老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能与黑客技术和人工智能与信息技术的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能与黑客技术以及人工智能与信息技术的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 为什么《黑客帝国》中人工智能不饲养其他生物、只饲养人类来获得能量？
2. 极棒黑客比赛，能给人工智能安全带来帮助吗？
3. 人工智能创造新生活，真的吗？如果人工智能全面普及化，被黑客入侵内部，世界不就完了？
4. 人工智能会让黑客的日子更难过吗？

为什么《黑客帝国》中人工智能不饲养其他生物、只饲养人类来获得能量？

黑客帝国的设定中，机器可能并非一开始就想奴役人类。人工智能在不断的演变中将人类作为能量来源但同时也为人类搭建了一个完备的虚拟世界——Matrix。因此可以看出，人工智能只是继承原本人们赋予它的使命和意义，并发扬升级，而并非单纯是一个想毁灭人类的坏人。

极棒黑客比赛，能给人工智能安全带来帮助吗？

没什么软帮助。人工智能是机器的深度学习。现在的黑客比赛基本上都是破解操作系统，或者是浏览器之类的漏洞。基本上是提供一个软件系统给黑客破解。而人工智能，只是刚刚开始，还没到深度应用的时候，人工智能到底是怎样的，还没人知道，现在较为大家熟知的是阿尔法狗，对人类还没有威胁。因为现在的人工智能，只能说是baby期的。谁都不知道以后得人工智能是怎样的，在这种情况下，黑客大赛跟人工智能基本没啥关系。谈人工智能其实就是谈未来，只有未来具有人类思维的人工智能才能威胁人来，而未来还没来，黑客也无从破解。所以黑客破和人工智能暂时不搭边。

人工智能创造新生活，真的吗？如果人工智能全面普及化，被黑客入侵内部，世界不就完了？

人工智能只是这个时代可以说是最前沿的产物，即便它足够智能，即便它能完成很多复杂的事情，可是AI终归只是一个工具，它因人而生，最后走向决定在人！成事在人，谋事在天。对于AI不需要一棒子打死，是把双刃剑。对于黑客这个问题，我觉得，黑客一般借技术，为了利益而生，倘若人工智能能为他们创造利益，他们滥用也无法阻止。这是人性选择的问题，不是AI自身的问题。对于黑客滥用的问题，我觉得，一，不需要过多压制，因为许多技术共享的；二，见招拆招，尽量抑制违法犯罪活动。

人工智能会让黑客的日子更难过吗？

您好，很高兴回到您的问题。人工智能的发展对于黑客的日子会更难过吗？从目前来看，是这样的。黑客的目标是在各个系统中，寻找被人忽视的漏洞，从而利用漏洞进行攻击。随着人工智能的发展，系统的设计者和维护人员会利用人工智能的优势去发现系统存在的漏洞，从而使得黑客寻找漏洞的成本越来越高。诸如日前，波士顿大学(BostonUniversity)的两名计算机科学家与位于剑桥(Cambridge)的非营利工程解决方案公司Draper的研究人员合作，开发出一种工具，可以让黑客更难进入不属于自己的网络。研究计算机科学教授Peter下巴和bRafikHariri的附属研究所计算和计算科学与工程、雅各哈勒尔,一个四年级的博士生在计算机科学中,曾与德雷伯研究人员开发技术,可以为各种漏洞扫描软件系统经常使用的网络罪犯获得条目。该工具使用深度学习来训练神经网络识别表明软件缺陷的模式，可以在几秒钟内扫描数百万行代码，有朝一日将有能力修复它发现的编码错误。Chin说，这个名为DeepCode的项目是由DARPA(美国国防高级研究计划局)MUSE项目和空军研究实验室资助的，这个想法是他四年前在给他的机器学习课(CS542)讲课时产生的。Chin描述的是谷歌和斯坦福大学的科学家们取得的突破性成就，他们利用深度学习来教授神经网络识别数百万图像中的共同模式，并利用这些模式识别YouTube视频中的猫。他想知道一个类似的网络是否能够挖掘开源程序的大数据，并找到表明软件漏洞的模式。Chin知道可以将软件程序可视化地表示为控制流程图。他还知道有一个包含10,000多个常见编码错误的库，称为CWE(常见缺点枚举)，它是由美国国家标准与技术研究所(NIST)整理出来的。他推断，如果NIST的CWE中常见的编码错误能够以图像的形式呈现出来，那么可以想象，可以对神经网络进行训练，找到漏洞的常见模式，就像斯坦福神经网络学会识别猫的共同特征一样。有了这个最初的灵感，当时担任德雷珀大学决策系统首席科学家和波士顿大学教授的Chin帮助DARPA获得了该项目的资金。他、Harer(BU的Draper研究员)和Draper的同事开始测试他对基于开源C和c++函数的计算机程序的假设。自2014年该项目启动以来，研究人员已经认识到，他们需要的不仅仅是控制流图中的一张图像，以发现漏洞。自那以后，他们改进了自己的技术，增加了额外的特性，比如对代码的解析表示，类似于现代编译器所使用的，并且他们采用了通常用于自然语言处理的网络。下巴说他们的研究,说明了这种大学/行业合作伙伴的承诺,现在是两篇论文中所描述的,“自动漏洞检测源代码学习使用深表示,“已接受了IEEEICMLA2018,和“学习与生成对抗网络修复软件漏洞,“2018年接受少量的酒。Chin说DeepCode的第二个功能，即修复编码错误，仍然是一个工作项目。“这非常困难，”他说。“纠正错误的软件很像纠正错误的语法。当他们应该说“Iwenttothemarket”的时候，他们可以说“Iwenttothemarket”。你训练网络识别错误的模式，并用正确的模式替换它。至少这是基本思想。Harer说，一个问题是研究人员对机器如何识别漏洞了解不够。“这些神经网络模型非常像是黑匣子模型，”他说。“他们接受了大量数据的训练，我们希望他们能弄清楚到底发生了什么。”这是一个关于深度学习的普遍问题。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。