防範「邪惡」人工智慧的最好方式也是人工智慧，那是神仙打架的事
懷俄明大學助理教授Jeff Clune表示：「通過欺騙深層神經網路和設計不能被欺騙的深層神經網路，來加速研究的進程，這是一個絕妙的點子。」
比賽由三個部分組成。 第一個挑戰是只是嘗試混淆機器學習系統，使其無法正常工作。第二個挑戰將涉及到試圖強制系統錯誤地分類某些東西。第三個挑戰將涉及發展最強大的防禦。比賽結果將在今年晚些時候的AI大會上公布。
機器學習，特別是深度學習，正在迅速成為許多行業不可或缺的工具。 該技術涉及將數據輸送到特殊類型的計算機程序中，指定特定結果，並使機器開發演算法來實現結果。深度學習通過調整數字模擬的神經元構建的巨大的互連網路，來做到這一點。
長久以來，機器學習系統一直可以被欺騙。 例如，垃圾郵件發送者可以通過識別過垃圾郵件濾器的演算法來規避郵件過濾。
隨著機器學習的普及，這種攻擊可能被用於獲利或純粹的惡作劇。例如，黑客可能逃避安全措施，以安裝惡意軟體。
Goodfellow表示：「計算機安全絕對是在轉向機器學習。 「壞人將使用機器學習來自動化攻擊，我們將使用機器學習來進行防禦」。
在理論上，犯罪分子也可能讓聲音和臉部識別系統癱瘓，甚至張貼海報來欺騙自動駕駛汽車的視覺系統，導致系統崩潰。
Kaggle已經成為演算法開發的寶貴繁榮之地，也是有才華的數據科學家的溫床。 該公司於3月份被Google收購，現在已成為Google Cloud平台的一部分。 Goodfellow和另一位Google Brain研究員Alexey Kurakin在收購之前就提出了這次大賽的想法。
Kaggle的聯合創始人兼CTO Benjamin Hamner表示，他希望比賽能引起人們的關注。 「隨著機器學習的使用越來越廣泛，從對抗學習中了解問題和風險變得越來越重要，」他說。
公開競賽的好處超過了任何宣傳新型攻擊的風險，他補充說：「我們認為，這項研究最好是建立公開的，而不是閉門會議。」
【編譯組出品】編輯：楊志芳
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