中国电子工业标准化技术协会团体标准 信息技术人工智能机器学习模型质量 编制说明 信息技术人工智能机器学习模型质量 标准工作组 2018 年 11 月

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1 中国电子工业标准化技术协会团体标准 信息技术人工智能机器学习模型质量 编制说明 信息技术人工智能机器学习模型质量 标准工作组 2018 年 11 月

2 一 工作概况 ( 一 ) 产品和行业发展情况 人工智能, 其概念最初是在 20 世纪 50 年代中期 Dartmouth 学会上提出的 它是研究 开发用于模拟 延伸和扩展人的智能的理论 方法 技术及应用系统的一门新的技术科学 在最初的半个多世纪的发展历程中, 由于受到智能算法 计算速度 存储水平等多方面因素的影响, 人工智能技术和应用发展经历了多次高潮和低谷 2006 年以来, 以深度学习为代表的机器学习算法在机器视觉和语音识别等领域取得了极大的成功, 识别准确性大幅提升, 使人工智能再次受到学术界和产业界的广泛关注 机器学习成为目前人工智能领域中比较有效且相对成熟的分支 尤其近年来, 云计算 大数据等技术在提升运算速度, 降低计算成本的同时, 也为机器学习发展提供了丰富的数据资源, 协助训练出更加智能化的机器学习算法模型 机器学习模型在更多领域发挥较大的科学技术推动作用, 例如在图像 图形识别方面有指纹识别 染色体识字符识别等 ; 在航天与军事方面有卫星图像处理 飞行器跟踪 成像精确制导 景物识别 目标检测等 ; 在医学方面有图像的脏器重建 医学图像分析等 ; 在工业方面有各种监测系统和生产过程 ; 在汽车领域, 推动无人驾驶等技术的成熟 可见, 机器学习将在诸多行业和领域中呈现深度应用, 成为不可或缺的关键技术, 将深刻改变产业结构和布局, 创造出新的发展动力 因此, 如何评测机器学习模型质量, 保障机器学习安全有效运转, 将发挥至关重要的作用 目前亟需制定人工智能机器学习模型质量的国家和行业内统一标准, 为规范市场准入 保障用户权益 提高市场整体质量, 提供标准依据 ; 为整合产学研力量 促进人工智能产业发展, 提供标准引领 ( 二 ) 标准情况 近年来, 在国际标准化组织以及国内标准化组织都在研究人工智能问题, 并进行相关技术的标准化工作 国际标准化工作 : 2

3 ISO/IEC JTC 1( 国际标准化组织和国际电工委员会第一联合技术委员会 ) 在人工智能领域的标准化工作已有 20 多年的历史 前期, 在人工智能词汇 人机交互 生物特征识别 计算机图像处理等关键领域, 以及云计算 大数据 传感网等人工智能技术支撑领域,ISO/IEC JTC 1 均已开展了相关标准化工作 ISO/IEC JTC 1/SC 42 成立了 ( 人工智能系统计算方法与特征, Computational approaches and characteristics of artificial intelligence systems)sg 1 研究组, 其中 SG 1 研究的内容有一部分是对人工智能系统中技术 ( 如 : 机器学习算法, 推理等 ) 及专用人工智能系统 ( 如 : 自然语言处理, 机器视觉 ) 计算方法的属性和特性进行研究 国内标准化工作 : 全国信息技术标准化技术委员会 (SAC/TC 28) 对口 ISO/IEC JTC 1 工作, 人工智能方面主要在术语词汇 人机交互 生物特征识别 大数据 云计算等领域开展了标准化工作 GB/T11457 和 GB/T 界定的术语和定义适用于本标准 参照 GB/T ,GB/T ,GB/T ,GB/T , GB/T ,GB/T ,GB/T 等现有的系统与软件功能性 可靠性 可移植性 维护性 效率及易用性 软件质量量化评价规范等标准, 编写本标准 本标准在之前系统与软件质量标准的基础上, 针对人工智能领域中机器学习模型的独有特性进行评测 ( 三 ) 任务来源 2018 年 9 月 14 日, 中国电子工业标准化技术协会下达 2018 年第四季度第一批团体标准, 拟研制 信息技术人工智能机器学习模型质量 相关标准 本标准为自主制定标准, 计划编号为 CESA , 归口单位为中国电子技术标准化研究院, 由中国电子标准化技术研究院联合北京航空航天大学牵头组织编制 ( 四 ) 主要工作过程 1. 前期调研 (6 月 8 月 ) 为了完成 信息技术人工智能机器学习模型质量 团体标准编制任务, 组织相关技术人员对编制过程中所涉及的术语定义 机器学习模型质量的指标体系 机器学习模型质量的测量方法等方面进行调查, 3

4 收集了目前关于机器学习的工业界应用和学术界研究现状, 以及机器学习现有行业标准, 制定调查表收集机器学习研究从业人员的实际研究标准 方法, 进行各种方法 标准的汇总分析 作为各类性能指标分档定级依据, 同时广泛参考目前存在的信息技术 人工智能 机器学习标准, 确保团体标准的先进性 广泛性和实用性 2. 标准立项 (9 月 13 日 ) 标准编制组以标准大纲草案为基础, 进行立项论证, 通过立项 ; 3. 标准起草 ( 9 月 11 月 ) 标准编制组经过多次现场和线上研究和讨论, 充分听取各单位的意见并研究相关资料, 以中国电子技术标准化研究院和北京航空航天大学为主撰写标准草案 并先后召开两次工作组内部标准草案稿的工作组研讨会, 吸收了大量学术界 工业界对于机器学习方法的观点意见, 结合相关的研究 应用现状和目前现存的标准, 对本标准讨论稿进行了认真修改, 于 2018 年 11 月形成了 信息技术人工智能机器学习模型质量 团体标准的征求意见稿 4. 征求意见稿形成 (11 月下旬 ) 2018 年 11 月中旬, 标准编制组完成标准征求意见稿 编制说明 ; 拟于 2018 年 11 月下旬, 进行标准征求意见, 并征求知名企业函审意见, 后续根据专家意见对标准进行进一步完善 二 标准的制定原则 1. 严谨性 本标准严格按照 GB/T 1.1 的规定编写, 且确保与国家标准 行业标准中的 术语和词汇保持一致, 基本概念和词汇遵循及业界普遍采用的术语 2. 合理性本标准给出的系统框架参照业界主流架构, 体现机器学习模型发展现状和水平, 指标和测量方法结合产学研众多单位的意见 3. 可操作性本标准规定的指标要求清晰 易操作 可测试, 可以指导各行业人工智能机器学习模型的质量评测 三 主要技术内容说明 ( 一 ) 标准主要内容和适用范围 4

5 本标准给出了机器学习模型质量评测的标准数据集要求和测量方法, 规定了机器学习模型的质量要素及其作为软硬件系统模块所涉及的质量要素, 提供了机器学习模型的质量评测指标体系以及相应的评测方法 本标准适用于机器学习模型及系统的设计 研发及质量评测, 用户可根据具体的机器学习模型选择合适的质量评测指标 ( 二 ) 参考文献和资料 参考以下标准 : GB/T 信息技术软件工程术语 GB/T 软件工程产品质量第 1 部分 : 质量模型 GB/T 系统与软件功能性第 1 部分 : 指标体系 GB/T 系统与软件功能性第 2 部分 : 度量方法 GB/T 系统与软件功能性第 3 部分 : 测试方法 GB/T 系统与软件可靠性第 1 部分 : 指标体系 GB/T 系统与软件可靠性第 2 部分 : 度量方法 GB/T 系统与软件可靠性第 3 部分 : 测试方法 GB/T 系统与软件可移植性第 1 部分 : 指标体系 GB/T 系统与软件可移植性第 2 部分 : 度量方法 GB/T 系统与软件可移植性第 3 部分 : 测试方法 GB/T 系统与软件维护性第 1 部分 : 指标体系 GB/T 系统与软件维护性第 2 部分 : 度量方法 GB/T 系统与软件维护性第 3 部分 : 测试方法 GB/T 系统与软件效率第 1 部分 : 指标体系 GB/T 系统与软件效率第 2 部分 : 度量方法 GB/T 系统与软件效率第 3 部分 : 测试方法 GB/T 系统与软件易用性第 1 部分 : 指标体系 GB/T 系统与软件易用性第 2 部分 : 度量方法 GB/T 系统与软件易用性第 3 部分 : 测试方法 GB/T 软件质量量化评价规范 ( 三 ) 要求 5

6 1 模型输入 输出规范规定模型的输入输出数据类型 数据格式 数据精度等 ; 2 机器学习模型功能可靠机器学习模型的软硬件实现系统, 可以保障模型在接受合适的数据输入后, 能够正常运行, 并在规定时间内返回约定格式的输出数据 ; 3 机器学习模型功能正确采用测试集对机器学习模型功能进行测试, 机器学习模型的数据精度能够达到预期标准 ; 4 机器学习模型功能完备依据功能需求, 采用测试集对机器学习模型功能进行测试, 测量功能实现 ; 5 与需求的覆盖比, 使其能够达到预期标准机器学习模型鲁棒性强, 采用对抗攻击 噪声污染等手段生成对抗样本 噪声数据等对待测机器学习模型进行测量, 观察其性能指标的变化, 测量危害检出性 抗攻击性 抗干扰性, 判断其能否正常运行 ; 6 机器学习模型容错性强对于机器学习模型系统的数据输入 软硬件运行环境等进行极端或异常干扰 例如 : 运行资源受限 强制限制内存使用量 降低中央处理器运行频率 限制处理器核心数量 硬件失效性干扰 强制删除状态文件等方式进行测试 观察机器学习模型系统能否提示或内部消化系统层出现的错误, 以及模型系统正常运行的能力, 使其满足要求 ; 7 机器学习模型易恢复性好对机器学习模型采用软件故障 硬件故障等手段, 检测软硬件出错环境下修复软件系统和数据所需的平均时间 重新启动的平均时间 恢复的正确性 平均失效时间等指标, 使其满足要求 ; 8 机器学习模型可维护性好测试机器学习模型系统设计 开发 运行和维护中的命名规范性 模型封装性 版本兼容性等, 测量机器学习模型系统代码的易读性 系统版本兼容性 系统变更说明文档的完整性 模块间的耦合性 变更模块的可验证性等测量元, 保证机器学习模型的可维护性良好 6

7 ( 四 ) 指标制定说明 本标准依据 GB/T ,GB/T ,GB/T ,GB/T , GB/T ,GB/T ,GB/T 综合提出机器学习模型质量指标体系, 主要针对机器学习模型自身及其作为软硬件系统模块涉及的质量要素, 将质量指标体系划分为功能性 可靠性 效率和维护性 4 个质量特性, 并进一步细分为若干个子特性 机器学习模型质量指标体系, 见图 1 图 1 机器学习模型的质量指标 四 预期达到的社会效益 对产业发展的作用等情况 在社会效益方面, 高质量的机器学习技术的发展能够有效帮助解决我国目前面临的环境问题 人口问题 资源问题 安全问题等重大问题 对于环境问题, 譬如沙漠的治理工程往往耗资巨大且工作环境恶劣, 利用智能机器可以在这些非常规环境下开展工作 对于人口问题, 由于我国人口众多, 难以及时发现和解决拐卖人工, 失踪人口等问题, 人口统计和处理受到严重限制 机器学习在识别领域的研究可以有效解决失踪人口的识别, 身份验证等复杂问题, 为国家控制人口结构失衡提供有效数据 对于资源问题, 我国医疗领域的资源严重不足, 医疗成本较高, 同时医疗资源的配置不合理也使得医疗资源的利用效率低下 机器学习的发展能够对医疗影像进行诊断, 加快药物研发, 减少医生误诊率, 快速找出合 7

8 理的治疗方案 对于安全问题, 我国是一个互联网大国, 每天都会产生海量的网络数据, 从这些数据中甄别出恶意信息, 保证我国的网络安全是一个很大的难题 机器学习的发展能够快速识别恶意攻击, 定位安全漏洞并将其修复, 保障我国的网络安全 在产业发展方面, 高质量的机器学习技术对民用产业和军用产业都有良好的普适性 对于民用产业, 机器学习技术可以完美参与农业 制造 金融 物流 交通 通讯等各种行业的智能化改造, 改变传统生产生活方式, 逐步解放重复性体力和脑力劳动, 完善社会生产关系, 提高产业效率, 推动经济结构升级, 帮助我国摆脱通过密集投资 人口红利等传统经济发展方式, 为我国在技术创新和高质量投资中提供新的经济增长点, 保障我国经济的稳定增长 对于军用产业, 机器学习技术可以支撑军事技术升级, 帮助现有武器的智能化转型, 提高武器的打击精度, 增强武器的安全性和可操作性, 在人员输送 战场救护 导航通讯 作战指挥 情报分析等方面提供极大的便利 未来的人工智能武器将在速度和精确度上完胜传统人工武器, 有效减少士兵伤亡, 维护我国的国家安全 本标准项目不仅可以为机器学习的技术 产品和服务质量提供基础和评价依据 能够有效保障机器学习在广泛使用中的质量管理问题, 为人工智能领域相关产品服务的市场准入规范 用户权益保障等提供标准依据 ; 同时, 也为当前以及未来不同类型机器学习模型的统一整合, 建立人工智能良性生态, 整合产学研力量 促进人工智能产业健康发展, 提供有力支撑 五 在标准体系中的位置, 与现行相关法律 法规 规章及标准, 特别是强制性标准的协调性 依据国家人工智能标准总体组 国家人工智能标准体系建设指南 ( 征求意见稿 ), 本标准项目属于测试评估类标准 该标准从我国信息技术 人工智能 机器学习领域的实际情况出发, 参考了国内外相关资料, 体现了科学性 先进性和可操作性 在制定过程中充分考虑了国内外相关的法规要求, 使得该标准与相关法律 法规 规章及相关标准协调一致, 没有冲突 六 重大分歧意见的处理经过和依据 无重大分歧意见 8

9 七 标准性质的建议说明 建议协会团体标准 信息技术人工智能机器学习模型质量 为推荐性标准颁布实施 八 贯彻标准的要求和措施建议 在本标准通过审核 批准和发布之后, 由相关部门组织力量对本标准进行宣贯, 在行业内进行推广 同时, 建议以此标准在行业内开展相关评测平台建设, 提供相关产品和服务 在评测实施过程中不断完善 建议本标准在批准发布后 6 个月后实施 九 废止或代替现行相关标准的建议 无 十 其他应予说明的事项 无 信息技术人工智能机器学习模型质量 团体标准编制工作组 2018 年 11 月 19 日 9

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