電影《模仿游戲》的海報(bào)。圖片來源：wikipedia
一直以來，設(shè)計(jì)和破解密碼都是人類的專利。然而隨著密碼學(xué)理論的提升與計(jì)算機(jī)能力的增強(qiáng)，現(xiàn)代的密碼變得越來越復(fù)雜，人們開始尋求讓機(jī)器替代人類的辦法。不過這就涉及到一個(gè)問題：用0和1思考的“機(jī)器大腦”能學(xué)會(huì)對(duì)信息進(jìn)行加密嗎？
在谷歌大腦（Google Brain）的最新的研究成果《讓對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)保護(hù)通信》（Learningto Protect Communications with Adversarial Neural Cryptography）中，人們就試圖教會(huì)機(jī)器加密與解密信息[1]。這次，思考密碼術(shù)的不再是人類的大腦，而是“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”與生“成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)”（Generative Adversarial Network）結(jié)合而成的機(jī)器之“腦”。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與密碼術(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全稱人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型。在經(jīng)歷過歷史中的幾度沉浮后，如今它已成為科研界與工業(yè)界的新寵，在人工智能及相關(guān)領(lǐng)域中炙手可熱。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的“感知機(jī)”（Perceptron）相互連接構(gòu)成。感知機(jī)類似于生物神經(jīng)系統(tǒng)中的神經(jīng)元，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最基本的單元。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并非生來就具備強(qiáng)大的功能，它也需要訓(xùn)練才能掌握技能。比如我們希望神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過西瓜的外形判斷瓜的甜度，一開始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不懂如何去判斷，這時(shí)就需要分別把西瓜的外形和對(duì)應(yīng)的甜度分別輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以訓(xùn)練它去學(xué)習(xí)兩者之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程實(shí)際上就是通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來調(diào)整每一個(gè)感知機(jī)參數(shù)的過程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讀取數(shù)據(jù)樣本后，感知機(jī)們會(huì)先根據(jù)現(xiàn)有模型參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，然后把輸出的值與真實(shí)值進(jìn)行比較，再將兩者的差距反饋回去，以調(diào)整參數(shù)。經(jīng)過反復(fù)多次“計(jì)算-比對(duì)-反饋-調(diào)整”的循環(huán)后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能夠準(zhǔn)確地判斷瓜甜還是不甜了。
責(zé)編：科普知識(shí)網(wǎng)