（Sam Greydanus）は、エニグマと同じようにメッセージをエンコードおよびデコードできるニューラルネットワークを作成しました。知らない人のために、エニグママシンは、第二次世界大戦中にドイツ人がメッセージを暗号化および復号化するために最も有名に使用しました。ニューラルネットワークに、暗号化テキストと呼ばれる暗号化されたテキストと、テキストの暗号化に使用された3文字のキーを与えます。ネットワークは、元のテキスト（プレーンテキスト）が約96〜97％の精度で予測します。
彼が使用したニューラルネットワークの種類は、長年にわたって開発されたさまざまな種類のニューラルネットワークの多くをカバーする記事で説明したリカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種であるLSTM（Long Short Term Memory）ネットワークでした。 RNNはチューリング完全であるため、任意の関数を近似できます。 （サム）はこれに皮肉を感じました。つまり、アランチューリングは、チューリング完全性の概念を考え出し、第二次世界大戦で使用されたエニグマを破るのに大きな役割を果たしました。
（サム）どうやって？
このアプリケーションのRNNおよびLSTMの重要な点の1つは、シーケンスの形式のデータ（この場合はアルファベット文字のシーケンス）から学習するのが得意であることです。テキストのドキュメント全体についてトレーニングを受けると、単語、句読点、および文構造について学習します。エニグマの場合、（Sam）は、ランダムに生成されたプレーンテキスト、ランダムに生成されたキー、および暗号-エニグマPython APIを使用して生成された結果の暗号テキストでLSTMをトレーニングしました。そのトレーニングから、LSTMネットワークはエニグマの配電盤、車輪、ケーブルの概算を学びました。単一のケーブル構成とホイールに組み込まれた配線のみを使用して暗号化されたデータでトレーニングされていますが、異なるキーを処理できるため、異なる位置に回転したホイールを処理できることに注意してください。 （Sam）のGitHubページでニューラルネットワークの完全なコードを見つけることができます。この記事のバナーからわかるように、96〜97％の精度で、予測、つまりデコードを行う際に非常にうまく機能しました。
第二次世界大戦の終わりに、ほとんどのエニグママシンは破壊されましたが、私たち（ブライアンベンチョフ）は幸運にも、ビンテージコンピューターフェスティバルイーストに参加している間に損傷を受け、修復されたマシンを見ることができました。しかし、もちろん、誰がそれを作ることに抵抗することができます。この例は、3Dプリントされたパーツを使ったものです。そして、あなたが見るべきものはもっとたくさんあります。