构建人工智能，构建人工智能是基于人是如何思考这一途径来建模

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于构建人工智能的问题，于是小编就整理了3个相关介绍构建人工智能的解答，让我们一起看看吧。

下一代人工智能发展规划？

《新一代人工智能发展规划》是为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国 人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，按照党中央、 国务院部署要求制定。由国务院于2017年7月8日印发并实施。

未来，Python开发，人工智能技术将会如何发展和应用？

谢谢邀请！

这是一个很大的话题，作为一名IT从业者，我来说说我的看法。

首先，从当前互联网的发展趋势来看，工业互联网将为人工智能产品的落地应用带来全新的支撑，人工智能技术不仅会重塑整个产业结构，同时也会成为产业结构升级的重要推动力，所以当前了解人工智能技术对于普通职场人也有比较现实的意义。

站在工业互联网的角度来看待人工智能技术，人工智能技术在以下几个方面将有比较大的应用空间：

第一：智能化生产。智能化生产是工业互联网发展的最终诉求之一，智能化生产涉及到的内容非常多，除了人工智能技术之外，还涉及到物联网、大数据和云计算等技术，所以智能化生产能够全面带动一系列新技术的落地应用。

第二：智能化办公。智能化办公当前已经有了比较多的应用案例，虽然不同产品对于智能化办公的理解不同，但是智能化办公的目的还是比较统一的，可以归纳为三点，其一是降低工作难度；其二是提升办公效率；其三是扩展办公边界。从大的发展趋势来看，智能化办公会率先得到应用，通过智能化办公也会全面推动企业的网络化和智能化进程。

第三：智能化产业链。智能化产业链涉及到整个产业结构的资源整合，在工业互联网的技术体系结构下，基于云计算技术，可以全面提升整个行业领域的智慧化程度。随着当前越来越多的企业实现业务上云，未来行业领域基于PaaS可以完成更多深层次的资源整合，而SaaS则为大量中小企业的可持续发展提供了新的支撑。

最后，对于大量的职场人来说，要想把握住人工智能时代的发展机会，应该积极拥抱人工智能技术，基础薄弱的初学者可以从Python语言开始学起。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

Python是一种面向对象的解释型计算机程序的设计语言, Python具有丰富和强大的copy库。它常被称为胶水语言，能够把其他语言制作的各种模块很轻松地结合在百一起。相对于Java、C语言等，Python简单易学，更适合没有编程基础的小白入门。Python 的语言没有多少仪式化的东西，所以就算不是一个 Python 专家，你也能读懂它的代码。Python的发展方向：数据分析、人工智能、web开发、测试、运维、web安全、游戏制作等等。另外说度下，Python目前的发展趋势非常好，伴随着大数据和人工智能的发展，Python的应用将得到更广泛的普及，目前在落地知应用中已有不少Python开发的项目了。Python是人工智能的未来。因为考虑到语言的灵活性，其速度以及提供的机器学习功能库(如scikit-learn，Keras和TensorFlow)，我们将继道续看到Python在机器学习领域占据主导地位。

不应该限制人工智能的发展，反而应该大力推动。

人工智能技术是引领未来的创新性技术，且在国家经济以及互联网、大数据及超级计算机的发展之下，AI技术的发展也进入了具有深度学习，跨界融合，人机协同，群智开发自主操控等特性的新阶段。

这些具有新特性的AI技术将对人类的生产、生活乃至思维模式都产生重大的影响。国内现有的以BAT为首，外加科大讯飞四所公司所构筑的的人工智能平台，基本成为了我国人工智能领域的四大支撑，此外，国家还鼓励企业作为人工智能发展的主体，并坚持以市场作为发展的主导。

由此足可以想见，人工智能领域的发展在国家策略的支持下，拥有着相当光明的前景。具有很好的就业机会。 人工智能就是自动化的一个发展部分，无论它如何发达，它还是人类的工具。

所以最终的结果还是取决于人怎么用它，什么样的人在用它。因此，在未来，比起机器在一个阵营人类在另一个阵营，更可能会出现的状况是，一部分人带着他们的机器去对抗另一部分带着机器的人。也就是说，终极问题还是人的问题，而不是机器的问题。

人工智能是如何构建网络安全的未来？

人工智能领域涉及的安全问题较多，如国家安全、社会安全、人的安全，还包括一些伦理问题和隐私问题。人工智能主要是基于信息基础构建的一些应用，它离不开信息的采集、存储、分析、传播。同时，人工智能领域的思想、方法、理论对信息安全也有很多的应用。《重塑网络安全与人工智能报告》，是Capgemini对七个行业850名高管进行调查分析而得来的，包括消费品、零售、银行、保险、汽车、公用事业和电信。20%的高管受访者是CIO，10%是CISO。报告中包括总部位于法国、德国、英国、美国、澳大利亚、荷兰、印度、意大利、西班牙和瑞典的企业。

这份报告的主要见解包括以下内容：

69%的企业认为AI应对网络攻击是非常必要的。80%的电信公司表示，他们依靠AI来帮助识别威胁和阻止攻击。Capgemini发现,电信行业报告的损失发生率最高，超过5000万美元，因此AI成了阻止该行业代价高昂的违规行为的优先事项。

消费品行业占到了78%，银行业以75%排在第三位，因为每个行业都越来越依赖基于数字的商业模式。美国企业将最优先考虑基于AI的网络安全应用和平台，比按国家衡量的全球平均水平高出15%。

目前，73％的企业正在测试用于网络安全的人工智能用例，网络安全领先所有类别。

新一代人工智能（AI）正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，同时也正在深刻改变人们的生产生活方式。

　　新的问题是，在人工智能时代，应该如何为用户隐私监管保驾护航？公链中应如何进行保密交易？更重要的是，如何构建一个安全的网络空间？

　　新技术带来的影响，可能比想象中的还要大。

万物互联时代已经到来，预计到2020年，全球物联网设备数量将达到204亿台，物联网所带来的产业价值或将比互联网大30倍。

　　但同样的，在带来便利之余，物联网潜藏的巨大安全隐患也已浮出水面。

首先从心态上来说，物联网产业已经不再回避安全问题，而是和安全产业携手共建、开放合作，共同推动IOT市场高速安全发展；从供给侧的角度来看，现在既要强化AI、区块链等新技术在安全领域的突破和应用，同时也要正确看到成熟安全技术的价值；如果从商业模式变化的角度来说，过去的甲乙方安全产品买卖关系已经逐渐转化为强化运营和服务的共生关系，“是要把安全作为一个持续系统化工程来建设”。

　　无论技术如何更迭，安全都是永恒的话题。

网络安全问题是“魔高一尺道高一丈，再进一步就是道高一丈魔可能要高十丈”，所以，“是无休止的斗争”。

　　但另一个问题是，目前在这个网络“靶场”中，没有定量的分析和表述，没有相应的指标体系，“靶场”便不能真正发挥实效。

　　来自中国信息安全测评中心的李斌直言，“靶场”的概念源自打仗，打仗是有规则的，但网络安全这个“靶场”现在在某种程度上有点乱。“需要针对网络安全空间里的目标对象保护、方法手段有一些定性定量的要求，当然还要有创新。总之，我认为就是要有问题思维、底线思维。”他说。

人工智能的完全实现，必须依赖网络安全。

纵观全球，我们看到像Vectra、Darktrace等国外网络安全厂商一直在宣传自己的安全能力是基于AI的。

那么，是不是说AI就可以搞定一切网络安全问题?实际上，国内外的安全厂商大环境存在一定差异：国外的厂商倾向于“小而精”、而国内的厂商倾向于“大而全”。国外厂商之间安全产品接口一般都是公开的，所以即使专注于少数功能也可以和其他厂商的产品联动起来，用户能够获得整体的安全能力。但国内的情况并非如此，安全厂商需要为企业提供一整套的网络安全解决方案。单凭一家厂商之力，想要在整套网络安全方案的每个环节都用AI做好，当下并不现实。

因此，AI要在网络安全领域落地，就需要以一种理论与实际相结合的方式。这种AI理念要先于具体采用哪种人工智能算法，例如我们针对流量检测，可以采用SVM、逻辑回归、决策树、LSTM等等，这种算法有太多，但算法本身并不是最重要的，而是从传统的基于规则的解决问题思路转换为基于AI的解决问题思路。

网络安全的AI实践有三方面需要考虑：

传统的基于规则的方法在某些场景仍然十分有效，而人工智能算法并非适用于所有场景。在这样的情况下，基于规则、特征、统计的方法要和AI形成互补的关系，有些场景下使用AI、有些场景下使用其他方法、有些场景下AI和其他方法相结合，只有这样才能做出实用的安全产品。

2)人工智能要有持续进化的能力

传统基于规则、特征、统计的方法是“死”的，一条规则写出来，能匹配上就能检测出来，匹配不上就要重新设计。而AI是依赖数据的，数据是米，人工智能算法是锅，攻防专家像做饭的厨师。没有米和厨师是做不成饭的。人工智能算法要能够持续的检测新型威胁，需要不断被训练，靠的是不断的加入新的数据，以及攻防专家也不断对算法和模型进行调优。而拥有持续进化的能力，才是网络安全领域人工智能的灵魂。

3)人工智能应当和人来协作分工，实现人机共智

其实这一条在上一条已经有所体现，在实践当中，攻防专家、数据科学家、安全服务专家应当与AI进行通力合作。攻防专家识别出安全问题，例如根据最新的恶意行为提出解决问题的新思路，数据科学家对问题进行建模，例如特征工程、模型构建，安全服务专家对AI识别的结果进行过滤和反馈。只有这样AI才可以真正的落地。

到此，以上就是小编对于构建人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于构建人工智能的3点解答对大家有用。