人工智能七大危害？

一、人工智能七大危害？

威胁1

模型中毒

模型中毒（Model poisoning）是一种对抗性攻击形式，旨在操纵机器学习模型的结果。威胁行为者可以尝试向模型中注入恶意数据，进而导致模型对数据进行错误分类并做出错误的决策。例如，工程图像可以欺骗机器学习模型，将它们分类到与人类最初分类不同的类别中（例如，将猫的图像标记为老鼠）。研究发现，这是一种欺骗AI系统的有效方法，因为在输出之前，不可能判断特定的输入是否会导致错误的预测。

为了防止恶意行为者篡改模型输入，企业组织应该实施严格的访问管理策略来限制对训练数据的访问。

威胁2

隐私泄露

隐私保护是一个敏感的问题，需要额外的关注和重视，尤其是AI模型中包含有未成年人的数据时，问题就更复杂了。例如，针对青少年的一些借记卡选项，银行必须确保其安全标准符合监管合规要求。所有以任何形式或途径收集客户信息的公司都需要制定数据保护政策。这样，客户就可以知道组织如何处理他们的数据。然而，用户如何知道他们的数据是否流入了人工智能算法的应用中？很少（或者可以说几乎没有）隐私策略包含这些信息。

我们正在步入人工智能驱动的时代，对于个人来说，了解企业如何使用人工智能、人工智能的功能及其对数据的影响将变得非常重要。同样地，攻击者可能会试图使用恶意软件窃取包含信用卡号码或社会安全号码等个人信息的敏感数据集。企业组织必须定期进行安全审计，并在人工智能开发的所有阶段实施强有力的数据保护实践。隐私风险可能发生在数据生命周期的任何阶段，因此为所有利益相关者制定统一的隐私安全策略非常重要。

威胁3

数据篡改

数据操纵、暴露和篡改所带来的风险，在AI规模化应用背景下正在被不断放大，因为这些系统需要基于大量数据进行分析决策，而这些数据很容易被恶意行为者操纵或篡改。此外，算法偏见是人工智能规模化应用中所面临的另一个主要问题。人工智能算法和机器学习程序应该是客观和公正的，但事实却并非如此。

人工智能算法的数据篡改威胁是一个巨大的问题，这没有简单的解决方案，但它需要引起重视。如何确保输入算法的数据是准确、可靠且不被篡改的？如何确保数据不会以令人讨厌的方式使用？所有这些问题都是非常现实的问题，但目前行业还没有找到明确的答案。

威胁4

内部威胁

就数据安全而言，来自内部威胁无疑是最危险的一种，也是代价最高昂的一种类型。根据最新的《内部威胁成本：全球报告》显示，在过去两年中，内部威胁事件的数量上升了44%，每起事件的平均损失成本为1538万美元。

内部威胁之所以如此危险，是因为他们的动机不一定是金钱，还可能是出于报复、好奇心或人为错误等其他因素。正因如此，它们比外部的攻击者更难预测和阻止。

对于那些涉及公民健康的公司来说，内部威胁无疑是更有害的。以医疗保健服务商HelloRache为例，该公司使用了AI模式的虚拟记录员（virtual scribes，协助医生处理计算机相关任务的助手）工具，因此他们可以远程协助医生护理病人，做病情记录工作。但如果内部人员找到了方法，可能会导致系统被错误连接，甚至可以监控获取患者的医疗信息。

威胁5

针对性蓄意攻击

一项研究数据显示，86%的企业组织开始将人工智能作为未来数字化发展的“主流”技术，并加大投资各种数据驱动的AI技术，以帮助企业做出更好的决策、改善客户服务并降低成本。但有一个问题：对人工智能系统的蓄意攻击正在增加，如果没有适当的控制措施，它们可能会为组织带来超百万美元的损失。

“蓄意攻击”是指有目的地通过侵入人工智能系统来破坏一个组织的业务运作，目的是获取领先于对手的竞争优势。在蓄意攻击场景中，对AI和ML的数据安全威胁可能尤其具有破坏性。因为这些系统中使用的数据通常是专有的，具有很高的价值。当人工智能系统遭到针对性的蓄意攻击时，其后果不仅仅是数据被窃取，而是公司的竞争能力被破坏。

威胁6

大规模采用

人工智能是正在快速增长的行业，这意味着它们仍然很脆弱。随着AI应用越来越受欢迎，并在世界范围内被采用，黑客将会找到新的方法来干扰这些程序的输入和输出。AI通常是一套复杂的系统，以至于开发人员很难知道他们的代码在各种应用情况下会如何表现。当无法预测会发生什么时，就很难阻止它的发生。

保护企业免受大规模应用威胁的最佳方法是结合良好的编码实践、测试流程，并在发现新漏洞时及时更新。当然，不要放弃传统形式的网络安全预防措施，例如使用托管数据中心来保护服务器免受恶意攻击和外部威胁。

威胁7

AI驱动的攻击

研究人员发现，恶意攻击者正在将人工智能武器化，帮助他们设计和实施攻击。在这种情况下，“设计攻击”指的是选择一个目标，确定他们试图窃取或破坏什么数据，然后决定一种传输方法。非法攻击者可以使用机器学习算法寻找绕过安全控制的方法来进行攻击，或者使用深度学习算法，根据真实世界的样本创建新的恶意软件。安全专家必须不断防御愈发智能的机器人，因为一旦他们阻止了一种攻击，另一种新的攻击就会出现。简而言之，人工智能使攻击者在当前安全保障措施中寻找漏洞变得更容易。

二、第七大类专业都有什么？

第七大类专业都有护理、助产、药学、中药学、蒙药学、维药学、藏药学、医学检验技术、医学生物技术、医学影像技术、医学美容技术、口腔医学技术、卫生检验与检疫技术、眼视光技术、放射治疗技术、呼吸治疗技术、康复治疗技术、言语听觉康复技术、中医康复技术、公共卫生管理、卫生监督、卫生信息管理、人口与家庭发展服务、生殖健康服务与管理、健康管理、医学营养、中医养生保健、心理咨询、医疗设备应用技术、精密医疗器械技术、医疗器械维护与管理、康复工程技术、康复辅助器具技术、假肢与矫形器技术、老年保健与管理。

三、人工智能类专业排名

人工智能类专业排名的分析与比较

近年来，随着人工智能技术的快速发展，该领域的相关专业也备受瞩目。越来越多的学生选择就读与人工智能相关的专业，而不同学校的人工智能类专业排名也成为他们选择学校时的重要参考指标。本文将对当前人工智能类专业排名进行分析与比较，帮助学生更好地了解各所学校的优势与劣势，从而做出更明智的选择。

综合排名

在人工智能类专业排名中，综合排名往往是学生最为关注的内容之一。综合排名通常会考虑学校的师资力量、教学质量、科研水平、就业率等多个方面指标，为学生提供一个全面评估学校实力的参考依据。

根据最新的综合排名数据显示，北京大学、清华大学、南京大学、上海交通大学等综合实力较强的知名高校在人工智能类专业排名中常常名列前茅。这些学校拥有雄厚的师资队伍、丰富的科研资源以及优质的教学设施，为学生提供了良好的学习环境。

教学质量

除了综合排名外，教学质量也是衡量一个学校在人工智能类专业排名中表现的重要标准之一。优秀的教学质量可以保证学生获得高质量的知识培养，提升其在人工智能领域的竞争力。

目前，一些专业人工智能研究机构和组织会发布相关专业教学质量评估的报告，对各学校的教学水平进行评估和排名。学生在选择学校时可以参考这些报告，选择教学质量较高的学校就读。

科研实力

除了教学质量，学校的科研实力也是评判人工智能类专业排名的重要因素之一。科研实力强的学校通常拥有更多的科研项目、科研成果和学术资源，能够为学生提供更多的研究机会和学术支持。

一些高水平的科研机构会组织评审团队，对学校的科研实力进行评估和排名。学生可以参考这些评估结果，选择科研实力强的学校，为自己的科研之路奠定良好的基础。

就业前景

最终，人工智能类专业排名还要考虑学生的就业前景。优秀的学校往往能够为学生提供更多就业机会和优质就业资源，帮助学生顺利就业并实现职业发展。

学生在选择就读人工智能类专业时，除了关注学校的排名外，还应该关注该专业的就业前景。可以通过查阅各个学校的官网信息、就业报告等资料，了解学校的就业情况，为自己未来的就业打下基础。

结语

综上所述，人工智能类专业排名是学生选择学校时的重要参考依据之一。学生在选择学校时应该综合考虑学校的综合实力、教学质量、科研水平以及就业前景等因素，选择适合自己的学校就读，从而为自己的未来发展打下坚实的基础。

四、深入解析控制类专业，探讨七大热门控制类专业方向

控制类专业是指在工程技术领域中，通过对电子、自动化、计算机等相关知识的学习，培养学生具备控制系统设计、开发和应用的能力。控制类专业在当今社会中有着重要的地位，涉及领域广泛，包括但不限于以下七大热门控制类专业方向。

1. 自动化

自动化是控制类专业中最为热门的方向之一。自动化专业学生主要学习自动化原理、自动控制理论、工业控制技术、工业机器人等知识，毕业后可从事工厂自动化、智能制造等领域的工作。

2. 电气工程及其自动化

电气工程及其自动化是控制类专业的重要方向，学生将学习电气与电子技术、控制理论以及工程实践等内容，毕业后可从事电力系统、电力自动化等工作。

3. 测控技术与仪器

测控技术与仪器专业是控制类专业中的重要分支，学生将学习传感器技术、仪器仪表基础、数字信号处理等内容，毕业后可从事仪器仪表、自动检测设备研发等工作。

4. 智能科学与技术

智能科学与技术是近年来崭露头角的控制类专业方向，学生将学习人工智能、机器学习、智能系统等内容，毕业后可从事智能产品研发、智能控制系统设计等工作。

5. 控制工程

控制工程是控制类专业中的传统方向，学生将学习控制系统原理、控制系统设计方法、现代控制理论等内容，毕业后可从事航空航天、机械制造等领域的工作。

6. 电子信息工程

电子信息工程是控制类专业中的重要方向，学生主要学习模拟电子技术、数字电子技术、信号与系统等知识，毕业后可从事电子电气设备研发、通讯设备制造等工作。

7. 计算机科学与技术

计算机科学与技术是控制类专业中的新兴方向，学生将学习计算机基础知识、计算机组成原理、操作系统等内容，毕业后可从事软件开发、系统集成等工作。

总的来说，控制类专业涵盖了自动化、电气工程及其自动化、测控技术与仪器、智能科学与技术、控制工程、电子信息工程和计算机科学与技术等七大主要方向。选择控制类专业的学生可以根据自己的兴趣和未来职业规划，选择适合自己的专业方向，努力学习，为未来的发展打下坚实的基础。

感谢您阅读本文，希望对您了解控制类专业有所帮助。

五、人工智能可以替代机械类专业吗？

人工智能目前还不能代替机械类学业，但随着科技的越来越高的发展，相信未来的不久，人工智能是有希望代替的，所以说还是要提升自己

六、人工智能属于计算机类专业吗？

人工智能是计算机科学与技术的一个分支研究方向。但并非只有学计算机的人才能搞这个，通信电子信息自动化数学物理等相关专业都可以研究人工智能。

而且人工智能也不是其中任何一个专业就能解决得了问题的，他其实是一个跨领域的交叉学科，还涉及哲学，生命科学等领域

七、人工智能和电子信息类专业哪个好？

人工智能好。

人工智能就业机会很多，发展前景很好。随着5G时代的到来，智能技术在社会各个领域的应用进一步扩大，人工智能发展迅速，人工智能方向的毕业生也能在各领域大展拳脚，就业形势良好。毕业生可以从事研发工程师、数据挖掘工程师、算法工程师等岗位，并且收入非常可观的。

八、揭秘：人工智能的七大领域

引言

人工智能（AI）作为当今世界科技领域的热门话题，涵盖了众多领域，其应用范围日益广泛。在探索人工智能的世界时，你是否了解过人工智能包含的七大领域呢？让我们一起来揭秘。

1. 机器学习

机器学习是人工智能的核心领域之一，通过训练模型来让机器具备学习能力，逐渐完善自身的算法和预测能力。深度学习、强化学习等技术属于机器学习范畴。

2. 计算机视觉

计算机视觉是研究如何使机器“看”的领域，包括图像识别、目标检测、图像生成等技术。在自动驾驶、医疗影像诊断等领域有广泛应用。

3. 语音识别

语音识别是让机器“听懂”人类语言的技术，涉及语音信号处理、自然语言处理等领域，如智能助理、语音翻译等就是语音识别技术的应用。

4. 自然语言处理

自然语言处理是使计算机能够理解、处理人类语言的技术，包括文本分类、情感分析、机器翻译等，广泛应用于搜索引擎、智能客服等领域。

5. 专家系统

专家系统是模拟人类专家决策过程的人工智能系统，通过提供推理、知识管理等功能，帮助解决专业性强、复杂的问题，如医疗诊断、金融风险评估。

6. 自动驾驶

自动驾驶是应用人工智能技术的重要领域，通过感知、决策、控制等模块使车辆实现无人驾驶，提高道路安全性、交通效率。

7. 智能机器人

智能机器人结合了机器学习、计算机视觉等技术，实现自主感知、决策和行动能力，应用于工业生产、医疗护理、家庭服务等领域。

通过探索人工智能的七大领域，我们更深入地了解了人工智能在不同领域的应用和发展。希望本文能为你带来对人工智能的全新认识。

感谢您阅读完这篇文章，希望能够帮助您更好地理解人工智能的各个领域。

九、人工智能与数字媒体专业属于哪类专业？

人工智能是一门新兴的高尖端学科，属于社会科学与自然科学的交叉学科，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。数字媒体技术专业属于工学门类计算机类专业。

数字媒体技术专业重点理解数字内容制作相关的艺术、技术背景知识；掌握数学、自然科学、艺术、人文社会科学、软件工程及信息技术的基础知识，具备跨人文、艺术与科学领域的复合知识结构。

掌握数字媒体技术专业的基本理论、核心知识，以及在游戏设计、交互技术、影视特效制作相关领域展技术研发、应用及内容制作所需的相关知识。

十、揭秘：人工智能的七大类型

人工智能的七大类型

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当今科技领域备受关注的热门话题。在人工智能的研究和应用领域，我们可以看到不同的形式和类型的人工智能，它们各具特点，应用领域也不尽相同。在这篇文章中，我们就来揭秘人工智能的七大类型，让您对人工智能有更深入的了解。

强人工智能：强人工智能指的是拥有完全像人类一样的智力水平和能力的人工智能系统。这类系统不仅可以在特定任务上展现出色的表现，还能够理解和处理各种复杂的问题，并具备自我学习的能力。
弱人工智能：相较于强人工智能，弱人工智能是指专注于解决特定任务或领域的人工智能系统。这类系统通常按照预先设定的规则和指导执行任务，无法像人类一样进行自主学习和思考。
通用人工智能：通用人工智能是一种全能型的人工智能系统，能够执行各种不同任务，拥有类似于人类的广泛认知和学习能力。目前，通用人工智能仍处于研究阶段，尚未完全实现。
专家系统：专家系统是基于专家知识库和推理机制构建的人工智能系统，能够模拟人类专家在特定领域的决策和推理过程。这类系统在诊断、咨询和决策支持等领域有着广泛的应用。
机器学习：机器学习是一种让计算机系统通过数据和经验不断优化和改进性能的技术。通过机器学习，人工智能系统可以自主学习和适应新的环境和任务，是实现人工智能自我学习的重要手段。
自然语言处理：自然语言处理是使计算机能够理解、生成和处理人类语言的人工智能技术。借助自然语言处理，人工智能系统可以进行语音识别、机器翻译、情感分析等任务，为人机交互提供更便捷的方式。
计算机视觉：计算机视觉是使计算机系统能够理解和解释图像和视频内容的人工智能技术。通过计算机视觉，人工智能系统可以实现图像识别、目标检测、人脸识别等功能，广泛应用于安防、医疗、无人驾驶等领域。

以上便是人工智能的七大类型，它们各自在不同领域展现出独特的作用和价值。随着科技的不断进步和人工智能技术的不断发展，相信人工智能将在未来发挥更加重要的作用，为人类社会带来更多的便利和创新。

感谢您阅读这篇文章，希望通过这篇文章能带给您更多关于人工智能七大类型的启发与帮助。