人工智能2020年在軍事上的應(yīng)用有哪些

近日，美國C4ISR網(wǎng)站報道，事實證明，人工智能對于戰(zhàn)術(shù)邊緣數(shù)量激增、種類繁多傳感器所獲取數(shù)據(jù)的利用，以及依賴這些數(shù)據(jù)的新興應(yīng)用變得越來越重要。事實是，21世紀的戰(zhàn)場——2020年國防部核心重點任務(wù)之一——不受傳感器短缺問題困擾，包括：士兵可穿戴設(shè)備、車輛、無人機、攝像機、頻譜、信號和無線電傳感器、網(wǎng)絡(luò)傳感器以及構(gòu)成戰(zhàn)場物聯(lián)網(wǎng)的許多其他傳感器。

同時，更多的傳感器意味著更多的數(shù)據(jù)——太多數(shù)據(jù)——這限制了國防部及時將信息轉(zhuǎn)化為可作戰(zhàn)的情報能力。但人工智能有望通過將機器解決，以使最相關(guān)、最及時的數(shù)據(jù)到達需要它的人那里。

多數(shù)數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能應(yīng)用都是通過傳感器技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)的，這些技術(shù)可以通過優(yōu)于簡單運動探測及類似二進制函數(shù)的功能生成大量數(shù)據(jù)。正因為如此，隨著價格低廉的無線遠程傳感器及部署大量傳感器的自主系統(tǒng)的日益普及，未來的戰(zhàn)場將裝備前所未有數(shù)量規(guī)模的傳感器。

預(yù)計2020年制約傳感器數(shù)據(jù)“理解”的多項挑戰(zhàn)將得以解決，進而推動人工智能在關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用：

一是視頻處理與分析及目標和威脅探測。國防部投入大量人力來監(jiān)控源數(shù)據(jù)（無人機視頻數(shù)據(jù)、士兵可穿戴設(shè)備的健康信息數(shù)據(jù)等），用于明確目標，事件，威脅和異常情況。利用傳感器驅(qū)動的數(shù)據(jù)通常需要一定程度的人力，但是在經(jīng)濟可承受性和運營上都是不可行。為此，美國防部正在努力減少此類監(jiān)視的人為部分。例如，美國國防部“行家”計劃已利用Google公司的TensorFlow 人工智能系統(tǒng)來分析美國無人機視頻數(shù)據(jù)，探測標記目標，然后將其傳遞給分析師。

二是網(wǎng)絡(luò)安全操作自動化。網(wǎng)絡(luò)威脅數(shù)量和復(fù)雜性日益增長，這可能會挑戰(zhàn)作戰(zhàn)人員的快速響應(yīng)甚至先發(fā)制人攻擊的能力。為了保持競爭優(yōu)勢，利用人工智能網(wǎng)絡(luò)安全操作自動化至關(guān)重要。

例如，2019年美海軍信息戰(zhàn)系統(tǒng)司令部宣布了一項“人工智能網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)”，使用AI和機器學(xué)習(xí)使網(wǎng)絡(luò)安全操作自主化。編程馬拉松是對與網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的數(shù)據(jù)生成不斷增長的響應(yīng)，而人工智智能和機器學(xué)習(xí)在挖掘數(shù)據(jù)，以進行實時威脅響應(yīng)方面可以發(fā)揮作用。

三是傳感器融合、士兵健康監(jiān)測及增強現(xiàn)實。最近，杰羅姆·布勒上校（美國陸軍外科醫(yī)學(xué)研究所）談到了他對人工智能、機器學(xué)習(xí)、傳感器和視覺設(shè)備如何將戰(zhàn)場上的醫(yī)務(wù)人員引導(dǎo)到他們最能幫助的受傷士兵的愿景。布勒指出，士兵的可穿戴式掃描儀提供的生物特征數(shù)據(jù)，在陷入混亂的戰(zhàn)區(qū)之前幫助醫(yī)務(wù)人員做出更明智的援救決定。

四是電子戰(zhàn)信號處理和信號情報。電子戰(zhàn)攻擊引起了美軍的充分關(guān)注，美軍繼續(xù)增強用于進攻和防御作戰(zhàn)的電子戰(zhàn)軟件和硬件。但是，與其他類型傳感器一樣，電子戰(zhàn)傳感器也會產(chǎn)生許多虛假信號、噪聲。為了能夠“理解”數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為可用于作戰(zhàn)行動的信息，國防部正在尋找利用人工智能技術(shù)來過濾噪聲和分類信號，以減少戰(zhàn)士在信號檢測方面的“認知負擔”。陸軍快速能力和關(guān)鍵技術(shù)辦公室的最新實驗和原型顯示出全面部署希望。

五是設(shè)備預(yù)測性維護。軍用車輛和設(shè)備故障不僅帶來嚴重的成本問題，而且更重要的是，它們威脅著士兵的安全。消除意外的，裝有傳感器的裝備始終是一個挑戰(zhàn)，該設(shè)備科向決策者和士兵提供穩(wěn)定的實時數(shù)據(jù)流，將使作戰(zhàn)人員接近零傷亡。人工智能是一個重要原因。

近年來，我們看到了一些應(yīng)用，例如由美國陸軍發(fā)起的應(yīng)用，使用人工智能改布雷德利坦克車隊的戰(zhàn)備狀態(tài)，以獲取設(shè)備健康狀況的實時快照以指導(dǎo)維護決策。

六是戰(zhàn)場態(tài)勢感知和決策支持。2019年12月，美空軍、海軍和陸軍對先進作戰(zhàn)管理系統(tǒng)進行了首次靶場測試。先進作戰(zhàn)管理系統(tǒng)旨在鏈接各種軍事技術(shù)，以更好地應(yīng)對日益復(fù)雜的對抗威脅。先進作戰(zhàn)管理系統(tǒng)靶場測試將空軍和海軍戰(zhàn)斗機，海軍驅(qū)逐艦和陸軍單位部隊收集的通信和傳感器數(shù)據(jù)連接起來，是新作戰(zhàn)概念的一部分，實現(xiàn)陸、海、空、太空和網(wǎng)絡(luò)空間五個作戰(zhàn)領(lǐng)域的協(xié)同作戰(zhàn)。

這個新概念（稱為聯(lián)合全域命令和控制—JADC2）的關(guān)鍵是實時收集、分析和共享數(shù)據(jù)，以及利用人工智能技術(shù)確保正確的數(shù)據(jù)到達正確的力量，以提供有效的態(tài)勢感知和決策支持。

傳感器數(shù)據(jù)的戰(zhàn)術(shù)用例就在那里。需要的是諸如人工智能之類的新興技術(shù)，以幫助軍事領(lǐng)導(dǎo)人和作戰(zhàn)人員理解這些數(shù)據(jù)。查理·川崎（Charlie Kawasaki）是PacStar首席技術(shù)官。、