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人工智能“投身”情報界

日期:2025-01-16   人氣:  來源:互聯網
簡介:人工智能“投身”情報界 情報工作遠比我們想象的要繁瑣和復雜。這不,美國情報部門都開始用人工智能算法來替代人工了。 據悉,美國國防部目前正加緊研發可輔助情報人員搜集情報信息的人工智能技術,并計劃借助人工智能算法分析整理極端恐怖組織的情報數據……

人工智能“投身”情報界

情報工作遠比我們想象的要繁瑣和復雜。這不,美國情報部門都開始用人工智能算法來替代人工了。

據悉,美國國防部目前正加緊研發可輔助情報人員搜集情報信息的人工智能技術,并計劃借助人工智能算法分析整理極端恐怖組織的情報數據。無獨有偶,美國中央情報局也在開發用來獲取社交媒體數據的人工智能。美國安全中心發布的《人工智能與國家安全》報告中,詳細闡述了人工智能技術對情報搜集與情報分析的重要價值。

人工智能投身情報界,可充分融合衛星、互聯網、無人機等技術手段,加快情報提取與分析速度,實現全天候、多層次、實時廣泛的情報搜集,甚至有望成為情報界的大咖。

測試空中慧眼

情報界迫切需要人工智能

這些年,得益于信息化技術手段的提升和網絡融合趨勢的加快,KUKA機器人示教器維修,看不見摸不著的數據呈現出井噴態勢。尤其是無人機和衛星影像等新興技術的發展,正源源不斷地傳送著大量圖像和視頻信息。這可害苦了情報分析人員。相比于以往郵件、手寫文檔、電話錄音等情報收集方式,當今的社交網絡上每分每秒都誕生著海量數據,如何從中快速有效提取出關鍵信息,成為情報部門研究的重點。

情報界迫切需要人工智能特工的原因,主要是如今獲取的情報數據日益復雜,超出了人類分析員執行情報分析任務的能力。美國中央情報局此前公開透露,www.twshmhelmet.com,將依托硅谷開發商開展137個人工智能情報處理項目。這些項目的涉獵范圍也相當廣泛,大到通過對比數據變化來預測未來重大事件發生的可能性,小到讓計算機自動標記出能引起情報分析員注意的人或物。隨著人工智能項目的快速發展,人們已經具備從社交媒體收集數據的能力,那些看似不經意發出的朋友圈,或許早就被人工智能給盯上了。

與此同時,美國情報高級研究計劃局也積極試水人工智能,庫卡機器人驅動器維修,通過開展一系列研究項目尋求人工智能在情報領域的突破。前不久,美國情報高級研究計劃局就專門舉辦了深度學習挑戰賽,招募能自動解析衛星影像的人工智能特工。

眾所周知,軍用衛星就如同太空狗仔隊一般,每天圍繞地球瘋狂拍下海量圖像。情報分析員處理圖像能力確實有限,而諸如導彈發射井等軍事設施的情報搜集工作,交給人工智能再合適不過。據悉,現有的人工智能技術,已經實現了75%工作量的自動化。

事實上,美國中央情報局早在2015年就創建了數字創新局。他們開發的用于預測社會動蕩事件的人工智能系統,能在事件發生前提供預警,并已應用在美國各州針對警察的暴力事件中。2017年底,美軍就在中東地區開展了人工智能情報分析試驗。加載有特殊算法的計算機被用來輔助分析無人機采集的視頻信息,從中自動識別出人、汽車以及各類建筑物。經過不斷學習和算法更新,人工智能在復雜環境下自動識別率已經超過80%。下一步,美軍還將在更多的無人機平臺上測試這一空中慧眼。

搭起算法之橋

在海量數據中靠算法泅渡

數據無處不在,關鍵看你用不用心。此前,有好事者通過飛行軌跡記錄軟件找出了100架來自美國國土安全部和美國聯邦調查局的飛機。通過這些飛行數據構建模型,然后借助人工智能算法與其他飛機飛行記錄不斷進行數據分析,他們還找出了許多被雪藏的專用飛機乃至軍機。

如此看來,人類行為本身就是數據,而人工智能只是對數據加以利用的算法模型。由于有太多的數據需要篩選,情報機構把希望寄托在人工智能上,試圖借助人工智能來快速處理億萬比特的數據。可以說,人工智能在可用資源和緊迫需求之間搭起了一座算法之橋,借助算法在海量數據中泅渡,使情報分析自動化程度大幅度提升。人們再也不用耗費大量時間找尋坦克在哪里,而是可以花更多的時間考慮坦克為什么在那里、下一步坦克要做什么。

人工智能投身情報工作,其原理并不復雜。借助語音識別、文本識別、人臉識別等技術,人們就可以把大量非結構化數據整合標注,把已采集的數據處理成計算機較易理解的有用信息。據悉,美國空軍正在研究利用機器視覺識別系統監控視頻中的內容。這還只是較為初級的數據信息篩選,理想情況下,人工智能并不是機械地對特定關鍵詞或畫面做出警報,而是能對所有的文本、圖像和視頻信息有一個整體、動態化的理解過程。

當然,這只是人工智能用于情報工作的冰山一角。研究人員借助人工智能技術,實現對離散數據的關聯集成,不僅提升了情報的自動化處理水平,還可以自主學習得出基于用戶識別的開源情報數據。美國軍方目前正花費數十億美元建立地理空間情報系統,這些涉及到人文地理的網頁、電子郵件、即時消息和社交媒體等數據,恰好可以通過人工智能和機器學習實現收集處理自動化。人工智能情報分析員的優勢就在于算法可以適應不斷變化的環境和場景,還可以代替人工操作員實施目標識別等任務。

挺進無形戰場

日益成為軍事較量的最前沿

人工智能與情報的有機融合,恰恰說明了科技進步正推動情報獲取、整理和分析過程的技術變革與創新。正是人類面臨情報威脅領域的巨大數據黑洞,不斷推動著人工智能、機器學習等技術在國防科技領域的發展。如今,人工智能早已成為軍事較量的最前沿,像人類一樣思考的人工智能大咖,只不過是眾多應用中的佼佼者。

早在2015年12月,伴隨著第三次抵消戰略的提出,美國國防部就圍繞智能化和自主化提出了5大關鍵技術,進一步推動了人工智能領域軍事應用的快速發展。美國于2016年專門發布《為人工智能的未來做好準備》和《國家人工智能研究與發展戰略規劃》兩份報告,事實上已經將人工智能置于維持其全球軍事大國地位的科技戰略核心。在美國情報高級研究計劃局參與下的《人工智能與國家安全》報告中,更明確提出了對人工智能在情報分析領域發展的迫切需求。如今,美軍已經計劃使用人工智能算法來分析整理極端組織的大量情報數據,美國國防部算法戰跨職能小組的第一份算法武器,也是用于無人機目標探測、分類和預警的人工智能算法。人工智能如今早已跑向情報這一無形戰場。

人工智能用于情報分析,也并非會使人類徹底下崗。美國情報高級研究計劃局開展的衛星影像分析比賽中,就出現了多角度拍攝物體影像上下顛倒、云朵移動影響成像效果、衛星影像分辨率參差不齊等諸多問題,進一步增加了人工智能深度學習的工作難度。更何況地球衛星圖像并非完美無瑕,即便是人工智能識別精確度達到90%以上,依舊無法自主完成全部工作。

此外,人工智能最大的克星,當屬來自人類的欺騙或誘導輸入。我們只需要通過簡單的數據輸入就可以欺騙人工智能系統。哪怕只是像素被放錯位置,一張坦克的照片就可能被誤判為汽車,但人眼就很容易辨別出個中差異。為此,人們正在為人工智能尋找預防和應對欺騙的方法。看來,爾虞我詐的軍事博弈,早已從傳統戰場轉移到了數字領域。(陸天歌張璦敏)

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