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犯人は出来るだけ警察に捕まらないように犯罪を行います警察は頑張って善良な市民と犯人を識別します
今後，警察は機械学習を導入するでしょう．時代の流れです．機械学習で善良な市民と犯人を見分けるシステムを作ります．いわゆる識別器です
犯人側（知能犯）も機械学習を導入するでしょう．警察の持っている識別器を利用してより完全犯罪に近くなるような犯行プランを練ります．
このように，警察と犯人双方が機械学習を使って切磋琢磨？する仕組みは機械学習の分野ではGAN（Generative Adversarial Network / 敵対的生成ネットワーク)と言うフレームワークになっています．このフレームワークは，例えば，実際のアイドルの顔写真を学習して，本物と見分けがつかないようなバーチャルのアイドルをどんどん自動生成するやつなどで利用されていて大成功しています．
このGANが警察側，知能犯側に導入されると，一体何が起こるのでしょうか？今後が楽しみです．
立法システムにもフィードバックすれば、最終的に最大多数の最大合法が実現するとは思う
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目玉の数さえ十分あれば、どんなバグも深刻ではない -- Eric Raymond
次はGAN (スコア:2)
犯人は出来るだけ警察に捕まらないように犯罪を行います
警察は頑張って善良な市民と犯人を識別します
今後，警察は機械学習を導入するでしょう．時代の流れです．
機械学習で善良な市民と犯人を見分けるシステムを作ります．いわゆる識別器です
犯人側（知能犯）も機械学習を導入するでしょう．警察の持っている識別器を利用して
より完全犯罪に近くなるような犯行プランを練ります．
このように，警察と犯人双方が機械学習を使って切磋琢磨？する仕組みは
機械学習の分野ではGAN（Generative Adversarial Network / 敵対的生成ネットワーク)と言うフレームワークになっています．このフレームワークは，例えば，実際のアイドルの顔写真を学習して，本物と見分けがつかないようなバーチャルのアイドルをどんどん自動生成するやつなどで利用されていて大成功しています．
このGANが警察側，知能犯側に導入されると，一体何が起こるのでしょうか？今後が楽しみです．
Re:次はGAN (スコア:0)
立法システムにもフィードバックすれば、最終的に最大多数の最大合法が実現するとは思う