去年，人工智能完成了一项很多人认为不可能成功的任务：谷歌的深度学习人工智能系统DeepMind打败了世界上最厉害的围棋玩家。这使全世界为之震惊，因为围棋所有可能的走法种类甚至超过了宇宙中原子数量的总和，之前的下围棋机器人只能达到普通人类棋手的水准。

但比DeepMind取得的成就相比，它完成此次任务的方式更加令人震惊。“神经网络究竟为什么运作得这么出色，这令我们困惑不已。”该研究的共同作者、哈佛大学的一名物理学家亨利·林(Henry Lin)表示，“无论我们向它们抛出什么问题，它们基本都能解决。”

从来没有人教过DeepMind如何下围棋，也没有训练它学习经典的围棋走法。它只是“观看”了数百万次围棋比赛，然后又和自己或其它选手下了很多次围棋而已。泰格马克指出，就像新生儿一样，这些深度学习算法一开始时都是“毫无头绪”的，但又总能打败其它提前掌握了一部分比赛规则的人工智能。

据外媒报道，日前，谷歌机器学习研发部门Google Brain发现，人工智能系统又学会了一项技能，其能自行设计加密技术，从而很好地实现保密。

在发布至arXiv的研究中，Google Brain团队研究员马丁·阿巴迪（Martin Abadi）和大卫·安德森（David Andersen）介绍了神经网络如何自行开发出简单的加密技术，确保消息不被第三方窃取。在这一过程中，人工智能系统不需要输入任何特定的加密算法。研究员指出，从理论上来说，“神经网络并不擅长于加密”。

Google Brain设计的实验中利用了3个神经网络，分别为Bob、Alice和Eve。Alice和Bob之间收发消息，而Eve试图窃取并解码消息。在实验中，Alice和Bob被输入了预先确定的一组数字，作为消息加密和解密的密钥。Eve则没有获得这组密钥。

在这一场景的1500次迭代之后，Alice和Bob开始有能力自行开发简单的加密技术。Alice成功将原始明文转化为密文，而Bob则发展出了解密能力。对于16位二进制数字的解密，Eve平均只能解出8位。这意味着，Eve的解密在很大程度上是碰运气。

谷歌深度学习技术的发展已经给人工智能带来了长足进步，例如在语音表达和图像识别等领域。谷歌开发的系统甚至能高效地识别人类语音。此外，谷歌人工智能还试图探索艺术领域，例如自己去写歌。

因此，尽管才刚刚被用于加密，但实际上人工智能正逐渐变得无所不在。