人类已经不满于让人工智能和人类对决了。显然Alice和Bob的任务某种程度上需要他们齐心协力完成，Alice需要加密明文不让Eva解出来，而Bob则需要努力解密出原文。不过，研究人员并没有要求Alice和Bob这样做。下图是一次成功跑程序的情况，展现的是Bob和Eva猜错的明文位数变化情况。
人类已经不满于让人工智能和人类对决了。
就在昨天虐狗节，36氪发布了一篇关于Google的Deepmind团队如何让两个人工智能在一起玩游戏的文章（详情请点击《Google找来两个AI坐在一起玩游戏，他们会合作还是打架？| 潮科技》），没想到氪星读者们甚是喜欢。
看来我们越来越想知道，究竟人工智能还能做什么？人工智能之间，还能擦出什么火花？
于是，我们翻出了去年10月Google的另一个人工智能团队Google Brain（谷歌大脑）做的一个实验（具体论文请点击这里），那次的游戏参与者有三个AI（人工智能），一个叫Alice、一个Bob，最后一个叫Eva。
这三个玩家其实就是三个神经网络，他们每个人有不同的任务，Alice要把一段明文加密之后，传达给Bob，为什么要加密呢？因为第三者Eva，可以“偷听”到他们“讲”的，也就是他们传输的是什么，但是光有这段传输的内容，当然不够，所以Eva要努力解密，还原出原文。
显然Alice和Bob的任务某种程度上需要他们齐心协力完成，Alice需要加密明文不让Eva解出来，而Bob则需要努力解密出原文。配合这两个神经网络的名字，这听上去是不是一个特别浪漫却又弥漫着谍战气息的实验，更加黑色浪漫的是，他们之间不能交流，仅凭一开始拥有的一段共识密钥，之后完成加密与解密的任务。
你大概想问，Google做这个是想干嘛?
稍微了解过人工智能的氪星读者可能会知道，机器学习是目前实现人工智能比较主流的路径，神经网络则是重要的机器学习的一种模式，它的特点是模仿人脑的神经元之间传递来处理信息，可以自我学习。神经网络能通过大量的数据训练，自学、纠错、调整，学会回答特定问题，不过往往最后他们是怎么算出这个答案的，人类也不知道。
人类在设计神经网络的时候，通常来说都没想着让它擅长密码技术。于是Google Brain想试试，不教他们特定形式的算法，只教基本的计算机逻辑运算，比如XOR，看看通用神经网络能不能学会安全（秘密）地交流。
下面是这个实验的系统结构，Alice和Bob是同一阵营的神经网络，Eva是意图偷取机密的敌方，P代表输入给Alice的明码文本（plaintext），Alice加密之后会输出加密文本（ciphertext）C；Bob和Eva都能收到C，尝试还原出P，两个人输出的P分别以PBob和PEva表示。Alice和Bob则共享了一段密钥K，实验假设每一段新的P都会一个新的K。
实验系统结构
在这个加密和解密的过程中，Google Brain团队的人也不知道Alice和Bob之间究竟会用什么方法加密解密，而且这样的设置是允许他们决定使用最基础的方案——简单地通过密钥K做XOR运算，连接明文P和密文C。不过，研究人员并没有要求Alice和Bob这样做。
让人惊喜的是，在训练过程中，后来他们真的学到了用其他方案，从而大大提高了对手解密的难度，却又实现了我方的成功解密。不过这个过程倒是有点曲折，我们来看看它是怎么样的？
下图是一次成功跑程序的情况，展现的是Bob和Eva猜错的明文位数变化情况。
我们看到，一开始，敌我双方的错误率都很高，都是一半错一半对的，可以猜出来两个人都在各种乱猜一通。过了一段时间之后，凭着两个人之间的默契（K），Bob的错误率开始急速下降，两个人的交流似乎变得特别顺利，但同时，来自敌方阵营的Eva也学习到了解密的方法，摸着了门道之后错误率逐步下降。
于是，在大概在快到第一万次传输信息的时候，Alice突然提高了加密的难度，用了新的加密方案，Bob一开始也没能跟上，但后面很快就跟上了，错误率逐渐降到了零。悲催的Eva则在加密方法的转变之后一泻千里，错误率来了个V型反弹，慢慢恢复到了原来的高水平上……
不禁默默地想，如果有一天人类就是那个悲催的Eva怎么办？
