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美媒:美陆军加紧人工智能战场测试 利用AI快速

日期:2020-11-09 14:10

  美邦《邦防》月刊网站9月23日公布题为《最新动静:美邦陆军演习愚弄人工智能加快对象对准》的报道称,美邦陆军官员9月23日说,正在近来举办的为期5周的演习中,美陆军正在没有人类干扰的情景下,告成愚弄人工智能(AI)加快对象对准。合联实质摘编如下:

  美陆军方才告竣了代号为“2020统一”方案的新演习。演习旨正在助助美陆军练习奈何正在众域沙场作战,并测验新技巧。官员们对记者说,此次演习从8月11日至9月18日举办,结果于9月21日和23日正在亚利桑那州尤马试验场作了演示。

  美陆军“下一代战车”跨功效团队有劲人罗斯·科夫曼说,第一阶段是“渗入阶段”,美陆军正在此阶段愚弄空间和空中传感器来识别造成“反介入/区域拒止”防御的对象。正在“决裂阶段”,美陆军派出战机,消除敌方的长途正确火力。正在结果一个“愚弄阶段”,美军地面部队熟行动中击败了敌方。

  科夫曼正在与媒体的通话中说:“这遵守了咱们所预期的奈何列入另日打仗的众域作战构想。”

  美陆军另日司令部司令约翰·默里指出,此次演习所操纵的体系大无数仍处于科学和技巧阶段。默里说:“咱们用了六周年华使技巧变得成熟,而即使正在试验室里,技巧成熟原先必要两到三年年华。我以为,从本年到来岁的进步将起到感化。”

  科夫曼说,此中一个科技项目包蕴一个被称为“风暴”的AI体系。他把这项技巧称为“谋略机大脑”,它助助更新弓手用来回击对象的广泛操作画面和指令。

  他说:“咱们如此操纵它:一朝正在沙场上浮现敌方对象,‘风暴’体系就会速速将这些对象与可能对其施加影响(最大损伤成效,本网注)的最佳弓手成家。这种情景发作的速率比任何人操作的速率都速。这绝对是一项令人赞叹的技巧……它将底子变更咱们另日的作战形式。”

  科夫曼说,AI还正在演习中阐述了其他感化。他指出,比方,美陆军将地面呆板人与小型无人机配合操纵,从而对地面举办数字化测绘并传达音讯。美陆军还愚弄AI举办对象识别。跟着演习的举办,陆军对算法举办了篡改,使其更好地满意他们的需求。

  他说,AI“正在过去6周操纵极端平凡。真正给力的是,当咱们浮现了过错劲之处,或者说当咱们浮现了时机,咱们就用待命的谋略机特意技巧,对算法或谋略机次序举办从新编码,就地使其优化”。

  但是,美陆军顾问长詹姆斯·麦康维尔说,合于是否向被浮现的对象射击的最终肯定仍将由人类来作出。他说:“有些计划历程恐怕由AI和传感器来辅助,但人仍旧是主宰成分……说事实,甲士——行动主宰成分的人——仍是计划者。”

  默里指出,美陆军还浮现很难找到可能经受住阴恶戈壁境遇磨练的小型无人机。他说:“有些无人机飞得很好,有些可能率领较大的载荷,但……咱们正在这里出动的每一架小型无人机的显示都没有到达咱们所巴望的程度。中型无人机的显示要好得众。”

  他说,来岁美陆军愿望连接试用呆板人体系,进一步摸索集群技巧和“无人团队”。他指出,正在本年的“2020统一”方案演习中,有两辆无人地面车辆和两架无人遨游器协同步履。

  他说:“来岁咱们将正在此根底上连接推广周围,咱们将思考4辆无人地面车辆和4架无人遨游器。然后咱们将连接推广周围。”

  原料图片:正在“2020统一”方案演习中,美军士兵愚弄谋略机体系监测空中和地面地方音讯。(美邦防御视觉音讯分发供职网站)

  参考动静网9月4日报道香港《南华早报》网站8月29日公布了题为《正在另日的空中缠斗中,它们会成为新的一流遨游员吗?》的报道,美防务承包商赫伦体系公司创筑的人工智能“遨游员”,以5比0的战绩横扫一名美空中邦民卫士队遨游员和有着2000小时F-16战机驾驶经历的美邦空军军器学院卒业生。但军事说明人士说,这一结果并不料味着人工智能可能正在确凿的战役中击败以至庖代人类。合联实质摘编如下:

  本月早些时间,正在美邦举办的“阿尔法空战”竞赛中,一个新手与美邦空军的一流遨游员们正在一场模仿空战中开展了较劲。

  正在闯过三轮预选赛后,这名选手接下来迎战一名宿将,并令人信服地克制了对方。

  但对“告成者”来说,没有人会拍拍它的肩膀呈现赞叹,由于“告成者”是一种人工智能算法。

  据美邦《空军杂志》月刊报道,总部设正在马里兰的美防务承包商赫伦体系公司创筑的人工智能“遨游员”,以5比0的战绩横扫一名美邦空中邦民卫士队遨游员和有着2000小时F-16战机驾驶经历的美空军军器学院卒业生。

  美邦防部高级探索项目局称,“阿尔法空战”竞赛旨正在“浮现研发正在空中缠斗中击败敌方飞机的有用智能自助体系的可行性”。

  据差异渠道的报道称,介入比赛的征求众家承包商,它们的人工智能体系正在F-16战役机模仿器上开展互相比赛。

  只管人类遨游员凋零,但美邦和中邦的军事说明人士说,这一结果并不料味着人工智能可能正在确凿的战役中击败以至庖代人类。

  军事评论员宋忠平说,人工智能技巧仍然正在很众邦度用于虚拟实际场景锻练,但这种技巧仍旧无法应对不成预测的战役场景。

  这名评论员说:“现有人工智能技巧隔断实战运用还很遥远,由于它的响应仅仅是基于大数据技巧和云谋略,通过算法优化来模仿场景。”

  “比方,即使不是F-16战役机,而是F-22或F-35等隐身战役机列入‘阿尔法空战’竞赛,人工智能遨游员还能获胜吗?我不这么以为。”

  宋忠平说,很众试验仍然阐明,人工智能无法作出“旁观、调理、计划、步履”肯定,而这是空中缠斗政策中的首要一步。

  原料图片:美军“阿尔法空战”竞赛中,人工智能与F-16战机遨游员作战视频截图。(美空军官网)

  美前舟师遨游员文森特·艾洛正在给与《福布斯》杂志采访时说,人类“正在与人工智能抗拒时正在一个首要范围显示杰出”。

  该杂志征引他的话说:“(人类遨游员)知晓奈何应对作战时遭遇的那种不确定性。战役不会正在无菌、静止的境遇中发作。它是以3D形式及时发作的,气象、你的敌手和一系列其他成分都正在此中阐述感化。”

  军事评论员周晨鸣对此呈现赞许。他说:“现实的空战是不成预测的,空中缠斗没有任何条例可循……惟有人类具有这种本能。人工智能技巧隔断运用到确凿的沙场上另有很长的途要走,也许要等几十年。”

  但周晨鸣说,人工智能技巧可能正在几微秒内作出肯定,其速率远远抢先人类,这一毕竟恐怕是人工智能取胜的成分之一。

  美空军说,它从2019年最先测试人工智能和虚拟实际技巧的操纵情景,以助助美军遨游员更速练习。

  参考动静网6月27日报道英邦《新科学家》周刊网站6月22日公布了题为《美邦正正在研制数字伪装,如此人工智能将识别不出间谍飞机》的报道,称美军正正在研发的一种新型数字伪装可能使坦克看起来像奶牛或让战机造成云朵——当然,惟有“旁观者”是谋略机时才力如此。

  报道指出,主动识别物体的人工智能体系具有致命弱点。进程略微调理的图像——称为“恶意样本”——就可能以对人类来说极端虚假的形式诱骗它们,让它们纰谬地识别成另一种物体。一个塑料乌龟的“恶意样本”会被人工智能误以为是步枪和眼镜框。

  现正在,位于弗吉尼亚州的美邦舟师探索局准备正在军事载具上操纵数字伪装技巧,以迷惘人工智能体系,好比把坦克误认成汽车,或者底子识别不出来,使它们正在雷达屏幕上“隐身”。

  报道称,美邦舟师没有揭穿这一项方针更众细节,但已将第一阶段的合同交给了3家公司。该阶段将重心眷注外面后台和技巧的成熟。

  原料图片:英邦BAES公司研发的红外伪装体系可让装甲车“造成”轿车。(图片根源于收集)

  第二阶段将扩展到用来伪装飞机和汽车的“诱骗东西”,好比贴纸或用来喷涂的模板。美邦舟师正在项目描摹中写到:“一支(美军)部队恐怕愿望迷惘敌方的调查体系,让后者将本田思域轿车误以为是坦克或者反之。”

  报道以为,这项任务将带头美邦舟师的图像识别方案,以想法避免己方体系也遭到同样的捉弄。

  麻省理工学院的阿尼什·阿塔尔耶说,大无数任务都涉及“白盒”要领,攻击者齐全了然正正在受到攻击的体系,是以他们知晓奈何调理图像,但即使这一体系是个不了然的“黑盒”时,它仍口角常柔弱的。

  报道称,对一个未知体系创建恶希图像的要领是:先对一个已知体系创建恶希图像,并愿望它们(正在面临未知体系时)仍能成效。

  参考动静网5月6日报道美邦《戎行时报》网站5月3日发外题为《邦防部高级探索项目局愿望人工智能可能使士兵更矫健、更愉速、更有战役力》的著作,向美邦军方提出了2个题目:呆板比人类更了然本人吗?即使是的话,那么这些呆板能用它们的常识进步美军战役力吗?

  著作称,行动五角大楼最喜爱妙思天开的部分,美邦防部高级探索项目局(DARPA)于4月29日倡始一个项目,打算用人工智能(AI)为每一名流兵成家最佳的干扰计划。这个项目名为“教人工智能愚弄被纰漏的数据错漏”(TAILOR)。

  完全来说,DARPA正正在搜罗相合奈何用人工智能告终“职员绩效最优化”的提案。合头一点是,DARPA正正在寻找通用计划的代替计划,由于基于群体均匀情景的通用倡导正在满意一面需求时恐怕并过错症。

  睹地咨询书写到:“这种通用计划时常(纰谬地)把一面分歧描摹为统计‘杂音’‘残差’或‘纰谬’。相应的干扰步调(如饮食、锤炼摄生、脑刺激)正在最差情景下恐怕危机每一一面。”

  DARPA特意提到,美军特种作战司令部“近隔断作战杀伤力特遣队”看待这项优化任务很感有趣,他们愿望通过为一面和团队量身订制干扰步调以使其具备上风。这种尤其“智能”的干扰将恐怕擢升士兵的身体本质和心境情况,使甲士能正在更矫健和乐观的形态下进入沙场。

  为了做到这一点,DARPA条件创议者拿出“第三波人工智能要领”,浮现情境推理和转移练习本事。这意味着一项治理计划可能合适持续转化的情景和境遇,可能用合联常识举办空洞说明。DARPA还愿望各团队远离守旧的人工智能,这种人工智能倚赖大周围数据库举办锻练,历程不透后,难以合适新情境。

  著作指出,探索新要领必要洪量的技巧任务,但最终结果相对纯洁知道:正在取得特定一面或团队的数据、对象后,这款东西必要评估一面或团队可能从指定干扰(如饮食、锤炼或脑刺激)中获益众少。第二阶段从历程上看与第一阶段大同小异,但会纳入其他团队的数据库,而且获得合联范围政府专家的评估。