21 人工智能项目开发与规划
775.倒排单词thereareno:什么鬼，完全不是
26.solidity删除合约：selfdestruct南风:大哥，这个具体怎么应用？
28.solidity哈希函数：Keccak256许你壹世静好岁月:0xAA和0xAa本身他就不同啊，无法所以得到的hash结果不同呀是正常的啊，小弟愚昧冒犯了大佬了
5.变量存储属性（storage/memory/calldata）与作用域分类（状态变量、局部变量、全局变量）CSDN-Ada助手:一定要坚持创作更多高质量博客哦,小小红包,以资鼓励,更多创作活动请看:MicrosoftEdge功能测评！:https://activity.csdn.net/creatActivity?id=10403?utm_source=csdn_ai_ada_redpacketAI歌手会成为主流吗？:https://activity.csdn.net/creatActivity?id=10431?utm_source=csdn_ai_ada_redpacket新星计划2023:https://marketing.csdn.net/p/1738cda78d47b2ebb920916aab7c3584?utm_source=csdn_ai_ada_redpacket全部创作活动:https://mp.csdn.net/mp_blog/manage/creative?utm_source=csdn_ai_ada_redpacket
matlab_绘制三维切片图及四维图_sliceChitaWang:请问图一斜面作为切面的图是怎么画的呢？
辩论——人工智能是否会取代人类
人工智能（ArtificialIntelligence），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。现如今，科技高速发展，人工智能不仅是人的智能了，他能像人类一样思考，甚至拥有超过人类的智慧。近日，阿尔法狗打败柯洁更是给人们敲响了警钟。21世纪以来，前有《人工智能》、《我，机器人》后有《奥创纪元》、《机械姬》都在探讨一个共同的问题：在未来的某一天里，人工智能是否可能会取代人类。
我认为在未来的某一天，人工智能将取代人类。首先，我们搞清楚什么叫“取代”。取代绝非是世界上一个人类都不准许存在，天下成了人工智能的天下。现在我们说智能手机取代了写信，民主制度取代了君主专制，只是因为前者优点突出，而被推广使用，而绝非后者的消亡。我们不能主观上的认为这是一件坏事而从根本上去抵触他，并且不相信它的发生。其实人工智能取代人类并非一件坏事，在科技日新月异的今天，人工智能已经在诸如手工业制造、计算机运算甚至清扫家庭，服务行业上，取代了一部分人类。而且，这些事情的发生大大提高了效率，节省了劳动力，并且淘汰了一部分劣质劳动力，对社会发展起着一定的推动作用。
其次，在提高效率的同时，也会减少一些错误或是灾难的发生。可能是医生的一时疏忽，会葬送了一条人命；可能是技术人员的一时大意，航天飞船会整个爆炸，会让一众航天英雄死于非命。“人非圣贤，孰能无过”，是人，就会不可避免的犯错，但是人工智能呢？他们不需要休息所以不会疲劳作业，他们没有七情六欲因此不会徇私枉法，他们是完美的智能化产品，因此会把错误率降到最低，起码比人类低。
而随着错误减少而来的，就有一个更大的好处，那就是在一定程度上解决社会矛盾。大家知道现如今最受争议的两个行业，一个是医生，一个是老师。近来，无论是老师体罚学生、老师猥亵学生，这等新闻一直出现在我们的视野中。那么倘若老师是人工智能呢？孩子不会被误导，孩子不会接收错误的知识，相反，会拥有一个上知天文下知地理的全能老师。此外，家长们更不用担心孩子的人身安全问题，可谓一举多得。再说医生行业，当今社会的医患关系可谓势如水火了。但如若让人工智能来操刀手术，不仅大大减少了出错的概率，同时保护了医生职业的安全，百利而无一害。
人工智能会取代人类，这里的“人类”，是指在各个岗位为社会服务的人类。如今科技发展迅猛，人工智能全方面进入人类社会依然不是梦了。请不要因为你的小小畏惧，而拒绝一个更和谐，更美好的社会。
我方认为人工智能不会取代人类。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，从而实现人工智能的高效利用。人工智能仅仅是伴随着人们的日常生活过程而产生的为人类社会服务的无情感的工具，我方标准是人工智能是对人类思维的模拟且最终服务于人类社会的长期发展。对此我方将从以下三点论述。
一，人工智能无法依靠自身进行创造。人工智能是在一定的情况下利用人类所输入的代码通过大量的数据分析做出此情况下最有利的判断，对人工智能而言这是最有力的判断，但人类具有创造力，在不同的情况下依据自身情况创造出前所未有的方法自我进化，人工智能却不可以，他需要通过人类的改造进化来完成自身的改造并定期更新数据，但即便他可以自我完善，倘若他取代人类，难道他要自己对未知事件分析处理吗，可是人类自身都不知道那些未解之谜，人类对于世界的认知还处于起步阶段，更何况是没有情感且无法自我创造的人工智能。
二，人工智能没有情感。人是社会关系的总和，他们利用自己的情感创造出音乐，诗歌，文章，舞蹈……这些人类艺术之所以被广泛接受是因为他有情感并能引起共鸣，即便人工智能有各种情绪模式，但最终的模式调控还是掌握在人类的手中，倘若人工智能依靠自己的判断对自己的主人做出分析并开启自己的模式，那么“怒哀”从何而来，这样还能称之为是一个完整的社会吗。
三，人工智能服务于人类并最终受人类的控制。目前，人工智能在在某些领域已经可以和人类平起平坐甚至超越人类，但这些人工智能被创造出来的原因是因为它可以为人类社会服务。就如阿尔法狗，如果不给它一个指令或者让他自我接受到某种信号他是否能自主完成此次对战，他是否能依靠自身力量到达对战现场！他被发明出来的意义不就是通过每次的对战来输入新的数据不断完善自己！他最终还是受人类的驱使并为人类社会服务！
我们可以接受人工智能与人类社会并存，但这并不意味着人工智能会与人类社会发生冲突，而是相互协调相互合作，激励某些安于现状的人们为自己的一生而奋斗，并促进社会的多元化。
正方/刘国巍 反方/巩锦秋
人工智能如何影响网络安全
人工智能(ArtificialIntelligence)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。它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等。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”。而现如今，它已经开始对猖獗多时的网络攻击问题重点发力，人工智能将重塑网络安全未来的图景。
[[270008]]
我们现在正处于一个相互联系十分紧密的地球村中，许多从小就活在数字时代的人甚至记不起苹果手机问世之前的时代。随着智能家居的兴起，我们将越来越多地照明、门锁、相机、恒温器甚至烤面包机连接到家庭网络中。通过移动应用程序或语音来自动化地管理我们的家庭，表明我们在过去几年里取得了多大的进步。然而，在我们追求“酷”和“方便”的过程中，许多人并没有停止考虑自己的网络安全责任。
现在的网络安全风险比一个大公司遭遇数据泄露要高得多，所有与网络连接的东西都成了攻击目标。尽管已经有数十亿美元被投入到网络安全领域，但被报道出的网络攻击数量和入侵的规模仍在不断上升，针对多个行业的复杂而具有破坏性的网络攻击的复杂程度和规模都在不断增加。尤其是在我们的关键基础设施领域，如能源、核、水、航空和关键制造业等领域上都存在漏洞，这使它们成为网络犯罪分子攻击的目标，甚至是背后有某些国家资助的网络攻击目标。
不幸的是，90%的网络攻击将人为错误或人们的不作为当作入侵的主要原因。目前已经有无以计数的实例，比如DNA数据库以8美元的低价出售，以及美国政府的黑客攻击导致560万名联邦雇员的指纹被泄露等。事情已经发展到如此地步，没有人能预测未来会发生什么，毕竟在网上学习交易技巧从来没有像现在这么容易：机器学习软件是现成的，视频教程也只是搜索一下就可以找到。通过对潜在受害者的内容信息进行自动编辑，网络罪犯可以很快对企业或个人造成严重破坏。人们呼唤并且急需一种能彻底保护我们网络安全的途径。
值得庆幸的是，新兴的人工智能机器学习模型为我们带来了希望。它采用积极主动的方式，而不是传统的被动应对方式，为我们提供了抵御这些复杂威胁的更好的保护。本质上来讲，最重要的变化是在攻击发生之前就阻止它们。在以下这些前沿领域，利用人工智能的预测能力和机器学习的进化能力可以让安保系统供应商和我们所有人(包括个人和企业)占据上风：
美国思科公司(Cisco)预计，到2020年，全球联网设备的数量将从目前的150亿部增至500亿部。由于硬件和软件资源有限，这些设备中有很大一部分没有基本的安全保护措施。最近针对“克雷布斯安全网”(KerbsOnSecurity)发起的大规模拒绝服务攻击，生动地展示了被黑客入侵的物联网设备的威力。
更可怕的是，用于发起攻击的恶意软件源代码很快就向公众发布，现在可以用来攻击任何企业或个人。物联网安全是人工智能技术很突出的领域之一。基于人工智能的轻量级预测模型，可以在设备上或网络上实时检测和阻止可疑活动，即使在低计算能力的设备上也可以自主驻留和操作。
基于文件的攻击仍然是主要的网络攻击载体之一。用于网络攻击的常见的文件类型是可执行文件(.exe)、PDF文件和MSOffice文件。
只需在一行代码中进行很小的更改，就可以生成具有相同恶意目的但签名不同的新恶意文件。它在行为上的小变化欺骗了基于遗留签名的反病毒程序，以及更高级的基于启发式的高级端点检测和响应(EDR,EndpointDetectionandResponse.译者注。)法，甚至网络级的解决方法，比如沙盒技术。
安全团队的一个关键问题，是每天接收到的安全警报过多而导致警报疲劳。在北美的企业平均每天都要处理10000个安全警报!在许多情况下，警报疲劳会使得恶意攻击信号会逃离雷达范围，尽管它已经被标记为可疑信号。这就需要通过运行多个信息源之间的高级关联，将内部日志记录和监控系统与外部威胁情报服务集成起来，对事件进行自动分类。这一网络防御的前沿技术是非常热门的，因为它解决了大型企业运营自己的安全操作中心(SOC，securityoperatingcenter.译者注。)的问题。
量化一个组织的网络风险是具有挑战性的，主要是因为缺乏历史数据和需要考虑大量的变量。现在对量化风险感兴趣的组织(和评估这些组织的第三方,如网络保险公司)必须经过一个漫长乏味的网络风险评估的过程,主要是基于问卷调查,看看有没有符合可用网络安全标准的定性措施,以及一个组织的管理和风险文化。而这种方法远不足以真实地反映目前网络风险的严峻态势。人工智能技术能够处理数以百万计的数据点并生成预测，这可能是组织和网络保险公司获得最准确网络风险估计的成功途径。
由于每个组织都有其独特的流量行为，因此检测可能代表恶意活动的异常流量是一个巨大挑战。要想找到协议之间的关联，而不依赖于侵入性的深层数据包检查，需要分析来自内部和外部网络流量的无数个元数据之间的数千种关联。
爱立信公司(Ericsson)表示，全球范围内的智能手机已超过25亿部，预计到2020年将达到60亿部。应用程序安全公司“Arxan”的研究显示，在iOS和Android系统排名前100位的应用程序中，56%的iOS应用程序和100%的Android应用程序曾经被黑过。两家领先的应用程序商店“谷歌Play”和苹果应用程序商店(AppleappStore)的可用应用程序都突破了200万大关，这突显出对手机应用程序进行高度精准自动分类的必要性。这种分类方法必须对很细微的混淆技术十分敏感，从而区分恶意应用程序和绿色应用程序。这一任务可以交付给有着先进的、比较前沿的分类能力人工智能技术。
人工智能和机器学习具有如此强大的功能，并不意味着我们可以高枕无忧了。正当企业和政府当局开始了解人工智能和机器学习在保护他们方面将发挥的作用时，犯罪分子也在使用同样的工具来绕过防御。模仿人类行为并试图战胜防御的人工智能攻击，将是好人与坏人之间人工智能之战的开始。为了提供足够的保护，机器学习模型对威胁的检测和反应必须更快。技术的进步使得安全系统的崛起成为可能，这些系统总是在学习、适应和寻找新的方法来快人一步地掌握那些现在没人掌握的攻击手段。
人工智能的攻防之战不断展开，在网络上关于它的负面评论也渐渐浮现。有些人们抨击人工智能的“黑暗面”，认为没有人工智能就不会有网络攻击。尽管人们很容易将威胁的规模归咎于科技发展，但我们要记住，人工智能只能执行其人类主人为其编写的程序。所以，所谓的人工智能的“黑暗面”，只是人性中坏方面的反映而已。不过毋庸置疑的是，我们正在进入一个新的数字时代，人工智能和机器学习无疑将重塑网络安全的未来图景。
人工智能的起源
原标题：人工智能的起源人工智能（ArtificialIntelligence）,英文缩写为AI,是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。自问世以来AI经过波波折折，但终于作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。
人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的帕斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德.摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。
作为一门学科，人工智能于1956年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。
传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（GeneralProblemSolver,GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。
连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。
行为主义学派是从行为心理学出发，认为智能只是在与环境的交互作用中表现出来。
人工智能的研究经历了以下几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落
人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮
DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI）。
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展
展开全文日本1982年开始了“第五代计算机研制计划“，即“知识信息处理计算机系统KIPS“，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展
1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
IBM公司“深蓝“电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国制定了以多Agent系统应用为重要研究内容的信息高速公路计划，基于Agent技术的Softbot(软机器人)在软件领域和网络搜索引擎中得到了充分应用，同时，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实“实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互，建立更好的智能用户接口。图像处理和图像识别，声音处理和声音识别取得了较好的发展，IBM公司推出了ViaVoice声音识别软件，以使声音作为重要的信息输入媒体。国际各大计算机公司又开始将“人工智能“作为其研究内容。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。
目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统（包括专家系统、知识库系统和智能决策系统）、知识发现与数据挖掘（从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的数据中挖掘出对我们有用的知识）、遗传与演化计算（通过对生物遗传与进化理论的模拟，揭示出人的智能进化规律）、人工生命（通过构造简单的人工生命系统（如：机器虫）并观察其行为，探讨初级智能的奥秘）、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。
人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。返回搜狐，查看更多
责任编辑：