Cómo la IA podría haber descifrado el código Enigma y ayudado a terminar la Segunda Guerra Mundial en solo 13 minutos

El autor científico Simon Singh está de pie junto a una máquina Enigma, hablando sobre las 15.354.393.600 variantes de contraseña que permite la caja de cifrado alemana con su espagueti de cableado, rotores pseudoaleatorios y tablero reconfigurable. Está hablando del trabajo de alto secreto en Bletchley Park para descifrar el código: el trabajo preliminar realizado por matemáticos polacos; la bomba de Alan Turing; años de esfuerzos frustrados esperando un gran avance.

Cómo la IA podría haber descifrado el código Enigma y ayudado a terminar la Segunda Guerra Mundial en solo 13 minutos

Detrás de él, una pantalla muestra que una inteligencia artificial lo ha descifrado en 13 minutos.

El truco está siendo realizado por una empresa de análisis de datos. Está mostrando su conjunto de herramientas de aprendizaje automático con una demostración en vivo, compitiendo con lo mejor en encriptación de la década de 1930. patrón de enigma ha recreado una bomba de descifrado de códigos para la máquina Enigma utilizando Python, configurada para probar todas las combinaciones posibles de una máquina de tipo naval de cuatro rotores. Uso de la computación en la nube, proporcionada por océano digitalel sistema puede aprovechar 2000 servidores virtuales para ejecutar 41 millones de combinaciones por segundo.

Sin embargo, esta fuerza bruta es solo la mitad del enfoque. La salida de la bomba; las posibles combinaciones de letras se introducen en una red neuronal de IA entrenada en un conjunto de datos de cuentos de hadas de los hermanos Grimm. Estos le permiten identificar palabras que considera alemanas, por lo que puede filtrar automáticamente las posibles combinaciones hasta encontrar algo comprensible. En lugar de restringir la entrada, reduce la gran cantidad de salidas a una sola línea sensible.

En este caso, esa combinación es: “Deutsch ist eine schöne Sprache [German is a beautiful language]”.

“Lo importante es que no ha hecho un diccionario con esas palabras”

“Lo importante es que no ha compilado un diccionario con esas palabras”, explica Mike Gibbons, cofundador de Enigma Pattern. “Lo que ha hecho es aprender que las palabras alemanas suelen ser, por ejemplo, así de largas, o suelen tener dos o tres sílabas, o que cuando aparece una ‘S’ suele ir seguida de una ‘T’. Por lo tanto, construye ese tipo de reglas, en lugar de tratar de hacer coincidir las palabras”.

La técnica en exhibición está diseñada para dar un marco de referencia al tipo de escala que Enigma Pattern puede ofrecer a compañías que van desde firmas financieras hasta compañías médicas. Envíenos sus datos, toda la configuración se jacta, y le daremos información. Si bien es probable que no muchas personas usen redes neuronales para descifrar el cifrado de la era de la Segunda Guerra Mundial, la demostración hace mucho para mostrar cómo una combinación de inteligencia artificial y pura potencia informática ha creado un paradigma completamente diferente en torno al secreto de los datos.

“Esta es una pelea injusta”, admite Gibbons. “Los muchachos que armaron originalmente la máquina Enigma sabían qué capacidades había para descifrar un código, por eso idearon ese diseño. Si está diseñando un código hoy, sabe que hay personas como nosotros con las capacidades que tenemos, y probablemente gobiernos con aún más capacidad. Así que diseñas sobre la base de eso”.

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(Arriba: Simon Singh con una máquina Enigma original)

Si bien hizo un trabajo rápido con una frase alemana encriptada, el esfuerzo de Enigma Pattern tiene serias limitaciones. El conjunto de entrenamiento Grimm, por ejemplo, podría haberlo ayudado a discernir el ritmo y la estructura de las palabras alemanas, pero ese mismo sistema sería bastante inútil con las palabras en inglés o cualquier otro idioma. También existe el problema más general que las técnicas de aprendizaje automático deben enfrentar: el problema de la caja negra.

Este es el problema de no saber por qué los algoritmos avanzados están haciendo lo que están haciendo. Puede ver la entrada y puede ver los resultados, pero el proceso de aprendizaje automático es opaco. Es un gran problema si se considera que las herramientas utilizadas para descifrar una máquina Enigma precomputadora podrían ser utilizadas por las principales infraestructuras sociales, desde la atención médica hasta el sistema legal.

“En última instancia, le estás diciendo a una máquina: es demasiado complejo para mí, tú lo cuidas”.

“La razón por la que entregamos este análisis a una máquina es porque está más allá de la capacidad humana normal”, dice Gibbons. “En última instancia, le estás diciendo a una máquina: es demasiado complejo para mí, tú lo cuidas. Entonces te da algunos resultados. Entonces le dices: Ahora explícame, en términos que pueda entender, cómo llegaste a eso. Estás haciendo una gran pregunta.

“Pero aquí se necesitan requisitos de auditoría”, reconoce. “La IA se está utilizando para evaluar las solicitudes de libertad condicional en los EE. UU., por ejemplo, y un mecanismo fundamental en el sistema legal es el derecho a apelar. Claramente, bajo esas circunstancias, debe manejarse de una manera que pueda explicarse. Así que tiene que haber un motor de explicación que regrese en la otra dirección”.

De vuelta en la habitación, la caja Enigma real parece comprensible en comparación. Después de la demostración, le pregunté a Simon Singh si hay algo fundamentalmente diferente en tener una máquina mecánica y eléctrica, en comparación con los algoritmos intangibles de la IA de Enigma Pattern.

“Llevamos esto a las escuelas, y puedes mostrárselo a los niños, y ellos entienden todos los aspectos”, me dice. “Si te mostrara los diagramas, entenderías cómo funciona el cableado y podrías escuchar el ruido metálico. Con el cifrado digital también puede hacerlo. No hay nada torpe, nada mecánico, pero puedo decir: aquí está su mensaje en ASCII, aquí están sus algoritmos que lo encriptarán.

Hace una pausa. “Pero hay algo bueno en tener algo que es mecánico y eléctrico; algo que puedas ver físicamente frente a ti”, agrega, haciendo girar un rotor.