神经网络之父 Geoffrey Hinton：深度学习的下一个飞跃是什么？-低调大师

神经网络之父 Geoffrey Hinton：深度学习的下一个飞跃是什么？

2017-07-31 743

Geoffrey Hinton，图源网络

雷锋网按： Geoffrey Hinton 被尊称为“神经网络之父”，他将神经网络带入到研究与应用的热潮，将“深度学习”从边缘课题变成了谷歌等互联网巨头仰赖的核心技术，并将 HintonBack Propagation（反向传播）算法应用到神经网络与深度学习，还提出了“Dark Knowledge”概念。

Geoffrey Hinton 曾获得爱丁堡大学人工智能的博士学位，并且为多伦多大学的特聘教授。在 2012 年，Hinton 还获得了加拿大基廉奖（Killam Prizes，有“加拿大诺贝尔奖”之称的国家最高科学奖）。2013 年，Hinton 加入谷歌并带领一个 AI 团队，目前正进行着谷歌大脑的项目。

近日，外媒 gigaom 采访了这位大牛，问题主要和人工智能相关，大家可

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安全领域中机器学习的对抗和博弈

0x00 背景最近，偶然看到一篇论文讲如何利用机器学习从加密的网络流量中识别出恶意软件的网络流量。一开始认为这个价值很高，毕竟现在越来越多的恶意软件都开始使用TLS来躲避安全产品的检测和过滤。但是看完论文之后又有些失望，虽然文章的实验结果非常漂亮，但是有一点治标不治本的感觉，机器学习又被拿来作为一个噱头。回顾过去的几年，机器学习在安全领域有不少应用，但其处境却一直比较尴尬：一方面，机器学习技术在业内已有不少成功的应用，大量简单的重复性劳动工作可以很好的由机器学习算法解决。但另一方面，面对一些“技术性”较高的工作，机器学习技术却又远远达不到标准。和其他行业不同，安全行业是一个比较敏感的行业。比如做一个推荐系统，效果不好的最多也就是给用户推荐了一些他不感兴趣的内容，并不会造成太大损失;而在安全行业，假如用机器学习技术做病毒查杀，效果不好的话后果就严重了，无论是误报或漏报，对客户来说都会造成实际的或潜在的损失。与此同时，安全行业也是一个与人博弈的行业。我们在其他领域采用机器学习算法时，大部分情况下得到数据都是“正常人”在“正常的行为”中产生的数据，因此得到的模型能够很好的投入实际应用...

2017-08-01

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2017-08-01

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