毕啸南专栏 | 对话周鸿祎：打好人工智能时代安全攻防战-低调大师

毕啸南专栏 | 对话周鸿祎：打好人工智能时代安全攻防战

2017-12-31 622

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

在周鸿祎最近出版的自传《颠覆者》中，老周写了七年前那场持续数月，搅动了大半个中国互联网的3Q大战。那场大战中，很难评论是否存在胜利的一方。从不同的维度来看，双方各有胜负。腾讯因此变得更加开放，投资与整合取代了强硬的复制跟随战略；360也成功存活，并成功赴美上市，登陆纽交所。

△ 360赴纽交所上市

一场商业上极尽残酷、交战双方无所不用其极的战争最终变成了和平与发展的契机。这不得不说是一个奇迹。

3Q大战对于中国互联网的发展进程有着标志性的意义，它是中国互联网PC时代的最后一场大型战役。而在它的背后，移动互联网时代的曙光从海平面上露出了一线。

在360的回归路上，中国资本市场表现出了对归国游子的期待与关怀，360成功凭借“大安全”概念再次杀入了中国互联网的“决赛圈”。而这一次，人工智能是巨头们争夺的新

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问答Goodfellow：没有样例能不能训练机器学习算法？

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）从图像和语音识别到自然语言分析，神经网络已经在很多领域大展身手。过去几年，它们的精确度已经几乎可以与人类媲美。但仍有很多神经网络无法完成的任务——例如，这种技术还无法取代人类的创造力。 2014年，Ian Goodfellow提出了生成式对抗网络（GAN），可以在无人监督的情况下自行训练，还能对过去的错误和不足进行分析，从而改进效果。多数深度学习算法都需要数千或数百万添加标签的样例才能获得想要的结果，而对抗网络的出现有助于减少数据需求。从本质上讲，人工智能可以通过模仿“专家”——也就是GAN中的辨别者——来学习复杂的任务。 GAN可以训练两个目标相互竞争的独立网络，还可以用于绘制和归类图像，以及识别情绪、规则和指令。Facebook和Google等现在都在深度学习模型中高度依赖GAN。近日一篇问

2018-01-01

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像其他科技领域一样，人工智能今年也在蓬勃发展，但尽管有科学突破、资金过剩、新产品向消费者推出，这一领域仍存在一些不可忽视的问题。例如，公司驱动的炒作和哗众取宠的头条，媒体和专家之间需要有更好的沟通。其他的挑战则更为细微，需要更长的时间来解决，例如算法的偏见，以及科技公司收集数据和聚拢人才日益造成的AI垄断。 AI学术研究像一场汹涌的洪流让我们先说积极的方面。2017年，人工智能可以说是无处不在。虽然在看到各种某个产品应用了AI技术的新闻时，持怀疑态度是正确的，但这些仍然是积极的新闻。专家们将AI与电力进行比较，因为这两者都是有潜力改变各行各业的资源。当然，每个领域都有特别重要的技术（例如，对于交通来说是自动驾驶技术），但是机器智能的一点小的实现都可能带来很大的影响。谷歌、苹果、微软和Facebook等大科技公司已经将大量资金投入到A

2018-01-02

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