Max Home IndustryИспользуя процессы искусственного интеллекта на 2000 серверах DigitalOcean, инженеры Enigma Pattern за 13 минут и всего за 7 долларов совершили подвиг, для которого Алан Тьюринг и Гордон Велчман, работая на основе, предоставленной польскими криптографами, построили машины Bombe и Colossus в Блетчли. Парк во время Великой Отечественной войны.
23 июня исполнилась годовщина со дня рождения Алана Тьюринга — 2018 год стал 106-м годом, и в результате появилась эта новость. Тем временем мы опубликовали новости о том, что копия Бомба переехала в новый дом в собственной специализированной галерее в TNMOC, Национальном музее вычислительной техники Великобритании, на территории Блетчли-парка, по соседству с восстановленным Колоссом. Если учесть, что для взлома кода в Блетчли-парке использовалось 210 бомб вместе с до 10 машинами Colossus, которые использовались для ежедневной задачи взлома кода, вы можете увидеть, что шаблон Enigma использовал ИИ с хорошим эффектом и что стоимость вычислительной мощности, необходимой для чрезвычайно требовательного числа хруст действительно резко снизился.
Enigma Pattern — это стартап, который использует ИИ и машинное обучение, чтобы помочь компаниям, собирающим большие данные, использовать их. Поскольку ИИ по-прежнему является новой дисциплиной, и компания ищет новые способы применения ИИ, ее сотрудники тратят 20 процентов своего времени на побочные проекты по своему выбору, которые поощряют нестандартное использование ИИ.
Лукаш Кунцевич, соучредитель Enigma Pattern и руководитель отдела науки о данных, который стремился повторить следы Тьюринга, решил применить современные методы искусственного интеллекта, чтобы взломать «несокрушимую» машину Enigma, которую нацисты использовали для шифрования сообщений со своего компьютера. команда для управления его работой. Он также выбрал этот проект, чтобы отсылать к общей истории британцев и поляков, использующих человеческий интеллект для преодоления самых серьезных препятствий Второй мировой войны. учитывая, что третий соучредитель компании Майк Гиббонс — британец.
По словам соучредителя Enigma Pattern Рафаля Янчика, проект начался с вопроса:
«Что бы Алан Тьюринг смог сделать в наши дни, если бы у него были текущие вычислительные мощности и все разработки, связанные с ИИ» ».
Кунцевич решил воссоздать версию машины для нацистского флота, которая была самой сложной и обеспечивала более 15 миллиардов вариантов паролей. Его команда начала с воссоздания машины, роторов и заглушек на Python. Первоначально они пытались научить свой ИИ декодировать сам код Enigma, но это не сработало. Lambda также не функционировала на Amazon из-за количества требуемых вычислений и ограничений AWS в отношении времени выполнения. Прорыв произошел, когда Digital Ocean согласилась предоставить 1000 мл капель в один клик.
Как указано на GitHub, где вы можете найти код проекта, а также симулятор Enigma, необходимый им для обучения ИИ классификации немецкого языка. Это было сделано с использованием Кераса на TensorFlow со сказками Гримма в качестве источника простой лексики. В реструктуризациях использовалась двухслойная рекуррентная нейронная сеть (первый уровень: 50 нейронов LSTM, второй уровень: простой сигмовидный нейрон в качестве выхода). Они обучили сеть 10-буквенным немецким словам и 10-буквенным случайным комментариям:
Поскольку они ОЧЕНЬ разные, даже такой простой подход оказался успешным.
В сообщении в блоге о проекте в сентябре 2017 года Кунцевич написал:
Я до сих пор помню, как мы впервые запускали весь проект … Через несколько минут стали очевидны две вещи. Хорошая новость заключалась в том, что проект работал отлично; Симулятор Enigma проверял комбинации, а искусственный интеллект классифицировал расшифрованные сообщения. Плохая новость заключалась в том, что на поиск пароля потребовалось бы 2 недели.
Решение заключалось в том, чтобы распределить вычислительную нагрузку между несколькими виртуальными серверами — и использование 1000 капель Digital Oceans сократило время до 19 минут с тестированием 13 миллионов комбинаций в секунду. Позже, в 2017 году, в Имперском военном музее в Лондоне количество капель было удвоено до 2000, что позволяло обрабатывать 41 миллион комбинаций в секунду, а время, необходимое для взлома кода, было сокращено до 13 минут. Примечательный факт, о котором сообщает Digital Ocean, заключался в том, что понесенные затраты составили всего 7 долларов.
Именно сегодняшняя вычислительная мощность по доступным ценам означает, что мы можем ожидать, что искусственный интеллект и машинное обучение решат проблемы, которые казались неразрешимыми даже в недавнем прошлом.
Чтобы дать последнее слово Янчику из Enigma Pattern, который видит свою работу в поиске новых применений для ИИ:
«С AI и ML существует неограниченное количество возможностей, и это делает его таким захватывающим».