2016年 Sep月 9日
‘人工智能’存在人为泡沫，网络安全将走向何方
最近在《纽约时报》刊登了一篇有关’人工智能’在硅谷蓬勃发展的文章，我认为这将让许多人开始认真思考网络安全的未来–无论是近期还是遥远的未来。
我猜想以下几个问题将引发人们的无限思考：
- 原本只存在于未来学家幻想中的’AI’最近有愈演愈烈的态势，它最终将走向何方呢？
- 投资者将投入多少亿的资金来’发明’早在几十年前就已存在的技术，最坏的可能性–最终证明这只是夸大的营销…一切都只是虚假泡沫？
- 发展智能机器网络安全技术将会出现哪些真正的机遇？
- 在未来崭新世界中网络安全专家将扮演怎样的角色？
有时当我与硅谷的AI狂热者闲聊时，就好像一名无神论者在参加福音派的教会活动。-来自Jerry Kaplan，计算机科学家、作家、未来学家兼连续创业者（包括：Symantec联合创始人）
有关’AI’的泡沫程度现在又到了怎样的地步。众所周知在马戏团表演时，当小丑（并非有意用双关语）将肥皂泡吹得越来越大时，终将会有破裂的那一刻。
当然，如果没有大胆的举措和风险投资，空想的未来将永远也不会变成现实。但如今的问题是随着所有人对’AI’的愈加狂热（记住，AI事实上根本就不存在；这也是加上单引号的原因），各种空壳的初创公司如雨竹春笋般出现。
许多初创公司？这有什么了不起呢，你可能会问。
了不起的地方在于这些空壳初创公司正在吸引数十亿美元的巨额投资–只是为了乘着目前看似蓬勃发展的’计算机学习’技术新浪潮也参与一把。而事实上，机器学习早在几十年前就已发明：最早于1959年首次定义，经过上世纪70年代的不断开发后，于90年代开始蓬勃发展一直到持续到现在！一晃几十年过去了，如今这一 ‘新’技术被冠以了’人工智能’的称号；在尖端科技的光环下，配以各种模糊夸大的宣传手册以及极具吸引力的巧妙营销，不禁让人感觉它代表了现代科技的最前沿。至于原因是抓住了人性中的弱点：相信奇迹–其实是有关所谓’传统’技术的阴谋论。可惜，网络安全领域也并未逃脱这一新的’AI’泡沫…
同样在网络安全领域，也推出全新的’革命性’产品，如同魔法般一下子解决了所有安全问题，同时还保护每一个人和设备免于所有的网络威胁：这些空壳初创公司不顾一切地操控舆论，让公众产生错误的判断。
与此同时，真实情况却是：在这些’革命性’产品的下面，根本就不存在任何’最新科技’。相反，这些技术如同蒸汽机一样年代久远！但到底有谁在关注这个问题呢？谁会允许他人对自家的产品仔细检验呢？更多有关这方面的详情– 请看这里。
其中一些初创公司甚至已准备IPO上市。有些最初的风险投资家将赚得盆满钵满–前提是上市后能立即将自己手上的股票卖掉；但从长期看，其股票市场表现一定会让投资者彻底失望。对于以BS营销为主的亏损企业，根本无力支付股息，股价在到达顶峰后无可避免将出现急速下跌。此外，铺天盖地的大举营销也需要大笔资金的投入。
让我们倒回去看。
风险投资往往存在很大的风险性。一名出色的风险投资者清楚知道投资的最好地方–以及投资的金额–以期在数年内获得不错的收益。但在所谓的’AI’领域却略有不同：目前还没有一家大型’AI’-网络安全公司真正实现盈利。那为什么有那么多风险投资者将’硅谷’资金投入到AI风险中呢？这个问题问得好。
对于多数硅谷初创公司（并非所有；也有一些成功例外），其商业模式的主要目标并非是进行代价高昂的研发和设计出畅销的实用产品/技术。相反，他们却希望制造出泡沫：吸引其他投资者，然后以基于’未来利润估值’的股价将股票卖给他们，至于买入股票的投资者是否会遭受巨额亏损那就与他们无关了。但等等。一切都明白了：盈利事实上只会阻碍这类商业模式！
其股价与公司盈利多少无关。只和价值多少有关。哪些公司价值最大？显然是那些亏钱的公司。- 硅谷，2014年
这里介绍个典型的商业模式，在电视剧《硅谷》（尽管有些夸张和滑稽，但剧情却完全基于现实！）中被媒体压缩成了75秒的视频。
此次AI泡沫不禁让人想起了2008年的美国房地产市场泡沫，雪球越滚越大最终导致全球金融危机。基于次级抵押贷款的投资次级产品金字塔适合许多人投资：当时数百万人都做得非常好，感谢你们；其中数万人做得更是好得难以置信（感谢那几百万人:）。在一切繁荣之后：金字塔开始倒塌，世界经济也开始受到影响，政府开始用纳税人的钱来填补各种漏洞，从而避免金融末日–纳税人当然是那些赚钱最多的个人和公司。不了解这十年以来各种各样的精彩故事？去看看电影《大空头》吧。
就算对当年经济危机的回忆没有那么糟，AI泡沫里还存在另一种危险– 让’机器学习’概念蒙羞：认为是网络安全领域最有前景的分支领域。
AI泡沫令’机器学习’概念蒙羞–认为是网络安全领域最有前景的分支领域之一。
例如，恶意程序的数量在近10年里增加了约1000倍：本世纪初的时候，我们每天只需分析约300种不同的恶意软件；而现在这一数字达到了30万种。但我们的分析员增加了多少名呢？只有4名。我们是如何维持正常工作的呢？四个字：机器学习。
快速回到今天，我们检测到的99.9%的网络攻击事实上都是由我们的自动化系统完成。听上去似乎分析员几乎都无所事事？！其实并非如此。他们的工作主要是对这些系统进行微调以提高运行效率，同时开发新的系统。
例如，我们的一些专家日常工作就是寻找真正复杂的网络攻击，然后将他们新的知识和技能’传授’给我们的自动化系统。而那些数据科学专家负责对机器学习的不同模式和方法进行试验。
与那些空壳初创公司不同，我们通过巨大的云基础设施保护用户安全，能快速并有效地解决众多复杂任务。正是出于这个原因，我们采用了许多不同的机器学习模式。
唯一需要我们手动调查的网络攻击，往往是那些从未遇到过的复杂且奇怪的案例。就算完全交由机器负责，我们依然很难招到足够的这方面专业人才。此外，我们对于潜在KL分析员的具体要求总是在不断增加。
“人工智能拯救世界”的滑稽表演迟早将走到尽头。安全专家们最终将被获许测试BS的’AI’产品，到时客户也将意识到这是一场彻头彻尾的骗局，当然投资者也将不再感兴趣。那机器学习未来将如何再进一步发展呢？
硅谷也曾在AI上犯过错误。上世纪80年代，早期一代的企业家认为人工智能将代表未来，导致短时间内许多初创公司如雨竹春笋般纷纷冒出来。他们的产品在当时商业价值有限，商业热忱最终在失望中被浇灭，直接导致一段时期的’AI寒冬’。-John Markoff，《纽约时报》
AI泡沫破裂产生的余波也将不可避免地波及周边的领域。“机器学习？神经网络？行为检测？认知分析？”–还有更多类似于人工智能这样的流行词？谢谢：不必再知道。事实上：不想与上述这些东西有再有任何瓜葛。”！
更糟的是：AI泡沫将使得人们在很多年里，都不会再对那些真正有发展前景的技术感兴趣，就如同上世纪80年代所经历的寒冬。
当然，现有供应商将继续不断投资智能科技。例如，我们已推出推进和决策树学习技术，以用于检测复杂的有针对性攻击以及抵御未来威胁（没错–现有威胁已不存在！）的主动性防御。
其中一个有发展前景的领域是提高各层面基础设施事件相关图景的复杂度，以及未来数据宏图的机器分析，从而准确并可靠地检测出最复杂的网络攻击。我们已经在KATA平台采用了这些功能，并期待能进一步开发。
而那些诚实宣传机器学习的初创公司又该如何发展呢？可惜，对于AI一词的过度滥用只会拖慢其发展速度。
但总的发展趋势将不会停止：只会继续向前发展，尽管稍有些缓慢。
人类将缓慢但坚定地向彻底自动化迈进–一直使那些日常最琐碎和微不足道的东西也实现自动化。而且不仅仅是自动化，还有人类和机器之间的自适应交互–基于超级先进的机器学习算法。这一自适应交互已经出现，同时扩展至更多不同应用的速度也相当惊人。
网络安全领域也将能预见持续增长的自动化趋势。
例如，我们已在’智能城市’范例（包括自动道路交通管理的各种机器人应用）中拥有嵌入型安全解决方案，用于安全控制重要基础设施。此外，专业人才不足的问题也将愈加严重，由于新技术传播范围有限，以及对个人技能要求的不断提高，导致适合人才的不足。网络安全的机器学习系统要求相关人员拥有广博的知识以及在各个领域（包括：大数据、计算机犯罪鉴证和调查以及系统和应用编程）经过磨练的特殊技能。如果真能集广博的知识和丰富经验于一身可以说是一项壮举：如此便能成为独一无二/一流/世界级的专家。而教授如此广博的知识和专知并不容易。但如果我们希望看到智能技术的真正发展，这仍然值得去做。因为当中并无捷径可走。
那么谁将掌管崭新的未来世界？是人类继续控制机器人，还是像某些科幻电影中那样人类将被机器人控制？
1999年，Raymond Kurzweil提出了有关共生智能的理论（尽管之前已经有人提出类似的理论）：人机结合–将人类智能和超级计算机的超强计算能力相结合的生控体系统（”人机智能”）。这并不是科幻小说–一切已经悄然发生。恕我直言，人机智能不仅可能性最大，同时对于人类的发展也最为有益。
但人机结合的未来发展是否最终会达到技术奇点呢？人类是否会因此失去继续向前发展的能力，而机器最终不可避免地掌管整个世界？
纯机器AI的主要特点是能在没有人类干预的情况下，永远改进和完善自身–不断成长最终超越其原有算法的界限。换句话说，纯机器AI是一种全新的智能形式。尽管非常遥远–但存在理论可能性–’超越自身算法’的那一天也就意味着人类的世界末日。为了人类的利益，并根据机器人三定律，机器人终有一天能帮助我们摆脱人生的精神痛苦和各种负担。
AI：网络安全的真正突破性进展或只是一种营销炒作？
或者…可能有一名程序员–情况通常如此–会在代码里留下一些bug？让我们拭目以待…
