根据Abalabet的执行主席Eric Schmidt的说法,人工智能(AI)可以有助于提供有关弥补物联网(物联网)的设备(物联网)的安全警报。
“AI非常擅长寻找'针在干草堆的问题和模式中的变化,”他在旧金山讲述了2017年RSA会议。
他说,有许多公司可能会以浏览物联网数据流动的方式,可以进行数据分析并发出警报。
“你可以想象一个僵尸网络警报网络,表明数以千计的婴儿监视器[IP连接的摄像机]一直醒来并将图片发送到一个站点,这在之前从未发生过,”施密特说。
“这是一个适当的网络分析系统是一种高度可检测的现象,并且有大量的系统提供可以这样做的代理缓存。谷歌将成为能够这样做的公司之一,但生态系统中有很多人可以提供这些警报,这将是有价值的。“
这将提供什么安全人员通常正在寻找的人 - 施密特表示,以重新关注他们的注意力,将传统的调查方法应用于普通人的东西。
然而,他没有更多的是关于AI和安全性的更多信息,而是专注于技术的演变,现在正在剥夺周围的一些小说。
Schmidtsaid他最喜欢的方案是普通AI所开发的,世界进入一个智慧越来越非生物学的时代,AI比人类更聪明,人类有一个与AI的战斗,人类决定关掉电脑,但是AI非常聪明,它从电脑到电脑,AI最终赢得了人类被摧毁了。
“但这是一部电影剧本,”他说。“这不是真的。它还基于巨大的假设。“
同样,他说,人们遇到了什么点 - 当AI智能足以自我修改时 - 我们可以验证修改是否正确。
“这是一个合理的智力问题,非常值得讨论,但我们在现实生活中靠近这一点,”他说。“我们仍然处于讨论概念学习和解构概念的婴儿阶段。”
虽然这一点和关于如何确保AI系统具有人类价值的问题是重要的哲学问题,但施密特表示这些不是将很快面临的问题。
他说,更直接关注的是确保用于培训AI系统的数据的完整性。“这些系统依赖于数据,并且他们接受了对该数据的培训,但假设一个完美的算法,如果数据以某种方式进行操作,则不会得到您预期的结果。
“所以这对于这些系统来说,了解他们是咨询非常重要 - 他们帮助您了解某些东西,但最终您希望人类负责这些事情。”
专注于AI技术的当前状态,施密特表示,“巨大的进步”已经在电脑视觉中制作,现在在大多数情况下都比人类的愿景更好,并将在自动驾驶汽车和医疗保健中具有“巨大影响” 。
“我们有结果率先推出,如果你给计算机和一群医生给同一张图片,你会从电脑上获得更好的诊断,”他说,因为电脑看到了一百万张图片和一个人可能会看到终身10,000。
“这是更好的培训,”施密特说。“电脑不厌倦,这意味着它们可以每天24小时训练,因此这种视觉结果与数学方式的方式类似,这意味着系统将对视觉和愿望有人类的品质。言语,这与ai不同。“
但这意味着交通事故和不准确的医疗诊断等事情将会变得更好,这显然是积极的。
“我会批准我的声誉,这将是未来五年的真正叙述,虽然很难知道在此之后会发生什么,但有许多初创公司试图采取医疗和运输过程并在一个自动化直接的方式,“施密特说。
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