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文字实录:真人工智能请站起来(网络研讨会)

这是网络研讨会第一部分的抄本,"真的AI能站起来吗?"您可以在线查看网络研讨会幻灯片或根据需要观看网络研讨会。开始抄本史蒂芬:好吧,我们来吧。感谢大家参加这次网络研讨会。我们要谈谈真的AI请站起来。你能来真是太好了。简单介绍一下:我是StephanJou,我是Intermit的CTO;分析背景;执行分析系统以解决一些真正困难且非常重要的问题,非常有趣和兴奋。我们非常兴奋地谈到可以获得的AI类型,以解决网络安全中一些真正困难的重要问题,以及如何区分有效AI,所谓"真实"AI的区别,以及什么可能不如它可能有效。我是马里奥·戴格尔。就在上面我想把一件事说清楚。这可能是一个真正的技术性谈话,但我的意图不是要使它非常技术。我认为我们不需要像我那样需要人工智能的讲座那么有趣。我们也将把这一范围保留在网络安全上。AI有很多:技术很多,技术很多,在行业的很多领域,肯定有很多真正令人印象深刻的工作在全面进行。但是我们想特别关注网络安全,因为这就是我们日常工作的内容。我还想稍微谈谈不同类型的AI和不同类型的机器学习,特别是,但我想将其框架放在希望有用的信息中,这些信息将帮助您评估特定供应商使用的AI类型、哪种技术适用于特定问题,什么类型的技术可能不适用。我还要提到,我们很乐意在演讲结束时回答您可能遇到的任何问题。我们将给您一些信息,并向您展示AI的现场演示,以及它在我们的中间产品中的外观。每当你想到什么,如果我们提到的一些东西,你想要更多的信息或更多细节,请随时输入到界面,我们将在演示结束时解决。有了这一点,对AI有如此巨大的兴趣,这真的不奇怪。每周都会有一些涉及AI的重大公告,无论是AI是好的(比如谷歌和自驾汽车)还是AI,都是因为不那么好的理由(比如剑桥分析),当然,似乎来自与AI相关的宇宙所有领域的进步肯定不缺。当然,有很多理由考虑AI如何应用于网络安全。事实上,如果你考虑到从Siri和Google Voice Assistant到您可能听说的关于AI生成艺术、音乐或电影分数的一些内容,您知道,真正优秀AI在网络安全中为我们提供的可能性是非常令人印象深刻的。也就是说,不幸的副作用是,感觉机器学习和人工智能几乎无处不在。例如,你只需要去RSA,你会发现不缺少技术和产品(我承认我们是肯定的),但是他们会使用诸如"我们使用人工智能"、"我们的机器学习有100%没有误报"这样的术语。它们会用递归贝叶斯估计等不同的算法名称攻击您,如果你正在评估不同的技术,以找到适合你的组织和为你所讨论的网络安全挑战的合适的方法,我可以真正同情你。这真的很令人困惑。所以我想做的,正如我前面所说,AI有很多我可以谈论的,但是在我们今天可以用AI有效解决的用例中的网络安全的背景下,这里有两个主要类别,特别是机器学习,我们应该牢记。这两类被广泛地称为监督和无监督。所以,如果你今天从这次网络研讨会上学到了一件事,我希望你能直观地了解这两类机器学习是什么,他们擅长什么,因为我认为这是你可以问自己和供应商以及技术是否合适的最重要的问题。因为,说实话,一个不比另一个好。一种方法恰好更适用于一组用例,第二种技术适用于第二组用例。更糟的是,人们面临着很大的压力,所以要跳转到算法上来。当你说"我们做递归贝叶斯估计"或"我们做线性回归"等等时,这是非常令人印象深刻的。听起来很令人印象深刻,不要误会,你可能需要问一些关于基本算法的问题。但是,即使你在这里看到的图表,它已经是算法的简化,以及它们如何与有监督和无监督的关系。如果您使用的是集成方法,您可以看到它在绿色列的中间,但您只看到一个基于回归的系统,它只使用有监督的方法。现实是,不同的算法适用于不同的用例,包括在这种情况下,可以使用有监督的方法来解决非监督问题,反之亦然,所以,不要误会。理解算法很重要,因为这是一个很容易问的问题,但是,要说"好吧,这里的算法并不是那么枯燥。"。他们都是在无人监督下,因此这是一种监督技术,"不幸的是,我希望它这么简单,但不是。所以,我想做的是提高一个水平,我希望你暂时忘记这些算法。我是说,我可以整天谈论这些,但暂时,让我们试着对被监督和无监督的以及它们的含义有一个直观的理解。所以,我不想用"监督"这个词,而是把它看作"以身作则"的方式,然后,我希望我们把它看作"观察学习"这个词,让我们稍微深入这两类,然后在最后把它映射回网络安全,希望这会有帮助。当我想到有监督的学习时,这是一个榜样学习,它与我们大多数人在学校里被教导的方式非常相似,或者当我们在成长和学习说英语时学习事物的名称时。基本上,当某个问题是需要使用有监督方法解决的有监督问题时,通常您所拥有的是一组数据和一组相关的答案。基本上,通过查看答案(所以这些例子,你已经拥有)以及通过理解原始数据和答案列之间的关系,你可以开发"学习",让你在未来看到一个例子并给它起这个名字。这里的例子,你在图中看到,是一堆物品,其中一些是动物,其中一些是我们的食物。正如你所看到的,有时候,实际上很难真正地知道狗和松饼之间的区别,仅仅是视觉上的。但是,猜猜怎么着?监督机器学习方法实际上可以做出这种决定。有了足够的例子,它实际上可以很好地学习视觉上看起来非常相似的事物之间的细微差别。这就是机器学习的承诺。但这一切都是基于有足够的数据。如果你没有足够的例子(即如果你在第三栏中所拥有的全部是蓝莓松饼与狗和吉娃娃的四个例子),然后任何机器学习算法都会像任何一个孩子第一次看这些照片一样,在他学习狗和松饼之间的区别之前,可能需要花一点时间。事实上,数据的性质、数据量和数据中正确标签的数量(换句话说,您拥有的示例数)非常重要,因此通常,您拥有的数据和数量比选择执行受监督机器学习的实际算法更重要。这是一个很好理解的结果,数据实际上比你选择的算法要高得多。所以,有足够的数据,你可以做一些令人惊奇的事情。所以,如果我们继续下一个幻灯片,那么监督方法的好处是,一旦有足够的例子,就可以对事情进行分类。当你开始思考数据集和问题时,你需要考虑数据的可概括性,因为这就是模型——算法——在你的环境中工作的原因。下面是一个很好的例子,有监督的机器学习有这样的问题:鉴于这个脸,那个人表现出什么样的情感?原因有两方面。第一个原因是我们有很多数据。你可以想象在YouTube上浏览或者在网上寻找图片,如果你有足够的时间,你可以给它们贴上"快乐"或"悲伤"的标签,那么机器学习算法所需要的信息就足够大,如果鼠标被某个方向翻转,眉毛是以一定的角度和脸颊结构的位置以某种方式出现的,那么这个人可能会很开心。另一方面,如果它是这样定位的,那么这个人可能会很难过。就像有足够的数据,我们可以学习蓝莓松饼和雪花松饼的区别,有足够的数据,一个机器学习模型使用监督方法可以学会分辨区别,而不必被告知显示的人的情绪。这就是原因一:我们有很多数据。第二个原因是

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