CIA困局：天下再无007，AI识别下无处遁行的“特工”们-低调大师

CIA困局：天下再无007，AI识别下无处遁行的“特工”们

2018-04-24 568

也许有一天，举枪的邦德将真的会成为只在电影里存在的画面。

007们所依赖的伪造身份正在被他们自己曾经引以为豪的高科技秘密武器所识别。他们的快速反应能力、强大的心理素质也注定无法与正迅速成长的AI鉴别力匹敌。

美国中央情报局（CIA，简称中情局）现在已经意识到了这一点。

“现在中情局的主要对手不是外国特工，而是机器。”

中情局负责技术开发的副主任Dawn Meyerriecks，最近在佛罗里达的一个情报会议上无奈表示。

中情局面临的这一困境来源于身份识别的人工智能，很多国家正依靠AI来追踪敌方特工。

数字时代特工们的“身份”困局

V字仇杀队剧照

今天的间谍们有着和昨天一样的重要任务：需要隐形。但不同的是，识别他们的对手，从人变成了AI。

计算机身份识别正在广为应用，但是除了识别罪犯，也可以被用来识别任何一个人。在当前的数字身份跟踪和社交媒体时代，中情

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如何让机器理解汉字一笔一画的奥秘？

背景介绍从智能客服到机器翻译，从文本摘要生成到用户评论分析，从文本安全风控到商品描述建模，无不用到自然语言技术，作为人工智能领域的一个重要分支，如何让机器更懂得人类的语言，尤其是汉字这种强表意文字，是一个具有极大挑战的事情。词向量，是一种利用无监督学习方式（不需要人工数据标注），将词语映射到语义向量空间的技术。举个例子：在过去，计算机使用下标表示词语，比如“猫： 2123”，“狗： 142”，由于下标不一样，机器就只会认为是不同的词语，却不能像人一样感知词语间的语义关系。而词向量技术恰好弥补了这一点，使机器可以理解潜在的语义信息。实际上，现在很多自然语言处理的算法都是将其作为输入，进而建立端到端的算法模型。因此，设计出高质量的词向量生成算法是一个值得探讨的问题。中文经过几千年的发展和演变，是一种强表意文字，对于我们而言，即使某个字

2018-04-25

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随着人工智能的发展，越来越多的行业都或多或少会受到该技术的影响。在博主之前的文章中，分析了人工智能、大数据以及VR对教育行业的影响，本文将分析人工智能对银行业的影响。德意志银行首席执行官John Cryan曾提议用机器人取代全银行的一半员工（约49,000名），这可真是一个庞大的数字啊。戏剧性的一幕发生了——他最近下台了，无法实现这一提议，一半的员工心里都松了口气。但从这件事中可以发现，很多银行高管都看中了人工智能的潜力，进而想将人工智能应用于银行这个传统行业中。花旗集团首席执行官Vikram Pandit预计在未来五年内，30%的银行岗位将被人工智能取代；日本瑞惠金融集团表示，利用人工智能技术将19,000从业者缩减到2027人；无独有偶，中国的一些银行也都宣布利用人工智能提升客户服务并减少人工成本。几乎所有的大型咨询机构都发表

2018-04-26

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