语言模型的参数估计经常使用MLE（最大似然估计）。面临的一个问题是没有出现的项概率为0，这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题，需要使用去噪。

人工智能开源学习框架实现了基础算法的模块化封装，所以应用开发
人员完全无需关注底层实现细节。

人工智能算法设计与优化需要以海量优质数据资源为基础。

人工智能因其技术的局限性和应用的广泛性，给网络安全、数据安全、算法安全和信息安全带来风险

基于人工智能的网络安全防护手段相比传统基于静态规则的方法具有持续进化能力。

2012年神经网络算法只有2层，而2018年可以做到1200层，在人脸识别领域最高可达一亿分之一的误识率。

人工智能提升数据资源价值，数据权属问题更为突出。

基于图像特征的人脸识别技术和基于声纹的语音识别技术均属于典型的生物特征识别技术。

基于人工智能技术的数据深度伪造将威胁网络安全、社会安全和国家安全。

人工智能技术可通过对特征库学习自动查找系统漏洞和识别关键目标，提高攻击效率。

人工智能技术可提升网络攻击的智能化水平，进而实施数据智能窃取。