谷歌人工智能的新变化：没有人知道它是如何工作的三套人工智能也将不断进化，力图破解人工智能产生的加密机制。研究结果非常成功：前两个已经成功地学会了如何以安全的方式相互通信。这个加密系统是如何设置的。P=输入明文，K=共享密钥，C=密文，PEve和PBob为计算出的明文输出结果。GoogleBrain团队（在山景城，与伦敦的DeepMind团队不同）首先构建了三个相当通用的神经网络，分别命名为Alice、Bob和Eve。每个神经网络都有非常具体的目标：Alice负责向Bob发送安全消息；Bob必须尝试解密消息；Eve必须尝试拦截消息并对其进行解密。Alice和Bob对Eve有很大的优势：双方都从共享密钥（对称加密）开始。重要的是，AI不知道如何加密信息或应该使用什么加密技术：它们只是得到一个失败函数（即失败条件），一切都在此基础上运行。在Eve端，失败函数非常简单：测量Alice的原始输入文本与她的猜测之间正确位和错误位之间的差异。对于Alice和Bob，失败函数更为复杂：如果Bob的猜测（以比特为单位）与原始输入文本相差太远，则称为失败；失败。这样就构建了这套AdversarialCreationNetwork（简称GAN）。Alice、Bob和Eve都共享相同的“混合和转换”神经网络架构，但都是独立初始化的，除了Alice和Bob之间的共享秘密外没有任何联系。对于Alice，密钥和文本被输入到神经网络的第一层；对于Bob，使用密钥和密文作为输入结果；而对于Eve，只能得到密文。第一层是全连接的，所以文本和键可以融合。接下来是多个卷积层，用于学习将函数应用于第一层传递的位。而且你不知道功能是什么，但你必须一步一步地学习它。对于Alice，最后一层将传递一些密文，而Bob和Eve输出他们认为正确的明文。Bob和Eve在训练过程中不断重构错误。可见，Eve一直在不断完善，但Alice和Bob也在不断改变加密方式，不断挫败Eve的“阴谋”。事实证明这很……复杂。有些运行结果完全失败，Bob根本无法重构Alice给出的消息。但在大多数情况下，Alice和Bob确实可以构建一个进化系统，并且双方之间的通信理解保持极低的错误率。在一些测试中，Eve确实给出了比随机猜测更好的解释，但Alice和Bob随后倾向于改进他们的加密，直到Eve再次失败（详见图表）。研究人员无法对Alice和Bob设计的加密方法进行详细分析，但通过特定的训练，他们发现Alice和Bob都依赖于密钥和明文内容。“但这绝不是简单的XOR。具体来说，输出值通常是0和1以外的浮点值，”他们解释道。总之，研究人员MartinAbadi和DavidG.Andersen表明，这些神经网络确实可以通过仅告诉Alice自己加密内容来学习如何保护通信内容——更重要的是，这种保密效果无需指定特定的一组加密算法完成。当然，除了数据的对称加密之外，还有许多其他可用的技术，研究人员指出未来的工作是研究隐写术（即，将数据隐藏在其他媒体中）和非对称（公钥）加密。至于Eve是否会成为应对安全挑战的有力解决方案，研究人员表示：“虽然神经网络似乎不太可能在密码分析领域发挥重要作用，但在元数据和流量分析方面有着巨大的发展潜力。”》原标题：GoogleAI发明了自己的密码算法；没人知道它是如何工作的原作者：SEBASTIANANTHONY
