在下述的內(nèi)容中，小編將會對人工智能的相關(guān)消息予以報道，如果人工智能AI是您想要了解的焦點之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

一、人工智能可信安全

人工智能可信安全是人工智能大規(guī)模應用的前提和必備條件。對于金融行業(yè)而言，風險控制是金融業(yè)最核心的能力和挑戰(zhàn)，可信安全尤為突出。一直以來，數(shù)據(jù)、算法、算力是人工智能的三駕馬車。對于金融行業(yè)而言，以數(shù)據(jù)安全支持智慧決策，用算法安全賦能感官感知，數(shù)據(jù)安全、算法安全顯得尤為重要。為此，作為金融科技企業(yè)之一，恒昌通過打造數(shù)據(jù)安全與算法安全兩大核心能力，解決數(shù)據(jù)強依賴帶來的隱私泄漏等隱患，同時提升算法可靠性。

在數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，經(jīng)過多年的科技創(chuàng)新及實踐積累，恒昌已從不同維度建立了完善的數(shù)據(jù)安全防護體系。技術(shù)層面，恒昌嚴格采用符合業(yè)界標準的安全防護措施，以匿名化、密碼學、權(quán)限控制、加密存儲、數(shù)據(jù)脫敏等業(yè)內(nèi)通行的安全技術(shù)來防止客戶個人信息泄露、損壞或丟失。制度層面，恒昌通過建立數(shù)據(jù)分類分級、數(shù)據(jù)安全策略、安全開發(fā)規(guī)范，制定和實施相應的管理制度等方式來保護客戶個人隱私，保障信息安全。安全事件管控方面，恒昌組建了專門的應急響應團隊。一旦發(fā)生安全事件，會立即啟動安全預案，實施處置并報送信息，最大程度進行止損、分析、定位、補救，聯(lián)合相關(guān)部門進行溯源和打擊。

在算法安全領(lǐng)域，人工智能系統(tǒng)面臨病毒攻擊、對抗攻擊等特有攻擊，這加大了安全性方面的挑戰(zhàn)。目前，人工智能系統(tǒng)穩(wěn)定性技術(shù)重點逐步從數(shù)字域擴展到物理域。以人臉識別算法模型為例，刷臉支付與驗證常態(tài)下，人臉識別算法被廣泛應用，但技術(shù)和算法風險所帶來的諸如換臉，或以干擾圖案破解身份驗證等問題也隨之出現(xiàn)，給金融行業(yè)反欺詐帶來挑戰(zhàn)。為此，針對人工智能在刷臉支付與驗證等的實際應用中，因算法缺陷出現(xiàn)的突出風險問題，恒昌積極調(diào)整與落地安全解決方案。例如，針對模型安全性進行加固，針對人臉偽造問題，建立深度偽造內(nèi)容檢測平臺，快速、精準對多種格式與質(zhì)量的圖像與視頻進行真?zhèn)舞b別。

二、人工智能需學會學習

為了在人工智能領(lǐng)域取得新的飛躍，正如作者吳君(junwu)在《福布斯》(Forbes)上所言，人工智能將不得不“學會學習”。那是什么意思?

正如吳君所解釋的，“人類有從任何環(huán)境或環(huán)境中學習的獨特能力?！比祟惪梢赃m應自己的學習過程。要想擁有如此靈活的質(zhì)量，人工智能需要學習過程——它必須學習學習過程，即所謂的元學習。

人類和人工智能在學習過程中有一個非常具體的對比。人類的學習能力有限，但人工智能擁有更多的資源，比如它的計算能力。人類的腦力有其局限性，學習的時間也有限。但是，人工智能雖然“從比人類大腦使用的數(shù)據(jù)更多的數(shù)據(jù)中學習，但是處理這些海量數(shù)據(jù)需要巨大的計算能力?！?

吳解釋說，“隨著人工智能任務的復雜性增加，計算能力也呈指數(shù)級增長?！边@意味著即使計算能力的成本很低，“指數(shù)增長從來不是我們想要的情景”，這是目前“人工智能被設計成特定目的的學習者”的主要原因，這使得他們的學習過程更加高效。但是隨著人工智能開始學習更多，“學會學習”它開始“從日益復雜的數(shù)據(jù)中推斷”。為了避免計算能力的指數(shù)增長，必須設計一條更有效的學習路徑，并且人工智能必須記住這條路。

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