电影《模仿游戏》的海报。图片来源：wikipedia
一直以来，设计和破解密码都是人类的专利。然而随着密码学理论的提升与计算机能力的增强，现代的密码变得越来越复杂，人们开始寻求让机器替代人类的办法。不过这就涉及到一个问题：用0和1思考的“机器大脑”能学会对信息进行加密吗？
在谷歌大脑（Google Brain）的最新的研究成果《让对抗神经网络学习保护通信》（Learningto Protect Communications with Adversarial Neural Cryptography）中，人们就试图教会机器加密与解密信息[1]。这次，思考密码术的不再是人类的大脑，而是“神经网络”与生“成对抗网络”（Generative Adversarial Network）结合而成的机器之“脑”。
神经网络，生成对抗网络与密码术
神经网络全称人工神经网络，是一种模仿动物神经系统结构和功能的计算模型。在经历过历史中的几度沉浮后，如今它已成为科研界与工业界的新宠，在人工智能及相关领域中炙手可热。
神经网络由大量的“感知机”（Perceptron）相互连接构成。感知机类似于生物神经系统中的神经元，是神经网络中最基本的单元。
神经网络并非生来就具备强大的功能，它也需要训练才能掌握技能。比如我们希望神经网络通过西瓜的外形判断瓜的甜度，一开始神经网络并不懂如何去判断，这时就需要分别把西瓜的外形和对应的甜度分别输入神经网络，以训练它去学习两者之间的对应关系。训练神经网络的过程实际上就是通过学习数据来调整每一个感知机参数的过程。神经网络读取数据样本后，感知机们会先根据现有模型参数进行计算，然后把输出的值与真实值进行比较，再将两者的差距反馈回去，以调整参数。经过反复多次“计算-比对-反馈-调整”的循环后，神经网络就能够准确地判断瓜甜还是不甜了。
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