AI算法复制人类大脑功能?这种AI正通过三种方式欺骗你

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针对人工智能(AI)算法的网络攻击新闻已不再罕见,现在几乎每天全部还会 所处。研究人员发现,无论是在实验室环境还是在实践中,算法都十分脆弱。在有些头条新闻中,大伙儿看多人脸识别系统而且被特殊眼镜和黑客操纵的医疗应用应用守护进程欺骗,比如AI癌症诊断系统。

AI的进步、新神经网络的构成以及神经科学新模型的老是 出现都表明,大伙儿正在接近那么 的现实,即AI算法有有助于 一键复制大脑功能。尽管哪些地方地方技术还远远严重不足完美,但AI和人类大脑有有些惊人的之类之处,尤其是在图像正确处理技术方面。

最近,科学家们发现,黑客不仅有有助于 对神经网络发起对抗性攻击,有有助于能 对人类发起之类攻击。通过有些操作,大伙儿成功地对狗的图像进行了修改,让大伙儿误以为它是猫。而且,科学家们又改变了蛇的图像,使它看起来像蜘蛛,反之亦然。

这项研究并不一定引起了我的注意,是而且它提供了很好的例子,大伙儿有有助于 把它付诸实践,检查各种情况报告挂接生欺骗的而且性。这有有助于我做了个实验,调查大伙儿对哪些地方地方照片的反应,尤其是哪些地方地方患有蜘蛛恐惧症的人。喜欢蛇的人(同時 也对蜘蛛有太浅的恐惧)看多蜘蛛变成蛇的画面会感到不舒服。

然而,当大伙儿意识到照片中的主体确实 是蜘蛛时,大伙儿的不安变成了恐惧。哪些地方地方实验表明,有些类型的对抗性攻击有有助于 在潜意识中发挥作用。也假若说,某此人 那么意识到图片哪些地方地方现象图片,就像算法只有识别攻击一样。

而且,当涉及到对抗性攻击和网络安全时,大伙儿有有助于 考虑到,即使是人类的眼睛,有些繁杂的器官和长期进化的产物,也无法抵御有些攻击。从有些意义上说,很容易看出对感官的攻击有有助于 与对算法的攻击进行比较。

确实 神经语言应用守护进程设计(NLP)还那么得到科学的证实,但对语言或有些感官的对抗性攻击而且与有些领域有关。事实上,对AI的隐私攻击有有助于 被视为吐真药或催眠,让大伙儿研究以下几种AI欺骗人类大脑的示例:

阈下知觉广告

强度学习模型有有助于 通过小量的图像数据集进行训练,从而根据一张照片来识别有另4此人 的信任水平。使用AI进行对抗性攻击有有助于 创建任何人最“可靠”的照片,并提高受众的信任水平。

大伙儿所有有助于 的假若改变一张照片,那么 照片有有助于激发信任。它有有助于 被用于广告,而且照片的快速调整,而且你更容易吸引客户青睐!

利用音频

现在,让大伙儿来看看音频信息和语音感知的过程。当大伙儿听到某个词,那么上下文大伙儿无法解释它的意思时,大伙儿老是 会在脑海中产生几个猜测。当大伙儿听到有另1个说说的结尾时,大伙儿的大脑会固定信息,并推断出某个单词的最终含义。有些机制之类于递归神经网络中基于注意力的模型。

在大伙儿解密信息日后,那么上下文所处的所有含义还会 在有一种程度上被下意识所正确处理掉,它们会对大伙儿的思维产生轻微的影响。而且人类的大脑有有助于识别由多义词组合而成的说说的不同而且含义,大伙儿就能在不经意的情况报告下接收到平行乃至互相矛盾的命令。而巨大的数据集有有助于 自动化有些过程,并创建具有隐藏双重含义的文本。

AI支持的测谎仪

我再举个例子——隐私攻击,假若试图揭露某此人 隐藏的信息。在交流中,大伙儿倾向于使用面部表情、身体姿势、手势和眼神来推断意思。肢体语言往往能或明或暗地透露说话人的心理情况报告、情绪和感受。事实上,有有些之类的隐藏数据泄漏通道,如体温、瞳孔大小、辐射水平或人类呼吸出的化学成分。

而且人们构建了有另1个精确的设备,有有助于捕捉所哪些地方地方地方隐藏的通道,大伙儿就能追到人类对外界刺激的反应,比如图像和挑衅的现象图片。这与神经网络上的隐私攻击之类,攻击者测试不同的输入数据来访问信息。

自我保护土法律办法

对人类的潜意识攻击,如我提到的例子,通常是很可怕的。最糟糕的是,它们全部还会 凭空想象出来的,而且有有助于 在任什么时间候实施。有了哪些地方地方建议,而且你武装此人 ,抵御哪些地方地方攻击:

——仔细检查你所使用媒体中的所有关键信息,并对你发送的信息进行反复审核;

——学习心理学,并了解大脑是咋样工作的,而且把哪些地方地方知识应用到你每天看多的视觉刺激上;

——不须在社交媒体上发布不多不有有助于 的此人 信息,你肯定不希望有额外的数据有有助于 提供给黑客有针对性的信息。

而且将来大伙儿有有助于 戴上特殊的眼镜或助听器来保护此人 免受音频或视觉网络攻击,我对此不用感到惊讶。但在此日后,使用哪些地方地方策略将是非常重要的,尽而且多地了解AI及其不那么光彩的用例,以确保此人 和公司的安全。请记住,假若对哪些地方地方应用有更多的了解,与哪些地方地方那么相同知识的人相比,就就具备了很大的优势。