Форум «Цифровая экономика. Технологии доверенного искусственного интеллекта»

Главная тема текущего десятилетия — искусственный интеллект.

За первенство в развитии технологий ИИ сегодня борются ведущие компании, отрасли и целые страны, ожидая появление новых продуктов и сервисов, повышение эффективности существующих.

Российские компании и научные коллективы находятся на переднем крае разработок в области ИИ. Следующим шагом, по указанию высшего руководства страны, должно стать внедрение технологий искусственного интеллекта во всех областях жизни страны.

Участие и программа

Участие в работе форума примут представители профильных государственных ведомств, ведущие исследователи в области технологий ИИ и машинного обучения, криптографии и информационной безопасности, а также специалисты ведущих технологических компаний, реализующих успешные проекты в области ИИ.

К участию в мероприятии также приглашаются представители научно-образовательных учреждений, предприятий реального сектора экономики и финансовых организаций.

Основные темы форума:

• Вопросы создания систем доверенного ИИ.
• Безопасность данных и ИИ.
• Атаки на системы ИИ и методы защиты.
• Применение технологий искусственного интеллекта в обеспечении ИБ.
• Особенности использования открытого ПО в искусственных интеллектуальных системах.
• Подготовка квалифицированных кадров в области ИИ и машинного обучения.

Подробная программа

Зал №1

Ключевая дискуссия «Доверенный искусственный интеллект». Приглашенные участники:

• Дмитрий Чернышенко, заместитель Председателя Правительства РФ
• Александр Шойтов, заместитель министра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ
• Виктор Садовничий, ректор Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова
• Арутюн Аветисян, директор Института системного программирования РАН
• Александр Ведяхин, первый заместитель председателя правления ПАО Сбербанк
• Вадим Кулик, заместитель президента — председателя правления, Банк ВТБ(ПАО)
• Анна Серебряникова, президент Ассоциации больших данных
• Александр Крайнов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта, Яндекс

Сессия 1. Вопросы создания систем доверенного искусственного интеллекта.

Облачная платформа для разработки доверенных интеллектуальных систем Денис Турдаков, Институт системного программирования РАН

К вопросу построения требований к системам ДИИ Григорий Маршалко, Академия криптографии РФ

Научно-образовательные направления деятельности ЦК НТИ «Технологии доверенного взаимодействия» в области искусственного интеллекта и машинного обучения Александр Шелупанов, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Денис Суржко, начальник управления перспективных алгоритмов машинного обучения департамента анализа данных и моделирования, Банк ВТБ (ПАО)

Разработка доверенных версий фреймворков машинного обучения TensorFlow и PyTorch Андрей Федотов, старший научный сотрудник ИСП РАН

Сессия 2. Безопасность данных и искусственный интеллект.

Доклад представителя Минцифры России

Риск-ориентированный подход к обработке обезличенных данных: модель, кейсы, тестирование подхода Марат Тахавиев, Ассоциация больших данных

Вопросы оценки безопасности и полезности методов обезличивания персональных данных (уточняется) Фархад Дали, Академия криптографии РФ

Исследование подходов к применению имитационного моделирования для генерации синтетических данных Владимир Солодовников, Центр информационных технологий в проектировании РАН

Сессия 3. Атаки на системы искусственного интеллекта и методы защиты.

Защита биометрических систем идентификации от атак на предъявление биометрического образа Евгений Костюченко, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Защита биометрических систем идентификации от атак на предъявление биометрического образа Данила Николаев, Русское биометрическое общество; Академия криптографии РФ

Безопасность федеративного обучения искусственного интеллекта Мария Полтавцева, профессор Института кибербезопасности и защиты информации, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Тема доклада уточняется Дмитрий Берестнев, директор дивизиона анализа данных и моделирования, ГК Иннотех

Зал №2

Научный лекторий «Геометрическая и вероятностная интерпретация многослойного перцептрона».

Лекторы:

• Андрей Коваленко, Академия Криптографии РФ.
• Андрей Перминов, Институт системного программирования РАН.

Практически каждый курс лекций, посвященный теории искусственных нейронных сетей, начинается с описания модели искусственного нейрона и составленной из таких нейронов модели многослойного перцептрона, предложенной Френком Розенблаттом в далеком 1957 году. Основная аппроксимационная теорема, согласно которой перцептрон позволяет сколь угодно точно аппроксимировать любую заданную на компакте непрерывную функцию, превратила его в математический объект, достойный глубокого изучения. Однако это изучение сконцентрировалось в основном на разработке эффективных алгоритмов его «обучения» (настройки параметров), то есть решения сложной многомерной и многопараметрической оптимизационной задачи. Внутренняя геометрическая структура перцептрона, с математической точки зрения прозрачная, тем не менее оставалась «черным ящиком». Применяя перцептрон для решения задач классификации, имеющих, как правило, вероятностную постановку, мало кто задумывается об его вероятностной интерпретации. Наша лекция — это попытка, хотя бы частично, продвинуться в понимании механизма работы перцептрона, а значит, и повысить доверие к тем моделям искусственного интеллекта, в которых он по-прежнему занимает ключевое место.