人工智能需学会学习，人工智能可信安全问题分析

在下述的内容中，小编将会对人工智能的相关消息予以报道，如果人工智能AI是您想要了解的焦点之一，不妨和小编共同阅读这篇文章哦。

一、人工智能可信安全

人工智能可信安全是人工智能大规模应用的前提和必备条件。对于金融行业而言，风险控制是金融业最核心的能力和挑战，可信安全尤为突出。一直以来，数据、算法、算力是人工智能的三驾马车。对于金融行业而言，以数据安全支持智慧决策，用算法安全赋能感官感知，数据安全、算法安全显得尤为重要。为此，作为金融科技企业之一，恒昌通过打造数据安全与算法安全两大核心能力，解决数据强依赖带来的隐私泄漏等隐患，同时提升算法可靠性。

在数据安全领域，经过多年的科技创新及实践积累，恒昌已从不同维度建立了完善的数据安全防护体系。技术层面，恒昌严格采用符合业界标准的安全防护措施，以匿名化、密码学、权限控制、加密存储、数据脱敏等业内通行的安全技术来防止客户个人信息泄露、损坏或丢失。制度层面，恒昌通过建立数据分类分级、数据安全策略、安全开发规范，制定和实施相应的管理制度等方式来保护客户个人隐私，保障信息安全。安全事件管控方面，恒昌组建了专门的应急响应团队。一旦发生安全事件，会立即启动安全预案，实施处置并报送信息，最大程度进行止损、分析、定位、补救，联合相关部门进行溯源和打击。

在算法安全领域，人工智能系统面临病毒攻击、对抗攻击等特有攻击，这加大了安全性方面的挑战。目前，人工智能系统稳定性技术重点逐步从数字域扩展到物理域。以人脸识别算法模型为例，刷脸支付与验证常态下，人脸识别算法被广泛应用，但技术和算法风险所带来的诸如换脸，或以干扰图案破解身份验证等问题也随之出现，给金融行业反欺诈带来挑战。为此，针对人工智能在刷脸支付与验证等的实际应用中，因算法缺陷出现的突出风险问题，恒昌积极调整与落地安全解决方案。例如，针对模型安全性进行加固，针对人脸伪造问题，建立深度伪造内容检测平台，快速、精准对多种格式与质量的图像与视频进行真伪鉴别。

二、人工智能需学会学习

为了在人工智能领域取得新的飞跃，正如作者吴君(junwu)在《福布斯》(Forbes)上所言，人工智能将不得不“学会学习”。那是什么意思?

正如吴君所解释的，“人类有从任何环境或环境中学习的独特能力。”人类可以适应自己的学习过程。要想拥有如此灵活的质量，人工智能需要学习过程——它必须学习学习过程，即所谓的元学习。

人类和人工智能在学习过程中有一个非常具体的对比。人类的学习能力有限，但人工智能拥有更多的资源，比如它的计算能力。人类的脑力有其局限性，学习的时间也有限。但是，人工智能虽然“从比人类大脑使用的数据更多的数据中学习，但是处理这些海量数据需要巨大的计算能力。”

吴解释说，“随着人工智能任务的复杂性增加，计算能力也呈指数级增长。”这意味着即使计算能力的成本很低，“指数增长从来不是我们想要的情景”，这是目前“人工智能被设计成特定目的的学习者”的主要原因，这使得他们的学习过程更加高效。但是随着人工智能开始学习更多，“学会学习”它开始“从日益复杂的数据中推断”。为了避免计算能力的指数增长，必须设计一条更有效的学习路径，并且人工智能必须记住这条路。

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