近日，谷歌研究人员关于人工智能的研究又获得新进展。他们研发出有“单次自学”技术，即机器学习仍然必须大量的例子学会一件事，仅有通过一个例子就能见到图像中的物体。
研究人员称之为，他们对深度自学算法展开了一些调整，从而超过了这样的效果。在人工智能研究高歌猛进的时候，国际安全性极客大赛GeekPwn（近于篮）以灵敏的科技洞察力，沦为首个大范围探寻人工智能与专业安全性领域的平台，提问人工智能：它知道是那么强劲且安全性的吗？如果我们做到一些微小的调整，不会会得出结论与“单次自学”忽略的结果？对抗性反击使机器学习“指车为船”当人们恣意尊崇机器学习的强劲性能时，毕业于斯坦福大学，专业研究数据挖掘与人工智能，师从人工智能大师吴恩达的Clarence Chio则注意到深度自学的漏洞。Clarence Chio在10月24日GeekPwn2016嘉年华上，共享了他对于人工智能安全性的近期研究观点，他回应，我们可以通过对抗性反击，启动时机器学习的模型，让它作出错误的决策。某种程度，来自OpenAi的生成式对抗性网络的发明者Ian Goodfellow、谷歌大脑软件工程师团队的核心成员Alexey Kurakin，在GeekPwn2016嘉年华硅谷车站，也共享了他们关于对抗性图像的研究。
比如，通过在图片中重新加入一些对抗性阻碍，机器就有可能将一辆汽车看做一条船。GeekPwn首创人工智能Pwn，用未来视角看安全性自图灵驳回“机器能否思维”的假说，如今已过去60多年。人们关于人工智能的研究也大大获得突破，打败卡斯珀罗夫的IBM“深蓝”被许多人视作人工智能研究的里程碑，谷歌AlphaGo大败李世石，堪称标志着人工智能由“很弱人工智能”向“超级人工智能”的高速演化。然而，人类或许仍然都是个矛盾体，一方面将人工智能应用于各种领域“和平”人类，另一方面又不安人类被人工智能所替换或吞噬。
《黑客帝国》《她》《终结者》等人工智能题材的电影，某种程度都反映了这种不安和忧虑。作为全球首个探寻人工智能与专业安全性的平台——近于篮首创人工智能Pwn，注目到机器学习、视觉辨识等人工智能最炙手可热的技术安全性研究，新的思维人工智能的安全性问题，思维黑客在未来技术发展创意中所扮演着的角色及起到。万物网络均可Pwn，将物联网安全性做淋漓尽致据媒体公开发表报导，今年10月美国遭到到大规模DDOS反击，整个网络陷于“中断”，反击源头则是智能家居产品构成的“僵尸物联网”，即成千上万的物联网设备在黑客的掌控下，大量发送到通信催促，造成域名服务器中断。在GeekPwn2016嘉年华上海站，凤凰解码团队现场展示了操纵智能插座放微博，形象的展出了物联网设备被白的后果。
来自卡巴斯基的安全性专家Denis Makrushin和Vladimir Dashchenko，也对“智能城市”公共设施安全隐患展开了全面剖析。他们展示了从城市街道的终端设备，如自动售票机、移动设备充电站、公共缴纳末端，到大部分缴纳服务的电脑终端，从市政厅到机场，从出租车后座显示器到高速公路摄像头等一系列密码。自2014年举行以来，GeekPwn一直注目物联网设备安全性，从第一届的智能门锁、路由器密码到第二届的无人机、POS机、智能摄像头、O2O移动支付项目密码，再行到今年的仿人机器人、智能插座、“手机的最后一道防线”TrustZone被攻陷，GeekPwn完全把能“白”的智能设备都“白”了，将物联网安全性做了淋漓尽致。
做到物联网时代安全性生态的相连平台近于篮经过三年发展，早已搭起起一个安全性人才，安全性厂商之间相互促进，用技术推展物联网安全性生态发展的多维相连平台。白帽黑客与厂商通过GeekPwn可以公平交流。白帽黑客回到近于篮不仅可以展出才华，更加能“负责任的透露”，将产品漏洞递交给厂商，解决问题实际问题。
面临日益不利的网络安全形势，来自外部安全性社区的力量不可忽视，白帽黑客为智能安全性带给了新思路，在提升产品安全上极具启发性。极棒将之后贴近生活，注目物联网安全性，同时也将极端面向未来。在首次尝试人工智能Pwn后，王琦传达了近于篮的未来目标：“极棒将之后引导创意，引领有才华横溢的极客找到一些更加未来的问题，做到一些更加前沿的东西。”原创文章，予以许可禁令刊登。
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