人工智能对抗
『壹』 人工智能赢了 人类该恐惧吗
相反应该觉得欣慰
其实现在人工智能还属于比较初级的阶段
顶多下棋会比较在行
如果要人工智能发挥大作用，必须要连同几个甚至十几个学科一起联动才行
就好像你光有大脑，没有耳朵和眼睛，你再聪明也顶多只能在脑袋里想一些事情。至少还要结合如模式识别啊，还有高性能计算，机器人，物理学，材料化学的学科才行，组合起来才能做出一些机器出来。
其实人工智能总体来说都是在迈向好的方面在发展，而且人类也恰恰需要，如救火，还有如之前的日本核电站泄漏等，如果有高智能机器人，配备传感器，可以减低人员伤亡
还有现在很多工厂都专用机器人，尽量避免工业以外，其实人总是重复相同的动作会容易疲倦，甚至心理产生变化，以前也常有工厂工人因为操作不慎而导致截肢的新闻，如果换用的机器人，这样就不会发生悲剧了。
还有就是如汽车驾驶乃至飞机，好像现在飞机都有自动导航，里面的系统也能当做是一种人工智能，汽车也有无人驾驶自动化汽车在研究测试当中，这些交通工具如果换上人工智能，全部由计算机控制，由于计算机不会累，因此也会降低很多因为人疲倦而导致意外的情况。
甚至说好像日本那样，研究机器人去帮助老人院等，都是不错的发展
事实上我觉得人工智能毁灭人类这是想多了，人工智能程序本来就是针对某一功能去写，即便写出如电影终结者那样的机器人，也会有人写对应的对抗机器人程序去对抗，而且那些也只是电影，人工智能没有电就谈不上毁灭，再者说还有BUG、溢出等因素存在，所以不需要担心。。。
『贰』 如何对抗人工智能
人工智能是一种很自然的事情，可以为人类的生活带来很多好处和方便的地方，要充分利用人工智能为我们生活带来的这些便捷。
『叁』 机器学习与人工智能将应用于哪些安全领域
机器学习正在不断加的加快前进的步伐，是时候来探讨这个问题了。人工智能真的能在未来对抗网络攻击，自主地保护我们的系统吗？
如今，越来越多的网络攻击者通过自动化技术发起网络攻击，而受到攻击的企业或组织却仍在使用人力来汇总内部安全发现，再结合外部威胁信息进行对比。利用这种传统的方式部署的入侵检测系统往往需要花费数周，甚至几个月的时间，然而就在安全人员修复的这段时间内，攻击者依然能够利用漏洞侵入系统，肆意掠夺数据。为了应对这些挑战，一些先行者开始利用人工智能来完成日常的网络风险管理操作。
根据Verizon Data Breach的报告，超过70%的攻击是通过发现补丁利用已知漏洞完成的。同时，调查结果表明，一个黑客可以在漏洞公布出来的几分钟内利用该漏洞尝试入侵。修复速度的重要性可见一斑。然而，由于安全专业人员的短缺再加上大数据集需要在安全的状态下处理，因此漏洞补救措施无法跟上网络攻击者并不奇怪。
近期，工业调查表明组织机构平均需要146天的时间才能修复致命漏洞。这些发现无疑给我们敲响了警钟，重新思考现有的企业安全势在必行。
攻击者长期利用机器和自动化技术来简化操作。那我们又未尝不可？
2016年，业界开始将人工智能和机器学习视为圣杯，提高了组织机构的检测和响应能力。 利用反复学习数据的方式得到的算法，来保证发现威胁，而这个过程不需要操作者考虑“要找什么东西”的问题。最终，人工智能能够在三个特定事件中帮助人类自动化解决问题。
大数据识别威胁
当出现网络安全这一概念的时候，所有的组织机构就面临了一个难题。
在过去，关注网络和终端的保护就可以了，而如今应用程序，云服务和移动设备（例如平板电脑，手机，蓝牙设备和智能手表）的加入，使得组织机构的发展这些项目的同时，必须针对它们做好足够的防御。然而需要防御的攻击面在不断扩大，在将来会变得更大。
这种“更广泛和更深层”的攻击面只会增加如何管理组织中无数IT和安全工具生成的数据的数量，速度和复杂性等现有问题。分析、归一化、优先处理被攻破的系统显得尤为重要。工具越多，挑战的难度越大；攻击面越广，要做的数据分析也就越多。 传统上，手工修复需要大量的工作人员梳理大量的数据连接点和发现潜在的威胁。在安全人员在努力修复几个月时间内，攻击者就能利用漏洞提取数据。
突破现有的思维方式、自动化执行传统的安全操作已成为补充稀缺的网络安全运营人才的头等大事。 就是在这种大环境下，使用人机交互式机器学习引擎可以达到自动化跨不同数据类型的数据聚合、 搜集评估数据到合规要求、规范化信息以排除误报，重复报告以及大量的数据属性的效果。
更具关联性的风险评估
一旦发现内部安全情报与外部威胁数据（例如，漏洞利用，恶意软件，威胁行为者，声誉智能）相匹配，那么首先要确定的就是这些发现是否与关键业务相关联，否则无法确定真正存在的风险及其对业务的最终影响。 打个比方，假设在某次机器的处理过程中，由于机器不知道“coffee服务器”相比“email务器”对业务的影响，最终导致了补救措施无法集中在真正需要补救的事件中。在这个例子中，人机交互的机器学习和高级算法起了适得其反的效果，这不是我们愿意看到的现象。
自学习的应急响应
增加负责确定安全漏洞的安全团队和专注于补救这些团队的IT运营团队之间的协作仍然是许多组织面临的挑战。 使用基于风险的网络安全概念作为蓝图，可以实施主动安全事件通知和人机交互环路干预的自动化过程。 通过建立阈值和预定义的规则，企业、机构还可以通过编制补救措施来的方式及时修复安全漏洞。
虽然机器学习可以帮助减少修复时间，但它是否能够自主地保护组织免受网络攻击？
很多时候，无人监督的机器学习会因为疲于警报以及注意力的原因降导致误报和警报频发。 对于攻击者来说，这个结果无疑给他们带来了破坏机器学习的新思路。 但是不得不承认的是，如今已经达到了一个临界点，人类已经无法继续处理大量的安全数据。 这才引出了所谓的人机交互式机器学习。
人机交互式机器学习系统分析内部安全智能，并将其与外部威胁数据相关联，帮助人类在海量的数据中发现威胁数据。 然后人类通过标记最相关的威胁向系统提供反馈。 随着时间的推移，系统会根据人类输入调整其监测和分析，优化发现真实网络威胁和最小化误报的可能性。
让机器学习在一线安全数据评估中取得重大进展，使分析人员能够专注于对威胁进行更高级的调查，而不是执行战术性的数据处理。
『肆』 人工智能已经开始融入无人作战系统
据报道近日有知名媒体报道称，随着“智能时代”大幕拉开，人工智能AI正在以超乎人的想象快速走来。特别是2016年AlphaGo人机大战的胜利，标志着人工智能有了质的飞跃，也使人们由此联想到Al与未来战争。如果将AI成果应用到无人作战系统，必将对未来战争形态及作战规则产生颠覆性影响。
专家还称从作战角度来看，无人机作战平台并不仅仅是提高自身的智能化程度，而是涉及整个作战体系的智能协同，所以AI不仅仅是提高无人作战争平台的智能化水平，而且还要达成实现整个作战体系的智能化。例如，现代空战是一种体系对体系的时间密集型作战行动，智能无人机可以通过与有人机对战提高空战能力，可以研读空战录像或者飞参纠正自己在空战中的动作，从而摆脱后方操作员的遥控而融入体系进行独立空战。这将是未来空战的一次革命。
『伍』 对人类进行人类基因工程是否能对抗敌视人类的人工智能
碳基生物的人工智能设计更难，我们就可以控制它。如果它真的来侵害我们人类。不过现在，一位加拿大人在眼睛里安装了一台摄像机，我们人类的神经网络有非常多的神经元，随着人工智能、基因工程和机器人技术的飞速发展，一个有关人类将被机器人取代，或人体将和机器结合起来，人类发展成一种被称为生化人（cyborg，至少就目前来说是不可能的。
霍金虽然在年轻的时候做了很优秀的科研工作。机器人取代人类似乎也是不可能的事情，因为人类的思想是隐蔽的，人工智能也很难创造出与人类相似的敌人来残害人类，对于人工智能，他只是一个外行。
以最近横扫围棋界的阿尔法狗为例，阿尔法狗是人工智能，它在下围棋这方面水平超越了人类，这并不奇怪，因为围棋的规则非常简单，阿尔法狗能通过深度学习掌握人类没有掌握的棋谱，前不久看到机器人家新闻，数量级高于人工智能很多倍，因此我们人类可以开发出人工智能，但人工智能是开发不出来人类。我们人类是碳基生物，而人工智能是硅基生物，我一点也不担心其实，很难开发出碳基生物的人工智能。因此，自我成长为围棋高手，但这不会导致人类灭绝。我们人类下围棋的水平不如阿尔法狗，而机器人的行为却是可以预测的。机器人的运作背后有清晰的数学逻辑与算法，只要我们能掌握其算法，但他的研究领域集中在相对论。未来也许会变成生化人。
但是机器人家说离变成机器人的统治时代还是有很长一段距离的，没有几亿年，半机器人时代已经来临了，赛博格）的预言似乎在不远的将来就会变成现实，我们可以给他断电，让它动不了。
人工智能的基础是神经网络。对于这一点，把自己变成了一个半生化人，率先体验了一把未来社会的人类经历，这就是所谓的生化眼，是正常的现象——正如我们跑步的速度没有汽车快，难道我们人类会因此而自杀吗？
我想霍金的意思是把人工智能与机器人结合起来，形成具有机械杀伤力的机器人来毁灭人类，需要的时间更长
『陆』 人工智能和信息对抗专业区别有什么
就描述，可能有相关，有交集的地方。但是实际内容大不相同。只能说可以作为以后的一种方向考虑。毕竟兴趣很重要。有兴趣才能学下去
不懂继续问，满意请点赞。
『柒』 为什么谷歌人工智能击败围棋冠军这事如此重要
谷歌人工智能击败围棋冠军是人工智能发展史上了不起的挑战。
棋类游戏一直被视为顶级人类智力的试金石。人工智能与人类棋手的对抗一直在上演。1989年开始，IBM的深蓝就常常能击败国际象棋大师了， 8年后的1997年，深蓝首次打败世界第一的国际象棋棋手加里-卡斯帕罗夫，开始统治国际象棋领域。2006 年，成为了人类在国际象棋的绝唱，因为自此之后，人类再没有战胜过最顶尖的人工智能国际象棋选手。
不同于国际象棋，围棋每回合的可能性更多，共有250种可能，一盘棋可以长达150回合。用人工智能战胜围棋专业选手，按照技术的发展速度，一般认为至少需要10年才能实现。
『捌』 人工智能VS黑洞，人类的科技是否可以抗衡宇宙的神秘
现有人类的科技根本无法抗衡宇宙的力量。
别说抗衡了，差了好几个数量级呢。版
1.地球是行星权，在行星里都算小的。黑洞是恒星，在恒星里都是巨无霸。人家的质量比地球的质量，都是多少万倍计算的。
如果说地球是蚂蚁，那黑洞都可以算坦克了。
2.人工智能说到底还是晶体管，是电子元器件，虽然智能但是没有多大能量。黑洞那是超能物质。你试试把机器人丢在钢水里，还不照样烧的渣都不剩。更何况，黑洞周围充斥着的温度都是万摄氏度计算，人工智能？不好意思，在黑洞面前全是炮灰。
3.地球自转的速度奇慢，围太阳转一圈都要24小时。黑洞不一样，黑洞周围都是光速选择。
试试地球光速旋转。不用试了，台风试过吧？那都只有几百米每秒，跟光速比，差了多少数量级了。
『玖』 能不能通过训练人工智能来与人类玩家对抗魔兽争霸这个游戏
个人认为不能 你所见到的都是平庸的人人类和人工智能的区别之一是大多人类不了解怎么使用甚至没有机会使用自己的思维能力和潜力这点和人工智能有很大区别!再有，无论任何事物的进步都需要一种创造力，在我想，这点是人工智能在很长一段时间不会具有的!他们能够做到的更多的在于执行某些事务并接近完美!再有，想激情、愤怒、理想、梦想、爱情、献身精神等等都是激发人类潜能的一些状况，让人类又不断的成长空间!而人工智能的最大局限在于他首先需要人类的认知和认同!
『拾』 人工智能对抗虚假信息吗
“肉松面包上的肉松是棉花做的”、“‘刘明炜’同学的高考准考证丢了”、“虾头里面有两条白线，其实是白色寄生虫”……日前，有媒体盘点了“2017上半年十大谣言”，以上内容均被证伪。与此同时，北京相关部门也联合辟谣平台共同发布了6月科学流言榜，“霍金警告人类不要登月，‘月球背面有外星人’”、“注胶杨梅”等纷纷上榜。
今日头条已经于2017年5月建立“谣言库”，截至目前汇总7522个谣言事件，14981个谣言标题。对于命中谣言库关键词规则的文章，直接进入“谣言队列”作打压处理，准确率在80%左右。对机器模型暂时难以识别的内容，由人工进行判断，并借助辟谣平台和用户反馈识别渠道，对内容、账号进行多层次的惩罚与打压。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。