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人工智能黑客讲述:如何欺骗运用机器学习的安全软件?

今天的主题是 Gmail 对抗式机器学习。 我是学计算机科学、机器学习的,也是负责 AI 相关的研究者,在湾区那边做很多的数据挖掘、安防等相关的工作,我们非常高兴地看到现在很多的人都在做这些对抗机器学习或者深层次学习。 首先 Gmail 本身还是属于一个非常新兴的领域,虽然我们可以看到 AI 已经无处不见。很多网络安全的会议、包括一些世界级的会议,大家都在深入地使用这些技术。这也引起了我个人的兴趣,我也很好奇当看到安全这个主题下为什么 Gmal 机器学习为什么成为天作之合,当我们在工作中用了机器学习,你希望减少一些模型的功能。 我们看到有很多的人都能够利用机器学习来做很好的编程,就好象面部识别,里面有数以万计的探测、识别,这些机器学习都能够做很好。另外对于安防这块的主题,你可能也可以去控制你所产生的功能,但是考虑到不同的内容,你需要做的是有关的工程学,而不是减少这些功能。你要考虑到,在不同的对抗性的尝试当中如何把它放到某个结构里。 我今天做这个演讲主要是和大家分享如何来触发机器学习的模型,帮助它作出错误的决策。 如何欺骗深度神经网络? 这几年这些理念讲的很多,另外一方面它也有自己的复杂...

大数据背后的神秘公式(下):“贝叶斯革命”

在上一篇文章《大数据背后的神秘公式(上):贝叶斯公式》中我们讲到贝叶斯公式在联邦党人文集作者公案和天蝎号核潜艇搜救中大显身手后,开始引起学术界的注意和重视,而其上世纪八十年代在自然语言处理领域的成功,向我们展示了一条全新的问题解决路径。计算能力的不断提高和大数据的出现使它的威力日益显现,一场轰轰烈烈的“贝叶斯革命”正在发生。 一、 真正的突破 自然语言处理就是让计算机代替人来翻译语言、识别语音、认识文字和进行海量文献的自动检索。但是人类的语言可以说是信息里最复杂最动态的一部分。人们最初想到的方法是语言学方法,让计算机学习人类的语法、分析语句等等。尤其是在乔姆斯基(有史以来最伟大的语言学家)提出 “形式语言” 以后,人们更坚定了利用语法规则的办法进行文字处理的信念。遗憾的是,几十年过去了,在计算机语言处理领域,基于这个语法规则的方法几乎毫无突破。 其实早在几十年前,数学家兼信息论的祖师爷香农 (Claude Shannon)就提出了用数学方法处理自然语言的想法。遗憾的是当时的计算机根本无法满足大量信息处理的需要,所以他的这一想法并没有引起重视。 率先成功利用数学方法解决自然语言处理问题的...

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