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。