臟數(shù)據(jù)可以說是所有AI從業(yè)者、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學家的噩夢。所謂臟數(shù)據(jù)是指從目標中取出的數(shù)據(jù)已經(jīng)過期、錯誤或者沒有意義的數(shù)據(jù)。

好消息來了！

麻省理工學院的研究人員最近帶來了一種全新的系統(tǒng)PClean，能夠自動地清洗臟數(shù)據(jù)，如錯誤、值缺失、拼寫錯誤和值不一致。

并且還能夠根據(jù)概率統(tǒng)計出常識知識來推斷信息。

這個名為 PClean 的系統(tǒng)是概率計算項目(Probabilistic Computing Project)研究人員編寫的針對特定領(lǐng)域的概率編程語言，旨在簡化人工智能應(yīng)用程序的開發(fā)并實現(xiàn)自動化，例如時間序列和數(shù)據(jù)庫進行建模)。

根據(jù)Anaconda和Figure Eight所做的調(diào)查，清洗數(shù)據(jù)可能會占用數(shù)據(jù)科學家四分之一的時間。如何將這個任務(wù)自動化，一直以來都是一個具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。因為不同的數(shù)據(jù)集需要不同類型、不同層次的清理，而且清晰過程經(jīng)常需要依賴常識來對世界上的物體進行判斷，例如一個城市表中，需要判斷哪些值不屬于這列。

PClean 為這類判斷提供了一個通用的常識模型，可以根據(jù)特定的數(shù)據(jù)庫和錯誤類型進行定制化操作。

PClean 使用基于知識的方法來自動化數(shù)據(jù)清洗的過程: 即用戶在定義數(shù)據(jù)的時候，已經(jīng)隱含包括了數(shù)據(jù)庫的背景知識以及可能出現(xiàn)的各種問題。

例如，有一個場景，當清理公寓列表數(shù)據(jù)庫中的國家名稱的時候，如果有人說他們住在比佛利山莊，但是沒有留下任何其他信息怎么辦？雖然在加州有著名的比弗利山莊，但在佛羅里達州、密蘇里州和德克薩斯州也有一個，而且在巴爾的摩有一個被稱為比弗利山莊的社區(qū)。你怎么知道這個人住在哪里？這就是 PClean 這門腳本語言創(chuàng)造的初衷。

用戶可以向 PClean 提供有關(guān)域以及數(shù)據(jù)可能如何損壞的背景知識。PClean 通過常識性概率推理將這些知識結(jié)合起來得出答案。

例如，如果對租金類的常識有更多的了解，PClean 就能推斷正確的比弗利山是在加利福尼亞，因為被調(diào)查者居住的地方的租金成本很高。

PClean 拉近人機之間距離

這篇論文的第一作者是MIT電子工程和計算機科學系(EECS)的博士生Alex Lew，合著者還包括 EECS 的博士生 Monica Agrawal、 EECS 的副教授 David Sontag 和腦與認知科學系的首席研究科學家 Vikash k. Mansinghka。

他們認為PClean 提供了一種從計算機中檢索常識的一種方法，就像人們尋求彼此幫助的方式一樣。

當你向朋友尋求幫助時通常比向電腦尋求幫助要容易。這是因為在大多數(shù)編程語言中，程序員必須給出一步一步的明確指令，這種指令不能假定計算機具有任何關(guān)于世界或任務(wù)的上下文，甚至不能假定計算機具有常識推理能力。

但對于人類，可以假設(shè)所有聊天的雙方有共同的常識。

PClean可以讓我告訴計算機我所知道的問題，編碼的背景知識就像我向一個幫助我清理數(shù)據(jù)的人解釋的那樣。我還可以給出 PClean 我已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的快速解決問題的技巧。

Hanna Pasula和其他來自加州大學伯克利分校Stuart Russell實驗室的研究人員在2003年的一篇論文中提出，基于陳述性、生成性知識的概率性數(shù)據(jù)清洗可能比機器學習提供更高的準確性。

加州大學伯克利分校(UC Berkeley)計算機科學教授Russell表示，在現(xiàn)實世界中，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個巨大的問題，幾乎所有現(xiàn)有的解決方案都是臨時性的、昂貴的，而且容易出錯。

共同作者 Agrawal也自吹自擂，PClean 是第一個可擴展的、經(jīng)過良好設(shè)計的、基于生成式數(shù)據(jù)建模的通用解決方案，這肯定是正確的方向，結(jié)果不言自明?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)清理方法在表達能力方面受到更多的限制，這可能更加用戶友好，但是代價是限制性太強。此外，我們發(fā)現(xiàn) PClean 可以擴展到非常大的數(shù)據(jù)集。

基于概率編程的最新進展，麻省理工學院概率計算項目建立的一個新的人工智能編程模型，使得應(yīng)用人類知識的現(xiàn)實模型來解釋數(shù)據(jù)變得更加容易。

PClean對于數(shù)據(jù)的修復基于貝葉斯推理，這種方法結(jié)合了先驗概率（給定的手頭數(shù)據(jù)）和后驗概率，能夠?qū)μ钛a的數(shù)據(jù)給出一個概率值。

做出這種不確定的決策的能力是概率編程的核心——由數(shù)據(jù)集告訴計算機它可能會看到什么樣的東西，并讓計算機自動使用這種能力以便找出可能正確的答案。

PClean 是第一個貝葉斯數(shù)據(jù)清洗系統(tǒng)，它可以結(jié)合領(lǐng)域?qū)I(yè)知識和常識推理，自動清洗數(shù)百萬條記錄的數(shù)據(jù)庫，主要包括了三個創(chuàng)新：

首先，PClean 的腳本語言可以讓用戶對他們所了解的常識信息的進行編碼。這就產(chǎn)生了更準確的模型，即使對于復雜的數(shù)據(jù)庫也是如此。

其次，PClean 的推斷算法使用了一種兩階段的方法，基于一次處理一條記錄的方式來對如何清理記錄做出明智的猜測，然后再次調(diào)用其判斷函數(shù)來修復錯誤。這將產(chǎn)生穩(wěn)健、準確的推斷結(jié)果。

第三，PClean 提供了一個自定義編譯器，用于生成快速推理代碼。這使得 PClean 能夠以比多種相似方法更快的速度在萬條記錄的數(shù)據(jù)庫上運行。

PClean 用戶可以向 PClean 提示如何更有效地推理他們的數(shù)據(jù)庫，并調(diào)整其性能ーー這與以前的數(shù)據(jù)清理概率編程方法不同，后者主要依賴于通用推理算法，而這些算法往往過于緩慢或不準確。

與所有概率程序一樣，該工具工作所需的代碼行數(shù)比其他最先進的選項少得多: PClean 程序只需要大約50行代碼就可以在準確性和運行時間方面超過基準測試。相比之下，一個簡單的貪吃蛇游戲需要100行代碼，而《我的世界》則需要超過100萬行的代碼。

在他們剛剛在2021年Society for Artificial Intelligence and Statistics上發(fā)表的論文中，作者們展示了 PClean 通過使用 PClean 來檢測錯誤和估算220萬行醫(yī)療保險醫(yī)生比較國家數(shù)據(jù)集中的缺失值來擴展包含數(shù)百萬記錄的數(shù)據(jù)集的能力。運行了7個半小時后，PClean 發(fā)現(xiàn)了8000多個錯誤。然后，作者通過手工驗證(通過在醫(yī)院網(wǎng)站和醫(yī)生 LinkedIn 頁面上的搜索) ，他們中超過96% 的人認為，PClean 提出的修正方法是正確的。

因為 PClean 是基于貝葉斯概率的，它也可以給出校準的不確定性的估計?！八梢跃S持多種假設(shè)ーー給你分級判斷，而不僅僅是是/否的回答。這可以建立信任，并幫助用戶在必要時覆蓋 PClean。例如，你可以看到一個判斷，其中 PClean 是不確定的，并告訴它正確的答案。然后，它可以根據(jù)你的反饋更新其余的判斷。

這種將人類判斷與機器判斷相互交織的互動過程具有很多潛在價值。我們認為，PClean 是一種新型人工智能系統(tǒng)的早期例子，它可以告訴人們更多的人們所知道的信息，在不確定的時候報告，以更有用的、類似人類的方式推理和與人交流。

DeepMind 的資深研究科學家David Pfau在一條推文中指出，PClean 滿足了一種商業(yè)需求: 考慮到絕大多數(shù)商業(yè)數(shù)據(jù)不是狗的圖片，而是關(guān)系數(shù)據(jù)庫和電子表格中的條目，像這樣的事情還沒有像深度學習那樣成功，真是個奇跡。

利益、風險和監(jiān)管

PClean 使得將混亂、不一致的數(shù)據(jù)庫連接到干凈的記錄中變得更容易，而不需要像目前以數(shù)據(jù)為中心的公司那樣，在人力和軟件系統(tǒng)上進行大規(guī)模投資。

這有潛在的社會利益，但也有風險，其中包括，通過將來自多個公共來源的不完整信息聯(lián)合起來，PClean 可能會讓侵犯人們隱私的成本更低、更容易，甚至可能去匿名化。

我們最終需要更細致的數(shù)據(jù)、更強大的人工智能和隱私監(jiān)管，以減輕這些危害，與機器學習方法相比，PClean 可能允許更細粒度的監(jiān)管控制。

例如，PClean 不僅可以告訴我們它合并了兩個指向同一個人的記錄，還可以告訴我們它為什么這樣做，我可以自己判斷我是否同意。我甚至可以告訴 PClean 只考慮合并兩個條目的某些原因。

不幸的是，無論數(shù)據(jù)集被如何公平地清理，隱私問題依然存在。

有些人希望利用 PClean 改進新聞和人道主義應(yīng)用的數(shù)據(jù)質(zhì)量，例如反腐敗監(jiān)測和整理提交給州選舉委員會的捐助者記錄。阿格拉瓦爾說，她希望 PClean 能騰出數(shù)據(jù)科學家的時間，專注于他們關(guān)心的問題，而不是清洗數(shù)據(jù)。