阿兰·图灵是人们公认的“计算机科学之父”和“人工智能之父”，他在上世纪五十年代曾连续发表过两篇论文，一篇题为《计算机器与智能》，另一篇则是《机器能思考吗？》，这两篇论文在人工智能领域有着极大的影响力。随着如今神经网络技术的发展，阿兰·图灵在其论文中提出的很多问题都已经有了答案，不过科学家们并没有停止对人工智能的思考，我们知道，机器已经可以思考了，但现在人工智能圈子里热议的话题已经变成了“机器能比人类思考的更好吗？”，或许反问一下这个问题能更容易找到答案：

“人类能比机器思考的更好吗？”

当然！

黑客并不关心人工智能或是人工反智能的发展，他们的方式其实就是超越机器。黑客们很清楚一点，虽然计算机比人类更聪明，解答问题速度更快，但这并不意味人类就无法打赢翻身仗！

“目前，还没有任何一个人工智能可以模拟最最基本的黑客技能，”EricS.Raymond说道，他是个编程高手，同时也是一名开源软件的倡导者，“未来人工智能是否可以模拟黑客？现在还不得而知。现在，我们无法预测未来十年、二十年、或是五十年人工智能会具备哪些能力，就像没人会直截了当的告诉你，他/她能骗到你一样。”

如果你在白帽黑客社区问到人工智能黑客技能的问题，那么上面这段话可能就是答案，当然啦，这个答案或许比较刺耳。不过，在二进制的世界里可没有垃圾话，坦白说，人工智能可能真的连最基本的黑客程序都搞不定。

如果要理解为什么会这样，首先，你必须要明白一名“优秀的黑客”是如何炼成的。

JonErickson在美国北加州工作，是一名密码破译专家和安全专家。他认为，如果想要成为一名成功的黑客必须要拥有五个基本技能，分别是：编程能力、汇编语言能力、调试程序或排除程序故障的能力、反向工程能力、以及研究能力。

• 编程：编程说白了就是写代码，以便制定可执行的计算机程序。

• 汇编语言：汇编语言是一种用于电子计算机、微处理器、微控制器或其他可编程器件的低级语言，亦称为符号语言。在不同的设备中，汇编语言对应着不同的机器语言指令集，通过汇编过程转换成人类无法翻译的机器指令。这些指令集能让黑客访问CPU架构，但更多的是让黑客了解计算机正在做什么，而不是去命令计算机做什么。

• 调试程序或排除程序故障：调试调试或排除故障其实是一个清理程序的过程。“了解如何使用低级别调试器，能让黑客探索，检查程序执行时会发生哪些的问题，”Erickson说道，“使用调试器是最好的方式之一，因为它可以看到程序在执行时时如何实际交互的。”

• 反向工程：“基本上，反向工程可以搞清楚某个程序究竟做了什么，你只需看下机器指令，或是看下程序反复发送什么数据，”Erickson继续说道，“有时，只要看看路由器固件镜像或是封闭原始码软件，就足以让黑客找到后门或是代码中的漏洞，然后轻松逃掉。为什么会这么简单？因为你根本无需查看机器指令了。”

• 研究：“在黑客世界里，你需要不断钻研，不断探索，这样才能让自己始终处在领先地位，”Erickson解释说，“但是这不意味着一些老技术就不值得学习。举个例子，基于对战的溢出漏洞已经存在大约有半个多世纪了，但即便是现在，仍然在被很多黑客使用。”

好了，现在就要问人工智能一个问题了，那就是人工智能可以具备上述这些特质吗？坦白说，还真的可以，不过是绝大多数可以。在如今的人工智能程序中，已经实现了编程功能，更掌握了编程语言。而相对于人类，机器处理反向工程其实更轻松，还有调试程序或排除故障，机器做的也比人类要好。

但是在研究这件事儿上，人工智能还真的不擅长。人工智能可能会掌握一套信息类别，甚至有些人工智能还具备了内置自我创造力去尝试各种不同的图示方法，或是改变各种可能导致机器“慌乱”的条件，但人类具备自我调整的能力，可以不利用过程而获得结果，机器还真的做不到这一点，机器只能适应条件反射，因为它们没有主动性。好了，为什么有些系统可以成功阻止人工智能机器黑客，但却拿真正的人类黑客毫无办法？现在你该明白了吧，上面这些就是答案。