認識當前人工智能(AI)的發展熱點與動態
目前，大數據、人工智能已雙雙上升為國家戰略。2017年，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》明確指出，人工智能是引領未來的戰略性技術……當前，我國國家安全和國際競爭形勢更加復雜，必須放眼全球，把人工智能發展放在國家戰略層面系統布局、主動謀劃，牢牢把握人工智能發展新階段國際競爭的戰略主動，打造競爭新優勢、開拓發展新空間，有效保障國家安全。2018年的《政府工作報告》中又多次提及大數據、人工智能等關鍵詞，這是大數據第五次、人工智能第二次被寫入政府工作報告。如果我們放眼世界，會發現AI的熱潮正席卷全球，AlphaGo擊敗人類最頂級的職業圍棋手，DeepStack打敗職業的人類poker玩家，ResNet等深度卷積神經網絡在IMAGENET上的圖像分類任務上也超越了人類。AI技術被廣泛應用在教育、就業、信用、貸款、保險、廣告、醫療、治安、刑事司法程序等領域。同時，AI新的研究熱點也在不斷涌現，如自動駕駛、人臉識別、智慧醫療、智能語音操作系統，AI網絡安全防護以及他們背后所連接的各種場景將逐漸成為AI商業化落地的主戰場。
當前，人們對AI的熱情空前高漲，但即使是當前最前沿的AI算法在能力上來講還是有局限的。計算機還不具備抽象思考能力，不懂得用大數據得到的能力，去解決新的問題，距離真正的智慧還很遙遠。同時，過去一年里人工智能在理論上大的突破并不多，現在深度學習能做到的僅僅是知其然，而不知其所以然，這就導致了人工智能的脆弱性。因此，AI要到達一個新的高度，要更好地為人類服務，就要更多從人腦的學習機制得到啟發。人腦是具有所謂強人工智能的唯一的實例，我們要進一步提升AI的性能并為我所用，研究人腦的工作機制給我們提供了一條捷徑，也很有可能是必由之路。比如，現有的很多深度學習算法是提前設計好神經網絡的架構，一旦設計好，架構是不變的。而我們人類從嬰幼兒成長到青壯年，人腦的神經元是逐漸增加的，架構也是逐漸拓展的。并且，人腦在我們休息的時候，尤其是深度睡眠期間，會對冗余的神經元進行修剪，使人腦的推理過程更加節能和高效。現在一些前沿的神經網絡生長和修剪算法已經朝著個方向邁出了一步。大部分機器學習(包括深度學習)算法和推理過程是分開進行的，而我們人腦的學習和推理是互相嵌套，交叉迭代進行的。另外，反向傳播算法一直以來是深度學習算法的核心之一。最近，被稱為深度學習之父的Geoffrey Hinton教授提出了膠囊網絡，并號召大家摒棄反向傳播。膠囊網絡也是從神經學的研究中得到了啟發。其實，現在深度學習里的一些里程碑式的算法都或多或少從神經科學，心理學等學科的研究得到了啟發。
給予網絡安全問題高度重視
“沒有網絡安全就沒有國家安全”，隨著人類社會進入移動互聯網時代，網絡安全已經成為事關國家安全的重大問題。近兩年，伴隨著人工智能的高速發展，AI時代的網絡安全以及國家安全問題更為突出。據有關數據顯示，當前網絡犯罪已經成為我國第一大犯罪類型，占比超過三分之一，并且每年30%的速度同比增長。而到2020年，全球聯網設備數量將上升到500億部左右。如果聯網設備都不具備基本的安全防護措施，黑客就可以利用漏洞劫持智能終端設備，智能門鎖、網絡攝像頭、智能電視、溫控器等等無一能夠幸免。
同時，隨著全球互聯網帶寬的不斷增加，越來越多的數據流量正通過互聯網進行傳送，這些都導致不法黑客有機可乘，不斷翻新DDoS攻擊的規模。2018年2月，Github成為了第一個關注度較高的受害者，遭受了1.35Tbps的DDoS攻擊，幾天之后，一家未命名的美國服務提供商遭遇了一次單獨的攻擊，峰值流量高達1.7Tbps。面對層出不窮的安全漏洞，不斷增長的物聯網設備，未來的DDoS攻擊將繼續存在下去。而對于企業來說，如何在持續增長的攻擊規模下求得安全，擺脫自身基礎設施內防護設備的擴展性瓶頸，顯然成為了亟待解決的關鍵問題。2017年以來，Bad Rabbit，WannaCry，Petya，NotPetya在全球大面積爆發，對全世界的互聯網安全造成了嚴重威脅。據統計，2017年第一季度，勒索病毒新變種比去年同期增加了4.3倍;2017年第三季度，垃圾郵件攜帶勒索病毒的比率增至64%。與此同時，惡意軟件和勒索軟件也越來越智能化，它們可以一邊傳播一邊學習，利用機器智能可以協調全球網絡攻擊，借助高級數據分析來定制攻擊方式。
可以說，當前網絡安全形式嚴峻，需要對安全問題給予高度的重視。正如阿里巴巴集團秘書長、風險委員會主席邵曉鋒表示，在互聯網大數據技術即將對社會方方面面產生重大顛覆，包括如何從國家、企業、專業機構甚至全體公民層面形成全面的機制，如何升級安全理念和安全體系等，并要求我們在商業應用迅速拓展的同時，把構建良好網絡生態環境當作最重要的能力提升來看待。而應對新的安全挑戰，大數據、人工智能等一定要成為我們手中的利器。
AI在安全領域的應用亮點與挑戰
AI是一把雙刃劍。2018年包括牛津大學、劍橋大學等在內的14家機構聯合發布題為《人工智能的惡意用途：預測、預防和緩解》的研究報告。報告指出，隨著人工智能越來越強大，越來越普及，預計人工智能系統的廣泛應用將導致現有威脅的擴大，還會引發新的威脅，甚至改變典型的威脅特征。的確，由于使用人工智能帶來的門檻的下降和成本的降低，與自動攻擊、語音合成、圖像合成，視頻合成，數據中毒有關的網絡攻擊將會增多。無人機以及全自動和半自動駕駛系統的出現也會構成新的風險。比如在面臨撞車時，無人駕駛系統并不能做出全面正確的判斷，而很有可能基于盡量降低事故損傷程度而簡單選擇撞向與事故并無直接原因的周邊車輛或行人等。同時，部分黑色產業也在使用AI技術。因此，我們要善用科學技術與一顆保衛互聯網安全的初心對抗黑色產業和不法分子，確保手中AI的安全并且可控。
《新一代人工智能發展規劃》中明確指出，在大力發展人工智能的同時，必須高度重視可能帶來的安全風險挑戰，加強前瞻預防與約束引導，最大限度降低風險，確保人工智能安全、可靠、可控發展。目前，我們正在這方面進行努力。比如，阿里巴巴集團安全部以大數據和 AI 的算法為驅動，利用先進的社交圖譜分析、圖像識別、自然語言處理、知識表達推理等 AI 工具，在注冊場景，防止機器注冊，人工惡意注冊，注冊短信被攻擊;在登陸防空場景提，防止刷庫撞庫，暴力破解，可疑登陸;在發帖評論場景，防止批量發帖，垃圾評論;在內容安全場景檢查和刪除黃賭毒內容等，不斷研發新和利用高科技產品對抗黑色產業帶來互聯網安全的破壞。
中國需要海歸 海歸更需要中國
大數據和人工智能的未來在中國一定會有豐富的應用場景與最好的舞臺，因此我們要注重對海外人才，尤其是海歸人才的引進。同時，海歸人才們也會有這份歸國的熱情。以筆者本身為例，回國前在硅谷的多家國際知名公司擔任首席科學家和高級總監的職位，在人工智能和安全領域已經耕耘了超過十年，大數據和人工智能在中國發展的前景以及對人才的重視是歸國的原因之一，筆者相信歸國之后大有可為。
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