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人工智能如何应对对抗样本攻击?

对抗样本攻击是指针对人工智能模型的恶意攻击，通过对输入数据进行微小的修改，可以使模型产生错误的输出结果。人工智能系统可以采取以下几种方法来应对对抗样本攻击：

1. 对抗训练：通过在训练过程中引入对抗样本，使模型能够更好地学习和识别这些攻击样本。通过与攻击者对抗，模型可以逐渐提高对对抗样本的鲁棒性。

2. 鲁棒性评估：人工智能系统可以使用各种评估方法来衡量其对对抗样本攻击的鲁棒性。例如，通过测量模型在对抗样本上的性能，了解模型在面对攻击时的强大程度。

3. 模型改进：针对对抗样本攻击，可以对模型的结构和算法进行改进。例如，使用更复杂的模型（如深度神经网络）或增加正则化方法来提高模型的鲁棒性。

4. 输入检测和过滤：通过对输入数据进行实时检测和过滤，删除可能存在的对抗样本。可以使用基于规则、统计方法或监督学习的技术来检测潜在的对抗样本。

5. 集成防御：采用多种防御机制集成，包括对抗训练、输入检测和过滤、鲁棒性评估等。通过综合各种技术和方法，提高人工智能系统的整体鲁棒性。

需要注意的是，对抗样本攻击是一个不断变化和发展的领域，攻击者不断寻找新的方法来欺骗人工智能系统。因此，人工智能系统需要不断维护和改进，以保持对攻击的防御能力。此外，与安全专家、研究人员和社区合作，分享和共同解决对抗样本攻击等安全问题，也是重要的应对策略。

现在ai很火，但是，说到底还是机器学习，样本足够多就行。未来突破在哪？

1.统计学习发展已经有相当长历史，但需要大量的手动特征工程，数据科学家们需要对数据本身有很深的理解。

2.深度学习相比统计学习的主要优点是可以自动抽取特征，主要得益于海量数据和计算力。在非结构化数据（图像，文本，音频，视频等）上的表现远超统计学习。

3.强化学习+深度学习一度被认为是实现通用人工智能的方法，由深度学习负责看和听，强化学习负责决策，但近两年深度强化学习研究进展缓慢，只在棋类，扑克和游戏上表现较好，如alphago等。

4.从仿生学的角度去做通用人工智能是另外一个比较热的研究方向，突破依赖神经科学的发展。

5.一些物理学家从耗散理论和自组织的角度研究智能的起源和本质，也被认为是实现通用人工智能的可能方向。

但是，主流人工智能就是这种情况。 DL或FL正在提取ML的最后一滴。基于概率和统计的大数据学习方法，对数据质量与结论的外部有效性之间的矛盾进行了匹配。

另一个无人值守的通用人工智能（AGI，而不是AI）现在正在风起云涌，它有可能在未来50年内主导技术开发模型并改变人类社会。现在已经取得了很大的进步，它仍然需要改进和应用。 （不幸的是，真正了解的人并不多，知道商品的人也很少。找到愿意合作的人更加困难。）因此，对于AGI而言，这不是not头，而是突破。基于此，对于世界的三个基本奥秘：宇宙的起源，人类的起源和意识的起源，最后一个难题是在AGI级别上直接回答的。

--------对于主要科幻小说的问题，我直接给出--------

1.在网络上提到的人工智能是主流人工智能（AI），也就是说，实际问题是通过预设算法加非预设数据（通常是图像识别和语音处理）解决的。我从事非主流研究，即通用人工智能（AGI），该研究旨在创建一个能够思考，具有情感和意识的软件人。

2，AI需要掌握数据分析的基本方法，需要具有一定概率的统计依据和开发能力。深度学习和强化学习非常热门，可以使用许多现成的框架。所谓的从零开始的AI是让您使用这些框架运行示例。但是问题在于，其中大多数只是学习问题。如果您想了解原理，让我们看看李航的书。

3，机器自主学习有很大的突破，这主要归功于GPU的快速发展。实际上，深度学习卷积神经算法是很早提出的。有趣的是，当时它由世界通用人工智能协会主席使用，但直到最近才解决了该算法的计算能力。但是，实际上，仍然高举大数据旗帜并张开嘴巴和神经网络的人们可能会在未来被淘汰。因为大数据是反人类的或反生物的，甚至是反自然的，人类也拥有引以为傲的智慧，而不是因为我们掌握了大数据，相反，这是因为我们拥有小数据。情报也恰恰是使用有限的小数据来应对无限的未来。像深蓝之类的系统一样，AlphGo没有任何智能，就像从计算器，电话，电视，计算机，智能电话，智能家用电器和智能扫地机器人获得的路径一样。主流人工智能的发展恰恰是智能。的过程。创建后，它不再被认为是智能的。根本原因是主流人工智能不是真的很聪明，他们对智能的定义也并不是真的很聪明（说话可能有点严肃，有些学者仍然有理想）。

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