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机器学习和大数据挖掘 能击败猖獗的ISIS吗
来源:互联网   发布日期:2015-09-29 20:12:59   浏览:22647次  

导读:毫无疑问,伊斯兰国(ISIS )目前是这个星球上最令人憎恶的组织之一,自 2014 年他们出现以来,在叙利亚和伊拉克造成了大量的人间惨剧,摧毁了两河流域的许多珍贵的历史文物,还是难民流离失所的罪魁祸首。 面对这凶恶的敌人,誓要改变世界的科技界人士自然...

毫无疑问,伊斯兰国(ISIS )目前是这个星球上最令人憎恶的组织之一,自 2014 年他们出现以来,在叙利亚和伊拉克造成了大量的人间惨剧,摧毁了两河流域的许多珍贵的历史文物,还是难民流离失所的罪魁祸首。

面对这凶恶的敌人,誓要改变世界的科技界人士自然不能袖手旁观。机器学习和数据挖掘,就是最新的用来击败野蛮的 ISIS 武装的利器。

日前,一个名为“ 挖掘因果关系:一项针对伊斯兰国的数据驱动研究 ” 的报告在 2015年的“知识探索和数据挖掘大会”上发布。这个报告来自美国亚利桑那州立大学的保罗 · 沙卡林,他曾经是一名美国陆军军官和西点军校的助理教授。这个报告的主要内容是,如何通过与 ISIS 相关的数据挖掘,模拟出他们的行为逻辑,从而为未来预测他们的下一步动向做出准备。

这个研究收集了与 ISIS 相关的 2200 个战争、恐怖袭击和其他事件的所有相关数据。通过对其中一些数据的分析和建模,研究者已经发现了 ISIS 的一些逻辑的蛛丝马迹。

研究发现,与人们想象的不同,ISIS 并非一群毫无目的的乌合之众,相反 “ ISIS 在复杂性和组织性上都体现出了较高的水平。” 但是这样使得他们的行动更有可能被预测。例如在 ISIS 开始攻打伊拉克北部的城市之前,几乎都会有一次巴格达城内的汽车炸弹袭击。研究者认为,这可能是一种调虎离山计:让伊拉克安全部队关注巴格达,而忽视了北方的防备。

机器学习和大数据挖掘 能击败猖獗的ISIS吗

(黑色区域代表ISIS的直接控制区,红色区域代表ISIS的进攻区域,浅红色区域代表ISIS的支持者的分布区域)

研究还指出了下一步ISIS的两个重点目标:Balad 和 Baiji 。Balad 附近有重要政府空军基地,Baiji 则有一个区域的主要炼油厂。

尽管已经引起了五角大楼的兴趣,但由于 ISIS 兴起的时间不长,因此凭借现有数据判定出 ISIS 的未来行为,可能是很难的。沙卡林说 “ 我们是在做对 ISIS 既有行为的解释,而不是对未来行为的预测。” 但是,通过引入机器学习技术,这个分析工具正在不断的收集和补充更多的 ISIS 相关的信息,对他们行为的解释模型也会变得越来越精确。也许,离真正的预测也就不远了。而一旦能够成功预测出 ISIS 的未来行动范围,毫无疑问能够为人类彻底铲除这个毒瘤尽一份力。

而更有想象力的事情发生在未来 —— 随着人们对战争收集的数据越加完备,处理的速率和效率越来越高,以及人工智能和机器学习技术的发展。未来的战争会怎样打呢?孙子曾经认为用兵打仗要“其疾如风,其徐如林,侵掠如火,不动如山,难知如阴,动如雷震。”,在大数据的高效处理下,人的思维还能够“难知如阴”吗?


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