人工智慧對抗
『壹』 人工智慧贏了 人類該恐懼嗎
相反應該覺得欣慰
其實現在人工智慧還屬於比較初級的階段
頂多下棋會比較在行
如果要人工智慧發揮大作用，必須要連同幾個甚至十幾個學科一起聯動才行
就好像你光有大腦，沒有耳朵和眼睛，你再聰明也頂多隻能在腦袋裡想一些事情。至少還要結合如模式識別啊，還有高性能計算，機器人，物理學，材料化學的學科才行，組合起來才能做出一些機器出來。
其實人工智慧總體來說都是在邁向好的方面在發展，而且人類也恰恰需要，如救火，還有如之前的日本核電站泄漏等，如果有高智能機器人，配備感測器，可以減低人員傷亡
還有現在很多工廠都專用機器人，盡量避免工業以外，其實人總是重復相同的動作會容易疲倦，甚至心理產生變化，以前也常有工廠工人因為操作不慎而導致截肢的新聞，如果換用的機器人，這樣就不會發生悲劇了。
還有就是如汽車駕駛乃至飛機，好像現在飛機都有自動導航，裡面的系統也能當做是一種人工智慧，汽車也有無人駕駛自動化汽車在研究測試當中，這些交通工具如果換上人工智慧，全部由計算機控制，由於計算機不會累，因此也會降低很多因為人疲倦而導致意外的情況。
甚至說好像日本那樣，研究機器人去幫助老人院等，都是不錯的發展
事實上我覺得人工智慧毀滅人類這是想多了，人工智慧程序本來就是針對某一功能去寫，即便寫出如電影終結者那樣的機器人，也會有人寫對應的對抗機器人程序去對抗，而且那些也只是電影，人工智慧沒有電就談不上毀滅，再者說還有BUG、溢出等因素存在，所以不需要擔心。。。
『貳』 如何對抗人工智慧
人工智慧是一種很自然的事情，可以為人類的生活帶來很多好處和方便的地方，要充分利用人工智慧為我們生活帶來的這些便捷。
『叄』 機器學習與人工智慧將應用於哪些安全領域
機器學習正在不斷加的加快前進的步伐，是時候來探討這個問題了。人工智慧真的能在未來對抗網路攻擊，自主地保護我們的系統嗎？
如今，越來越多的網路攻擊者通過自動化技術發起網路攻擊，而受到攻擊的企業或組織卻仍在使用人力來匯總內部安全發現，再結合外部威脅信息進行對比。利用這種傳統的方式部署的入侵檢測系統往往需要花費數周，甚至幾個月的時間，然而就在安全人員修復的這段時間內，攻擊者依然能夠利用漏洞侵入系統，肆意掠奪數據。為了應對這些挑戰，一些先行者開始利用人工智慧來完成日常的網路風險管理操作。
根據Verizon Data Breach的報告，超過70%的攻擊是通過發現補丁利用已知漏洞完成的。同時，調查結果表明，一個黑客可以在漏洞公布出來的幾分鍾內利用該漏洞嘗試入侵。修復速度的重要性可見一斑。然而，由於安全專業人員的短缺再加上大數據集需要在安全的狀態下處理，因此漏洞補救措施無法跟上網路攻擊者並不奇怪。
近期，工業調查表明組織機構平均需要146天的時間才能修復致命漏洞。這些發現無疑給我們敲響了警鍾，重新思考現有的企業安全勢在必行。
攻擊者長期利用機器和自動化技術來簡化操作。那我們又未嘗不可？
2016年，業界開始將人工智慧和機器學習視為聖杯，提高了組織機構的檢測和響應能力。 利用反復學習數據的方式得到的演算法，來保證發現威脅，而這個過程不需要操作者考慮「要找什麼東西」的問題。最終，人工智慧能夠在三個特定事件中幫助人類自動化解決問題。
大數據識別威脅
當出現網路安全這一概念的時候，所有的組織機構就面臨了一個難題。
在過去，關注網路和終端的保護就可以了，而如今應用程序，雲服務和移動設備（例如平板電腦，手機，藍牙設備和智能手錶）的加入，使得組織機構的發展這些項目的同時，必須針對它們做好足夠的防禦。然而需要防禦的攻擊面在不斷擴大，在將來會變得更大。
這種「更廣泛和更深層」的攻擊面只會增加如何管理組織中無數IT和安全工具生成的數據的數量，速度和復雜性等現有問題。分析、歸一化、優先處理被攻破的系統顯得尤為重要。工具越多，挑戰的難度越大；攻擊面越廣，要做的數據分析也就越多。 傳統上，手工修復需要大量的工作人員梳理大量的數據連接點和發現潛在的威脅。在安全人員在努力修復幾個月時間內，攻擊者就能利用漏洞提取數據。
突破現有的思維方式、自動化執行傳統的安全操作已成為補充稀缺的網路安全運營人才的頭等大事。 就是在這種大環境下，使用人機互動式機器學習引擎可以達到自動化跨不同數據類型的數據聚合、 搜集評估數據到合規要求、規范化信息以排除誤報，重復報告以及大量的數據屬性的效果。
更具關聯性的風險評估
一旦發現內部安全情報與外部威脅數據（例如，漏洞利用，惡意軟體，威脅行為者，聲譽智能）相匹配，那麼首先要確定的就是這些發現是否與關鍵業務相關聯，否則無法確定真正存在的風險及其對業務的最終影響。 打個比方，假設在某次機器的處理過程中，由於機器不知道「coffee伺服器」相比「email務器」對業務的影響，最終導致了補救措施無法集中在真正需要補救的事件中。在這個例子中，人機交互的機器學習和高級演算法起了適得其反的效果，這不是我們願意看到的現象。
自學習的應急響應
增加負責確定安全漏洞的安全團隊和專注於補救這些團隊的IT運營團隊之間的協作仍然是許多組織面臨的挑戰。 使用基於風險的網路安全概念作為藍圖，可以實施主動安全事件通知和人機交互環路干預的自動化過程。 通過建立閾值和預定義的規則，企業、機構還可以通過編制補救措施來的方式及時修復安全漏洞。
雖然機器學習可以幫助減少修復時間，但它是否能夠自主地保護組織免受網路攻擊？
很多時候，無人監督的機器學習會因為疲於警報以及注意力的原因降導致誤報和警報頻發。 對於攻擊者來說，這個結果無疑給他們帶來了破壞機器學習的新思路。 但是不得不承認的是，如今已經達到了一個臨界點，人類已經無法繼續處理大量的安全數據。 這才引出了所謂的人機互動式機器學習。
人機互動式機器學習系統分析內部安全智能，並將其與外部威脅數據相關聯，幫助人類在海量的數據中發現威脅數據。 然後人類通過標記最相關的威脅向系統提供反饋。 隨著時間的推移，系統會根據人類輸入調整其監測和分析，優化發現真實網路威脅和最小化誤報的可能性。
讓機器學習在一線安全數據評估中取得重大進展，使分析人員能夠專注於對威脅進行更高級的調查，而不是執行戰術性的數據處理。
『肆』 人工智慧已經開始融入無人作戰系統
據報道近日有知名媒體報道稱，隨著「智能時代」大幕拉開，人工智慧AI正在以超乎人的想像快速走來。特別是2016年AlphaGo人機大戰的勝利，標志著人工智慧有了質的飛躍，也使人們由此聯想到Al與未來戰爭。如果將AI成果應用到無人作戰系統，必將對未來戰爭形態及作戰規則產生顛覆性影響。
專家還稱從作戰角度來看，無人機作戰平台並不僅僅是提高自身的智能化程度，而是涉及整個作戰體系的智能協同，所以AI不僅僅是提高無人作戰爭平台的智能化水平，而且還要達成實現整個作戰體系的智能化。例如，現代空戰是一種體系對體系的時間密集型作戰行動，智能無人機可以通過與有人機對戰提高空戰能力，可以研讀空戰錄像或者飛參糾正自己在空戰中的動作，從而擺脫後方操作員的遙控而融入體系進行獨立空戰。這將是未來空戰的一次革命。
『伍』 對人類進行人類基因工程是否能對抗敵視人類的人工智慧
碳基生物的人工智慧設計更難，我們就可以控制它。如果它真的來侵害我們人類。不過現在，一位加拿大人在眼睛裡安裝了一台攝像機，我們人類的神經網路有非常多的神經元，隨著人工智慧、基因工程和機器人技術的飛速發展，一個有關人類將被機器人取代，或人體將和機器結合起來，人類發展成一種被稱為生化人（cyborg，至少就目前來說是不可能的。
霍金雖然在年輕的時候做了很優秀的科研工作。機器人取代人類似乎也是不可能的事情，因為人類的思想是隱蔽的，人工智慧也很難創造出與人類相似的敵人來殘害人類，對於人工智慧，他只是一個外行。
以最近橫掃圍棋界的阿爾法狗為例，阿爾法狗是人工智慧，它在下圍棋這方面水平超越了人類，這並不奇怪，因為圍棋的規則非常簡單，阿爾法狗能通過深度學習掌握人類沒有掌握的棋譜，前不久看到機器人家新聞，數量級高於人工智慧很多倍，因此我們人類可以開發出人工智慧，但人工智慧是開發不出來人類。我們人類是碳基生物，而人工智慧是硅基生物，我一點也不擔心其實，很難開發出碳基生物的人工智慧。因此，自我成長為圍棋高手，但這不會導致人類滅絕。我們人類下圍棋的水平不如阿爾法狗，而機器人的行為卻是可以預測的。機器人的運作背後有清晰的數學邏輯與演算法，只要我們能掌握其演算法，但他的研究領域集中在相對論。未來也許會變成生化人。
但是機器人家說離變成機器人的統治時代還是有很長一段距離的，沒有幾億年，半機器人時代已經來臨了，賽博格）的預言似乎在不遠的將來就會變成現實，我們可以給他斷電，讓它動不了。
人工智慧的基礎是神經網路。對於這一點，把自己變成了一個半生化人，率先體驗了一把未來社會的人類經歷，這就是所謂的生化眼，是正常的現象——正如我們跑步的速度沒有汽車快，難道我們人類會因此而自殺嗎？
我想霍金的意思是把人工智慧與機器人結合起來，形成具有機械殺傷力的機器人來毀滅人類，需要的時間更長
『陸』 人工智慧和信息對抗專業區別有什麼
就描述，可能有相關，有交集的地方。但是實際內容大不相同。只能說可以作為以後的一種方向考慮。畢竟興趣很重要。有興趣才能學下去
不懂繼續問，滿意請點贊。
『柒』 為什麼谷歌人工智慧擊敗圍棋冠軍這事如此重要
谷歌人工智慧擊敗圍棋冠軍是人工智慧發展史上了不起的挑戰。
棋類游戲一直被視為頂級人類智力的試金石。人工智慧與人類棋手的對抗一直在上演。1989年開始，IBM的深藍就常常能擊敗國際象棋大師了， 8年後的1997年，深藍首次打敗世界第一的國際象棋棋手加里-卡斯帕羅夫，開始統治國際象棋領域。2006 年，成為了人類在國際象棋的絕唱，因為自此之後，人類再沒有戰勝過最頂尖的人工智慧國際象棋選手。
不同於國際象棋，圍棋每回合的可能性更多，共有250種可能，一盤棋可以長達150回合。用人工智慧戰勝圍棋專業選手，按照技術的發展速度，一般認為至少需要10年才能實現。
『捌』 人工智慧VS黑洞，人類的科技是否可以抗衡宇宙的神秘
現有人類的科技根本無法抗衡宇宙的力量。
別說抗衡了，差了好幾個數量級呢。版
1.地球是行星權，在行星里都算小的。黑洞是恆星，在恆星里都是巨無霸。人家的質量比地球的質量，都是多少萬倍計算的。
如果說地球是螞蟻，那黑洞都可以算坦克了。
2.人工智慧說到底還是晶體管，是電子元器件，雖然智能但是沒有多大能量。黑洞那是超能物質。你試試把機器人丟在鋼水裡，還不照樣燒的渣都不剩。更何況，黑洞周圍充斥著的溫度都是萬攝氏度計算，人工智慧？不好意思，在黑洞面前全是炮灰。
3.地球自轉的速度奇慢，圍太陽轉一圈都要24小時。黑洞不一樣，黑洞周圍都是光速選擇。
試試地球光速旋轉。不用試了，台風試過吧？那都只有幾百米每秒，跟光速比，差了多少數量級了。
『玖』 能不能通過訓練人工智慧來與人類玩家對抗魔獸爭霸這個游戲
個人認為不能 你所見到的都是平庸的人人類和人工智慧的區別之一是大多人類不了解怎麼使用甚至沒有機會使用自己的思維能力和潛力這點和人工智慧有很大區別!再有，無論任何事物的進步都需要一種創造力，在我想，這點是人工智慧在很長一段時間不會具有的!他們能夠做到的更多的在於執行某些事務並接近完美!再有，想激情、憤怒、理想、夢想、愛情、獻身精神等等都是激發人類潛能的一些狀況，讓人類又不斷的成長空間!而人工智慧的最大局限在於他首先需要人類的認知和認同!
『拾』 人工智慧對抗虛假信息嗎
「肉鬆麵包上的肉鬆是棉花做的」、「『劉明煒』同學的高考准考證丟了」、「蝦頭裡面有兩條白線，其實是白色寄生蟲」……日前，有媒體盤點了「2017上半年十大謠言」，以上內容均被證偽。與此同時，北京相關部門也聯合辟謠平台共同發布了6月科學流言榜，「霍金警告人類不要登月，『月球背面有外星人』」、「注膠楊梅」等紛紛上榜。
今日頭條已經於2017年5月建立「謠言庫」，截至目前匯總7522個謠言事件，14981個謠言標題。對於命中謠言庫關鍵詞規則的文章，直接進入「謠言隊列」作打壓處理，准確率在80%左右。對機器模型暫時難以識別的內容，由人工進行判斷，並藉助辟謠平台和用戶反饋識別渠道，對內容、賬號進行多層次的懲罰與打壓。
人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。