AI 科技评论按：语言翻译是一股能够让人们组建群体和使世界更加紧密的力量。 它可以帮助人们与在海外居住的家庭成员联系起来，或者可以更好地了解讲不同语言的人们的观点。 为了弥补这个问题并构建神经网络系统，Facebook开始使用一种被称为序列到序列LSTM(long short-term memory)的循环神经网络。 调整模型参数 神经网络几乎通常具有可调参数，可以通过这些参数调节和控制模型的学习速度。 选择超参数的最佳集合对于性能是非常有帮助的。 利用Caffe2中的循环神经网络（RNN）抽象的一般性来实现波束搜索，直接作为单个前向网络计算，这样就实现了快速有效的推理。 正在进行的工作 Facebook人工智能研究（FAIR）团队最近发表了使用卷积神经网络（CNN）进行机器翻译的研究。
网络人工智能是最近两年才提出的说法，我们从2017年着手，2018年4月发布的网络人工智能发展白皮书，白皮书里首先定义了网络人工智能的概念：将人工智能技术应用在运营商网络中，通过网络的智能化或智能子系统替代或优化目前依靠人工进行的工作 这个也是网络人工智能的内涵。 正因为这些特点和基础，才奠定了人工智能技术在各行各业广泛的应用。 具体来讲，网络人工智能在人工智能发展中的机遇，首先在市场中，就是人工智能可以很好的应用在电信行业。 还有一个特点是，网络上数据量非常大，这也意味着，他适合应用深度学习的算法。正因为有这些特点，所以我们觉得网络人工智能是一个非常有前景的领域。 后面介绍一下国内外运营商在人工智能领域的发展情况。 在5G网络中，对人工智能有特殊需求，一个是刚刚提到的网络架构层面，由于5G网络是面向服务化设计的，引入了网络切片的特性，所以人工智能技术在网络架构的动态变化方面可以发挥优势，创建网络切片实例，动态分配资源
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【新智元导读】瑞士人工智能实验室IDSIA的科学事务主管Jürgen Schmidhuber 1997年率领团队提出了简化时间递归神经网络的长短期记忆时间递归神经网络（LSTM RNN），由此奠定了“递归神经网络之父 他一直以来的目标都是“打造一个比我更聪明的人工智能”，目前，他的新创公司也致力于研究通用神经网络人工智能，而要实现这一目标，Schmidhuber 认为需要的不仅仅是普通的深度学习。 这就是为什么现实世界的游戏（比如足球）要比国际象棋或围棋更难，也正因为此，生活在部分可观测环境中的强化学习机器人的强人工智能，才需要更复杂的学习算法，比如针对递归神经网络的强化学习。 你怎样看待IBM的新沃森物联网平台？人工智能在物联网领域有何潜力？对人工智能来说，“人工智能即服务”会成为一种有前景的趋势吗？ 施米德休伯：物联网的规模会比人联网大得多，因为机器的数量远远多于人类。 施米德休伯：NNAISENSE的发音类似于“nascence”（起源），因为它主要研究通用神经网络人工智能（NNAI），这是一种全新的事物。
1968年，也就是图灵逝世14年后，一份此前从未发表过的图灵论文原稿出现在了《科学美国人》杂志上。 在这篇写于1948年、题为《智能机器》的论文里，图灵第一次为世人勾勒出了人工智能领域的轮廓。 ? 原则上，如果神经元的活动被去同步化，一个合适的B型网络就能对那些“不可计算之物”进行计算（如果存在一个能让各神经元协调工作的中枢生物钟，该网络的运作就能在一台通用图灵机中被精确地模拟出来）。 在论文中，图灵发明了一种他称之为“B型非结构化机器”的神经网络，包含人工神经元以及可以对神经元之间的联结进行调节的设备。 由于对已有联结的破坏在功能上等同于新的联结的产生，研究者们就能通过使用一个包含额外联结的网络，并选择性地破坏一部分联结的方式来构建针对特定任务的神经网络。 图灵的发现则为这一问题指明了一个方向：自上而下来看，如通用计算机一般工作的神经网络能够执行那些连续的、富于符号表征的处理工作，因此应该把关注点放在大脑皮层上。
人工智能，它的范围很广，广义上的人工智能泛指通过计算机（机器）实现人的头脑思维，使机器像人一样去决策。 机器学习是实现人工智能的一种技术。 5、数据分析与人工智能的关系？ 你可能会问了：“上图中没看出数据分析和人工智能有什么关系呀，是不是学习数据分析没什么用？ 职业社交网站领英在《2018新兴工作岗位报告》中说，2018年，15个新兴职位里有6个与人工智能相关，这说明，与人工智能相关的技能开始渗透到各个行业，而不仅仅是技术行业。 领英把人工智能技能定义为：开发和有效使用人工智能工具和技术的技能。这是领英上增长最快的一个技能，从全球来看，2015年到2017年这个技能增长了190％。 4）数据分析可以帮助你从零进入人工智能时代。如果你喜欢深入技术，学会了数据分析，你才能打好基础，去学习机器学习。如果你喜欢商业方面的内容，可以往人工智能业务方向发展。
01 产业动态 运 营 商 AI TC610网络人工智能应用工作组发布第一批研究报告 2019年4月18日，在2019中国SDN/NFV/AI大会上，中国通信标准化协会SDN/NFV/AI标准与产业推进委员会 （TC610）的网络人工智能应用工作组发布了四项最新研究成果。 《网络服务智能化部署方法》：闭环反馈智能编排，部署效率提升60%，部署周期降70%；《面向网络突发业务的智能监控与调度》：实现三大核心服务能力：突发业务网络认知能力、网络智能监控能力、网络资源调度能力； 《人工智能在网络故障告警场景的应用研究》：帮助运维人员前瞻准确地处理故障信息，对大规模网络告警进行分类、压缩和关联；《基于人工智能的Massive MIMO技术研究》：为运营商和设备商的基于人工智能的Massive 评论：领域专家群策群力，网络人工智能应用创新发展。
SD-WAN由于将网络与安全功能的融合而受到欢迎，MPLS+下代墙+云安全等。但实际上它能做的更多。比如，融合人工智能技术，提供数据分析、虚拟助手和增强安全等。 今天--应对云安全挑战 云应用的普及给安全人员带来了极大的工作压力，忙于填补那些由于“用户下载即用甚至访问即用”，即所谓的影子IT而带来的安全空白。 而SD-WAN提供商，正在积极把安全工具和基于AI分析的自动化能力整合到SD-WAN中，以解决未授权SaaS应用的识别问题。如虚拟网络工程师。 这个概念是指，在SD-WAN中结合了网络、安全与应用优化，利用AI分析网络、应用性能和安全事件，在网络发生变化时，智能化的发布警报和推荐。 为了更加智能化的运行和保护全球范围内的软件定义网络，Gartner提出了安全访问服务边界(SASE)的概念。SASE把SD-WAN的功能和网络安全整合在单一的云服务中。
上一节，我们使用基于蒙特卡洛树搜索的机器人来自我对弈，同时我们把机器人落子方式和落子时的棋盘编码记录下来，本节我们就使用上一节数据来训练神经网络，让网络学会如何在给定棋盘下进行精确落子。 上面全连接网络训练后得到的准确率为2.3%，虽然高于随机落子，但是准确率依然低得令人毛骨悚然。 因此后面我们会使用卷积网络去识别棋盘编码后的二维向量，由此能大大提高预测准确率。 对于棋盘而言，棋子所形成的局部模式对落子判断非常重要，某些局部地区的棋子摆放模式甚至决定了整部棋局的最终走向，因此网络必须能有效抓住局部棋盘的变化，由此卷积网络非常契合这种需求。 8%，相对于原来是一个巨大提升，当然结果还是不尽如人意，后面我们会不断改进网络结构，不断提升判断准确率。
来源 |《连线》 编译整理 | 量子位 若朴 神经网络横扫硅谷如卷席，各式各样的人工智能(AI)已经潜入各式各样的互联网服务之中。 不过就算神经网络已经能轻松的认出猫咪的图片，但仍然有很多不足之处，所以一些人怀疑目前人工智能的模式识别系统，是否是一种先进、可靠的AI发展之路。 无论是Facebook的面部识别、微软的翻译或是Google的搜索，背后都是神经网络通过分析大量数据学会执行任务。人工智能帮助聊天机器人学习谈话的艺术，帮助无人驾驶汽车驶上公路。 但是如果没有大量仔细标注的数据，AI并不能理解世界，也不通用。 另一方面，研究人员对神经网络的工作原理了解有限，很多时候，人工智能就是一个黑盒子。 依照这种理论，可以通过正统的科学方法研究人工智能：从一个假设开始，然后技术数据更新这个假设，而不是像神经网络那样依赖数据推动结论。
道法自然，久藏玄冥：神经网络的生理学背景 ---- 人工神经网络的生理学背景，也对人类认知的物理基础与工作机制做了简单的介绍，其要点如下： 思维过程是神经元的连接活动过程，由大量突触相互动态联系着的众多神经元协同作用来实现 ； 大脑的思维源于从神经元到神经网络再到神经回路的功能逐级整合； 大脑对信息的加工可以理解为复杂的多次特征提取过程； 在大脑中，数据的传输和处理是同步进行的。 image 一个青年才俊的意外死亡：神经元与感知器 ---- 神经网络的鼻祖感知器的基本原理，其要点如下： 人工神经网络的神经元用传递函数对输入的线性加权进行非线性处理以产生输出； 感知器是一种二分类的监督学习算法 image 各人自扫门前雪：径向基函数神经网络 ---- 径向基函数神经网络的基本原理，其要点如下： 径向基网络采用局部逼近方式，每个神经元只对特定的输入信号产生作用； 径向基网络的隐藏神经元使用径向基函数作为传递函数 image 水无至清，人莫至察：模糊神经网络 ---- 模糊神经网络的基本概念，其要点如下： 模糊神经网络是神经网络和模糊逻辑结合形成的混合智能系统； 模糊神经网络的输入信号、权重系数和输出信号全都是模糊集合
为保障网络安全，维护国家安全、社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益，《网络安全法》于2017年6月1日正式实施，并围绕“以数据为中心的安全”做了广泛而具体的规定：网络运营者应当按照网络安全等级保护制度的要求 之前，国舜股份依据《网络安全法》对重要数据、个人信息的保护要求，从规划、咨询、建设、运营等多维度提出了全方位的数据安全解决方案。 现如今，云计算、大数据、人工智能等技术飞速发展，促使金融机构向着智能方向迈进，在转型升级的过程中，数据安全是重中之重。 将拥有机器学习能力的人工智能应用于网络防御，恰好可以将海量攻击信息作为学习样本，在面对大量的网络威胁变化时能够快速分析处理，不仅可以解决网络防御人才不足的问题，更能提升网络攻击的检测和响应速度，甚至还能 姜强认为，在网络安全领域，人工智能可以做“盾”，更能做“矛”。（文/郭敏）
为什么使用深层网络 对于人脸识别等应用，神经网络的第一层从原始图片中提取人脸的轮廓和边缘，每个神经元学习到不同边缘的信息；网络的第二层将第一层学得的边缘信息组合起来，形成人脸的一些局部的特征，例如眼睛、 随着神经网络层数的增加，特征也从原来的边缘逐步扩展为人脸的整体，由整体到局部，由简单到复杂。层数越多，那么模型学习的效果也就越精确。 通过例子可以看到，随着神经网络的深度加深，模型能学习到更加复杂的问题，功能也更加强大。 1.4.1 深层神经网络表示 1.4.1.1 什么是深层网络？ 使用浅层网络的时候很多分类等问题得不到很好的解决，所以需要深层的网络。 而超参数（hyper parameters）即为控制参数的输出值的一些网络信息（需要人经验判断）。超参数的改变会导致最终得到的参数 W[l]，b[l] 的改变。
美国风险投资数据公司CB Insights发布消息，称人工智能技术正在给网络安全带来变革。 2016年，网络安全公司的业务量达到了历史最高值。 2017年第一季度是过去五年中私人网络安全公司业务最活跃的一个季度。随着投资活动的不断增多，已经出现了几个网络安全公司，利用人工智能（AI）技术对传统的网络威胁提供新的解决方案。 在网络安全中，人工智能可以用于实时监控系统和网络上的活动、从内部和外部数据流中识别出模式和异常、加快检测速度、释放资源、实施更快速的补救，并为提高网络恢复能力提供持续帮助。 这种方法很乏味，分析师往往无法筛选通过扩展网络的大量数据。人工智能减轻DDoS攻击的方法是与分析人员一起使用算法对异常的网络资源分配进行自动检测。 利用人工智能工具来对抗DDoS攻击的初创公司包括Vectra网络、zenedge和shapesecurity。
英国多家机构共同成立了“人工智能创新网络”，旨在联合利用人工智能来应对一些全球重大挑战。 英国华威商学院（Warwick Business School）正在发起旨在研究如何利用人工智能来应对一些全球重大挑战的研究网络——人工智能创新网络（Artificial Intelligence Innovation 此网络不仅会关注公司和社会问题的最佳实践解决方案，而且还将推动人工智能领域道德、劳动就业、风险管理和治理方面的政策指导和实践的发展。” AIIN学术主任表示：“除帮助产业和企业发展其在人工智能方面的能力外，该网络还将让学者们能够研究人工智能领域的最新技术，并为学术界构建强大的理论框架来积累有关这一新兴技术的集体性知识。 大家对人工智能可以为企业和社会做些什么很感兴趣，我们希望随着更多的资金被申请而将该网络扩展到尽可能多的领域。”
通过将5G 网络与人工智能相结合，可有效提高5G 网络的智能化程度，使网络从人工配置参数与使用专家经验制定策略变为网络智能配置参数与智能策略自动生成成为可能。 在通信网络领域，人工智能很早就被应用于流量监测、智能运维、安全防护、业务分析等不同方面。随着5G时代的临近，人工智能技术在通信网络中的应用条件逐步成熟。 ，从而合理分配能源，将冷却系统的能源消耗量减少了40%[8]； 此外，美国军方非常重视人工智能技术在网络空间安全领域的应用，美国国防高级研究计划局正在研究将人工智能纳入网络防御系统。 人工智能应用于5G网络切片资源管理。 在网络运维中引入人工智能，可以通过对历史数据的深度挖掘，建立网络健康度模型，对网络的运行态势进行评估和预测；通过人工智能的时序推理能力，可以对网络的流量趋势进行预测，实现网络资源的合理调配与预留，在高效服务保障的同时大幅度节省能耗
近日，在Data Centers Europe 2014简报中，Google数据中心副总裁JoeKava介绍了一种基于人工智能的数据中心节能降耗新技术。 通过采用神经网络算法，计算机可实现对数据中心PUE的预测，准确率可达99.6%。根据准确预测的PUE，数据中心就可以制定更优的运行方案，从而实现智能节能。 ? 之所以称之为神经网络，是因为这个自适应机器人结构和生物神经结构十分相似： ? ? 算法具有与生物神经元同样的工作模式，聪明的你看出算二者的相似点了没？ 虽然这个神奇的系统还没有投入到实际应用，但是作为一种前瞻性的技术，人工智能在数据中心自动化运营中潜藏的强大力量已经现出冰山一脚了呢！ 人工智能控制将把数据中心运行效率提高到一个全新的层次，可以想象这将是制造数据中心的工程师们难以企及的一场大变革。
’，网络爬虫工程师又被亲切的称之为‘虫师’。 网络爬虫概述 网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。 网络爬虫原理 网络爬虫原理： Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。 网络爬虫工作原理： 在网络爬虫的系统框架中，主过程由控制器，解析器，资源库三部分组成。 控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务。 解析器： 解析器是负责网络爬虫的主要部分，其负责的工作主要有：下载网页的功能，对网页的文本进行处理，如过滤功能，抽取特殊HTML标签的功能，分析数据功能。
边缘计算的进步以及越来越强大的芯片可能使得人工智能（AI）在没有广域网（WAN）的前提下运行，滑铁卢大学开发的技术为人工智能突破互联网和云计算铺平了道路。 利用该技术生产的新型深度学习AI软件非常紧凑，足以适用于从智能手机到工业机器人等各种应用的移动芯片。 ? 在滑铁卢大学开展一个项目的研究人员表示，他们可以让人工智能够适应计算和存储被移除的情况。 事实上，如果他们能做到这一点，这将使神经网络不受互联网和云的影响，其优点是隐私性更好、数据发送的成本更低、可移植性更强，而且能够在地理偏远且网络状况不好的地区使用人工智能应用程序。 科研人员表示他们可以教AI来学习并且不用耗费大量的资源，该研究机构表示通过复制自然并将神经网络置于虚拟环境中来实现这一目标。然后他们将尝试逐步地、反复地削减资源。 滑铁卢大学开发的新技术并不是业界首个试图将人工智能边缘化的技术，今年Intel也推出了Movidus神经计算棒。
一直没找到人工智能是怎么跟恶意加密流量对抗的。直到看到最后一段。终于看到“人工智能”这四个字了！ ? 图5 人工智能与恶意加密流量的对抗 看过这段文字之后，终于明白了标题二所要表述的内容。 图6 人工智能可以与恶意加密流量对抗 这是一段即没有量化，又没有逻辑的废话。“人工智能算法赋予机器以专家的智慧”这是要换头吗？ 并且模型的拟合度极高，6万多样本仅1次就能达到95%以上的正确率。这样的模型可以用于网络中的加密流量识别。我只能惊叹一下，加密流量的特征好明显啊，用个屁的人工智能。 下面的模型更是雷，如图12所示。 人工智能是个好方向，有热度，但是还是希望该作者能够将热度用起来，而不是蹭起来。 人工智能用来解决的问题是确定性的，人脑都想不清楚的东西并不会用了人工智能让机器想清楚。 如果你是这个公司老板，不懂人工智能，最好换个人工智能算法工程师。要是你自己做的算法，劝你换个创业方向。
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