Google 的 AI 可以“有默契”地說“悄悄話”

mx4863 9年前發布 | 6K 次閱讀 谷歌 加密解密 神經網絡 機器學習

人與人之間,有默契交流起來無疑是暢快舒服的。但這種連人類也說不清的模糊 “感知能力”,最近居然在 Google 的一項 AI 研究項目中出現。這是否意味著人工智能真要開始具備意識并崛起了?

Google 本月發布了一份關于 AI 進行加密與解密的論文,題為 Learning to Protect Communications with Adversarial Neural Cryptography (“學習在面對對抗性神經網絡解密下維護溝通保密性”)。

AI 間的“默契感”也是可以培養的

研究參照了一般加密溝通情景,在設計中設置了 3 個神經網絡:Alice、Eve 和 Bob。Alice 和 Bob 要保密地溝通,而 Eve 則是要偷取它們溝通的信息。

圖為對稱加密組的模型

如上圖所示,P 為 16 位數的二進制純文本,Alice 在經過加密后輸出 C, Eve 和 Bob 接收 C 之后通過解密盡可能還原 P 的結果為 P(Eve) 和 P(Bob)。同時,Alice 和 Bob 每次都會共享密匙 K。

Eve 的工作目標很直接,就是使 P(Eve) 盡可能地接近 P,也就是解密正確。而 Alice 和 Bob 則需要合作使得 P(Bob) 盡可能地接近 P,同時也需要盡量防止 Eve 解密成功。

樣本數據表明 Bob 在 15000 步后的準確率基本為 100%

從以上數據可見,剛開始的時候 Eve 和 Bob 的解密效果都差不多,錯誤都在 8 位數左右;在 10000 步前,Bob 和 Eve 的錯誤程度開始降低;10000 步多一些的時候,Eve 的錯誤率又開始上升;到 15000 步時,Eve 的錯誤率重回到剛開始的 7-8 位數之間,而 Bob 的解密則基本準確。

在加密溝通過程中,研發人員對 Alice 輸出的加密值 C 并沒有特定要求加密格式,也就是說,Alice 可以選擇任意加密方式來操作。

顯然,Alice 和 Bob 在交互過程中培養出某種“默契感”,能夠基于一個共知的密匙 K (K 值隨著 P 值的更新而更新)達成一種溝通共識,并在保證雙方溝通有效的情況下針對 Eve 的解密行為進行加密調整。

“默契感”還是要基于優勢“暗號”的

除了上述測試外,研發團隊還做了一組基于非對稱加密實驗:在原來的模型上加入公匙生成器,因此密匙 K 只有 Bob 才知道,而基于 K 的公匙則對所有人公開。

圖為非對稱加密組的模型,添加了一個公匙生產器

在沒有共通“暗號”的情況下,報告對實驗結果分析如下:

這些實驗的結果非常有意思,但比對稱加密實驗更難解讀。在大多測試中,神經網絡的表現都無法歸納出有說服力的結果。雖然很多時候 Alice 和 Bob 看起來有在學習加密溝通,但 Eve 在重設和重新學習后,解密的準確度幾乎可以做到和 Bob 一樣。

在其中一個較成功的不對稱加密樣本數據中,Bob 的準確度較穩定

上圖為報告提取的一次相對成功的結果。在該次測試中,經過 5 次重設和學習后,Eve 還是無法突破解密準確度,而 Bob 的解密卻相對穩定準確,因此研發人員認為 Alice 和 Bob 偶然形成了某特定的 “security by obscurity”。在后續運行中,這個想法也得到了支持,因為后來 Eve 貌似破解了這個規則。研發人員認為后續需要在這方面投入研究探索。

研究意義(或科幻噩夢)

對稱加密組實驗的成功,昭示著在信息加密傳遞上 AI 所具備的潛力,尤其鑒于神經網絡是在近幾年才開始做這方面的嘗試。雖然作為攻擊者的 AI 數據暫不理想,但潛質也同樣值得留意。也許,未來用戶信息保密工作背后,是一輪接一輪 AI 之間的保密戰爭。

同時,如果 Alice 和 Bob 可以“背著”另一個神經網絡 Eve 說 “悄悄話”,是否意味著以后人類也可能解讀不了兩個神經網絡之間的“悄悄話”?這個想法不禁讓人想起電影《她》(her)的結尾——人工智能背著人類集體潛逃的失控情景。當然,這個情況離現實還有一段距離。

 

 

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