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由Sophos数据科学家Madeline Schiappa和Ethan Rudd撰写。科技界的一些巨头——埃隆·马斯克和史蒂芬·霍金——公开担心人工智能(AI)有一天会成为人类的末日。除此之外,马斯克还建议政府应该开始规范算法,以阻止恶意的人工智能收购。好莱坞也反映出,ddos防御溯源,如果我们不控制计算机技术和人工智能不可避免的发展,那么灾难就要来临了,在1983年的战争游戏中,通过对一台超级计算机的描述,这个信息是显而易见的。看过《终结者》电影的人都知道这种可怕的场景:人类建造了一个名为天网的系统来确保安全;天网掉头对人类进行核攻击。奇点是未来人工智能进入自我完善周期失控状态并在质量上超越人类智能的想象点,长期以来,奇点一直被认为是硅谷影响者(如雷·库兹韦尔)的一个严重关切,游戏高防cdn,认为这是不可避免和不可改变的。俄罗斯总统普京(vladimirputin)宣布,在人工智能领域领先的国家将主宰世界。一盘棋怎么样?在散布非理性的恐慌和警告媒体哈尔9000式的机器接管了人类之前,有必要考虑一下我们的机器离实现人类水平的智能还有多远,如果这样的壮举一开始就有可能。随着时间的推移,计算机变得越来越智能化。例如,当1997年深蓝在国际象棋比赛中击败加里·卡斯帕罗夫时,很多人认为这是人工智能的重大突破。最近,当谷歌的AlphaGo击败世界围棋冠军李塞多(LeeSedol)时,鉴于围棋与象棋相比的计算复杂性,它被贴上了人工智能的决定性一步。本世纪第一个十年的DARPA大挑战和城市挑战证明,机器可以在沙漠和城市地形环境中自主驾驶。我们现在开始看到这些在自动驾驶技术和汽车方面的突破成果。国防高级研究计划局(DARPA)最近的黑客攻击挑战,一方面让机器和机器使用人工智能来发现和破坏计算机,另一方面保护它们。我们知道,用于保护计算机系统的机器学习技术也可以反过来发现网络中的漏洞,甚至影响人类点击网络钓鱼活动中更具诱惑力的消息。随着时间的推移,计算机似乎越来越智能化。随着Siri和Alexa等辅助技术渗透到我们的家中,机器人助手的概念似乎更加合理。生活模仿艺术?长期以来,好莱坞一直在利用我们担心被自己的作品超越的恐惧,最近一次是在HBO的《西部世界》的重新启动中。《西方世界》描绘了有知觉的机器人,它们是如此的自我意识,以至于它们会产生情感并反抗制造者的残忍行为。生活是模仿艺术还是艺术模仿生活?好莱坞有一个诀窍,既能挖掘时代的情感脉搏,又能预测未来。我们是否需要担心"智能"机器将进入一个无限自我完善的循环,将它们弹射到超级智能?如果发生这种情况,它最终会导致人类的征服或人类的毁灭吗?人工智能与机器学习的基本原理人工神经网络(ANNs)同时执行多种异构任务的能力的局限性,对人工神经网络模拟生物神经网络(尤其是人脑中的神经网络)的感知智能的程度产生了影响。虽然没有完美的方法来衡量智力,但最普遍的可能是智商,或者说智商,cc防御试用,它是一种一维的测量方法,它与一个人的大脑在完成各种不同任务方面的能力有关。韦克斯勒成人智力量表(WAIS)是一种常用的个人智商测试,它涵盖了包括工作记忆、言语理解、知觉组织和处理速度在内的各种智力测量。当把智能看作是完成许多任务的一般能力时,按一般的智能标准,人工神经网络是相当不聪明的,而且没有明显的解决办法来克服这个问题。这并不是说人工神经网络不能很好地学习特定的任务(它们在机器学习的许多领域都是最先进的),但与有情生物相比,它们的一般智能水平在可预见的未来不太可能超过昆虫。通用智能vs人工智能人工神经网络和生物神经网络之间的相似之处是惊人的,但是有许多任务是人工神经网络无法完成或不如人类完成的。相反,ann不能同时执行许多异构任务。例如,一个为物体识别训练的人工神经网络也不能识别语音、驾驶汽车、合成语音,或是完成我们人类所能完成的成千上万项任务中的许多。虽然已经进行了一些工作来训练ann,使其能够同时处理多个任务,但是这些方法往往只在任务密切相关时(例如,人脸识别和人脸验证)才能很好地工作。虽然异构任务有时可以利用相同的ANN拓扑结构,但是优化网络以使其能够为一个任务工作,通常会导致它完全忘记如何执行另一个任务。这就是我们在人类身上看到的一般智能类型和我们在机器上看到的人工智能的区别。人工神经网络不能同时执行多个异构任务有许多原因,但一个根本原因是现有的神经网络学习算法只有基本的拓扑结构才是可行的,而在新的学习算法被发现之前,这一点是不可能改变的。这种现象被称为灾难性遗忘问题,是一个活跃的研究领域。虽然人们已经对改善遗忘问题进行了大量的研究,但这项研究仍处于起步阶段。机器学习和模式识别等术语比人工智能更准确虽然神经网络不能同时执行多个异构任务,但它们仍然非常擅长于单个任务或多组同质任务,它们可以很好地、非常快速地执行这些任务。人工神经网络特别适合于模式识别任务。例如,我们开发了一个深度学习神经网络模型,通过识别(激活)恶意模式,可以将可移植可执行文件(PE)分为恶意或良性。有趣的是,与传统的基于特征码的反恶意软件方法不同,我们的神经网络匹配的模式不必是网络在训练中所看到的模式的精确复制,以确定文件是否是恶意的。它通过查看许多示例了解了什么是恶意文件。我们通过一个监督机制训练这个神经网络,给它输入大量带有已知标签(恶意/良性)的PE文件,并使用数学优化过程来调整权重,使其能够很好地区分恶意和良性文件。这个模型很适合预测PE文件,DDOS攻击防御本科生论文,但是当fed文档格式没有对模型进行训练时,它的性能将非常差,防火墙能防御ddos,因为恶意/良性模式不再适用。许多机器学习研究和开发的肮脏秘密在于,要获得性能合理的经过训练的模型,需要大量的人工配置和反复试验。通过跳出所有这些圈套,可以让人工神经网络来学习一个概念,但在这样做的过程中,正是人类的智慧和设计的影响使得这一切得以发生。与之形成鲜明对比的是,生物神经网络在没有外部监督(人为影响)的情况下持续不断地进行调整,而且往往几乎是瞬间的。他们的内心是由自己的智慧引导的。这也许是神经网络和生物神经网络最根本的区别。这也是一个很好的理由,认为我们的人工神经网络的应用是机器学习系统,而不是科幻小说中无所不知的人工智能,它们只存在于电影中,而且可能永远存在。这可能会让一些人失望,但从好的方面来说,我们感觉好多了,知道天网不会杀了我们!

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