程序員注意了!AI技術可準確識別代碼的真實作者


Engadget最新報道稱,研究人員開發出的一種新的算法,這種算法可以識別出一個程序的作者是誰。程序員在寫程序時往往有著自己獨特的風格,但是在尋找關于一個程序的作者時,查看所有的代碼并不現實。現在,也許沒有那個必要了。

研究人員已經開發出一種機器學習系統,可以通過原始源代碼或編譯的二進制文件對程序員進行“去匿名化”。研究人員稱,該方法是訓練一個算法來識別程序員的編碼結構,并基于它們的工作實例,使用這些算法來確定代碼樣本中的共同特征。

在使用Google's Code Jam結果的測試中,用這種AI識別的結果相對準確,但并不是萬無一失的,每個系統有600名程序員和8個樣本,該系統的正確率達到了83%。

這項技術對調查人員來說可能是一個福音。這對識別惡意代碼或軟件的創建者時很有用,特別是當肇事者試圖嫁禍其他人時。它也可能對抄襲代碼或者程序的案件有所幫助。


當然,這個系統也可能是一種麻煩。雖然掩蓋代碼的真實來源是可行的,但這就可能難以實現真正的匿名代碼,利用這種AI技術就可以找到真正寫代碼的人。

谷歌越來越關注神經網絡和人工智能,以解決搜索、圖像處理和其他計算領域的問題。它也正在通過“AIY項目”這樣的計劃來促進開發人員和DIY社區對人工智能的興趣,這些計劃本身代表了人工智能。谷歌宣布推出一項新的AIY硬件項目,幫助您體驗計算機視覺和物體識別。


AIY 全稱是 Artificial Intelligence Yourself,顧名思義就是利用 AI 來進行的 DIY 功能套件。該項目的目標是讓每個 人都可以 DIY 自己的 AI 人工智能產品,真正實現AI平民化。為了方便用戶學習和了解TensorFlow以及人工智能,谷歌還為自己的AIY硬件——Vision Kit(它不僅帶有攝像頭,還支持神經網絡模型)提供了 3 個基于 TensorFlow 神經網絡模型,它們能同時識別上千個相同的對象,或是人物面孔及表情,又或是識別人物、貓狗等目標。用戶也可以通過谷歌提供的編譯工具對 TensorFlow 神經網絡模型進行訓練,讓AIY Vision Kit識別更多事物。

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