海盗动态早知道，美国海军研发出预测算法

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The Last Ship

美国海军是名副其实的专利机器——在专利数量上它常规性击败所有其他政府部门，光去年就注册了364项。最近注册的美国专利#US8838515则是：“一种预测海盗袭击风险的算法”。

海军想使用人工智能来预测海盗行为并不令人吃惊，该专利背后的工程师和科学家团队称其为“凸显海盗行为”。海盗正日益猖獗，打劫油水丰富的国际海运航线基本不受管束。目前，海军使用的系统只是简单地分析风力和海浪数据来显示条件最有利于实行袭击的位置。这固然很好，按照项目团队所说，这是因为“海盗们往往用小船作业，特别容易受到风浪的不利影响。”

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但这只是环境因素——所有和当地海盗帮派有关的情报都必须由人工组织。而海军的新软件则结合了从事海盗作业的已知最佳条件加上涉事海盗的所有可用情报，他们给该模型起名为“海盗副本”。

每个副本把海浪气象数据和其他干货相结合：海盗组织的行为数据、巢穴所在地和出勤地点、组织的人数、使用的船舶类型和行驶速度，以及他们是否使用特定模式在公海上诱捕猎物。他们在专利申请中解释道，这种副本是一个三段式模型：海盗从巢穴出动、搜寻猎物、返回巢穴。这些全部用数据来成型，随着时间而变化。

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Captain Phillips

这个模型实际上借鉴了一个类似的预测系统——自然界的掠食者-猎物：

用于海盗问题的该模型基于具有狩猎学习模型的猎物/掠食者博弈。但不像在猎物/掠食者博弈中种群数量基于演化动态而振荡，海上出现海盗的波动情况取决于情报信息以及当前和过往的气象条件。

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但是如果不能用来保家卫国，海军也不会花费这么多时间研发一个海盗袭击的详尽算法。专利中确实提到“熟悉本领域的人会领会这里所描述的方法论也能被应用在其他很多方面”，包括从“水下战事”到“反□□努力”的方方面面。

所以，海盗预测器也许是个抓人眼球的名字，但看来它的用处远不止于此。

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本文译自 Gizmodo，由 王丢兜 编辑发布。