（黑色區(qū)域代表ISIS的直接控制區(qū)，紅色區(qū)域代表ISIS的進攻區(qū)域，淺紅色區(qū)域代表ISIS的支持者的分布區(qū)域）

毫無疑問，伊斯蘭國（ISIS ）目前是這個星球上最令人憎惡的組織之一，自 2014 年他們出現(xiàn)以來，在敘利亞和伊拉克造成了大量的人間慘劇，摧毀了兩河流域的許多珍貴的歷史文物，還是難民流離失所的罪魁禍首。

面對這兇惡的敵人，誓要改變世界的科技界人士自然不能袖手旁觀。機器學習和數(shù)據(jù)挖掘，就是最新的用來擊敗野蠻的 ISIS 武裝的利器。

日前，一個名為“ 挖掘因果關(guān)系：一項針對伊斯蘭國的數(shù)據(jù)驅(qū)動研究 ” 的報告在 2015年的“知識探索和數(shù)據(jù)挖掘大會”上發(fā)布。這個報告來自美國亞利桑那州立大學的保羅 · 沙卡林，他曾經(jīng)是一名美國陸軍軍官和西點軍校的助理教授。這個報告的主要內(nèi)容是，如何通過與 ISIS 相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘，模擬出他們的行為邏輯，從而為未來預(yù)測他們的下一步動向做出準備。

這個研究收集了與 ISIS 相關(guān)的 2200 個戰(zhàn)爭、恐怖襲擊和其他事件的所有相關(guān)數(shù)據(jù)。通過對其中一些數(shù)據(jù)的分析和建模，研究者已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了 ISIS 的一些邏輯的蛛絲馬跡。

研究發(fā)現(xiàn)，與人們想象的不同，ISIS 并非一群毫無目的的烏合之眾，相反 “ ISIS 在復雜性和組織性上都體現(xiàn)出了較高的水平。” 但是這樣使得他們的行動更有可能被預(yù)測。例如在 ISIS 開始攻打伊拉克北部的城市之前，幾乎都會有一次巴格達城內(nèi)的汽車炸彈襲擊。研究者認為，這可能是一種調(diào)虎離山計：讓伊拉克安全部隊關(guān)注巴格達，而忽視了北方的防備。

研究還指出了下一步ISIS的兩個重點目標：Balad 和 Baiji 。Balad 附近有重要政府空軍基地，Baiji 則有一個區(qū)域的主要煉油廠。

盡管已經(jīng)引起了五角大樓的興趣，但由于 ISIS 興起的時間不長，因此憑借現(xiàn)有數(shù)據(jù)判定出 ISIS 的未來行為，可能是很難的。沙卡林說 “ 我們是在做對 ISIS 既有行為的解釋，而不是對未來行為的預(yù)測。” 但是，通過引入機器學習技術(shù)，這個分析工具正在不斷的收集和補充更多的 ISIS 相關(guān)的信息，對他們行為的解釋模型也會變得越來越精確。也許，離真正的預(yù)測也就不遠了。而一旦能夠成功預(yù)測出 ISIS 的未來行動范圍，毫無疑問能夠為人類徹底鏟除這個毒瘤盡一份力。

而更有想象力的事情發(fā)生在未來 —— 隨著人們對戰(zhàn)爭收集的數(shù)據(jù)越加完備，處理的速率和效率越來越高，以及人工智能和機器學習技術(shù)的發(fā)展。未來的戰(zhàn)爭會怎樣打呢？孫子曾經(jīng)認為用兵打仗要“其疾如風，其徐如林，侵掠如火，不動如山，難知如陰，動如雷震。”，在大數(shù)據(jù)的高效處理下，人的思維還能夠“難知如陰”嗎？