机器说：离开他们自己的设备，计算机可以计算出来。

使用新的机器学习技术，来自能源部橡树岭国家实验室的一个研究小组正在教电子设备如何为自己说话。

电子邮件、短信、图像共享和社交媒体发布都是在大多数时间可靠的网络上进行的。当某些连接由于物理或网络攻击而丢失或中断时，电子设备立即失去联系，它们没有能力找到另一种通信方式。

电子学和他们的设计一样聪明。通过适当的训练和智能，设备可以被编程，以寻找可用的介质，如声学、光学或无线电频率，并找出如何发送和接收消息自己，而不事先被告知。

例如，在紧急情况下使用双向无线电设备或对讲机的多个响应团队仅限于有限数量的可用频率。同样的设备可以通过机器学习和智能来编程和训练，以寻求使人们保持联系的替代手段，这在生死情景中是至关重要的。

Ornl的Adam Anderson领导了一个专门从事计算、网络和网络安全的团队，他说：“这些设备，预先配备了语言和通信能力，可以开始在任何物理媒介上共享任何种类的数据。”“他们最初会经历一次试验和错误的信息截获，发展他们自己的模式，直到他们达到最有效和最准确的消息传输模式。”

由此产生的语言或机器语言对人类来说是不可识别的，这一现象可能引起争议，甚至担心机器是否会开始独立通信。但是，根据ORNL研究人员的说法，允许计算机互相交谈，而不是告诉计算机如何进行交流，是什么使他们有能力优化他们保持联系的能力。

“换言之，我们是训练和编程设备，以找出最好的沟通方式，而不是过于规范，”乔林说。

ORNL研究人员必须克服的关键问题之一是使设备在没有任何反向信道辅助的情况下会聚在一致的语音上。乔林说：“我们觉得这是‘欺骗’，如果这些设备从外部或不切实际的来源中学到任何东西，他们就需要把所有的东西都集中在自己的身上。”

为了演示机器语音，乔林和他的团队连接了两台笔记本电脑，将扬声器和麦克风彼此面对。研究人员用包括音素的语言对装置进行编程，音素是人类语言的最小单位，包括辅音、元音和音节。音素取代了通常用来进行通信的数字位计算机。

乔林在发送计算机上输入数字1到5，并告诉它“把它们”传给接收计算机。接收计算机在屏幕上输出“赢，也，三，福尔，五”字样。当他们戏谑时，两台机器调整和校正他们的语音，直到接收计算机正确地产生数字。

“对我们来说，发言者发出的语言是扭曲的，就像脉冲静态，但是计算机理解他们的讲话，因为它变得更加完善通过培训，”乔林说。“最终，这里展示的技术可以用于设备之间的高速数字通信。”

其他物理介质可以用来演示计算机语音传输，例如通过光纤或无线电波的光。

随着项目的进展，ORNL团队计划使用这些软件无线电、机器学习和深度神经网络技术来取代计算机中的经典数字调制解调器。这种设备通信的方法旨在提高与智能电网技术相关的网络对恶意攻击的鲁棒性。

这项工作是由ORNL的实验室指导研究和开发计划资助的。与乔林一起，团队包括Michael Vann、Steven Young、Thomas Karnowski和Travis Smith。

ONL由美国能源部办公室的UT -巴特尔管理，该办公室是美国物理科学基础研究的最大支持者。美国能源部的科学办公室正致力于解决我们这个时代最紧迫的挑战。欲了解更多信息，请点击这里。