如果你觉得AI算是新技术，那你不用学安全了

议题来源

某次安全会议上，请教的某大佬

问：“AI算不算新技术”

答：“如果你觉得AI算是新技术，那你不用学安全了”

AI历史分析

我们讨论一下，AI到底算不算新技术。

从历史的角度来看，当下的人工智能（AI）技术并不是全新的，但是可以称之为一个里程碑。

早期的AI概念和实验

1950年代，艾伦·图灵发表了著名的“图灵测试”，用以评估机器是否能够展现出与人类不可区分的智能行为。

1956年，约翰·麦卡锡（John McCarthy）在达特茅斯会议（Dartmouth Conference）上首次提出了“人工智能”一词，标志着现代AI研究的开始。

经典的AI算法和方法

在1960年代和1970年代，专家系统被开发出来，用于模拟专家的决策能力。这些系统在特定领域内能够执行复杂任务，如医学诊断和化学分析。

机器学习的早期算法，如感知机（Perceptron）在1957年由弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）提出，是现代神经网络和深度学习的前身。

AI的冬天

在20世纪70年代到90年代，AI经历了几个低潮期，这些时期通常被称为“AI冬天”。在这些时期，由于技术限制和过高的期望，AI的进展放缓，资助和兴趣减少。

AI的复兴

到了21世纪，随着计算能力的飞速发展以及大量数据的可用性，AI开始快速进步，尤其是深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的应用取得了突破性成果。

具体的技术如卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、和Transformer，它们虽然在概念上不是全新的，但其性能和应用范围得到了极大的扩展。

安全以及当下环境

当下环境分析

然而，近年来，随着大数据、云计算、GPU加速等技术的发展，AI领域出现了革命性的突破，特别是在深度学习、机器学习和自然语言处理等方面。这些技术的快速发展和广泛应用，以及像GPT这样的大型语言模型的出现，让AI技术变得更加强大和富有成效。

从底层逻辑和代码编写的角度来看，现代AI技术虽然仍然使用传统的计算机科学原理，但其算法复杂度、数据处理能力和应用范围已经远远超越了早期的AI系统。例如，深度学习中的卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）和Transformer架构等，都是相对较新的技术，它们在图像识别、语音识别、自然语言理解等领域有着出色的表现。

所以，虽然AI的一些基本概念不是新的，但现在所使用的技术和算法，尤其是它们的实现和应用，可以被认为是相对较新的技术。AI领域仍然在迅速发展，不断有新的研究成果和技术被开发出来。

AI和安全的逻辑关系

那我们的底层逻辑是什么呢？？？

人工智能，无非还是一堆代码，一些数据。

站在我们信息安全的角度，确实不应该将他视为新技术，底层语言，无非就是C/C++,rust，python等等。

以这个逻辑思维延申出来，AI-人工智能可被称之为计算机科学的分支

就好比，python中，没有requests模块之前，你能称requests模块为新技术吗？回答当然是肯定的。