|
| （來源：網絡今日視點） |
中評社北京7月3日電／醫療手術、無人駕駛、圍棋對弈、隨手可用的翻譯……近十年來，人工智能（AI）取得了巨大進步。而這，要得益於人工神經網絡的發展。
這一神經網絡的模式，效仿的是我們人類的大腦，在大規模應用時，也被稱為深度學習，其能夠自己發現數據的模式，而無需明確指令。
深度學習雖然可以在大數據訓練中學到正確的工作方法，卻也很容易受到惡意干擾。攻擊者們通常會通過輸入惡意數據來欺騙深度學習模型，導致其出現嚴重故障。
面對惡意算法欺騙，人工智能如何反擊？英國《自然》網絡版日前的報道稱，現在，計算機科學家正在多方尋找對策，以便讓人工智能更安全。
AI：我因“學習”而受傷
“學習”，是人工智能的核心，也是使計算機具有智能的根本途徑。
深度學習的主旨，是讓計算機去模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，並重新組織已有的知識結構，使之不斷改善自身的性能。
但同時，深度學習算法的不可預測性，使其需要不斷挖掘。
對於家庭和個人手機來說，虛擬智能化助理的應用越普遍，惡意攻擊就越可能隨時發生。有些信息眼看、耳聽都沒有問題，卻能“暗藏殺機”——隱藏著劫持設備的指令。
舉例來說，人工智能“看”圖像的模式，和人類的肉眼大不一樣。通過微妙改變圖像的某些部分，再輸入後的圖片即使肉眼看來一模一樣，計算機看起來卻大不相同。這就叫對抗性示例。 |
