者之間卻沒 有必然的因果關系，單純將草地改為沙地并不會改 變圖像中物體為牛的本質.機器學習的問題在于其模 型的訓練過程僅僅是在建模輸入與輸出變量之間的 相關關系，例如一個識別圖像中物體類別的機器學 習模型容易將沙地上的牛識別為駱駝，是因為訓練 數據中的牛一般出現在草地上而沙地上更常見的是 駱駝.這種具備統計意義上的相關性卻不符合客觀的 因果規律的情況也被稱為偽相關（spurious correlation）. 偽相關問題的存在對只考慮相關性的機器學習模型 帶來了災難性的影響：利用偽相關特征進行推斷的 過程與人的理解不相符，引發可解釋性問題；在偽相 關特征發生變化時模型預測結果會隨之改變從而導 致預測錯誤，引發可遷移性和魯棒性問題；如果偽相 關特征恰好是性別和膚色等敏感特征，則模型決策 還會受到敏感特征的影響，引發公平性問題.忽視因 果關系導致的這些問題限制了機器學習在高風險領 域及各類社會決策中的應用.圖靈獎得主 Bengio 指出， 除非機器學習能夠超越模式識別并對因果有更多的 認識，否則無法發揮全部的潛力，也不會帶來真正的 人工智能革命.因此，因果關系的建模對機器學習是 必要的，需求也是十分迫切的. **因果理論即是描述、判別和度量因果關系的理 論，由統計學發展而來.長期以來，由于缺乏描述因果 關系的數學語言，因果理論在統計學中的發展十分 緩慢.**直到 20 世紀末因果模型被提出后，相關研究才 開始蓬勃興起，為自然科學和社會科學領域提供了 重要的數據分析手段，同時也使得在機器學習中應 用因果相關的技術和思想成為可能.圖靈獎得 主 Pearl 將這一發展歷程稱為“因果革命” [10] ，并列舉了 因果革命將為機器學習帶來的 7 個方面的幫助[11] . 本文將在機器學習中引入因果技術和思想的研究方 向稱為因果機器學習（causal machine learning）.目前機 器學習領域正處于因果革命的起步階段，研究者們 逐漸認識到了因果關系建模的必要性和緊迫性，而 因果機器學習的跨領域交叉特點卻限制了其自身的 前進步伐.本文希望通過對因果理論和因果機器學習 前沿進展的介紹，為相關研究者掃清障礙，促進因果 機器學習方向的快速發展.目前針對因果本身的研究 已有相關綜述文獻 [12?14]，內容主要涵蓋因果發現 和因果效應估計的相關方法，但很少涉及在機器學習任務上的應用.綜述文獻 [15?16] 詳細地介紹了因 果理論對機器學習發展的指導作用，著重闡述現有 機器學習方法的缺陷和因果理論將如何發揮作用， 但缺少對這一方向最前沿工作進展的整理和介紹， 而這正是本文重點介紹的內容.

1 因果理論簡介

因果理論發展至今已成為統計學中的一個重要 分支，具有獨有的概念、描述語言和方法體系.對于 因果關系的理解也已經不再僅停留在哲學概念的層 面，而是有著明確的數學語言表述和清晰的判定準 則.當前廣泛被認可和使用的因果模型有 2 種：潛在 結果框架（potential outcome framework）和結構因果模 型（structural causal model, SCM）.Splawa-Neyman 等 人 [17] 和 Rubin[18] 提出的潛在結果框架又被稱為魯賓 因果模型（Rubin causal model, RCM），主要研究 2 個 變量的平均因果效應問題；Pearl[19] 提出的結構因果 模型使用圖結構建模一組變量關系，除了效應估計 也會關注結構發現問題.RCM 與 SCM 對因果的理解 一致，均描述為改變一個變量是否能夠影響另一個 變量，這也是本文所考慮的因果范疇.兩者的主要區 別在于表述方法不同，RCM 更加簡潔直白，相關研究 更為豐富；而 SCM 表達能力更強，更擅長描述復雜 的問題.雖然目前依然存在對因果的其他不同理解， 這些理解通常不被視為真正的因果，例如格蘭杰因 果（Granger causality） [20] 描述的是引入一個變量是否 對另一個變量的預測有促進作用，本質上仍是一種 相關關系. 本節將對因果相關概念以及 RCM 與 SCM 的相 關理論和技術進行簡要介紹.由于本文關注的主要內 容是因果機器學習而不是因果本身，本節將側重于 介紹機器學習中所使用的因果的概念和思想，而不 會過多關注因果領域自身的前沿研究.

**2 因果機器學習相關工作介紹 **

近年來隨著因果理論和技術的成熟，機器學習 領域開始借助因果相關技術和思想解決自身的問題， 這一研究方向逐漸受到研究者越來越多的關注.至今，因果問題被認為是機器學習領域亟待解決的重要問 題，已成為當下研究的前沿熱點之一.機器學習可以 從因果技術和思想中獲得多個方面的益處.首先，因 果理論是一種針對數據中規律的普適分析工具，借 助因果圖等語言可以對研究的問題做出細致的分析， 有利于對機器學習模型的目標進行形式化以及對問 題假設的表述.其次，因果推斷提供了消除混雜因素 以及進行中介分析的手段，對于機器學習任務中需 要準確評估因果效應及區分直接與間接效應的場景 有十分重要的應用價值.再者，反事實作為因果中的 重要概念，也是人在思考求解問題時的常用手段，對 于機器學習模型的構建和問題的分析求解有一定的 指導意義. 本節將對近年來因果機器學習的相關工作進行 整理介紹，涉及應用領域包括計算機視覺、自然語言 處理、搜索引擎和推薦系統等.按照所解決問題的類 型進行劃分，因果機器學習主要包括以下內容：可解 釋性問題主要研究如何對已有機器學習模型的運作 機制進行解釋；可遷移性問題主要研究如何將模型 在特定訓練數據上學到的規律遷移到新的特定環境； 魯棒性問題主要研究尋找普適存在的規律使模型能 夠應對各種未知的環境；公平性問題主要研究公平 性度量指標并設計算法避免歧視；反事實評估問題 主要研究如何在存在數據缺失的場景中進行反事實 學習.這些問題與因果理論的關系如圖 4 所示，下面 針對這些問題分別展開介紹.

**2.1　可解釋性問題 **

機器學習模型會根據給定輸入計算得到對應的 輸出，但一般不會給出關于“為什么會得到此輸出” 的解釋.然而這種解釋有助于人們理解模型的運作機 制，合理的解釋能夠使結果更具有說服力.因此近年 來涌現出許多致力于為現有模型提供解釋方法的工 作，為模型的診斷分析提供了有效手段[39] .解釋的核 心在于“模型得到此輸出，是因為輸入具有什么樣的 特征”，這本質上是在探討在此模型參與過程中輸入 特征與輸出結果之間的因果關系，例如估計特征對 輸出變量的因果效應強度. 由于機器學習模型對輸入數據的處理過程是一 個獨立而完整的過程，輸入與輸出變量之間一般不 會受到混雜因素的影響，因此即使不使用因果術語 也可以對任務進行描述.這體現為早期的模型解釋方 法并不強調因果，少數強調因果的方法也并不一定依賴因果術語.因果理論的引入為可解釋性問題領域 帶來的貢獻主要有 2 個方面：一是在基于歸因分析 的解釋方法中建模特征內部的因果關系；二是引入 一類新的解釋方法即基于反事實的解釋.基于歸因分 析和基于反事實的解釋構成了當前最主要的 2 大類 模型解釋方法如表 1 所示，以下分別展開介紹.

2.2　可遷移性問題

機器學習研究通常會在一個給定的訓練數據集 上訓練模型，然后在同數據分布的驗證集或測試集 上進行測試，這種情況下模型的表現稱為分布內泛 化（in-distribution generalization）.在一般的應用場景中， 機器學習模型會部署在特定數據環境中，并使用該 環境中產生的數據進行模型訓練，其性能表現可以用分布內泛化能力來度量.然而在一些場景中，目標 環境中的標注數據難以獲取，因此更多的訓練數據 只能由相似的替代環境提供.例如訓練自動駕駛的智 能體時由于風險過高不能直接在真實道路上行駛收 集數據，而只能以模擬系統中所獲取的數據為主進 行訓練.這種場景下的機器學習任務又稱為域適應 （domain adaptation），屬于遷移學習（transfer learning） 的范疇，即將源域（source domain）中所學到知識遷移 至目標域（target domain）.這里的域（domain）和環境 （environment）的含義相同，可以由產生數據的不同概 率分布來描述，下文將沿用文獻中各自的習慣稱呼， 不再對這 2 個概念進行區分. 在可遷移性問題中，因果理論的主要價值在于 提供了清晰的描述語言和分析工具，使研究者能夠 更準確地判斷可遷移和不可遷移的成分，有助于設 計針對不同場景的解決方案.因果推斷中關注的效應 估計問題本質上是在研究改變特定環境作用機制而 保持其他機制不變的影響，這與遷移學習中域的改 變的假設相符，即目標域和源域相比繼承了部分不 變的機制可以直接遷移，而剩余部分改變的機制則 需要進行適應.因此在因果理論的指導下，遷移學習 中的關鍵問題就是建模并識別變與不變的機制.目前 因果遷移學習一般假設輸入 與輸出 之間有直接 因果關系，重點關注無混雜因素情況下變量的因果 方向和不變機制，如表 2 所示，以下介紹相關工作

2.3　魯棒性問題

遷移學習允許模型獲得目標環境的少量數據以 進行適應學習，然而在一些高風險場景中，可能需要 機器學習模型在完全陌生的環境中也能正常工作， 如醫療、法律、金融及交通等.以自動駕駛為例，即使 有大量的真實道路行駛數據，自動駕駛智能體仍會 面臨各種突發情況，這些情況可能無法被預見但仍 需要被正確處理.這類任務無法提供目標環境下的訓 練數據 ，此時模型的表現稱為分布外泛化（out-ofdistribution generalization）.如果模型具有良好的分布 外泛化能力，則稱其具有魯棒性（robustness）. X Y P ′ (X, Y) P(X, Y) Y X P ′ (X|Y) = P(X|Y) 這類問題在未引入因果術語的情況下就已經展 開了廣泛的研究.如分布魯棒性研究[79-81] 考慮當數據 分布改變在一定幅度之內時如何學習得到魯棒的模 型，常見思路是對訓練樣本做加權處理；對抗魯棒性 研究[8,82-83] 考慮當樣本受到小幅度擾動時模型不應當 改變輸出結果，常見思路是將對抗攻擊樣本加入訓 練.這類研究常常忽略變量間的因果結構，面臨的主 要問題是很難決定數據分布或者樣本的擾動幅度大 小和度量準則，這就使得研究中所做的假設很難符 合真實場景，極大地限制了在實際中的應用.因果理 論的引入為建模變量間的結構提供了可能，同時其 蘊含的“機制不變性”原理為魯棒性問題提供了更合 理的假設，因為真實數據往往是從遵循物理規律不 變的現實世界中采集獲得.例如針對輸入為 、輸出 為 的預測問題，不考慮結構的分布魯棒性方法會假 設未知環境 應當與真實環境 的差異較 小，如限制聯合分布的 KL 散度小于一定閾值；而考 慮結構的因果方法則通常會假設機制不變，例如當 是 的因時假設 ，在因果關系成立的 情況下后者通常是更合理的. 一些從偽相關特征入手研究魯棒性問題的工作 雖然未使用因果術語，實際上已經引入了因果結構 的假設.這些工作針對的往往是已知的偽相關特征， 如圖像分類任務中的背景、文本同義句判斷 SNLI 數 據集中的單條文本[84]、重復問題檢測 QuaraQP 數據 集中的樣本頻率[85] 等.在實際場景中針對這些偽相關 特征進行偏差去除（debias），以避免其分布發生變化 時影響模型表現.這類工作隱含的假設是偽相關特征 與目標預測變量沒有因果關系.一種直接的解決方法 是調整訓練數據的權重，使得偽相關特征不再與預 測變量相關[85] .還有一類方法會單獨訓練一個僅使用 偽相關特征預測的模型，然后將其與主模型融合在 一起再次訓練，完成后僅保留主模型[86-87] .然而由于實 際應用中通常很難預先確定偽相關特征，這類工作 在解決魯棒性問題上具有明顯的局限性. 因果理論的引入對于解決魯棒性問題提供了新 的思路，主要的優勢在于對變量結構的建模和更合 理的假設.這類方法包括反事實數據增強（counterfactual data augmentation）、因果效應校準和不變性學 習.如表 3 所示 ，反事實數據增強考慮從數據入手消 除偽相關關系，因果效應校準通過調整偏差特征的 作用來減輕偏差，不變性學習通過改變建模方式學 習不變的因果機制，以下分別展開介紹.

2.4　公平性問題

機器學習中的公平性（fairness）指的是，對于特 定的敏感特征如性別、年齡、種族等，不同的取值不 應該影響某些任務中機器學習模型的預測結果，如 貸款發放、法律判決、招生招聘等.公平性對于機器 學習在社會決策中的應用是十分重要的考慮因素， 與因果有密切的關系，直觀上體現為敏感特征不應 成為預測結果的因變量.模型中存在的不公平常常由 偽相關特征問題導致，因此公平性也可以視為針對 敏感特征的魯棒性，但有著自己獨有的術語和研究 體系.下面首先介紹一下公平性的基本概念，然后介 紹因果理論在公平性問題中的應用. A X Y f Y? = f(A, X) f(A, X) = f(X) 公平性的定義和度量指標目前十分多樣化，并 沒有完全統一確定，不同的定義所反映的問題也有 所不同，甚至可能是相互不兼容的[139] .為便于表述， 記敏感特征為 ，其他觀測特征為 ，真實輸出結果 為 ，模型為 ，模型預測結果為 （本節所用 符號與前文無關）.早期公平性問題的相關工作并沒 有考慮因果，最簡單直白的方式是在決策時避免使 用敏感特征[140] ，即 .然而這一方案顯然 是不夠的，因為其他特征中也可能會包含敏感特征 的信息.因此一般會考慮個體級別的公平性或者群體 級別的公平性的度量，并設計方法實現.個體公平性 （individual fairness）通常會限制相似的個體之間應該 P(Y?|A = 0) = P(Y?|A = 1) P (Y?|A = 0, Y = 1) = P(Y?|A = 1, Y = 1) F P(Y?|A = 0, F) = P(Y?|A = 1, F) 有相似的預測結果[141] ，難點在于相似性指標的設計. 群體公平性（group fairness）會定義不同的群體并設置 度量指標使得各個群體之間差異盡可能小，一種思 路是人群平等（demographic parity） [142] ，希望在不同敏 感特征取值的群體中預測結果的分布一致 ，即 ； 另 一 種 思 路 是 機 會 均 等 （equality of opportunity） [143] ，希望在那些本該有機會 的人群所獲得的機會不受敏感特征的影響 ，即 ；還有一種思路是條件 公平（conditional fairness） [144] ,希望在任意公平變量 條 件下不同敏感特征群體的結果一致，即 .這些定義并不考慮特征內部的依賴關系， 對模型的決策機制也沒有區分性，在更細致的公平 性分析中難以滿足要求.因果理論的引入為公平性研 究起到了極大的推動作用，許多概念必須借助因果 的語言才能表達，如表 4 所示:

2.5　反事實評估問題

反事實評估（counterfactual evaluation）指的是機 器學習模型的優化目標本身是反事實的，這通常出 現在使用有偏差的標注數據訓練得到無偏模型的情 景，例如基于點擊數據的檢索和推薦系統學習任 務.由于任務本身需要反事實術語進行表述，因果理 論對這類問題的建模和研究起到了關鍵性的作用， 如表 5 所示：

3 總結與展望

本文介紹了因果相關的概念、模型和方法，并著 重對因果機器學習在各類問題上的前沿研究工作展 開詳細介紹，包括可解釋性問題、可遷移性問題、魯 棒性問題、公平性問題和反事實評估問題等.從現有 的應用方式來看，因果理論對于機器學習的幫助在 不同的問題上具有不同的表現，包括建模數據內部 結構、表達不變性假設、引入反事實概念和提供效 應估計手段等，這在缺少因果術語和方法的時代是 難以實現的.有了因果理論的幫助，機器學習甚至可 以探討過去無法討論的問題，如干預和反事實操作 下的預測問題. 對于可解釋性、公平性和反事實評估問題，因果 理論和方法已成為描述和求解問題所不可缺少的一 部分，且應用方式也漸趨成熟.這是由于對特征的重 要程度的估計、對模型公平性的度量和對反事實策 略效用的評估均屬于因果效應估計的范疇，問題本 身需要使用因果的術語才能得到清晰且完整的表達， 因果推斷的相關方法自然也可以用于問題的求解.可 以預見，未來這些問題將繼續作為因果理論和方法 的重要應用場景，伴隨因果推斷技術的發展，向著更 加準確和高效的目標前進. 對于可遷移性和魯棒性問題，目前所采用的因 果相關方法大多還處于較淺的層次，有待深入挖掘 探索.在這些問題上，因果推斷的相關技術不易直接 得到應用，這是由于這類問題的目標不再是單純估 計因果效應或者發現因果結構，而是需要識別跨環 境不變的機制.這對于因果而言是一項全新的任務， 需要研究新的方法來求解.在機器學習尤其是深度學 習中，這項任務的主要難點在于數據的高維復雜性. 對于圖像和文本等數據而言，其顯式特征高度耦合， 難以從中提取出有效的因果變量，阻礙了效應估計 和結構發現等后續分析手段.目前所采用的反因果遷 移、反事實數據增強和因果效應校準等手段大多只 能針對可觀測的已知變量進行處理，適用范圍受到 很大限制.相對地，不變性學習有能力處理未知的偽 相關特征并識別因果特征，具有良好的發展前景.然 而目前的不變性學習方法也存在局限性，主要在于 對數據做了較強的因果結構假設，一方面數據可能 無法滿足假設而又缺少驗證假設的手段，另一方面 需要為滿足不同假設的數據設計不同的方法而缺乏 通用性.因此，未來在這些方向上都值得開展研究.一 種思路是繼續針對具體任務做出不同的因果結構假 設，并設計對應的學習算法，這就需要構建成體系的 解決方案并配備驗證假設的手段；另一種思路是從 數據本身出發，推斷和發現潛在的因果結構，這就需要研究全新的方法來突破由數據的高維復雜性帶來 的障礙. 從因果機器學習的研究進展來看，機器學習領 域的因果革命將大有可為.不可否認，當前正處于因 果革命的起步階段，由于現實問題存在極高的復雜 性，這一革命的歷程也將曲折而艱辛，需要更多的研 究和支持.希望更多的研究者能夠加入到因果機器學 習的研究中來，共同創造和見證因果革命的新時代.

深度強化學習是目前機器學習領域中重要的研究分支之一，它可以通過直接與環境進行交互實現端到端的學習，對高維度和大規模的問題有著很好的解決能力．雖然深度強化學習已經取得了矚目的成果，但其仍面臨著對環境探索能力不足、魯棒性差、容易受到由欺騙性獎勵導致的欺騙性梯度影響等問題．進化算法普遍具有較好的 全局搜索能力、良好的魯棒性和并行性等優點，因此將進化算法與深度強化學習結合用于彌補深度強化學習不足 的方法成為了當前研究的熱點．該文主要關注進化算法在無模型的深度強化學習方法中的應用，首先簡單介紹了 進化算法和強化學習基本方法，之后詳細闡述了兩類結合進化算法的強化學習方法，分別是進化算法引導策略搜 索的強化學習和結合進化算法的深度強化學習，同時對這些方法進行了對比與分析，最后對該領域的研究重點和 發展趨勢進行了探究． 長期以來，強化學習都是機器學習方法中不可 或缺的一部分，在國際上也一直是機器學習領域中 炙手可熱的研究分支．在強化學習中，智能體首先根 據環境狀態進行決策從而產生動作，之后通過產生 的動作與環境進行交互獲得強化信號，調整產生決 策的函數映射，使得智能體能夠選擇獲得環境最大 獎勵的決策方案．智能體經過長期與環境的交互，不 斷向累積回報最大的方向優化策略，最終使累積回 報盡可能地最大化．2013年，DeepMind團隊的 Mnih 等人首先將 傳統強化學習中的Q-Learning算法［１］與深度神經網 絡相結合，并提出了深度Ｑ 網絡（Deep Q-Network， ＤＱＮ）算法［２３］，使用 ＤＱＮ 算法訓練的智能體在Atari游戲中取得了超過人類得分的驚人表現．這一成 果開拓了深度強化學習這一新的方向，并成為了當今人工智能領 域新的研究熱點．深度強化學習是一種端到端的學習方法，它不需要標記的數據作為輸入，而是通過與環境進行交互獲取原始輸入信息，從而學習動作策略，通過不斷的試錯形成具有強大學習能力的智能體［４］．2016年，DeepMind團隊使用深度強化學習訓練的AlphaGo智能體［５］擊敗了人類最頂尖的圍棋 選手，是機器學習領域的重大標志性事件，使得深度強化學習成為研究者們關注的焦點．目前深度強化 學習在機器博弈［５７］、機器人控制［８］、自然語言處理［９］、最優控制［１０］和計算機視覺［１］等領域中取得了廣泛的應用，被認為是通向通用人工智能的重要方 法之一［１２］．

近年來，由于互聯網的高速發展和大數據時代的來臨，人工智能隨之大熱，而推動人工智能迅猛發展的正是深度學習的崛起。大數據時代需要迫切解決的問題是如何將極為復雜繁多的數據進行有效的分析使用，進而充分挖掘利用數據的價值并造福人類。深度學習作為一種實現機器學習的技術，正是解決這一問題的重要法寶，它在處理數據過程中發揮著重要作用并且改變了傳統的機器學習方法，已被廣泛應用于語音識別、圖像識別和自然語言處理等研究領域。如何有效加速深度學習的計算能力一直是科研研究的重點。FPGA憑借其強大的并行計算能力和低功耗等優勢成為GPU在加速深度學習領域的有力競爭者。從深度學習的幾種典型模型出發，在FPGA加速技術現有特點的基礎上從針對神經網絡模型的加速器、針對具體問題的加速器、針對優化策略的加速器和針對硬件模板的加速器四方面概括總結了FPGA加速深度學習的研究現狀，然后對比了不同加速技術和模型的性能，最后對未來可能發展的方向進行了展望。

人工智能和深度學習算法正在高速發展，這些新興技術在音視頻識別、自然語言處理等領域已經得到了廣泛應用。然而，近年來研究者發現，當前主流的人工智能模型中存在著諸多安全隱患，并且這些隱患會限制人工智能技術的進一步發展。因此，研究了人工智能模型中的數據安全與隱私保護問題。對于數據與隱私泄露問題，主要研究了基于模型輸出的數據泄露問題和基于模型更新的數據泄露問題。在基于模型輸出的數據泄露問題中，主要探討了模型竊取攻擊、模型逆向攻擊、成員推斷攻擊的原理和研究現狀；在基于模型更新的數據泄露問題中，探討了在分布式訓練過程中，攻擊者如何竊取隱私數據的相關研究。對于數據與隱私保護問題，主要研究了常用的3類防御方法，即模型結構防御，信息混淆防御，查詢控制防御。綜上，圍繞人工智能深度學習模型的數據安全與隱私保護領域中最前沿的研究成果，探討了人工智能深度學習模型的數據竊取和防御技術的理論基礎、重要成果以及相關應用。

人工智能（AI）技術在優化營銷領域的決策制定、改善消費者體驗、建立和維護客 戶關系等方面發揮著越來越重要的作用。盡管該領域的研究已經取得一定的成果，但由于 AI在營銷領域的應用歷史較短，仍存在研究成果缺乏系統性整合、缺少核心文獻、相關概念混 淆、研究熱點和發展方向不明確等問題。鑒于此，本文首先從宏觀角度運用CiteSpace知識圖譜 分析方法分析了該領域的研究熱點及其演進；然后從微觀角度精選重點文獻梳理和界定了 AI的內涵，并進一步在理論、主題和方法論方面進行了文獻歸納和評述；最后對未來研究方向 進行了展望。

根據世界知識產權組織（WIPO）發布的《2019年人工智能技術趨勢報告》，在和人工智能 （AI）相關的將近34萬項發明和超過160萬種科學出版物中，一半以上的專利是2013年以后公 開發表的。有關AI的科學研究正處于集中快速推進的時期。與此同時，AI在商業領域的應用也 日益深化。根據德勤2018年發布的《中國人工智能產業白皮書》，近五年來全球AI領域投資快 速增長，全球AI融資總額2017年達到104億美元，并在2018年持續增加。艾媒咨詢2020年的研 究報告顯示，2019年中國AI產業融資總額達898億元人民幣。從營銷中AI的應用實例來看，在 智能客服方面，Facebook打造的虛擬助手“M”能夠幫助用戶購物、預訂酒店、安排行程等；阿里 巴巴未來酒店實現了由AI智能機器人提供送餐等服務。在消費者洞察方面，Netflix利用AI應用 “Layer 6 AI”，能夠更精確地預測用戶的興趣，進行個性化推薦；字節跳動在2016年建立了人工 智能實驗室（AI Lab），為平臺輸出海量內容提供AI技術支持，并應用到抖音等產品中。在廣告投放方面，Google的廣告工具“Auto Ads”通過機器學習幫助營銷人員確定廣告的最佳擺放位 置。綜上，AI在營銷領域各個環節逐步實現了應用的落地，也給該領域的學術研究提供了更多 的可能性。

基于上述研究背景，本文首先運用CiteSpace軟件，從宏觀角度對Web of Science數據庫中 營銷領域與AI相關的690篇文獻進行計量分析，對照不同時段的研究熱點，動態展示了相關研 究的發展歷程和演化趨勢；然后，從微觀角度梳理了AI在市場營銷領域的相關概念，包括AI的 概念界定、技術實現以及與其他技術形態的區別；接著，從搜集到的相關文獻中精選出62篇密 切契合研究主旨的重點文獻，遵循理論—主題—方法論的分析框架進行了歸納和評述；最后， 討論了未來研究方向。

雖然AI技術本身及其在營銷中的應用都在迅猛發展，但營銷領域這方面的學術研究并不 是很多，學者們對AI技術的了解往往基于零散的知識以及不同的視角，再加上計算機科學領 域與營銷領域之間存在的學科壁壘，使得學術研究和實踐的發展之間存在一定的落差。當前， 已有文獻試圖整合AI在營銷領域的相關應用，但通常屬于概念性文獻或局限于營銷細分領 域，如客戶服務（Wirtz等，2018；Xiao和Kumar，2019）、技術營銷（Kose和Sert，2016；Yadav和 Pavlou，2020）或銷售環節（Syam和Sharma，2018；Singh等，2019）。因此，本文的意義在于：第一， 率先以科學計量的方法對營銷領域AI現有文獻進行分析，梳理了研究脈絡，提煉出了前沿方 向和薄弱環節。第二，明晰了營銷領域AI研究的概念內涵和理論基礎。第三，在主題和方法論 方面豐富了前端研究，為交叉研究提供了有前景的方向引導。

人工智能在與人類生活息息相關的場景中自主決策時，正逐漸面臨法律或倫理的問題或風險.可信機器學習是建立安全人工智能系統的核心技術，是人工智能領域的熱門研究方向，而公平性是可信機器學習的重要考量.公平性旨在研究機器學習算法決策對個人或群體不存在因其固有或后天屬性所引起的偏見或偏愛.本文從公平表征、公平建模和公平決策三個角度出發，以典型案例中不公平問題及其危害為驅動，分析數據和算法中造成不公平的潛在原因，建立機器學習中的公平性抽象定義及其分類體系，進一步研究用于消除不公平的機制.可信機器學習中的公平性研究在人工智能多個領域中處于起步階段，如計算機視覺、自然語言處理、推薦系統、多智能體系統和聯邦學習等.建立具備公平決策能力的人工智能算法，是加速推廣人工智能落地的必要條件，且極具理論意義和應用價值.

近年來深度學習在圖像、語音、自然語言處理等諸多領域得到廣泛應用，但隨著人們對深度學習的訓練速度和數據處理能力的需求不斷提升，傳統的基于單機的訓練過程愈發難以滿足要求，分布式的深度學習訓練方法成為持續提升算力的有效途徑．其中訓練過程中節點間網絡的通信性能至關重要，直接影響訓練性能.分析了分布式深度學習中的性能瓶頸，在此基礎上對目前常用的網絡性能優化方案進行綜述，詳細闡述了目前最新的超大規模分布式訓練的體系結構、優化方法、訓練環境和最有效的優化方法，最后對分布式訓練仍然存在的困難進行了總結，對其未來研究方向進行了展望.

//crad.ict.ac.cn/CN/10.7544/issn1000-1239.2021.20190881

在大數據時代下，深度學習、強化學習以及分布式學習等理論和技術取得的突破性進展，為機器學習提供了數據和算法層面的強有力支撐，同時促進了機器學習的規模化和產業化發展.然而，盡管機器學習模型在現實應用中有著出色的表現，但其本身仍然面臨著諸多的安全威脅.機器學習在數據層、模型層以及應用層面臨的安全和隱私威脅呈現出多樣性、隱蔽性和動態演化的特點.機器學習的安全和隱私問題吸引了學術界和工業界的廣泛關注，一大批學者分別從攻擊和防御的角度對模型的安全和隱私問題進行了深入的研究，并且提出了一系列的攻防方法. 在本綜述中，我們回顧了機器學習的安全和隱私問題，并對現有的研究工作進行了系統的總結和科學的歸納，同時明確了當前研究的優勢和不足. 最后，我們探討了機器學習模型安全與隱私保護研究當前所面臨的挑戰以及未來潛在的研究方向，旨在為后續學者進一步推動機器學習模型安全與隱私保護研究的發展和應用提供指導.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6131&flag=1

目標檢測的任務是從圖像中精確且高效地識別、定位出大量預定義類別的物體實例。隨著深度學習的廣泛應用，目標檢測的精確度和效率都得到了較大提升，但基于深度學習的目標檢測仍面臨改進與優化主流目標檢測算法的性能、提高小目標物體檢測精度、實現多類別物體檢測、輕量化檢測模型等關鍵技術的挑戰。針對上述挑戰，本文在廣泛文獻調研的基礎上，從雙階段、單階段目標檢測算法的改進與結合的角度分析了改進與優化主流目標檢測算法的方法，從骨干網絡、增加視覺感受野、特征融合、級聯卷積神經網絡和模型的訓練方式的角度分析了提升小目標檢測精度的方法，從訓練方式和網絡結構的角度分析了用于多類別物體檢測的方法，從網絡結構的角度分析了用于輕量化檢測模型的方法。此外，對目標檢測的通用數據集進行了詳細介紹，從4個方面對該領域代表性算法的性能表現進行了對比分析，對目標檢測中待解決的問題與未來研究方向做出預測和展望。目標檢測研究是計算機視覺和模式識別中備受青睞的熱點，仍然有更多高精度和高效的算法相繼提出，未來將朝著更多的研究方向發展。