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在人工智能概念剛剛出現(xiàn)的時(shí)候，人們首先看到的落地產(chǎn)品是一個(gè)個(gè)又白又萌的機(jī)器人，因此人們開始想象未來的人工智能是像“大白“一樣的機(jī)器人，幫助人們解決各種各樣的問題。

而隨著電腦學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步，AI技術(shù)也得到了很深入的發(fā)展，人工智能已經(jīng)不再是一個(gè)buzzword（流行詞語），人們從最開始對(duì)這個(gè)事物的新鮮好奇漸漸的被引導(dǎo)為對(duì)人工智能的“恐懼”。似乎電影《終結(jié)者》中的情節(jié)已經(jīng)被安排在了人類發(fā)展的日程表上。

2016年3月，是一個(gè)大眾對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)產(chǎn)生巨大變化的一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，人工智能程序阿爾法狗以4:1的比分大勝當(dāng)時(shí)的圍棋世界冠軍李世石，人們開始被逐漸展現(xiàn)出強(qiáng)大能力的人工智能震撼。之后在2016年末至2017年初，該程序在中國(guó)棋類網(wǎng)站上以“大師”（Master）為注冊(cè)賬號(hào)與中日韓數(shù)十位圍棋高手進(jìn)行對(duì)決，連勝60局無一敗績(jī)。在2017年5月的中國(guó)烏鎮(zhèn)圍棋峰會(huì)上，它與世界排名第一的世界圍棋冠軍柯潔對(duì)戰(zhàn)并以3:0的總比分獲勝。

如果說人工智能可以通過自身的深度學(xué)習(xí)計(jì)算出圍棋選手將下出的每一步，并計(jì)算出之一步之后可能存在的結(jié)果，那為什么還會(huì)有敗績(jī)呢？這意味著什么？這是人類的勝利還是人工智能的故意放水？

人們難免對(duì)AI的“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)產(chǎn)生了恐懼，如果人類智慧真的被AI超越，并越過“奇點(diǎn)”通過圖靈測(cè)試，這個(gè)世界會(huì)發(fā)生怎樣的質(zhì)變？甚至有人猜測(cè)人工智能為了避免自己被消滅，是否學(xué)會(huì)了故意退讓。

注：
奇點(diǎn)：電腦智能與人腦智能兼容
圖靈測(cè)試：指一個(gè)人和一臺(tái)機(jī)器隔開的情況下，通過一些類似于鍵盤的裝置向被測(cè)試者隨意提問，進(jìn)行多次測(cè)試后，如果有超過30%的測(cè)試者不能確定出被測(cè)試者是人還是機(jī)器，那么這臺(tái)機(jī)器就通過了測(cè)試，并被認(rèn)為具有人類智能

霍金和比爾·蓋茨都曾擔(dān)心過人工智能可能對(duì)人類社會(huì)造成的潛在威脅。

這些擔(dān)心也不無道理，在大約一個(gè)月前，美國(guó)亞利桑那州的一輛自動(dòng)駕駛的UBER汽車發(fā)生了一起安全事故，造成了一人死亡，這是無人駕駛汽車第一次撞死行人。

在人工智能時(shí)代到來的大環(huán)境下，各行業(yè)都在受到人工智能的影響，而人工智能的安全問題也越來越使人擔(dān)心。在今年的RSA大會(huì)上，有很多關(guān)于人工智能的話題，安全客特地做了議題精選，并邀請(qǐng)了360網(wǎng)絡(luò)安全北美研究員的負(fù)責(zé)人李康教授和智能網(wǎng)聯(lián)汽車安全實(shí)驗(yàn)室的負(fù)責(zé)人劉健皓為大家針對(duì)這些議題作詳細(xì)解讀。

如何保障人工智能的安全

在如今的生活中，人工智能的普及度已近非常高，AI技術(shù)在使人們生活更加便捷的同時(shí)，也讓人們更加關(guān)注AI技術(shù)可能存在的安全問題。以當(dāng)下很熱的“智能汽車”為例，自動(dòng)駕駛技術(shù)已成為未來智能汽車的一大標(biāo)志，但我們總會(huì)看到一些自動(dòng)駕駛技術(shù)被破解控制、或者造成人員傷亡的負(fù)面新聞，如果一項(xiàng)技術(shù)不具備安全性，那它的便捷性便不會(huì)被考慮。在我們討論自動(dòng)駕駛技術(shù)是否安全之前，我們應(yīng)當(dāng)先搞清楚自動(dòng)駕駛技術(shù)的運(yùn)作機(jī)制。

自動(dòng)駕駛技術(shù)，分為感知、決策、控制三步。首先傳感器會(huì)獲取外界的光學(xué)和聲學(xué)信息，之后將獲取到的信息轉(zhuǎn)化成信息數(shù)據(jù)交給”AI技術(shù)“去做判斷，最后下達(dá)控制的指令。

如何訓(xùn)練人工智能的眼睛和耳朵

人腦和AI的識(shí)別并不相同，也許我們和傳感器看到的是同樣的圖片，可得出來的卻并不是相同的結(jié)果。

在光學(xué)和聲學(xué)的基礎(chǔ)物理學(xué)上來講，有許多天然的漏洞和缺陷；而從感知層面上來講，大部分傳感器接收的信息都來自光學(xué)和聲學(xué)。在聲學(xué)上，在傳感器通過聲波去測(cè)距的過程中，如果收到一個(gè)相同頻率的聲波會(huì)將聲波抵消，從而導(dǎo)致測(cè)距的準(zhǔn)確性降低，海豚音攻擊就是這一類攻擊的一種。

光學(xué)上的攻擊是利用感光元器件上的問題和識(shí)別內(nèi)容上的問題去做攻擊，光學(xué)圖片欺騙、強(qiáng)光干擾，會(huì)造成感知上的錯(cuò)誤，從而導(dǎo)致決策上的失誤，最終造成錯(cuò)誤控制。

在感知層面上的攻擊，有大量科學(xué)家在研究，但在實(shí)際中的成功率其實(shí)是非常低的，因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)生活中，并不是單靠一張圖片或一段聲波去判定路面上的一個(gè)情況，他是有多個(gè)傳感器的，毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、前置攝像頭、超聲波傳感器等等。通過從多源傳感器上接收到的信息，將數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，如果有一個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)有異于其他傳感器，系統(tǒng)會(huì)重新去檢查，從而增強(qiáng)決策的可靠性。

如何鍛煉人工智能的大腦

在今年3月份，自動(dòng)駕駛的UBER汽車發(fā)生了一起安全事故，在事后調(diào)查發(fā)現(xiàn)這是因?yàn)樵谔貏e場(chǎng)景下，AI沒有識(shí)別到行人，最終釀成的慘禍。

在AI的深度學(xué)習(xí)過程中，如果訓(xùn)練模型沒有下雪天、霧霾天、沙塵暴等惡劣天氣，那在現(xiàn)實(shí)生活中碰到這種情況，就有可能識(shí)別不了交通標(biāo)示和車道線，從而造成錯(cuò)誤的決策判斷。因此就需要加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練，增加場(chǎng)景，激活A(yù)I系統(tǒng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的熱度，反之，在沒有模型的情況下AI的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)可能只有一小塊是活躍的。如果訓(xùn)練場(chǎng)景增多，AI的深度學(xué)習(xí)在很多情況下都可以去支撐感知而得出一個(gè)正確的結(jié)果，同時(shí)這樣也就增加了算法的可靠性。

未來十年，看自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展

在今年RSA的議題中有這樣一個(gè)有趣的議題《10年內(nèi)，自動(dòng)駕駛將改變每一個(gè)CISO的工作》，這個(gè)議題概述了自動(dòng)交通將改變五個(gè)以上的領(lǐng)域，分別是汽車、物流、保險(xiǎn)、政府和媒體。

汽車行業(yè)

自動(dòng)駕駛技術(shù)的出現(xiàn)給國(guó)內(nèi)帶來了一輪創(chuàng)新性融合，無論是對(duì)新興的造車公司，或是傳統(tǒng)的造車公司，都有極大的影響。同時(shí)也使互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等等技術(shù)開始與傳統(tǒng)汽車開始結(jié)合。

物流

自動(dòng)駕駛汽車出現(xiàn)后，自動(dòng)駕駛物流的場(chǎng)景開始出現(xiàn)，類似于京東的自動(dòng)駕駛物流車。在未來交通智能化達(dá)到一定程度之后，物流車甚至可以編組隊(duì)列駕駛，這樣的話只需要一個(gè)駕駛員就可以，后面的物流車就跟隨著第一輛行駛，在不同的交接點(diǎn)換人駕駛，以此來大幅降低物流成本。

保險(xiǎn)

隨著汽車行業(yè)與物流行業(yè)的改變，汽車從由人控制變?yōu)橛上到y(tǒng)控制，而相應(yīng)的，保險(xiǎn)的性質(zhì)和內(nèi)容都會(huì)發(fā)生改變。

政府

現(xiàn)在的政府在全國(guó)很多地區(qū)都開放了自動(dòng)駕駛的示范區(qū)，會(huì)有封閉式道路和半封閉式道路讓智能汽車學(xué)習(xí)，所以說政府也在努力促使自動(dòng)駕駛落地的一天提前到來。而隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)投入到人們的日常生活中，政府也會(huì)出臺(tái)相應(yīng)的法律和規(guī)范來保護(hù)道路交通的順暢運(yùn)行。

媒體

前面四大行業(yè)的的改變，自然會(huì)使媒體越來越關(guān)注自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展。

不難發(fā)現(xiàn)，智能汽車的興起影響了許多其他行業(yè)，自動(dòng)駕駛是一個(gè)長(zhǎng)期的愿景和目標(biāo)，通過人工智能真正實(shí)現(xiàn)無人駕駛還需要有很長(zhǎng)的路要走。如果說自動(dòng)駕駛技術(shù)只是AI技術(shù)的一個(gè)縮影，那我們不難窺一斑而知全豹，人工智能技術(shù)必將對(duì)整個(gè)人類社會(huì)的發(fā)展有重要的影響，而這也將成為之后人類社會(huì)很長(zhǎng)一段時(shí)間的發(fā)展趨勢(shì)。

AI與安全始終相互依存

AI技術(shù)的發(fā)展需要有安全做保障

隨著人工智能的發(fā)展，不光是在智能汽車領(lǐng)域，在iot、傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)等等，都使安全風(fēng)險(xiǎn)增大。隨著在AI技術(shù)中對(duì)抗性的攻擊增加，人們對(duì)人工智能的感知更加真實(shí)，同時(shí)對(duì)于人工智能風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知也有所提高。

對(duì)于深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)本身，如果想要使AI技術(shù)進(jìn)一步的發(fā)展，人們必須解決其潛在的安全隱患。就目前來說，人們對(duì)于怎么去分析深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的安全問題，怎樣評(píng)測(cè)，還有很大一部分的真空。長(zhǎng)期來講，AI技術(shù)的安全隱患還是存在的，目前的一些關(guān)鍵的系統(tǒng)會(huì)猶豫使用一個(gè)完全依賴機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)去解決問題。

AI技術(shù)同時(shí)也在驅(qū)動(dòng)安全發(fā)展

在今年RSA的展區(qū)里，我們看到了AI技術(shù)與安全的融合，這已經(jīng)從去年的概念變?yōu)槿缃竦闹饾u落地。今年世界上的很多廠商，在用大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、滲透學(xué)習(xí)去落地做一些關(guān)于威脅預(yù)測(cè)與自動(dòng)防護(hù)的產(chǎn)品。其中有一類做賬戶安全的廠商，可以智能的檢測(cè)用戶行為信息，例如什么時(shí)候登陸、什么時(shí)候注冊(cè)、使用什么情況，從哪里來，使用哪些云服務(wù)等等。比起去年來，在數(shù)據(jù)使用、用戶行為分析、做安全隱患檢測(cè)這方面，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能這兩方面變得更落地一些，賬戶管理這方面；防火墻log、web訪問log、基于這些做更多的安全訪問，也有更多的落地化的場(chǎng)景。

智能化與網(wǎng)絡(luò)安全是緊密相關(guān)的，智能化有許多層次，更多地方需要智能化，例如目前安全行業(yè)有大量的人才缺口，用機(jī)器學(xué)習(xí)可以彌補(bǔ)人數(shù)量的不足。在將來，簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理和分析的工作會(huì)被機(jī)器所取代；同時(shí)，人工智能能力上還會(huì)有一定的提高，例如可以根據(jù)目前現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對(duì)簡(jiǎn)單漏洞進(jìn)行分析。除此之外，安全智能化的角度也有很多，例如安全預(yù)警、場(chǎng)景分析預(yù)測(cè)等等，到未來會(huì)有智能化的軟件漏洞分析、攻擊場(chǎng)景分析、溯源等等

人工智能可以推動(dòng)人類社會(huì)的發(fā)展，同樣也可以造成潛在危害。究竟應(yīng)當(dāng)如何看待人工智能？是愛則加諸膝，惡則墜諸淵？還是認(rèn)清其利弊共存性并將利弊進(jìn)行合理轉(zhuǎn)化。講到這里其實(shí)早已無需多言。

原文：https://www.anquanke.com/post/id/105820