【新智元导读】《纽约客》8月26日发表文章《人工智能的炒作和希望》，将AI分为三个阶段。...Tronc 董事长 Michael Ferro说，每天要用人工智能制作2000个视频 Tronc不是唯一热情拥抱人工智能的公司。AI十分火热，每一家公司都在谈论它将如何改变一切。...就像之前的“云计算”、“大数据”和“机器学习”，“人工智能”这个词已经被市场营销人员和广告文案人员大肆使用。人们说的“人工智能”里面有很大一部分其实是数据分析，还是原来的套路。...如果这些过度炒作让你忍不住问“人工智能到底是什么？”别担心，你并不是一个人。我曾向许多专家询问这个词的定义，得到了不同的答案。...情绪分析是人工智能和人机交互的一个交叉领域，Zhou作为该领域的专家，将AI分为三个阶段。
人工智能：什么是真实的？什么是炒作？...人工智能：什么是真实的，什么是炒作 人工智能(AI)可以做很多事情，并且比人类做得更好。这些都有很好的记录和广泛报道。...---- 人工智能：什么是真实的？什么是炒作？(15300字) (PDF公号发“AI真实炒作”下载) 秦陇纪2010-2019©科学Sciences 科学Sciences导读：人工智能：什么是真实的？...人工智能：什么是真实的？什么是炒作？(15300字) 目录 A人工智能：什么是真实的？什么是炒作？...什么是炒作？(14180字) Sciences242人工智能：什么是真实的？什么是炒作？KS20190505MonQinDragon.docx 简介：人工智能：什么是真实的？什么是炒作？作者：秦陇纪。
在 20 世纪 80 年代，人工智能研究曾经历过一段难熬的寒冬——实际上，人工智能研究经历过不止一次寒冬。...Schank 指出，上世纪 80 年代那次寒冬出现的一大原因恰恰是，当时的许多研发者对人工智能进行过度吹捧，承诺了太多当时的人工智能实际上无法实现的东西。...因此，与其说 Schank 在指责 IBM，不如说他在担心媒体对人工智能的过度吹捧和炒作。...此前，新智元智库专家也就“人工智能过火”的议题做过讨论。任何产业“泡沫”出现都在所难免。华为终端智能化总监蒋洪睿主张辩证地看待问题。...蒋洪睿认为，按照历史发展规律，当前人工智能的泡沫很有可能持续一段时间，而人工智能从业者“要做的就是在这个泡沫破灭之前，争取在学界和产业界做出更多的成绩来”。
他们必须能够意识到应用人工智能和机器学习意味着需要相应的大量数据和人才，必须能够预估人工智能安全实施的速度、准确性和其他潜在的现实问题。...夸张营销使人工智能看起来很像一项伟大的新技术。面对复杂的数据分析，数据的安全性需求不断增长，安全领域被誉为AI技术应用的完美领域。...在购买人工智能安全产品前，请使用自己已有的数据和基础设施运行测试，或建立一个POC系统用于“快速试错”，从而确定人工智能安全产品的影响范围。...到2020年，会有40％的厂商声称自己是AI驱动的。 ▌介绍 “人工智能”是一个广泛的术语，涵盖大量迥然不同的技术和算法。...▌人工智能概念概述 “人工智能”有许多方法，每种技术在应用安全领域都具有一定的优势。 “人工智能”是一个被销售滥用的误导性标签，不存在一种通用的人工智能可以像人类一样思考或适用于各种各样的任务。
关于UML、《软件方法》各种评论很多，评论、疑问或质疑的内容没有到一定水平或者造成巨大影响，我基本上是不回应的。...我回应的问题是怎样的，可以看《UMLChina公众号文章精选》的“精品文章”和“答疑”部分。...*特别是，说流程太单薄就说吧，偏偏和《领域驱动设计》对比——书评作者给出了书的全名，确实是那本书而不是后来其他人写的书。...此书评出现在我批评某些“领域驱动设计”言论的时间，并且内容多次提到领域驱动设计，我担心会让人联想到这是我们找的反串炒作——伪装成对手发表一些漏洞明显的言论，然后借此反击并抹黑对手。...特此声明： 1、我们尊重书评作者发表书评的自由。 2、此书评并非出于UMLChina的授意。
我认为AutoML作为使建模过程自动化的一种想法非常出色，但是该领域被过度炒作(overhyped)。...跨行业的数据挖掘标准流程 过程的每个部分对于项目的成功都至关重要。但是，从机器学习的最擅长角度来看，建模部分至关重要，因为完善的ML模型可能会为公司带来很多价值。...数据驱动管道中的每个决定都是一个参数（译者：闹不懂作者的意思，有点玄学）。AutoML的基本想法是找到这样的参数，这些参数可以在合理的时间内给出良好的分数。...2 AutoML 的动机 AutoML将填补数据科学市场中供需之间的缺口 如今，越来越多的公司要么开始收集数据，要么想变现已收集数据的潜力：他们希望从中获得价值（译者：作者应该表达的是商业价值）。...但是，如果数据科学团队的建模部分不是最关键的任务，则你的公司流程中显然存在问题。
而且我们现在已经可以在几种疾病中证明使用非侵入式脑机接口，在神经康复方面和提升患者的生活质量方面，也是非常有效的。脑机接口领域就像人工智能领域，目前都存在大量的炒作问题。...米格尔·尼科莱利斯：对于这个行业的发展，我真正担心的的有三方面：首先，由于资本炒作等问题，可能会把“侵入式脑机接口”作为解决一切问题的方法来推广。...但我关注到你曾在访谈中提到过，认为“人工智能”是没有意义的，因为它们既不是智能的，也不是人工的。你可以谈一下不看好的原因吗？米格尔·尼科莱利斯：目前，大多数基本算法统计工具现在都已用于人工智能领域。...人工智能是人类智慧的反映，人工智能的幕后推手其实是一群极其聪明的人，他们“愚弄”了我们大多数人，人工智能是他们的智慧成果。我不担心所谓的“未来人工智能取代人类”的说法，这不会发生。...04人工智能不会达到人脑的能力，GPT不是真正在进化卢刚：你认为生成式人工智能是否将对脑机接口领域产生影响或做出贡献？
而ML和data viz能帮助公司的决策者低成本的抽丝剥茧降维分析自己的商业需求。 我在多个机器学习竞赛中为了融合主要的模型使用了AutoML,并且我参与了两个AutoML的竞赛。...我认为AutoML作为使建模过程自动化的一种想法非常出色，但是该领域被过度炒作(overhyped)。...数据驱动管道中的每个决定都是一个参数（译者：闹不懂作者的意思，有点玄学）。AutoML的基本想法是找到这样的参数，这些参数可以在合理的时间内给出良好的分数。...但是，如果数据科学团队的建模部分不是最关键的任务，则你的公司流程中显然存在问题。...三、总结 如果你的公司想第一次使用其数据，整个咨询顾问先。 你应该让你的工作尽量的自动化。。。 。。。可是封装的解决方案得分很低，看起来并不像是正确的选择。
有些人只看到 AlphaGo 的成功，就预测 AGI（通用人工智能）即将到来，这完全是扯淡，因为现实世界比围棋这样的简单游戏复杂的多。...我写这篇文章的目的既不是为了引起争议，也不是为了否认 DeepMind 的杰出贡献，而是为了对抗所有对 AG0 成功的无端炒作，并鼓励更多人对深度学习和自我对弈的局限性进行讨论。...我们需要更多的人站出来，告诉大众，告诉 AI 社区这些真相，以免被炒作和公关带入歧途。...图注：AGI 末日论者夸大了像 AG0 这样的成果的意义，而像我这样的人希望戳破这个虚幻的泡沫；与此同时，对于人工智能的伦理问题和潜在的滥用，人们已经有了足够多的担忧。...希望我们能很快达到生产力的高峰... 除此之外，我们还应该拷问自己：对于人工智能来说，有没有更好的方法来学习围棋呢？
编者按：无论是基于硬件还是基于软件的安全控制，能减少风险的控制就是好控制。...软件定义安全是IT界的“小鲜肉”，利用类似虚拟化的与硬件层分离的资源来跨越我们所知道的传统界限，不过SDS究竟是引领风骚还是昙花一现？小伙伴们一起拭目以待吧！...SDS利用类似虚拟化的与硬件层分离的资源来跨越我们所知道的传统界限，例如网络分段和业务功能，从而把安全控制带到更高的层次。 那么，SDS适合你的企业吗?...有些企业可能会比其他企业更加受益于SDS，例如在高度管制的行业(如金融行业)或者具有全国性或全球性规模的大型企业。SDS并不是放之四海而皆准的技术，每个企业的用例都会有所不同。...目前来看，笔者认为SDS的重点应该导致企业最大痛苦的领域，这些可能是IPS、访问控制和事件日志记录及监控等领域，但你的部署肯定会受限于供应商所支持的范围。
Rust 过度炒作？不至于不至于 每当出现关于 Rust 的讨论，最终大抵都要以“炒作”问题结束。...后来的故事大家都知道了，Java 不负众望、宰治了整个软件行业长达 20 年。接下来才是重点，咱们聊聊为什么没必要对“炒作”抱有过度恶意。 为什么总有炒作之声？...一旦因为“炒作”而抵制 Rust，那我们就离讨论的基本诉求越来越远了。更不用说极端的人身攻击了，那是小孩子打架般的玩意，不值一驳。...所谓针对 Rust“水军”和“炒作”的抱怨其实就是一种网络纠察行为，或者说是对人们的立场乃至表达方式做出的另一种抱怨。相信很多朋友也和我一样，已经厌倦了这种毫无意义、既无成效也无建设性的反复争论。...但随着“炒作”的消退，这种争议也随之瓦解。 总有人说“真正的”程序员绝不用 Java，我觉得 Rust 倒是没有这个问题，因为它“够难”（但其实并不难，至少没大家想象的那么难）。
了解网络靶场：从炒作到现实 关于 ECSO 欧洲网络安全组织 (ECSO) ASBL 是一家根据比利时法律完全自筹资金的非营利组织，成 立于 2016 年 6 月。...ECSO 不对因使用本文档或其部分而引起的任何性质的行为负责。 ECSO 或代表其行事的任何人均不对本出版物中包含的信息的使用负责。...6 网络靶场的功能和能力 本节包含对网络靶场提供的功能的描述。这里的重点是可供给网络靶场最终用户或其管理员使用的嵌入网络靶场本身的技术能力。...分析部分也可能包括人工智能技术。鉴于人工智能技术的专业性，此类分析能力不太可能成为网络靶场核心技术，而更可能是集成在网络靶场内的第三方解决 方案。...如前文所述，网络靶场的底层技术的类型可能会有所不同，早期的网络靶场是使用传统虚拟化技术开发的，而最近的网络靶场是使用云技术开发的。
articles/machine-learning-automation-beware-of-the-hype 译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.net/solo95 机器学习自动化：警惕炒作...下面两个是我的最爱： 面向数据科学的人工智能 - 它在展台上表达的大致内容是，基本上试图将机器学习转向其本身，并学习如何自动化各个阶段的过程。...其中包括一个雄心勃勃的耗时多年的DARPA计划的概述，它提出了从数据采集到模型评估的整个模型构建流程的自动化的技术。...C语言作为对机器代码的抽象而言是非常强大的（几乎隐藏了机器代码的所有细节）并且几乎没有损失（您可以直接通过C语言执行机器代码中绝大多数的事情） 。 聪明的读者可能会看到我们对机器学习的相同的看法。...然而，我猜想，更大的部分(指机器学习自动化)是需要进行抽象的; 以直观的方式展示人们希望和需要的与机器学习交互的方式，同时隐藏不必要的细节。
这种方法需要强大的防火墙来阻止来自互联网的几乎所有流量，而需要访问内部系统的用户将连接到 VPN 并使用加密在互联网上建立一条安全隧道进入公司网络，在那里他们成为受信任内部的一部分并可以开展他们的业务。...在当前时代，云计算的出现、移动的普及（智能手机等）和远程办公的兴起，三股力量共同作用使边界保护的方式逐渐过时。 想一想，一个企业今天应该在哪里划定边界？...当然，企业办公大楼内的系统可以算作一个边界，那几乎从不在办公室的销售呢？包含一些敏感数据的基于云的企业资料呢？驻外工程师使用的智能手机又该怎么算？ ...是谁在“炒作”零信任 在每一个VPN“已死”背后，都会出现零信任的身影。 零信任模型是网络边界方法的替代方案。...最小权限方法尚未得到广泛实施，因为如果没有强大的身份和访问管理解决方案，很难做到这一点。幸运的是，这一领域的技术正在不断进步，大多数组织已经从传统的IAM方法转变为促进细粒度权限管理的现代解决方案。
刚开始，以为大数据概念，只是数据仓库、数据分析改头换面后的一次作秀，只是商业智能、数据挖掘乔装打扮后的一个噱头。 本想无视它的热烈炒作和美丽包装，用挑剔的眼光审视它的思想核心。...大数据的广为人知的思维层面的三要三不要，其实也没必要争议。因为今天的完美，就是明天的缺陷；今天的总体，就是明天的样本；今天的因果，就是明天的相关。 大数据，对财务工作，会有什么影响？...互联网上的企业数据，主要埋在各个企业自己的数据坟墓中，象坟墓中的微生物一样孤立的活动着，对单个企业独自发挥着似乎很大的作用。...一旦这些企业数据走出坟墓，开始流动（开始是试探性的、小心翼翼的、缓慢的、有条件的流动，尝到甜头后，逐步将主动的、大胆的、加速的、更开放的流动），企业边界逐渐淡化，同行业几十上百，几百上千家公司的数据开始整合...如果占结构化数据比重不到10%的个人信息整合就能造就那么多千亿美元市值的伟大企业，给我们的工作、学习、生活方式带来那么大的冲击，那么，占结构化数据比重90%以上的企业信息一旦冲破窗户纸融入互联网，会是怎么的情景
二、国内网空靶场的发展态势 ? 2.1.网空靶场的市场炒作周期 笔者机缘巧合进入了网空靶场领域并从事相关工作，在当时，对于网空靶场应该是什么、网空靶场能做什么尚未理清思路。...笔者从一个网空靶场从业者的角度看，2016年到2019年是网空靶场比较泛泛的炒作周期。在这个时间段内，大部分有能力交付的网空靶场均还不成熟，无法提供一些市场期望以及网空靶场旨在实现的最终承诺。...2016年以后，国内网空靶场逐渐从军口和科研院所走出，逐渐在市场上形成应用，这个时期也是网空靶场主要的市场炒作周期。...这是由于当前市场对网空靶场以及相关技术和使用案例缺乏清晰的了解。此外，作者认为网空靶场已经从炒作期走出，进入了关键性、实质性的现实落地过程，这个过程会伴随着网空靶场的成熟而进行商品化阶段。...”一词源自古希腊语，含义为“控制”“掌舵”，在近代最初的运用是诺伯特·维纳的《控制论》，在当时，“Cyber”表现与自动化、交互过程、人工智能、机器人学等范畴相连。
在短短三个月的时间内他们可以完成56家委办局的数据对接，入库了27亿条核心的平台数据。 在体量如此庞大的数据面前，单单是在数据异构这块，所面临的复杂度便是不言而喻的。...但数据治理演进的方向也存在不同，包括最原始的「代码的数据治理」、到「项目的数据治理」，再到「团队的数据治理」。 一定程度上可以说，数据治理的进化是决定数据中台成败的关键。...实际上，这也符合新技术发展的一般周期规律。 之前Gartner就有过专门研究，称中台在遭遇热捧之时，即将登顶炒作之巅。 但也只有经历炒作之巅后的下滑、再发展，才能真正产生其价值。...本质都是对政企多源异构数据，通过整合大数据、物联网、知识图谱和多模态人工智能技术，将正确的数据推送给决策者，帮助组织内营销和运营的透明、安全、稳定。...从这个维度理解，也就能更好理解为啥中台会在2016年前后达到“炒作之巅”。 这不正是AI最为火热的几年吗？ 之前，只有消费互联网公司，或者这些企业的内部部门，完整实现了数据流的完整治理。
基于 Serverless 架构的大前端实践越来越多。各大公司也纷纷将 Serverless 作为工程效率的基础架构，支撑各个业务线落地。...但是不管是对 Serverless 大规模场景应用感兴趣的开发同学，还是 Serverless 架构的大前端实践者，面对市面上众多 Serverless 解决方案的时候，大多有以下问题： 问题 1：...问题 2： 头部厂商的大前端团队、基础架构团队，都已经开始做自研的 Serverless。...按照策划思路，我们将从下面四个方向邀请演讲嘉宾—— 拟邀议题 1： 思路：从一线大厂的内部的前端基础架构团队，如何为大厂的前端业务端对提供 Serverless 底层技术支持，解决各条业务线实际业务场景的问题...拟邀议题 3： 思路：从技术前瞻性的视角出发，邀请国内外知名厂商的 Serverless 基础技术团队，分享在 Serverless 领域内具体的前瞻性研究，以及在与业务结合方案的探索和建议。
所以，数据中台是有的非常强的业务属性的，与企业的文化，业务模式，历史沿革，组织结构，绩效体系，流程治理都息息相关，这样的一个体系的平台，是不可能有标准化的，整体复用的解决方案的。...清晰的数据战略是数据中台落地的基础和前提，但是我们所提的又不是那种传统的做的很重，很细致的战略，是比较轻的精益数据战略和精益数据治理。...3.面向业务的数据服务产品，这就是可复用的数据能力组件。 4.企业的机器学习平台，也就是智能服务平台，它持续的，生产，帮助企业规模化应用和落地人工智能，赋能所有的业务场景。...5.智能服务产品，基于机器学习，人工智能的智能服务，是可以复用的算法模型和智能服务。...数据4.0 在数据仓库、数据湖的基础上，结合云计算的强大算力，机器学习，深度学习等人工智能的技术被广泛应用，这是挖掘数据价值的新的利器，从而让人们能够发现在统计分析之外的业务规律。
围绕中央银行，银行间支付，区块链和中央银行数字货币（CBDCs）的炒作不断，这种愈渐不明朗的情况常让我们迷失方向。这是怎么回事呢？...中央银行资金相比商业银行的更安全。在银行里的存款甚至不是真正意义上的钱！...这是银行和你之间的一项协议，银行表示他们会用你的账户中支付款项（在一定的限度内），并且以一比一的比例从取款机（在一定限度内）取出真实的中央银行纸币存款余额，并且您同意了让银行用您的钱进行赌博，而仅仅为了换取非常非常少的利息...这是不对的：人们不应该被迫将他们的数字资产置于危险的境地。这样就应运而生了另一种存款方式。 有关我更多的对于金钱形式的探讨在简单的金钱介绍有详。...在阅读关于中央银行和区块链的令人喘不过气的发布时，用批判的眼光并试图弄清楚背后究竟发生了什么是相当值得的。
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