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集智科学家张江解析:为什么复杂性需要深度学习?

雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文来自北京集智俱乐部。作者张江,北京师范大学系统科学学院副教授,集智俱乐部创始人、现任主席、集智科学家,腾讯公司腾云智库成员。 尽管复杂性科学一直在追求一大类终极问题的答案,如生命的起源、复杂性的起源等。但其实它的发展完全是研究方法驱动的。例如在计算机出现之前,人们是用哲学思辨和数学方程来研究复杂系统;到了90年代,圣塔菲学派兴起,多主体仿真、复杂自适应系统方法席卷了各个研究领域;2000年以后,复杂网络崛起,小世界和无标度以及各式各样的网络分析渗透到了复杂性研究的各个角落;到了2010年以后,基于大数据的复杂性研究和计算社会科学(computational social science)开始兴起。那么,站在2016年的末端展望未来,下一波的热潮将会是什么呢?有没有可能是引领工业界革命的深度学习技术呢?

网络安全的四层智能化革命

在刚刚落幕的第20届Blackhat大会上,“机器学习”被反复提及,人工智能在网络安全各个领域得到广泛探索和应用尝试。人工智能在网络安全领域已经从早期的概念炒作,向方案落地转变。 当人工智能遇上网络安全,在纷繁复杂的技术与应用方案背后,可以归纳成执行层、感知层、任务层和战略层四大层面的智能化,不仅帮助解决现有的一些安全难题,未来的发展也非常有想象空间。 网络安全新战场需要AI填补人才紧缺 目前网络安全已经进入了一个崭新的时代,面向各种新战场,需要新的架构、新的方法、新的编程语言来支撑我们应对越来越艰巨的战斗。新战场以黑产对抗、反勒索软件、反Insider-based APT、物联网/车联网这些新方向为代表。比如很多摄像头、智能门锁、儿童手表,都是成批次的被攻破,车联网与智能车的安全问题也引起业界的严重关注和顾虑。 众所周知,在移动互联网时代,安卓的碎片化生态几乎已经失控了。不少手机厂商对某些低版本的手机系统都不再进行升级,尽管还有很多用户在用,这就带来了严重的安全隐患,恶意代码可以轻易通过攻击几年前的安卓漏洞来获利。进入物联网时代,这种情况会更加严重。很多硬件厂商在开发产品的时候完全没...

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