作者：hacker发布时间：2022-07-14分类：邮箱破解浏览：145评论：2
这得具体看什么类型的AI了，如果是那种能自我进化自我吸收的AI，那么恐怕未来的黑客将远远不是对手，地球上千年的文明都是未来AI的养分，这么一个强大的对手，我们连它的高度都达不到，又怎么能打赢。 当然如果只是拥有高智能固定程序的AI，那么就算是很精密也会被攻破，因为越是精密复杂的东西，漏洞越多。
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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。2017年5月27日，人工智能AlphaGo以3:0战胜了世界排名第一的围棋名将柯洁。
很多人认为，机器人和人下围棋，其实是一群人和柯洁自己一人对峙，感觉柯洁输了很正常。毕竟机器人是很多科学家编写的代码，一群人来对阵柯洁一人不输才怪呢，然而，我感觉事情并没有那么简单。
这不仅在围棋界，而且是在其他各个领域：传统工作方式的人会被人工智能及其背后的人所打败吗？我们不断忧虑工作是否会被机器取代，忧虑机器是否会驱逐我们。但这不是机器对人的驱逐，而是机器背后的一群人对另一群人的驱逐，是通用技术对专用技术的驱逐，是死劳动对活劳动的驱逐，未来这一现象会越来越明显。
大家有没有发现，随着人工智能的发展，现在越来越多的岗位，正在被人工智能所取代。比如无人便利店、无人超市、无人银行、无人物流、无人驾驶汽车等等。
虽然很多人不愿意承认这个残酷的现实，但是其实我们正在慢慢达成共识。AI人工智能机器人终有一天会取代我们。我们心里明白，但是我们谁都不愿承认。更为可笑的是，我们越是努力，对社会作出的贡献越多，就越会加快人类的灭亡。
人工智能发展到后面，会进入强人工智能时代，再发展就进入超强人工智能时代，那是很遥远很遥远的事情了，不过人无远虑必有近忧，进入超强人工智能时代的时候，“黑客帝国”电影里的场景会不会成为现实呢？
早期的黑客
Hacker时代的滥觞始於1961年MIT出现第一台电脑DEC PDP-1。MIT的Tech Model Railroad Club(简称TMRC)的Power and Signals Group买了这台机器後，把它当成最时髦的科技玩具，各种程式工具与电脑术语开始出现，整个环境与文化一直发展下去至今日。 这在Steven Levy的书`Hackers' 前段有详细的记载(Anchor/Doubleday 公司，1984年出版，ISBN 0-385-19195-2)。
※译：Interactive computing并非指Windows、GUI、WYSIWYG等介面， 当时有terminal、有shell可以下指令就算是Interactive computing了。 最先使用Hacker这个字应该是MIT。1980年代早期学术界人工智慧的权威：MIT 的Artificial Intelligence Laboratory，其核心人物皆来自TMRC。从1969年起，正好是ARPANET建置的第一年，这群人在电脑科学界便不断有重大突破与贡献。
ARPANET是第一个横跨美国的高速网络。由美国国防部所出资兴建，一个实验性 质的数位通讯网络，逐渐成长成联系各大学、国防部承包商及研究机构的大网络。各地研究人员能以史无前例的速度与弹性交流资讯，超高效率的合作模式导致科技的突飞猛进。
ARPANET另一项好处是，资讯高速公路使得全世界的hackers能聚在一起，不再像以前孤立在各地形成一股股的短命文化，网络把他们汇流成一股强大力量。 开始有人感受到Hacker文化的存在，动手整理术语放上网络， 在网上发表讽刺文学与讨论Hacker所应有的道德规范。(Jargon File的第一版出现在1973年，就是一个好例子)， Hacker文化在有接上ARPANET的各大学间快速发展，特别是(但不全是)在信息相关科系。
一开始，整个Hacker文化的发展以MIT的AI Lab为中心，但Stanford University 的Artificial Intelligence Laboratory(简称SAIL)与稍後的Carnegie-Mellon University(简称CMU)正快速崛起中。三个都是大型的资讯科学研究中心及人工智慧的权威，聚集著世界各地的精英，不论在技术上或精神层次上，对Hacker文化都有极高的贡献。
为能了解後来的故事，我们得先看看电脑本身的变化；随著科技的进步，主角MIT AI Lab也从红极一时到最後淡出舞台。
从MIT那台PDP-1开始，Hacker们主要程式开发平台都是Digital Equipment Corporation 的PDP迷你电脑序列。DEC率先发展出商业用途为主的interactive computing及time-sharing操作系统，当时许多的大学都是买DEC的机器， 因为它兼具弹性与速度，还很便宜(相对於较快的大型电脑mainframe)。 便宜的分时系统是Hacker文化能快速成长因素之一，在PDP流行的时代， ARPANET上是DEC机器的天下，其中最重要的便属PDP-10，PDP-10受到Hacker们的青睐达十五年；TOPS-10(DEC的操作系统)与MACRO-10(它的组译器)，许多怀旧的术语及Hacker传奇中仍常出现这两个字。
MIT像大家一样用PDP-10，但他们不屑用DEC的操作系统。他们偏要自己写一个：传说中赫赫有名的ITS。
ITS全名是`Incompatible Timesharing System'，取这个怪名果然符合MIT的搞怪作风——就是要与众不同，他们很臭屁但够本事自己去写一套操作系统。ITS始终不稳，设计古怪，bug也不少，但仍有许多独到的创见，似乎还是分时系统中开机时间最久的纪录保持者。
ITS本身是用汇编语言写的，其他部分由LISP写成。LISP在当时是一个威力强大与极具弹性的程式语言；事实上，二十五年後的今天，它的设计仍优於目前大多数的程式语言。LISP让ITS的Hacker得以尽情发挥想像力与搞怪能力。LISP是MIT AI Lab成功的最大功臣，现在它仍是Hacker们的最爱之一。
很多ITS的产物到现在仍活著；EMACS大概是最有名的一个，而ITS的稗官野史仍为今日的Hacker们所津津乐道，就如同你在Jargon File中所读到的一般。在MIT红得发紫之际，SAIL与CMU也没闲著。SAIL的中坚份子後来成为PC界或图形使用者介面研发的要角。CMU的Hacker则开发出第一个实用的大型专家系统与工业用机器人。
另一个Hacker重镇是XEROX PARC公司的Palo Alto Research Center。从1970初期到1980中期这十几年间，PARC不断出现惊人的突破与发明，不论质或量，软件或硬体方面。如现今的视窗滑鼠介面，雷射印表机与区域网络；其D系列的机器，催生了能与迷你电脑一较长短的强力个人电脑。不幸这群先知先觉者并不受到公司高层的赏识；PARC是家专门提供好点子帮别人赚钱的公司成为众所皆知的大笑话。即使如此，PARC这群人对Hacker文化仍有不可抹灭的贡献。1970年代与PDP-10文化迅速成长茁壮。Mailing list的出现使世界各地的人得以组成许多SIG(Special-interest group)，不只在电脑方面，也有社会与娱乐方面的。DARPA对这些非`正当性'活动睁一只眼闭一只眼， 因为靠这些活动会吸引更多的聪明小伙子们投入电脑领域呢。
有名的非电脑技术相关的ARPANET mailing list首推科幻小说迷的，时至今日ARPANET变成Internet，愈来愈多的读者参与讨论。Mailing list逐渐成为一种公众讨论的媒介，导致许多商业化上网服务如CompuServe、Genie与Prodigy的成立。
人工智能的发展迎来了转折点：如今国家开始大力发展人工智能行业，人工智能行业在的海量的数据，更高的计算能力、深度学习模型的建立等因素的推动下，使得人工智能算法领域有了重大突破。人工智能未来发展的前景是，将分析深度学习应用于可用数据，改善决策的过程，产生更高度的智能，从而获得更便捷的服务，全方面改善我们的生活，不断提高我们对世界的认知。
人工智能得到广泛应用
当下，人工智能已经在社会中广泛应用，企业对人工智能人才的需求不断增高，所以当下时间参加人工智能教育是一个不错的选择。就像当年计算机互联网出来的时候，第一批投身到这个事业当中的人，基本都收获到了成功。而如今的人工智能也是一样，只要你抓住机遇，就能成功。不要在犹豫了，机会总是给有准备的人的。
国家开始大力发展人工智能行业
相信在未来十年，我们将见证人工智能产业融入到更多的产业当中。虽然人工智能技术尚未成熟，但是它的便利早已开始改变我们的生活。它无已渗透到日常生活的方方面面，改善了各个领域。我们正在拓展人工智能技术的开发边界，使其更好地服务于人类。在未来，我们所接触的每一个行业都将融入一定的人工智能技术，使得越来越多人力工作被人工智能所取代，解放出大量的劳动力，让人类可以更好的进行创新。
小编觉得这个对Al类发展影响很大，人们从心理上会有一定的抵触心理，这对Al的发展和应用是不利于推广，其次智能家居遭黑客入侵突然说话本来就是一件很恐怖的事，那么研发公司在对Al的研究上要更加的安全、可靠才能得到人们的认可，这个在现阶段，还没有突破。
面对人工智能，我们依旧充满了好奇，随着AI智能的迅速发展，智能家居已经渐渐深入我们的生活，帮助人们实现智能化的居住环境，让生活更便捷。可是，在近期，美国某户家庭的智能家居遭黑客入侵，安装的智能摄像头突然说话引顾客担忧。
“人工智能未来的发展会威胁到人类的生存，这不是杞人忧天，确实会有很大的风险，虽说不是一定会发生，但是有很大的概率会发生。”在谭晓生看来，人类不会被灭亡，不管人工智能如何进化，总会有漏洞，黑客们恰恰会在极端的情况下找到一种方法把这个系统完全摧毁。
事实上，人们的担忧并非空穴来风。人工智能作恶的事件早在前两年就初见端倪，比如职场偏见、政治操纵、种族歧视等。此前，德国也曾发生人工智能机器人把管理人员杀死在流水线的事件。
小编觉得AI研发首先考虑道德约束，在人类不可预见其后果的情况下，研发应当慎重。同时，还需从法律上进行规制，比如联合建立国际秩序，就像原子弹一样，不能任其无限制地发展。
老师认为未来人工智能发展趋势如下：
①启用人工智能的芯片将成为主流
与其他技术和软件工具不同，人工智能主要依赖专业的处理器。为了适应人工智能的复杂需求，芯片制造商将研发能够运行启用人工智能的特制芯片。甚至像谷歌、脸书和亚马逊等科技巨头也会在这些特制芯片上投入更多资金。这些芯片会被用于与人工智能相关的特殊用途，比如自然语言处理、计算机视觉领域和语音识别。
②人工智能和物联网在边缘计算层相遇
2019年是不同技术与人工智能融合的一年。物联网将在边缘计算层与人工智能携手合作。产业物联网将利用人工智能的强大功能进行根本原因分析、执行机器的预测性维护和自动检测问题。
我们将在2019年看到分布式人工智能的兴起。智能将被分散，并且将更靠近正在进行例行检查的资产和设备。由神经网络驱动的高度复杂的机器学习模型将被优化，以便在边缘运行。
③迎接自动化机器学习系统
自动化机器学习系统是2019年人工智能产业最显著的发展趋势之一。有了自动学习的能力，开发者能够修补机器学习模型，创造准备好迎接未来人工智能挑战的机器学习新模型。
自动化机器学习系统将介于认知应用程序编程接口和定制机器学习平台之间。自动化机器学习系统最大的优势是，它向开发者提供了他们要求的自定义选项，同时简化了工作流程。当你把数据和可移植性相结合，自动化学习系统可以为你提供其他人工智能技术不具有的灵活性。
④拥抱智能运维
当人工智能用于应用程序时，它将改变我们管理基础架构的方式。 DevOps将被智能运维取代，它将使你的IT员工能够进行精确的根本原因分析。此外，它还可以让你轻松地从庞大的数据库中立即找到有用的见解和模式。大型企业和云供应商将受益于DevOps与人工智能的融合。
⑤神经网络集成
在开发神经网络模型时，人工智能开发人员将面临的最大挑战之一是选择最佳框架。有了市场上的数十种人工智能工具，选择最好的人工智能开发工具可能不像以前那么容易。不同神经网络工具包之间缺乏集成性和兼容性，这阻碍了人工智能的采用。微软和脸书等科技巨头已经在开发开放式神经网络交换（ONNX），允许开发人员跨越多个框架，重新使用神经网络模型。
⑥专业的人工智能系统成为现实
市场对专业系统的需求将在2019年成倍增长。各组织拥有的数据有限，但他们想要的是专业数据。这样的需求会驱动企业掌握可以帮助组织在内部生成高质量人工智能数据的工具。
2019年，重点将从数据量转移到数据质量。这将为可以在现实世界中发挥作用的人工智能奠定基础。企业将寻求能够专业人工智能解决方案提供商，帮助企业访问关键数据源，理解非结构化数据。
⑦人工智能技术将决定你的命运
虽然人工智能已经改变了你能想到的所有行业，但业界仍然缺乏拥有大量人工智能技能的人才。Espressive（加拿大电脑软件公司）的首席执行官帕特卡尔·霍恩（Pat Calhoun）说：“大多数组织都希望将人工智能作为数字化转型的一部分，但没有兑现承诺——让开发人员、人工智能专家和语言学家开发解决方案，甚至没有培养预先构建解决方案的引擎。
Awake Security（美国加利福尼亚州的威胁检测厂商）的首席执行官拉胡尔·卡什亚普（Rahul Kashyap）补充说：“有这么多人工智能驱动解决方案，企业现在应该更敏锐地了解他们的人工智能解决方案的‘黑匣子’中发生的事情。”他继续说道：“人工智能算法的训练、结构化或通知方式可能会导致输出的显著差异。适用于一家公司的正确方程将不适用于另一家公司。”
⑧人工智能可能会被不法之徒利用
就像硬币有正反两面一样，人工智能也有正面和负面影响。信息安全专家将使用人工智能来快速检测恶意活动。借助人工智能驱动的响应和机器学习算法，误报将减少90％。人工智能如果落入不法分子手中，网络犯罪分子将滥用它来完成他们的恶意企图。通过自动化，网络黑客的军队可以更成功地发动致命攻击。这将迫使企业以毒攻毒，投资人工智能驱动的安全解决方案。这些方案能够保护他们免受人工智能发起的攻击。
⑨人工智能驱动的数据转化
2019年，人工智能无处不在。从网络应用到医疗保健系统，从航空公司到酒店预订系统等，我们能在每个地方看到人工智能，它将处于数字化转型的最前沿。
夏威夷大学IT部门主席兼教授董贝博士（Dr.Tung Bui）说：“由于制度、政治和社会原因，人工智能发展需要时间。我认为人工智能的最大趋势将是加速数字化转型，使现有的业务系统更加智能化。”
标签：即将到来的AI黑客
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访客 评论于 2022-07-14 22:08:12 回复
业和云供应商将受益于DevOps与人工智能的融合。⑤神经网络集成在开发神经网络模型时，人工智能开发人员将面临的最大挑战之一是选择最佳框架。有了市场上的数十种人工智能工具，选择最好的人工智能开发工具可能不像以前那么容易。不同神经网络工具包之间缺乏
访客 评论于 2022-07-14 14:41:54 回复
网服务如CompuServe、Genie与Prodigy的成立。人工智能未来的发展前景怎么样？人工智能的发展迎来了转折点：如今国家开始大力发展人工智能行业，人工智能行业在的海量的数据，更高的计算能力、