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機器學習和大數據挖掘 能擊敗猖獗的ISIS嗎

責任編輯:editor007

2015-09-29 20:19:39

摘自:PingWest品玩

毫無疑問,伊斯蘭國(ISIS )目前是這個星球上最令人憎惡的組織之一,自 2014 年他們出現以來,在敘利亞和伊拉克造成了大量的人間慘劇,摧毀了兩河流域的許多珍貴的歷史文物,還是難民流離失所的罪魁禍首。

毫無疑問,伊斯蘭國(ISIS )目前是這個星球上最令人憎惡的組織之一,自 2014 年他們出現以來,在敘利亞和伊拉克造成了大量的人間慘劇,摧毀了兩河流域的許多珍貴的歷史文物,還是難民流離失所的罪魁禍首。

面對這兇惡的敵人,誓要改變世界的科技界人士自然不能袖手旁觀。機器學習和數據挖掘,就是最新的用來擊敗野蠻的 ISIS 武裝的利器。

日前,一個名為“ 挖掘因果關系:一項針對伊斯蘭國的數據驅動研究 ” 的報告在 2015年的“知識探索和數據挖掘大會”上發布。這個報告來自美國亞利桑那州立大學的保羅 · 沙卡林,他曾經是一名美國陸軍軍官和西點軍校的助理教授。這個報告的主要內容是,如何通過與 ISIS 相關的數據挖掘,模擬出他們的行為邏輯,從而為未來預測他們的下一步動向做出準備。

這個研究收集了與 ISIS 相關的 2200 個戰爭、恐怖襲擊和其他事件的所有相關數據。通過對其中一些數據的分析和建模,研究者已經發現了 ISIS 的一些邏輯的蛛絲馬跡。

研究發現,與人們想象的不同,ISIS 并非一群毫無目的的烏合之眾,相反 “ ISIS 在復雜性和組織性上都體現出了較高的水平。” 但是這樣使得他們的行動更有可能被預測。例如在 ISIS 開始攻打伊拉克北部的城市之前,幾乎都會有一次巴格達城內的汽車炸彈襲擊。研究者認為,這可能是一種調虎離山計:讓伊拉克安全部隊關注巴格達,而忽視了北方的防備。

機器學習和大數據挖掘 能擊敗猖獗的ISIS嗎

(黑色區域代表ISIS的直接控制區,紅色區域代表ISIS的進攻區域,淺紅色區域代表ISIS的支持者的分布區域)

研究還指出了下一步ISIS的兩個重點目標:Balad 和 Baiji 。Balad 附近有重要政府空軍基地,Baiji 則有一個區域的主要煉油廠。

盡管已經引起了五角大樓的興趣,但由于 ISIS 興起的時間不長,因此憑借現有數據判定出 ISIS 的未來行為,可能是很難的。沙卡林說 “ 我們是在做對 ISIS 既有行為的解釋,而不是對未來行為的預測。” 但是,通過引入機器學習技術,這個分析工具正在不斷的收集和補充更多的 ISIS 相關的信息,對他們行為的解釋模型也會變得越來越精確。也許,離真正的預測也就不遠了。而一旦能夠成功預測出 ISIS 的未來行動范圍,毫無疑問能夠為人類徹底鏟除這個毒瘤盡一份力。

而更有想象力的事情發生在未來 —— 隨著人們對戰爭收集的數據越加完備,處理的速率和效率越來越高,以及人工智能和機器學習技術的發展。未來的戰爭會怎樣打呢?孫子曾經認為用兵打仗要“其疾如風,其徐如林,侵掠如火,不動如山,難知如陰,動如雷震。”,在大數據的高效處理下,人的思維還能夠“難知如陰”嗎?

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