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美军为何成为人工智能“最强王者”？

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智能化作战毫无疑问将是未来战争的主要形态 。也将是各国重新进行实力角逐的领域 。美军一直注重人工智能领域的技术研发 。从国家战略层面加紧布局 。加之卓越的技术研发机构为人工智能发展奠定了坚实基础 。使得美国取得了大批令世界瞩目的成果 。就目前形势而言 。美国仍然处于领头羊的位置 。具有明晰的发展战略、具体的战术模式和强有力的技术支撑 。
顶层设计战略牵引 。前瞻研究核心领域
美军很早便启动了跨学科人工智能项目 。综合了计算机科学、数学、概率论、统计和认知科学等领域内的最新成果 。美国军方以美国政府及国防部2019年2月发布的《美国人工智能倡议》和《美国国防部人工智能战略报告》为依据 。相继制定人工智能技术研发规划、重点项目设想、技术标准规范 。着力构建研发生产、作战运用和人才培养体系 。为人工智能技术研发指引方向、明确要求 。美军还统筹运用联合人工智能中心、美国国防部高级研究计划局、美国国防部实验室及其他专注于人工智能研发的单位 。细化职责分工 。以期尽快推动人工智能研发项目落地见效 。其在人工智能方面的研究主要涉及自然语言理解、外部世界感知、学习认知能力以及终身学习机器领域 。
2018年美国国防部人工智能战略摘要
理解多国语言文字 。像翻译家一样阅读理解 。美军在20世纪70年代初启动了语音识别研究项目 。支持多个研究机构采用不同的方法进行语音识别研究 。进入80年代 。开始采用统计学的方法研究语音识别技术 。开发的软件能够识别整句连续的语音 。2000年之后 。开始研制通过对话进行人机交互的系统 。该系统还能从与不同人的对话中学习经验 。2005年 。美军启动“全球自动化语言情报利用”项目 。研发对标准阿拉伯语和汉语的印刷品、网页、新闻及电视广播进行实时翻译的技术 。目标是使得95%的文本文档翻译和90%的语音文件翻译均能达到95%的正确率 。2012年启动的“文本深度发掘和过滤”项目 。更加明确地提出要利用深度学习技术发掘大量文本中隐含的、有实际价值的信息 。同时还要具备将处理后的信息进行进一步整合的能力 。2014年启动“大机制”项目 。将知识片段综合成更完整的模型 。并提出实现特定目标的干预措施 。
增强外部感知能力 。像人类一样感觉世界 。环境感知主要涉及各类传感器信息的识别和应用 。随着研究的深入 。特别是研制无人系统对信息输入的苛刻要求 。美军的项目从对静态信息的识别逐渐向动态信息的感应和识别方向发展 。1976年开始的“图像理解”项目 。最初的目标是用5年的时间开发出能够自动或半自动分析军事照片和相关图片的技术 。1979年 。项目又增加了图形绘制技术 。到了1981年 。预计5年内完成的项目并没有终止 。持续到2001年 。为解决环境感知问题 。启动了“PerceptOR”项目 。该项目的目的是开发新型无人车用感知系统 。能够保证无人车在越野环境中执行任务 。并且能在各种战场环境和天气条件下使用 。2005年该项目完成阶段性研究 。转移到“未来作战系统地面无人车集成产品”项目进行系统开发与测试 。2010年3月 。美军启动“心灵之眼”项目 。为机器建立智能视觉 。实现对视频信息进行推理 。
深度学习的提出 。为人工智能的发展带来了澎湃动力
【美军为何成为人工智能“最强王者”？】提高学习认知能力 。像成人一样分析判断 。美军在20世纪80年代采用自动推理 。显著改善沙漠风暴和沙漠盾牌行动中的相关问题 。之前需要四天才能完成的部署 。现在仅需要数小时就能完成 。“国防高级研究计划局”创建了认知计算系统 。提高了不同层次军事决策的效率 。并实现更小型、移动性更高且不易受到影响的指挥中心 。2006年开始的“综合学习”项目 。目标是将专业领域知识和常识综合建立一个推理系统 。该系统能像人一样学习并可用于多种复杂任务 。2010年 。美军开始资助深度学习项目 。目标是构建一个通用的机器学习引擎 。深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务 。如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等 。2016年10月 。“可解释的人工智能”项目公告明确指出 。新的机器学习系统将能解释自身逻辑原理、描述自身优缺点 。并解释未来的行为表现 。2017年3月 。美军从学术和工业界中挑选出了13家研究机构进行资助 。目前 。华盛顿大学的研究团队已经取得了一系列研究成果 。

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