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人工知能のサイバーセキュリティへの影響

人工知能

ビジネス戦略と機械学習とAIの影響についてどのように考える必要がありますか?

世界経済フォーラムによる第4次産業革命で述べられている物体、建物、生物学的進歩との技術のより幅広い融合に伴い、人間と機械の境界はどこにあるのか?今日では、故障した機械アルゴリズムと接続された自動車から複雑な自動化を学び、ウェブサイトの推奨、ソーシャルメディアのプロファイリングとサーベイランスに至るニューラルネットまでの平均時間データの統計的予測分析からの急速な発展が含まれていますか?ディープ・ラーニングの分野における最近の進歩は、5年前にJeopardyからのゲームを勝ち抜くためにリアルタイムで画像や声の翻訳に関する人間の能力や人間の能力を超えて驚くべきものでした。最近あまりにもあいまいであると考えられていました。

マシンインテリジェンスは、感情的な感知アルゴリズムに至るまで、空港での顔認識においていたるところにあります。機械は芸術作品を生み出した。法律上および医療上の助言を求めて、時には盗まれたソーシャルチャットボットを飼うことがあります。 GoogleのAIチームは最近、人間の翻訳速度の精度に近い結果を達成する新しい技術を使用して、Google Neural Machine TranslationシステムGNMTを開発したことを発表しました。 Googleが生産規模で機械翻訳と表現しているこれらの進歩は、人間の経験や知能だけでなく人間の能力を超えた、AIの迅速なリアルタイムの進歩を示すものです。 StanfordのAndrew NgとBaidu ResearchのChief Scientistは、20語ごとに95%の単語翻訳が間違っている可能性が高いと言い、99%はゲームの変更と言います。アンドリュー氏は最近のHBRの記事で、「典型的な人が1秒未満で精神的な仕事をすることができれば、現在または近い将来AIを使用して自動化することができます。

しかし、あなたは1秒間に100メートルを10 Usain Boltsで走らせることはできません

インフィニオンが構築したRubikのキューブは、2016年にRubikの立方体を半分(0.637秒)で物理的に操作して解くことができました。 100メートルのレースは、10秒のウサインボルトで1秒で決して行かないという証拠だった。 Sub1ロボットは、金融証券市場でミリ秒単位で取引されるトレーダーの自動アルゴリズムのように、人間がそのスピードで完了することができない場合があることを覚えていました。しかし、Sub1ロボットは、ドライバーレスの車のデモンストレーションとして設計されていました。また、優れた機械反応時間の可能性により、人間の虚弱や不安からより安全な運転を提供し、常に十分に応答します。

しかし、GoogleやAndrew NGなどは、今日もAIができないことがたくさんあることを強調しています。 これらの急速な発展は、企業や社会全体の個人的、社会的設定に、多数の自動化とインテリジェントなシステムを作り出しています。

ビジネスインテリジェンスとビジネス戦略のAIが登場する際にビジネスリーダーが認識しなければならないことには、サイバーセキュリティが注目されています。

革新と機械学習とサイバーセキュリティに対する「事実の変更」の脅威

私たちはたくさんのことをつなぎ始めています。私たちは多くのことを自動化し始めており、第4回産業革命にはサブテキストがあります。私たちが見てきたことは、Thinking MachineについてのAlan Turingの洞察のような、何年も何年もの時、時には一世紀前の考えを持っていることです。技術がそれらを実装するために利用可能になるまで、そして突然社会のようなジャンプが起こるまで、このステップは起こらない。

私たちは、これらのアイデアがたくさんあり、技術は非常に安くなっていると思うし、3D印刷、物事のインターネット、センサーの膨大な量を与えるセンサ学習ニーズ。したがって、突然安価なセンサーがすべて機械学習を可能にしています。

だから、これらすべてのイノベーションとアイデアが集まり、人々は「私は自分の携帯電話から暖房を制御できる」ことに興奮しています。私の反応は、「ちょっと待って、その情報はどこに保存されていますか?」です。彼らは「まあ安全です」と言いますが、それはグレースケールであり、白黒ではありません。

私たちはサイバーハッカーが実際に安全であるものをいくらか容易に侵入することについて聞き取り、読んでいますか?これは特に、インターネットの物事のセキュリティに関する問題です。なぜなら、私たちは突然多くのものを結びつけているからです。私の家は私がどこにいるかを知っていることは素晴らしいと思うかもしれませんが、他の多くの人が知っています。 それはトラッキングと同様に、機械学習とAIがこれにどのような影響を及ぼしているかのように、ランサムウェアを使用しているハッカーやホテルのゲストをロッキングしているホテルのゲストは、システムを解放するためにBitcoinの支払いを遠隔に要求しています。どのように私たちの会社の幹部はこれに対応する必要がありますか?

変更の脅威

何年も前、私たちは1970年代後半に指紋認識を開発しました。これは、1990年代初めまでに、統合された自動指紋識別システムに発展し、その後、多くのタイプの識別を組み合わせたバイオメトリクス分野の一部になりました。当時、機械で指紋を認識するのはすばらしかったですが、「もうキーは必要ありません」と言っても誰も興味を持っていませんでしたが、見えませんでした。 10年後、911が起こり、突然誰もが指紋認識を望んでいました。その期間にわたって、このバイオメトリック情報の全ては、デジタル情報としてどこかに格納される。それが起こるとすぐに、それは主な心配であるセキュリティではなく、コピー、移動、または削除することができます。誰かがデータにアクセスしてリンクを変更した場合、元の参照データが編集されている場合、どのようにあなたが誰であるかを証明するにはどうすればよいですか?

新刊「第4回産業革命人工知能を活用するための実践ガイド」から発想草案を抜粋 Palgrave macmillan、2017. Mark Skilton、Felix Hovespian

参考

http://www.huffingtonpost.com/professor-mark-skilton/impact-of-artificial-inte_b_14702160.html