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摘要：根據(jù)百度的說法，這是全球首次將深度學習領(lǐng)域技術(shù)應用在客戶端，獨創(chuàng)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)查殺技術(shù)。在過去，吳恩達說，百度用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來幫助偵測廣告。
吳恩達拿起他的手機，打開了臉優(yōu) app。他現(xiàn)在正位于硅谷公司的研究室。在辦公桌邊吃飯，談話內(nèi)容很自然地也涉及到人工智能。他是百度的首席科學家，同時也是斯坦福大學計算機系的教授。在其他搜索引擎仍在發(fā)展時，他就曾幫助谷歌啟動了腦計劃，現(xiàn)在他在百度從事相似的人工智能研究。
臉優(yōu)在某種程度上代表了公司使用“深度學習”完成的研究，它的主要功能是在臉上加上虛擬面具，這些面具會隨著臉的移動而移動，智能擬合到你的下巴、鼻子和眼睛上。它能做到如此，是因為背后的深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
但深度學習技術(shù)是否能拓展到其他領(lǐng)域呢？吳恩達的回答是可以的，例如把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用在殺毒軟件。
吳恩達說：“你輸入了系統(tǒng)的運行狀態(tài)，于是它開始檢測是否哪里有威脅，比如是不是有誰正在試圖做些不該做的事情，一個具體的例子就是殺毒……你去檢查一個文件，試著判斷它是否是惡意的?！?/p>
通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供的大量已知在案的惡意軟件訓練，殺毒就和識別人臉一樣。逐漸的，百度的系統(tǒng)就能學會識別病毒。
在前段時間，百度推出了4.0殺毒系統(tǒng)：慧眼引擎。
這是百度殺毒和百度深度學習研究院（IDL）共同研制的深度學習智能引擎。根據(jù)百度的說法，這是全球首次將深度學習領(lǐng)域技術(shù)應用在客戶端，獨創(chuàng)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)查殺技術(shù)。
相比傳統(tǒng)的殺毒方式，慧眼有幾個重要的差別：
1、慧眼在包、殼、中間語言、64位程序等類型樣本上做了特殊優(yōu)化，這能有效提供樣本免殺難度和識別率。
2、根據(jù)百度公布的第三方測試數(shù)據(jù)，慧眼在不依賴其他引擎輔助的情況下，誤報率< 0.1‰。
3、而在一個月不升級模型庫的情況下，檢出率也不會下降，檢出能力半衰期長達7個月。
4、其模型體積僅為數(shù)兆，體積相對較小。
5、在訓練上，慧眼采用了分布式任務處理平臺和IDL提供的Paddle(PArallel Distributed Deep LEarning)深度學習平臺，統(tǒng)計樣本可達數(shù)十億。
在病毒侵入電腦前鎖定它
百度不是一家通過人工智能來識別惡意代碼的公司。這周，一家叫做Deep Instince的以色列公司表示，他們已經(jīng)花費了近兩年的時間來構(gòu)造了一個相似的、能夠?qū)W著識別惡意軟件的安全工具?！暗谝?，我們用圖片、音頻和文本測試了我們軟件的基礎(chǔ)部分”，Deep Instinct首席技術(shù)官說道，“然后我們將其應用到網(wǎng)絡(luò)安全部分?！蓖瑫r，其他的公司，例如微軟以及一家叫做Invincea的公司，已經(jīng)發(fā)表了描述這種方法的工作原理的論文。
這種技術(shù)很吸引人，因為它能夠在病毒未被發(fā)現(xiàn)之前讓安全工具識別惡意軟件的特定部分。傳統(tǒng)上來講，殺毒程序是通過比對由研究人員識別的已知的惡意軟件數(shù)據(jù)庫來運行的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠識別新的惡意軟件，是因為這種惡意軟件與其他惡意軟件相似，與過去其他成百上千的被識別出的病毒相似?！澳隳軌蜃R別出惡意軟件，即使以往從未見過它?！眳嵌鬟_說道。
即便如此，許多安全專家質(zhì)疑這樣的安全軟件的總體價值?！斑@就掉入到了以結(jié)果定成敗的邏輯中，我們在工業(yè)界常常看到像這樣大膽的宣稱——一些新的科學技術(shù)在防衛(wèi)方面取得了突破性進展。然而大部分情況下，它的表現(xiàn)并非預期的那樣?！盧ichMogull談道，他是一家叫做securiosis公司的安全分析師和顧問。
“換一種說法，它在科研上看很有前途，而且可能有很成功的例子，但是我們在看到真正的實際成果前不能做任何正面或負面的評價。安全是關(guān)于阻止對手這件事，并不是一個技術(shù)；是關(guān)于當兩人在現(xiàn)實情況下相遇時比理論情況下更慘烈的場面。
把人工智能裝在手機上
不管這種新殺毒軟件的最終價值如何，Deep Instinct公司的新殺毒工具指出了世界深度學習的第二個潮流。這家公司在其數(shù)據(jù)中心通過大量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓練模型，但是一旦模型形成，它將會在智能手機和其他小型機器上運行。根據(jù)David所言，Deep Instinct公司在用戶手機上安裝一個微小的代理，接著這個代理將會自行識別惡意軟件而不需要調(diào)用數(shù)據(jù)中心。
通常來說，這并不是深度學習裝置的工作方式。它的運行有兩個階段——訓練和執(zhí)行——但是兩個階段均在數(shù)據(jù)中心發(fā)生，利用了機器的巨大網(wǎng)絡(luò)（這就是為什么當你沒有連接網(wǎng)絡(luò)時，谷歌無法運行），但是研究人員現(xiàn)在正在改進執(zhí)行階段，以使其在即使沒有網(wǎng)絡(luò)連接的情況下，也能在手機上運行。
例如，谷歌現(xiàn)在能夠在手機上進行即時翻譯。這意味著當你看到外國語言時可以立即使用它翻譯。并且，事實上，百度的FaceYou app也在手機上執(zhí)行。困難在于執(zhí)行時間可能較長。因為使這樣復雜的AI模型在手機上運行并非易事。
無論如何，臉優(yōu)app指出了一種很有意義的廣闊的應用前景。谷歌頂尖工程師Jeff Dean提到，深度學習現(xiàn)在在眾多谷歌的app中使用，而在這周的一次簡短匯報中，谷歌研究人員Greg Corrado說到深度學習的代碼在公司的1200多個軟件庫中出現(xiàn)。這意味著許多工程都至少在嘗試這項重要的技術(shù)。
谷歌最近披露，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)是其搜索引擎的重要支撐部分。在過去，吳恩達說，百度用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來幫助偵測廣告。Facebook正在研發(fā)一個能夠幫助盲人用戶理解新聞圖片的系統(tǒng)。AI不再是一個觸不可及的目標，它現(xiàn)在只是我們?nèi)绾胃脑焓澜纾蛘哒f如何生活，的一部分。
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