人工智能是科技界近幾年的熱門詞。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，也就是當機器執行人類類似活動，例如解決問題或學習。人工智能是建立在以下學科基礎上的一門科學技術：
計算機科學
生物學
心理學
數學
工程學
語言學
人工智能的主要目標是創建允許計算機和機器智能運作的技術，其主要涉及以下問題：
學習、自然語言處理、推理和解決問題、規劃、創意、社交智能、一般智能、知識表達、感知、移動和操控。
目前的人工智能水平
1943年，艾薩克·阿西莫夫提出了“機器人學”(Robotics)。
1955年，約翰·麥卡錫提出了“人工智能”。
1958年，麥卡錫發明了LISP;
1997年，世界象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫被“深藍”象棋程序(Deep Blue Chess Program)擊敗。
人工智能將給網絡安全行業帶來什么影響?-E安全
現如今，人們已經在使用人工智能，甚至自身并未意識到這一點，如下：
Siri: 蘋果iPhone和Mac OS上的個人助理。
Netflix: 推薦引擎
Nest: 家庭自動化
Alexa: 亞馬遜的智慧中心
游戲：嚴重依賴人工智能的游戲，例如使命召喚、孤島驚魂。
新聞：今日頭條、雅虎等公司使用的簡短新聞故事，例如財務摘要、體育回顧等。
欺詐檢測
客戶支持：有公司使用小型聊天機器人提供自動化客戶服務。
自動駕駛車輛
語音識別
機器人技術
人工智能會給我們的生活帶來哪些好處?
人工智能在革新大量行業中發揮著主要作用。有報告預測，2020年，機器人和人工智能的全球市場總額將達到1530億美元。人工智能之所以發展突飛猛進，因為它不止可以降低成本，還能節省時間、提高準確度和生產率。谷歌預測，到2029年，機器人將達到人工智能的水平，三分之一的工作將被機器人和其它智能設備代替。
哪些行業將明顯受益于人工智能?
醫療保健: 目前的人工智能(IBM最新電腦系統Watson)能診斷危及生命的疾病，并開治療處方。目前，已經出現了機器人外科醫生，以及能幫助坐在輪椅上的人實現行走夢想的機器人。
交通: 隨著聯網車輛和自動駕駛汽車越來越多，人工智能將逐漸取代駕駛員。研究表明，新型車輛安裝基于人工智能系統的比率將從2015年的8%增加到2025年的109%。此外，根據Gartner的預測，到2020年，將有超過2.5億輛汽車通過Wi-Fi互聯，甚至允許車輛間和道路相互通信。據說，到2035年至2050年，無人駕駛汽車一年將為全球節省約5.6萬億美元。
制造: 作為使用人工智能的首批行業之一，制造業主要使用機器人進行包裝和運輸。工廠也在開始自動化裝配線，基本沒有人力監督。
客戶服務: 隨著聊天機器人的興起，客戶服務行業有轉好的趨勢。隨著成本降低，生產率提高，客戶服務行業受人工影響較大。
教育: 教育是一個價值幾十億美元的行業，對各種經濟體貢獻巨大。教育科技(EdTech)是一個蓬勃發展的行業。人工智能能被用來給論文評分，機器人回答問題，個人助理系統充當導師、動手學習的虛擬現實等 。
金融: 財務數據呈快速增長的趨勢，這使金融服務公司很難跟上步伐。在人工智能的幫助下，預測系統被用來預測股票趨勢，并管理財務狀況。最近，金融行業還出現了“機器人顧問”，與傳統意義的投資顧問相比，機器人顧問使用的是計算機算法幫助客戶完成投資管理。他們的工作是一周24小時不間斷地幫你調整投資組合，時時監控各項投資的表現狀況。
網絡安全行業的人工智能
幾乎每個行業都引入了人工智能，網絡安全行業也不例外。隨著技術日趨進步，新的漏洞利用能被輕易識別并分析，以阻止惡意攻擊者進一步的攻擊。
事件響應系統也受益于人工智能。當遭受攻擊時，系統將能識別切入點，阻止攻擊，并修復漏洞。
研究表明，2016年，企業發現自身遭受攻擊的時間為99天，雖然相比2015年146天，時間明顯縮短，然而對攻擊者而言，這個時間已足夠充裕。99天不僅足以竊取數據，還能在不被檢測的情況下操縱數據。這可能對企業造成重大影響，因為一般的企業很難區分虛假數據和真實數據。
隨著人工智能的進步，所有上述問題都能得到緩解。
人工智能將給網絡安全行業帶來什么影響?-E安全
人工智能在網絡安全中的當前角色
安全公司SparkCognition展示了首個人工智能支持的認知反病毒系統“DeepArmour”。SparkCognition的高級產品經理基思·摩爾表示，該公司正在使用認知算法不斷學習新型惡意軟件的行為，并認識到多態文件將來也許會發起攻擊。據說，另一個信息安全初創企業Darktrace正在研究自主學習安全系統，以實現自動防御。
全球有越來越多的安全公司在嘗試將人工智能、機器學習和自然語言處理集成到新產品中，以打造更安全的網絡空間。
人工智能的優勢
組織機構每天面臨著數以百萬計的威脅，安全研究人員要一一進行分析和歸類根本不可能。然而，機器學習能高效完成這項任務。
無人監督和監督式機器學習能讓我們利用當前的威脅知識和媒介。一旦機器與檢測新攻擊、發現新漏洞的能力相結合，組織機構的系統將能以更高效的方式抵御威脅。
但是，就像每個機器學習算法一樣，這些高級算法也需要人為指導學習，因為人類更有能力識別異常，而機器可能會將異常放在不同的情景中，并忽視安全威脅。
基于人工智能的系統還有另外的好處，從理論上講，這些系統將以更準確的方式運作，最終消除人類的錯誤。此外，這些系統可以同時執行多項工作，監控并保護大量設備和系統，最終緩解大規模的攻擊。
人工智能的缺點
基于人工智能系統的最大缺點是：人類無法預測這類系統的計劃。如果落入不法分子之后，后果可能會致命，造成的損害不可估量。
人工智能將能很好地實現目標，然而，如果這些目標與組織機構的目標不符，那么就會引發問題。
最初人們擔心，網絡安全行業發展人工智能可能會缺失必需的人類專業知識、直覺和判斷，然而人工智能的真正缺陷是：不可預知性!
總而言之，人工智能是把雙刃劍，給網絡安全行業帶來好處的同時，也有一些安全因素需要考量。
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