用深度学习的方式融合各种信息

就在不久前，一则“清华大学教授拒绝人脸识别门禁”的消息引发了热议。此前，江苏常州部分社区强制居民“刷脸进社区”也曾引发争议。近年来，随着大数据、人工智能等新技术的发展，个人信息的收集、应用更加广泛，加强个人信息保护的任务也更加艰巨。个人信息泄露事件频现，引发了广泛的公众关注。尤其是新冠疫情期间，个人信息泄露问题不时见诸媒体，包括人脸识别在内的人体生物信息采集技术的愈发广泛的应用，更是引发了个人信息保护的担忧。

在技术不断发展的今天，如何处理好个人信息利用和保护已经成为突出问题。

从2018年开始抓紧开展研究起草工作

个人信息保护事关广大人民群众的切身利益，事关国家信息安全，事关数字经济发展。一直以来，个人信息安全问题是社会各界关注的焦点，有关个人信息保护的立法呼声也很高。

近年来，按照党中央的决策部署，全国人大及其常委会在制定、修改网络安全法、刑法、电子商务法等法律中，对个人信息权益、个人信息处理规则、个人信息安全保护措施等都作出了相关的规定，不断完善个人信息保护相关法律制度，但是都不是集中的全面的规定，针对个人信息保护的专门性立法迟迟未出台。

据了解，按照全国人大常委会立法规划和立法工作计划安排，从2018年开始，法工委就会同中央网络安全和信息化委员会办公室在认真总结网络安全法等法律实施经验、深入研究个人信息利用和保护中的突出问题、借鉴有关国家和地区法律制度的基础上，抓紧开展个人信息保护法的研究起草工作。
 

虽然宣称能够取代DRAM或闪存将带来巨大的市场反响，但这种说法在工程角度来看根本不可能实现。Yang指出，大多数企业根本就不具备横扫存储器市场的潜质，但在嵌入式及低密度设备等细分市场中滋润地活下去倒是没有问题。因此，也许现在最重要的就是抛弃“新兴”标签，真正把产品做好。无论是MRAM、ReRAM还是FAM，在Yang看来都“只是存储器而已。”

过去三年以来，Thomas Coughlin与Objective Analysis一直在合作跟踪新兴存储器市场。Coughlin表示，嵌入式市场是各类新兴存储器技术的最佳发展空间。即使是独立设备，在提出低功耗要求的同时，也会对设备的存储密度做出适当妥协。他表示，“很多应用程序都能够从低容量非易失性存储器中获得重大收益。”

DRAM与NOR闪存最终都可能遇到扩展限制。一旦FRAM、MRAM与ReRAM在市场上站稳脚跟，将很快在嵌入式应用领域迎来属于自己的发展机遇。

不管名称本身是否恰当，MRAM与ReRAM仍然代表着新兴的存储器形式。而在Coughlin看来，Optane的重要意义在于，英特尔借此证明了新兴存储器技术确实有可能迈过盈亏平衡点。他表示，客户也开始意识到自己对于高速、廉价存储器(例如DRAM)的迫切需求。从这个角度来看，新兴存储器“代表一种廉价的内存扩展方向，有望带来成本更低的内存密集型应用方案。”

Yang还提到，虽然Optane可能拥有高达10亿美元的总体价值，但其真正适合的也只有实时分析等少部分工作负载。在此之外，其他存储器制造商完全可以把握住规模更小、但同样足以支撑起健康业务的市场空间。

他总结道，“我们生活的绝不是非黑即白的二元世界。即使市场规模只有3000万美元，也足以支撑起一家成功的企业。这只是成功这一概念的不同表现方式。”
 

该小组还在之前的几篇合作论文中讨论了如何将机器学习技术应用简单的晶格场论，并以紧凑连通歧管为基础开发出新的方法，可用于描述比标准模型更为复杂的场景论用例。现在，他们正努力将这项技术扩展到最新计算方案当中。

Kanwar表示，“通过过去一年的努力，我们已经证明将物理知识与机器学习技术相结合确实拥有光明的发展前景。我们正积极考虑如何使用这套方法实现全面模拟，借此解决剩余的障碍。希望这些方法能够在未来几年中首次在大规模计算中一展身手。如果能够成功克服最后的障碍，我们在有限资源下的工作能力将得到显著增强，我也迫切期待着在实际应用中探索那些超出现有最优物理理解范畴的事物，为其建立起前所未有的新颖见解。”

该团队将这种基于物理信息的机器学习概念，总结为“从头算起型AI”。这一概念，也成为最近刚刚由麻省理工学院成立的美国国家科学基金会人工智能与基础交互研究所(IAIFI)设定的一大关键主题。而Shanahan本人在其中担任物理理论研究协调员。

（编辑：威海站长网）

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