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2019-10-17 23:20 来源:豫青网

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算法界上演“猫鼠游戏”连续剧
2019-10-17 08:05:27 来源: 科技日报
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图片来自网络今日视点

  医疗手术、无人驾驶、围棋对弈、随手可用的翻译……近十年来,人工智能(AI)取得了巨大进步。而这,要得益于人工神经网络的发展。

  这一神经网络的模式,效仿的是我们人类的大脑,在大规模应用时,也被称为深度学习,其能够自己发现数据的模式,而无需明确指令。

  深度学习虽然可以在大数据训练中学到正确的工作方法,却也很容易受到恶意干扰。攻击者们通常会通过输入恶意数据来欺骗深度学习模型,导致其出现严重故障。

  面对恶意算法欺骗,人工智能如何反击?英国《自然》网络版日前的报道称,现在,计算机科学家正在多方寻找对策,以便让人工智能更安全。

  AI:我因“学习”而受伤

  “学习”,是人工智能的核心,也是使计算机具有智能的根本途径。

  深度学习的主旨,是让计算机去模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身的性能。

  但同时,深度学习算法的不可预测性,使其需要不断挖掘。

  对于家庭和个人手机来说,虚拟智能化助理的应用越普遍,恶意攻击就越可能随时发生。有些信息眼看、耳听都没有问题,却能“暗藏杀机”——隐藏着劫持设备的指令。

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  无需隐身,也能抓住攻击者

  不过,在不久前召开的国际学习表征会议(ICLR)上,美国伊利诺伊大学香槟分校的计算机科学家拿出了一种对抗攻击的方法。

  他们编写的算法可以转录完整的音频以及单个片段。如果单个片段转录出来和完整音频中的对应部分不完全匹配,那么算法会立即用一面小红旗做出标记,表明音频样本可能已遭攻击。

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  然而,攻击和防御之间,注定是一场持久的“猫鼠游戏”。卡林尼表示:“我毫不怀疑有人已经在研究如何攻击这种防御系统了。”

  提前演练,对攻击免疫

  也有的研究团队在另辟蹊径。

  就在本周,澳大利亚联邦科学与工业研究组织下属团队公开了一套算法,其通过效仿疫苗接种的思路,帮助人工智能“修炼”出抗干扰能力。

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  这其实是针对深度学习模型专门打造的训练。因为它会“学习”,所以也会学着纠错。

  邮件过滤器:效果不尽人意

  邮件过滤器真的已经很努力了,但效果并不尽如人意。

  这是因为防御与攻击总是相伴相生。随着漏洞越来越多的被察觉,人工智能拥有更多的防御能力,恶意攻击也在不断进阶。

  在4月召开的美国系统和机器学习大会(SysML)上,德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家们揭示了机器学习算法在文本理解方面的漏洞。

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  (科技日报北京7月2日电)

  

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【纠错】 责任编辑: 赵秋玥
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