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萨卡利亚

美国亚利桑那州立大学的Paulo Shakarian教授毕业于西点军校,曾担任该校计算机科学副教授,曾战斗在伊拉克一线,拥有丰富的智能反恐经验,将人工智能技术用在了反恐战斗中。

 

11月13日,ISIS在法国巴黎市中心制造多起枪击爆炸事件。Paulo Shakarian教授战斗在伊拉克前线时用所学计算机科学知识进行情报分析,构思用人工智能对恐怖袭击进行建模,发现ISIS的行为并非随机而是有规律可循,正研究找到方法阻止极端宣传的散播。

 

萨卡利亚教授: 2003 年作为美国陆军第一装甲师的战术情报官参加伊拉克战争, 2004 年以 501 军事情报营排长部署于美军在德国的基地, 2006 年作为陆军上尉随第一步兵师重返伊拉克担任军事情报顾问并获得铜星勋章, 2007 年加入国防高级研究院(该院发明了互联网和 GPS 等关键技术)担任研究员。 2008 年就读马里兰大学的计算机科学博士项目, 2011 年毕业后在西点军校任教三年, 2014 年转到亚利桑那州立大学。

2012 年他的一篇关于恐怖组织内部结构和斩首行动成效的论文引起美国高层的注意,联邦国会众议院常设情报委员会邀请他前往国会介绍他的研究成果。他还开发软件用于侦测阿富汗的自制炸弹( SCARE )和通过社交媒体分析芝加哥黑帮的组织结构( GANG SNAKE )。

 

 

参加伊拉克战争时发现士兵们会把侦测数据输入电脑

 

问:巴黎恐怖袭击后的几天,中国媒体把您 8 月份在学术会议上做报告的论文,即《挖掘因果关系:对 ISIS 的数据驱动研究》,中国公众也非常关注伊斯兰国在中东地区的崛起。而您的研究是将反恐怖主义和大数据或者人工智能联系起来。这是否和您的个人经历有关呢?

萨卡利亚教授:高中毕业后我就读在纽约西点的美国陆军学院,计算机科学学士毕业。之后以美国陆军现役军官的身份前往伊拉克参加“伊拉克自由行动” (即伊拉克战争)并在那里从事了两年的平叛作战。在结束第二次在伊拉克的部署后,我回到美国申请博士研究生项目,并在马里兰大学拿到了计算机科学的博士学 位,研究如何将人工智能技术应用于解决国际安全问题。博士毕业后,我在西点教了三年书并以陆军少校的军衔退役,从去年开始在亚利桑那州立大学担任计算机科 学的助理教授。

 

问:之前很少有人将反恐怖主义和大数据或者人工智能联系起来,您是如何开始在这几个截然不同的领域展开交叉学科研究的?

萨卡利亚教授:怎么说呢,这些研究最初来源于 2003 年我第一次前往伊拉克的作战经历。这场战争与之前任何一场战争不同的地方在于计算机的广泛应用。士兵们巡逻回来会把发现的情况和侦测的数据输入电脑并形成数据库。

我学的是计算机科学,就会想“我们能用这些数据干什么”,“怎样才能更好的应用这些数据”,“这些数据里面是否有一些不为人知的宝藏可以用来帮助我们更好的对抗恐怖主义的威胁”。

我在战场上的大部分时间都在思考这些问题,所以开始读研究生时,就逐渐把这些想法和开发的软件应用到研究中去,看这些想法哪些能真正对我们的作战起作用。

最近我写的书中认为伊斯兰国是一种全新的敌人,他们其实是一个从事恐怖袭击的小型国家。一方面他们会采用传统的军事行动和周边国家对抗,另一方面又像恐怖组织一样四处进行恐怖袭击,两种策略同时进行,严重挑战了我们过去应对恐怖组织的传统思维。

过去我们的方法是试图发现恐怖组织的行为模式,并根据行为模式找到事件之间的关联。可有时候我们找到的并不是关联性事件,而可能仅仅是偶然性事件。我们通常依靠专家根据他们多年经验评估我们掌握的数据,并以此来排除偶然性事件。

现在我们有着海量的数据,就可以用大数据的方式更好的了解伊斯兰国,并在大数据的基础上突破过去的关联性局限,在事件与事件之间建立起更有说服力的因果关系,这正是我近期研究致力的方向。

 

 

恐怖组织即便看了研究报告也很难改变行为模式

 

问:您研究采用的数据大部分来源于战争研究院这所华盛顿智库的报告,您的研究也是公开的,甚至您的研究就用一台普通的商用计算机来实现。如果伊斯兰国知道您正在做的研究,然后改变了他们的行为模式怎么办?为什么您要将这些研究公之于众呢?这背后有些什么考虑?

萨卡利亚教授:你有这样的疑问也很合情理,这也是一个值得我们去探究的有趣问题。首先,研究公开对美国国防部来说非常重要。因为基础研究能为实用研究提供肥沃的土壤,所以不管是我们的研究还是我们研究所依赖的数据都应该是可以公开获取的学术资源。

那么伊斯兰国是否会因为我们的研究结果去修正他们的行为模式呢?理论上他们是可以的,但是我们需要考虑几个情况。首先,伊斯兰国的运作受到很多限 制,他们并不会变魔法,所以他们在现有条件下是很难改变他们的行为模式。尤其是这篇论文刚刚发布,他们恐怕还来不及根据文里的研究结果进行大幅度的变动。

其次,这篇论文起到的是抛砖引玉的作用,我们的目的是希望国防部把我们的算法用在一些更庞大更完整的数据库上,从而可以更好的发掘出伊斯兰国的运作模式,而这些数据库通常是保密的。

还有一点我想说的是,之前在其他相关的论文中我也运用了类似的博弈论和对抗理论,在那些论文的模型和算法中,即使对方处于最强大的状态中,他们的行为模式也会受到限制且很难发生改变。

所以我想伊斯兰国的行为模式也不会因为获知了我论文中的信息就能发生巨大的变化,因为现实条件对他们还是不利的。

 

 

2 千多个军事行动组成数据库   用以分析伊斯兰国军事策略

 

问:这项研究的数据库由 2200 多个有记载的军事行动所组成,您是如何从这么庞大且看似随意的数据中选择有用的数据来分析伊斯兰国的军事策略呢?

萨卡利亚教授:在这个研究中,我们收集了六个月内 2200 多次军事行动,既有伊斯兰国的行动也有叙利亚政府军和美欧盟军的行动,我们试图发现这六个月中军事行动密集出现的时间段,以及双方各采取了哪些类型的军事行动,从中我们试图找出导致伊斯兰国在某个时段密集采取军事行动的原因,以及这些军事行动之间的关系。

因为有如此庞大的数据,所以就产生了数量繁多的变量组合,我们通常会找到多个潜在的原因。这时我们就要区别哪些是偶然性事件,哪些是原因。然后我们会进一步比较这些潜在的原因,而其中那些能对特定结果出现的可能性产生持续性增加效应的原因就是真正的原因。

在研究中,我们分析了伊斯兰国的步兵作战、汽车炸弹袭击、自制爆炸装置、自杀式袭击和大规模斩首和逮捕等作战方式,伊斯兰国在伊拉克和叙利亚两个战场采取的作战方式之间的关联,以及伊斯兰国如何应对叙利亚政府军、伊拉克政府军和美国为首的盟军的空袭。

 

问:在研究中您还采用了 APT 逻辑,规则学习和因果论证等方式,这对于普通读者来说似乎比较难以理解,您能用平实的语言大致解释一下您的算法吗?

萨卡利亚教授:这些道理都很容易。 APT 规则学习策略用来发现相关性,而 EBT 规则学习的算法则是我在读研究生的时候开发出来的,这项研究的方法论是基于新泽西斯蒂文斯理工学院的一些研究人员的科研成果,而这主要是用于前面我们说的潜在原因比较。

我们的研究就是把这些技术整合在一起,找到伊斯兰国的军事策略之间的相关性,然后比较这些潜在的原因,然后基于我们之前提出的假说,找到最有可能引起特定结果的那个原因。

 

 

现有数据库主要关注恐怖分子渗透、路边炸弹等

 

问:那其他因素呢?您是否把环境、天气和政治局势等值得考虑的变量放在您的研究模型中?如果有的话,您是如何处理这些因素的?

萨卡利亚教授:我们的研究基于我们所采用的这个数据库,我们所观测的变量在数量上来说非常庞大,在类别上来说非常广泛,但是我们并没有观测政治或 者其他外部环境的变量的影响。但这些变量在未来的研究中是可以放进现有的研究范式中的。当然没有理由认为这些变量不能放进我们现有的这个框架之中,但我们 现在还未涉及而已。

我们现有的数据库主要关注的现象是比如哪里发生了恐怖分子渗透,哪里发生了路边炸弹,哪里遭遇了恐怖袭击等等。

 

 

伊斯兰国武装分子采取两种作战方式

 

问:您刚才提到伊斯兰国是一种新型的敌人,那么他们和之前同样危险的基地组织之间的差别是什么?

萨卡利亚教授:我认为伊斯兰国和基地组织最关键的区别在于他们有更明确的军事目标和实际的势力范围。

正如我前面所说,伊斯兰国的武装分子正在运作着一个国家,并像国家一样采用传统的军事作战方式。与此同时,他们又像基地组织等其他恐怖组织一样采用恐怖袭击和敌后叛乱等非正规军事作战方式。

相比之下,基地组织则只采用恐袭和叛乱等方式与我们对抗,没有打算组建国家或者搭建一个作战平台去运用诸如步兵和炮兵战术等传统军事作战方式。这 也是为什么我认为我们研究伊斯兰国采用的不同类型军事行动之间因果关系的规则是异常重要的,因为像基地组织这样的恐怖组织我们没办法用大数据从他们的恐怖 袭击战术中分析出他们的意图。

因为伊斯兰国同时采用两种作战方式,所以我们有时可以发现他们如何用恐怖袭击的方式来增强自己传统军事行动的成效。比如我们通过研究发现,当伊斯 兰国在伊拉克境内某处发动传统军事行动的时候,他们倾向于在伊拉克境内其他地方,特别是在巴格达,采用汽车炸弹的方式发动恐怖袭击并以此困住伊拉克政府军 和警察部队,这样他们就可以避免巴格达派出增援部队支援被他们袭击的前线阵地。

 

问:那么他们是充分利用了两种策略的互补性?

萨卡利亚教授:正是如此。他们就是利用恐怖袭击的方式来削弱和干扰中东各国传统军事力量,从而实现自身的军事作战目标。

 

 

研究发现的伊斯兰国军事作战“规则”已应用到实践中

 

问:您的这项研究中所发现的那些伊斯兰国的军事作战“规则”是否有被美国和其他西方国家用来对付伊斯兰国呢?

萨卡利亚教授:现在中东那边的情况是盟军,包括伊拉克国防军,都注意到伊斯兰国发动的恐怖袭击的方式有所变化,更多的使用路边炸弹或者自杀式袭击等耗费弹药更少、更不依赖大量一手情报的袭击方式,且更少使用像汽车炸弹这样需要侦察、准备和策划的较复杂的恐怖袭击方式。

我们发现的“规则有”:如果这一周伊斯兰国自伊拉克采取步兵作战,下一周他们就将在叙利亚进行汽车炸弹袭击;如果这一周伊斯兰国在提克利克发动攻 势且执行大规模斩首,那么接下来他们将在伊拉克和叙利亚进行大量的自制爆炸袭击;叙利亚政府军的空袭将导致伊斯兰国在接下来一周大规模逮捕民众;如果盟军 在伊斯兰国进攻安巴尔省的时候对摩苏尔发动空袭,那么下一周伊斯兰国将会在伊拉克发动自制爆炸袭击;如果盟军在伊斯兰国进攻叙利亚的时候对摩苏尔发动空 袭,那么下一周伊斯兰国将会在叙利亚发动自制爆炸袭击;伊斯兰国在发动大规模步兵作战之前会在巴格达部署自杀性汽车炸弹袭击以阻扰伊拉克政府军和警察部队 增援;伊斯兰国在发动步兵作战之前会进行炮兵作战,其目的更类似传统军事作战,而非骚扰式作战;盟军空袭和伊斯兰国部署自制爆炸袭击的关系暗示伊斯兰国更 多的采用分散式、叛乱式的战术对抗空袭。

 

问:这些规则在战场上是否取得了预期的效果?

萨卡利亚教授:我们的研究是否有影响到美军的军事策略,我认为最关键的一点是我们必须意识到美军现在首要的作战方式是针对伊斯兰国的军事行动进行 大规模空袭,因此美军需要和地面的盟军进行协调性作战,比如让伊拉克国防军进行扫雷作战等等。但因为伊斯兰国采用两种作战方式和盟军对抗,所以我们有必要 和我们的盟友进行合作,让我们的盟军出现在伊斯兰国可能采取恐怖袭击的地点及时阻止此类事情的发生。

 

问:意思是说您的研究已经被用于盟军的军事战略了吗?

萨卡利亚教授:这些研究成果都是现成的。我一直和国防部的人保持联系,商讨关于作战模式转型的问题。我们的目标是开发通用型的技术,并将其广泛应用在国防部的系统中。

 

问:您说到伊斯兰国的恐怖袭击和他们的军事行动是有因果关系的。现在伊斯兰国的恐怖袭击已经超出中东地区,并开始在欧洲进行了数起大规模恐怖袭击。而与此同时伊斯兰国的传统军事行动也遭到盟军的遏制和挫败,丧失了 10% 的势力范围,在伊拉克和叙利亚节节败退。那么我们是否可以假设伊斯兰国的传统军事作战上的失败和他们在欧洲的恐怖袭击数量的增加有因果关系呢?

萨卡利亚教授:我们现在这项研究极大的依赖历史数据。我们的研究建立在参战双方 2014 年军事行动的数据之上,而在 2014 年伊斯兰国正处于自身实力的巅峰,他们有能力重复性的进行类似的军事行动,不管是步兵作战、炮兵作战还是恐怖袭击,因此我们可以通过分析那六个月的军事行动发现其中的关系和规律。

但伊斯兰国现在在其他国家发动的恐怖袭击,虽然数量上在增长,可在统计学上来说只是孤立的事件,他们发生的频率并没有高到我们可以从中找出规律和 模式的程度。而伊斯兰国失去控制区域这件事情本身也是新现象,发生频率也没有高到我们可以得出类似“他们在极短时间内丧失多少土地就会引发一系列恐怖袭 击”这样的结论。

 

问:那是否可以理解成大数据研究还是有其不足之处?

萨卡利亚教授:我们的研究仅仅是大量针对伊斯兰国研究的一部分,也有其他的研究关注那些数据上的异常现象。

 

问:您这项研究所用到的算法和模型是否也能用在有关伊斯兰国和恐怖主义的其他领域呢?

萨卡利亚教授:我相信可以。我们的研究分析的是他们行为模式上的因果关系,因此可以让我们更好的理解他们采取某种行动背后的原因,并根据他们过去的行动来推断出他们接下来可能会采取哪些行动。而这样的因果关系分析有非常广阔的应用前景,未来的潜力非常大。

 

 

正在研究极端思想如何在社交网络上变得病毒化

 

问:现在伊斯兰国依旧是我们当前的一个重大威胁,那么您这项研究还在继续进行吗?是否加入新的数据,包括那些机密数据,以此更新您的研究成果吗?

萨卡利亚教授:我们的确有和国防部官员进行密切的互动,讨论这个研究的下一步方向。我们还和亚利桑那州立大学的其他研究者们一道来分析极端分子如 何利用社交媒体进行极端思想的传播和招募新的极端分子的课题,这个项目被称为“密涅瓦计划”,国防部为该计划提供了三年的研究资金。这个计划通过对全球人 口的深入了解,密涅瓦计划将会产生更多有效的战略和政策。密涅瓦学者将有机会为上至参谋长联席会议主席等国防政策的决策者、下至美军第一线的地面指挥官提 供与战争高度相关的、有价值的分析和洞见。

 

问:据说你们这项研究旨在发现伊斯兰国在社交网络上进行招募的运行机制并以此对他们的招募进行阻扰,那您能更进一步和我们谈谈这个项目的细节吗?

萨卡利亚教授:这是一个非常庞大的研究项目。这个项目并不仅仅针对伊斯兰国,其关注点在于发掘极端思想是如何在社交网络上变得病毒化。

我和小组成员将会通过多种方式检测不同类型的消息是如何跨越熟人圈子而开始病毒化传播的。但我们主要关注的是传播方式,以及信息内容所属的类别。 同时我们还关注文化对消息传播机制的影响,所以人类学等社会科学的研究者也会加入我们的团队,帮助我们更好的理解大数据,然后我们才能更好的理解极端组织 在互联网上招募的机制。

我们如今不再为领土而战,我们为人们的思想观念而战。

 

 

研究显示伊斯兰国线下招募多为被边缘化的大学新生

 

问:但您刚才说的这部分内容,我觉得有一个潜在的道德风险。这项技术可以用来对付伊斯兰国,但也可能被政府用来侵犯第一修正案的权利。特别是斯诺登揭秘之后,似乎在国家安全和个人自由之间总是存在着一股张力。您是否认为这项技术会不会比它要对付的敌人更危险呢?

萨卡利亚教授:我不这么认为。这项技术将会公之于众,发表在公开的学术媒体上。其次,我们只是试图分析这些带有病毒潜力的消息能够广泛传播的原因,所以我们并没有研究如何采用先发制人的手段去阻止他们的传播。

我们发现伊斯兰国的线下招募对象通常是孤独、被边缘化的大学新生,这些人一般都犯过一些小错或使用过毒品,或出身于与极端思想有联系的家庭,加入极端组织让他们找到归属感。

 

问:那您是否认为这项技术本质上是中性的?

萨卡利亚教授:现在有很多研究团队都在研究社交网络和病毒式传播,而且这些技术都有着广泛的应用前景,所以我觉得不能用“道德”和“不道德”的方 式来对技术进行简单的划分,尤其是这些社交网络的应用本身是开放的。我们的研究并不会试图盗取社交网络用户的个人信息,仅仅是分析病毒消息的传播机制而 已。

该研究将会在逻辑编程框架内嵌入社会心理学模型,对社交网络的行为、特定个体的特征和个体之间的关系进行搜集和分析。

研究团队将会检视社交网络上特定人群的互动模式、他们的关键符号、他们中间的关键用户和他们的意识形态取向。还将通过在线调查媒体研究、以及和地方专家会议等方式挖掘网上的极端倾向和极端主义者的个性特点。

 

问:在您的另一篇关于这项研究的报道里面,您的同事提到你们团队还有东南亚的区域研究专家,这位专家也是来自亚利桑那州立大学吗?你们这项研究涉及很多跨学科的领域吗?

萨卡利亚教授:对,这位东南亚研究的人类学家也是亚利桑那州立大学的研究者。他的研究将会侧重于分析特定族群和文化对使用者社交网络上行为所产生 的影响。他现在正在一些相关国家进行田野调查,他的研究将会帮助我们提高我们算法的效率,让我们了解到文化背景对于一个消息大范围传播所产生的影响。

密涅瓦计划所提供的资金将会用于亚利桑那州立大学的宗教与冲突研究中心,这个研究团队包括该校计算机科学、社会学、政治学、历史学、宗教学、人类学、社会心理学的研究者。

 

问:你们这项研究涉及六个国家,即印度尼西亚、马来西亚、尼日利亚、英国、伊拉克和叙利亚。为什么是这六个国家?为什么没有研究美国呢?

萨卡利亚教授:我们刻意回避美国是因为这是一个国防部注资的项目,我们不想给民众一个错误的印象认为国防部在通过研究的方式监控美国公民的网络行 为。而我们所以选择的国家则组成了一个比较有代表性的样本,代表了全球的不同区域,这里面有欧洲国家,也有中东国家,亚洲国家和非洲国家。

 

问:为什么也不包括阿富汗和巴基斯坦这样的穆斯林国家呢?我觉得对于研究极端组织的社交网络行为来说,这些国家也很重要才是,是什么原因让你选择了现在的这几个国家呢?

萨卡利亚教授:其实我们还有很多感兴趣的国家但最后没有列入研究计划。比如乌克兰,那里现在也是热点区域;比如哥伦比亚和墨西哥等国,那里也有很 多极端组织和武装冲突,非常值得去研究。但我们这是一个社科领域的研究,我们的预算很有限,所以我们没有能力同时研究这么多国家。

 

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文|游天龙 编辑|张伟娜  时间:2015-12-28 分享到:
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