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“科技+安全+生態”,三位一體的AI發展

發表時間:2019-03-11 10:50

近段時間,國務院印發了構筑我國人工智能發展想法優勢的綱領性文件《新一代人工智能發展規劃通知》,文件指出,我國人工智能戰略目標將分為三步走,并就此對《新一代人工智能發展規劃》的相關任務進行了細化和落實。縱觀國際環境,中國并非唯一大力發展AI的國家,同期,英美日等為首的發達國家也在積極擁抱人工智能。

平安集團信息安全運營部&專家服務部總經理李洋指出,從國際形勢而言,盡管中國的人工智能論文引用量領先世界,但研究的影響力卻不如英美,尤其是美國優秀的人工智能初創公司在數量上和多樣性上遠勝中國,行業并購也更活躍,表現出更加完善的人工智能行業生態。

飛速發展,人工智能的前生今世

自2012年,深度學習算法在語音和視覺學習上實現突破后,其融資規模開始快速增長,人工智能商業化得到了迅猛發展。在人工智能方面,機器學習按照學習方法分為傳統機器學習和深度學習。傳統機器學習平衡了學習效果的有效性和學習模型的可解釋性,深度學習則從層數超過3層的神經網絡追求學習效果的有效性,并按照學習模式分為監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習等幾大分支,讓人工智能系統獲得歸納推理和決策能力,進而聯合增強現實、知識圖譜等其他領域實現弱人工智能。

現實意義上的人工智分為弱、強、超強等三大階段,當下業界的AI大多處于弱人工智能階段,尚不能真正實現推理和解決問題。在普遍認知中,弱人工智能專注于完成某個特定的任務,例如語音識別、圖像識別和翻譯,是擅長于單個方面的人工智能。強人工智能系統包括學習、語言、認知、推理、創造和計劃,目標是使人工智能在飛監督學習的情況下處理前所未見的細節,并同時與人類開展交互式學習。而超強人工智能,則已經跨過“奇點”,其計算和思維能力遠超人腦,并打破人腦所受到的維度限制,并逐漸形成一個新的社會。

全面開花,商業規模與日俱增

目前,人工智能在各行各業全面開花,AI賦能的話題熱度居高不下。

金融行業的人工智能應用首當其沖,語音識別和自然語言處理、計算機視覺與生物特征識別、機器學習與神經網絡、知識圖譜、服務機器人技術等相關領域都是當下業界的風口,尤其是在AI人臉識別和文字內容識別方面,更是深入金融各個環節。此外,人工智能在醫療行業的應用也是不落下風,AI+大數據技術的應用,讓醫療數字化創造出能夠改善醫療質量的新工具和新算法。在人工智能技術的奠基之下,不僅僅是金融和醫療,建筑、社區、園區、制造、交通、物流、環保、政務等各個領域與之跨界融合,徹底讓AI賦能整座城市,點亮智慧城市的嶄新未來。

AI,藍海機遇下沉睡的安全危機

AI徹底打開了商用的大門,這也意味著,它不僅單純的帶來了商業機遇,也隱藏著巨大的安全隱患。作為一項前沿技術,一方面人工智能部分繼承了傳統安全問題,另一方面也形成了新的安全威脅。值得慶幸的是,AI為解決某些安全問題帶來了全新的思路,也在特定的場景中得到了應用。談及安全風險,李洋認為當下AI發展面臨的主要安全風險有以下四點:

1. 框架安全威脅。該項威脅又細分為代碼實現缺陷(即編碼人員在編碼實現機器學習框架時,為進行安全編碼導致的安全漏洞)、模型缺陷/攻擊逃逸(特指攻擊者在不改變目標及其學習系統的情況下通過構造特定輸入樣本以完成欺騙目標系統的目的)、數據流處理缺陷(機器學習系統對不符合預期維度的輸入數據流進行處理時導致的安全漏洞)等三個子類。

2. 應用安全威脅,范疇涉及人臉識別安全威脅和語音識別安全威脅。

3. 數據安全威脅。伴隨著大數據成為商業競爭的新焦點,更多安全風險也隨之而來。業務數據、隱私泄密、存儲風險、APT攻擊等都讓大數據本身成為網絡攻擊的目標,并成為高級可持續攻擊的載體,進一步加大了隱私泄露的風險,并對現有的存儲和安防措施提出全新的挑戰。

科技、安全、生態,三駕馬車拉動AI防御

平安集團李洋在現場總結了2018的人工智能技術十大趨勢:深度學習、膠囊網絡、深度增強學習、生成對抗網絡、精簡和增強數據學習、概率變成、混合學習模式、自動機器學習、數字孿生體、可解釋的人工智能。在未來發展的嶄新模式下,拓寬人工智能在各行業的應用、建立完善數據生態系統、建立人工智能應用標準、加強人工智能專業人才儲備,建立AI預警安全平臺,利用AI解決安全問題帶來全新思路。針對未來安全生態系統,李洋對此提出科技、安全、生態三個關鍵詞,倡議業界應該助力網信藍圖,構建健康生態,安全驅動發展,進而用科技引領未來!


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