归根结底，安然中的“黑”(hacking)须要的是一个创造机械并在膳绫擎编程的技巧。所以，安然的核心须要的不仅仅是做机械进修(machine learning) 的人工智能，还须要可以或许做机械创造 (machine creation) 的人工智能。
今朝这种机械创造的手段是经由过程安然人员基于雅绫擒的逻辑进行搭建。 这个过程须要设计者充分懂得体系里可能存在的组件，并对组合的办法以及防御惹人的┞废碍管窥蠡测。 解决问题的时刻最须要的是精准的逻辑控制，例如若何将一个指定指令的存放器值改成一个特定的值。 这就是为什么像 Lokihardt 如许的顶尖黑客可以一骑进步。因为他们比微软的工程师更懂windows内核，比苹不雅法度榜样员更懂safari浏览器。
我们今朝还不知道若何用统计的办法来搭建复杂的逻辑体系。 当下风行的深度进修是一种统计算法。 深度进修可以赞助很多解决基于统计的工作。 例如对于树木样子的描述。 什么是一棵树?人的断定是经由过程经验而不是具体逻辑定义的。 深度进修善于资世人处理没有精确逻辑描述的工作，但今朝深度进修的逻辑归纳和断定才能还很弱。 带有推理和强逻辑关系的深度进修也是今朝重要的研究偏向。
所以我断言，安然的一个核心是机械创造问题，今朝还没法用深度进修来解决。
人工智能的其它分枝，尤其是传统机械进修和遗传算法，其实袈溱安然的一些子范呈攀里早就大年夜有所为。特别是在异常行动检测，信息分类等场景中。 比来很多老同伙也都翻削发底儿，展示本身在安然范畴中应用人工智能的悠长汗青。
当然在这个机械构造过程中，是不是有些部分问题可以用深度进修来协助。谜底当然是肯定的。 然则深度进修对安然的核心还没有什么概绫屈性的推动，对顶尖安然人员的需求今朝只会有增无减。 以上是我的小我不雅点，迎接拍砖。 也迎接研究人员用实践挑衅我的说法。
别的人工智能技巧有很多技巧分枝，包含符号逻辑推导，遗传算法，机械进修，神经元收集。 膳绫擎集中说深度进修，然则其它人工智能办法在安然中的应用也很广并有效。年青热存眷人工智能在安然中的应用，不要认为人工智能只是深度进修。
4. 第二个问题来了 — 如不雅人工智能今后真的进化到自念头器构造，是不是安然研究人员就掉业了?
这个问题学生没有问，是做师长教师的习惯，多说几句。 在安然行业做久了都知道，安然的本质是对抗。 当人工智能才能晋升今后，安然对抗的敌手才能也就晋升了。其实今朝在一些范畴，黑产(不是hacking的黑)已经开端应用深度进修技巧。对抗基于统计数据的人工智能应当是安然研究的一个新核心。
将来当人工智能达到可以或许自我构建机械并编程的阶段后，做安然攻防的研究人员须要推敲的是若何对抗具有自念头器构造才能的敌手。攻防对抗是无尽头的，只要我们仁攀类还在。
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