Google Brains實作出能夠加解密的神經網路

Google Brain又做出了很狂的事情

 利用3個角色做出一個加解密的機器學習 Alice, Bob, Eve

Alice跟Bob要互相溝通，而Eve要從中竊取資料

 這3個角色分別是神經網路

Alice：損失函數為 如果亂猜的情況下跟Eve的猜測來比Eve猜的愈好損失就愈多 

Bob：損失函數猜測距離愈遠損失愈大

Eve：損失函數猜測愈準損失愈小

這樣就構成一個對抗式網路(generative adversarial network) 結果還真的讓Alice跟Bob可以互相溝通，也就形成了加解密網路，並且Eve也都沒辦法取得正確明文訊息

這也是彼此學習導致互相增長的一個重要例子 

在連結中的論文有提到使用單顆GPU的Tensorflow所做的實驗 https://techcrunch.com/2016/10/28/googles-ai-creates-its-own-inhuman-encryption/