围棋AI的新防御仍难以抵御对抗性攻击
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内容提要
研究显示，围棋AI系统KataGo易受对抗性攻击。研究人员测试了对抗性训练、迭代对抗性训练和改变网络架构三种防御策略，但仍无法完全抵御新攻击。这表明构建稳健AI系统非常困难，即使在围棋领域也是如此。
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关键要点
- 围棋AI系统KataGo易受对抗性攻击。
- 研究测试了三种防御策略：对抗性训练、迭代对抗性训练和改变网络架构。
- 部分防御措施对已知攻击有效，但无法完全抵御新攻击。
- 构建稳健的AI系统非常困难，即使在围棋领域也是如此。
- 研究者承认测试的防御措施有限，可能还有其他更有效的方法。
- 需要进一步研究以探索更广泛的防御机制。
- 对抗性鲁棒性问题具有深刻的挑战性，可能需要重新思考AI模型的训练和架构。
- 研究强调了在构建能够抵御对抗性攻击的AI系统方面的重大挑战。
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