3分彩登录中心硅谷巨头:五角大楼全知全能系统的创造者

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  2008年春的某一天,John Montgomery上校走进内华达州克里奇空军的另一个多多地面控制站,像往常一样,通过无人机观察伊拉克地区的地面具体情况。当天的任务是对居于巴格达东北部、人口密集的萨德尔城进行公开巡逻。Montgomery的中队几周以来经常在观察该地区的具体情况。

  Montgomery刚坐下,他的传感器操作员就转头和也许:“我感觉今天不太对劲儿,我我觉得我还不知到底问题图片报告 出在哪里,但只是感觉不对。”Montgomery删改回会 同样的感觉,也许:“整个城市呈现出的氛围和往常很不一样。我的中队在这里观察了很长时间,对萨德尔城的每一条街道都太熟悉,了解亲戚亲戚朋友每天生活的节奏,连当地妇女从她们的阳台走到洗衣房的线都太熟悉,当天亲戚亲戚朋友儿都明显感觉到了一点不对劲儿。”

  操作无人机飞行15分钟后,传感器操作员指着屏幕上的一名男子说:“一点穿着西装正在打电话的家伙看上去好像很正常,但我的直觉我不知道他可能性有问题图片报告 。”尽管无人机是在1.40万 英尺上的高空飞行,但Montgomery相信他的直觉,他丰沛 的经验和经过训练的眼睛,不想你不想 随随便便就指出目标,于是他决定放弃另一个多多多 计划中的整体巡逻,只是把该名男子作为重点观察目标。

  无人机“捕食者”可能性飞行了逾另一个多多小时,该名男子并没办法 进入任何建筑物,他似乎漫无目的地走着,有时走进繁忙的公后边,但他经常把手机贴到 耳边。

  最终,一点男子走进了一条安静的小巷,1公里带货架的丰田皮卡和另外三名男子出現,亲戚亲戚朋友四另一方一块儿从卡车的车架中取出另一个多多迫击炮,向付近的美国开火了两次,以前找到另一个多多废弃的地方倾倒枪筒,以前那三名男子上了丰田皮卡车扬长离去,而西装老婆则继续走,似乎什么也没居于过。

  一支情报小组接到命令跟住那辆丰田车,另一支队伍则穿过街区拿回迫击炮。无人机“捕食者”继续追踪那名穿着西装的男子,他在2个街区外的一所房子里消失了。Montgomery说他在那里和制造商见了面。

  亲戚亲戚朋友早就知道,五角大楼的无人机产生的数据远远超过其人员所能观察到的数据。可能性删改回会 庞大的间谍工具,类似于像案例中描述的一点可疑男子就真难被发现,只是当前自动化图像分析被广泛视为是此类问题图片报告 的防止方案。不想 肯定的是,即使另一个多多简单的计算机视觉系统只是想 可疑人员,为操作员节省宝贵的时间和资源。只是 ,另一个多多自动器是无法判断他算不算 有问题图片报告 。这是某种 建立在丰沛 的经验和直觉基础上,通过微妙的线索进行的攸关的判断。那计算机真的无法做到一点点吗?

  自那次任务过去十一年后,五角大楼进行了大规模的研究,另一个多多多 我我觉得可能性性的幻想,现在可能性快要实现。2017年初,在投入数百万美元用于实验室模拟实验后,五角大楼的另一个多多实验工作组得出结论:当前的分析算法“可能性接近人脑工作水平”。作为否认,启动了广为人知的“Project Maven”,计划将当前的算法技术应用到实战中去。

  “Project Maven”的第另一个多多实验也被称作基于算法的多功能作战队伍(Algorithmic Ware Cross-Functional Team),该系统能识别目标和发现无人机中的可疑活动,什么数据将传给10个负责执行叙利亚、伊拉克和一点非洲地区任务的情报部门。据一位透露,目前也可能性扩展到别的地区。

  通过该软件系统,分析师不想 确定 目标对象,汇集每个现有的所算不算 人机镜头剪辑视频,显示与目标对象相同的车辆或另一方。还有只是一点的功能,包括进行分类。项目承包商之一,计算机视觉创企Clarii,提供了不想 在视频和图像中分析另一方“年龄、性别和文化外观”的软件。

  在第二次研究“冲刺”中,“Project Maven”将重点转向广域运动图像,即WAMI,它能以高分辨率的水平监测最少一整个城市大小的区域。到2018年底,该计划为Gorgon Stare植入了另一个多多“基于AI的”分析算法,Gorgon Stare是已知最强大的WAMI。

  “基于AI的”的Gorgon Stare你不想 难以想象,保守估计,该摄像系统可一块儿记录数千人与车辆,一旦实现自动化,每个目标都能被聚焦观察。目前空军方面告知该系统究竟能实现什么功能,但在2017年10月向皇家空军发表时,该计划的负责人表示,该软件的早期原型不想 即时识别汽车、卡车、人员和船只,未来还能完成更简化的任务,也许有一天它真的能传达出“感觉不太对劲”的信息。

  该计划由美国国家实验室和美国情报界的17个组织组成。“Project Maven”将实现人工智能新时代的大门,将众收眼底。

  该技术早期应用的主要问题图片报告 是,即使最先进的系统也会故障,只是真难删改信任机器结果。但一点错误正在减少,很大程度上得益于机器学习的最新进展。在自动化的间谍式领域,什么学习训练量都十分庞大。麻省理工学院林肯实验室开发了另一个多多所含1200万个注释图像的训练数据库,用于WAMI分析系统的数据训练,经过训练后,误报率几乎降为零。另一个人会说,即使是另一个多多拥有广泛“训练”的系统,也永远无法超越人类,可能性即使是另一个多多经验浅薄的分析师在将1公里消防车误认为是装甲战车后,都不想 及时改正,而计算机则会一遍又一遍地犯同样的错误。

  目前,“主动学习”的机制得以防止一点问题图片报告 。“Project Maven”中,系统一旦错误识别对象或活动,分析师不想 点击“AI训练”按钮,算法将记住难能可贵再犯同样的错误。同样的,当计算正确时,分析师会肯定它。通过一点最好的最好的方法,计算机不想 随着时间的推移建立对有效和无效的理解,系统运行时间越长,工作效果就越好。

  最终,一点软件甚至不想 动态学习新的技巧。类似于,使用“Project Maven”软件的分析师不想 系统识别它们从未受过训练的全新智能形式。在另一个多多示例中,分析师该软件通过消防车和救护车的出現来识别这是另一个多多“紧急具体情况”的迹象。

  当前,即使是什么怀疑论者们也真难否认什么进步让亲戚亲戚朋友儿感到非常不安,可能性现在是计算机而删改回会 人类看着亲戚亲戚朋友儿说:“一点城市一点不对劲儿。“

  前空军无人驾驶飞行员Montgomery上校经常认为在此类行动中,人类的参与是十分必要的,但现在他可能性不没办法 肯定了。也许看到YouTube视频,另一个多多能主动学习的机器人在进行打杯子的游戏,起初,机器人是幼儿水平;但在第70次尝试时,球击中了杯子的边缘,它就像一位聪明的训练分析师一样很久现在开始学习修正,每次尝试都变得更好,最终在第200次尝试时,全中。

  开发出不想 取代人工的智能技术,硅谷企业功不可没,亲戚亲戚朋友从国防和情报领域捞出了少许技术人才。由劳伦斯利弗莫尔国家实验室开发的另一个多多自动化分析应用应用程序Persistics于2014年关闭,可能性其大每种团队都跳槽去了谷歌、YouTube和Facebook以及此类公司。

  硅谷在商业领域的成就大每种都归功于它在情报领域的研究。通过YouTube精美有效的视频推荐侧边栏,不想 预测搜索Huey直升机视频的用户,可能性也会对有关核潜艇或Apocalypse Now的剪辑视频感兴趣。它使用了某种 称为聚类分析的预测技术,一块儿一点技术只是想 类似于地用于预测漫无目地的人可能性正在准备发动某种 。

  五角大楼希望将什么思想和技术纳入进来,尽管另一个人持不同意见,硅谷的领导层最终表示亲戚亲戚朋友很久商务商务合作。在2018年3月,五角大楼聘请谷歌参与“Project Maven”项目,当时议论纷纷,作为否认,谷歌表示该技术仅用于“非性”活动。但即便没办法 ,逾2000名Alphabet员工否认了一份,要求公司收回商务商务合作,带土字旁的男孩名字此后不久商务商务合作便很久现在开始了。

  当时,只是人都对这次与公司的商务商务合作感到,但我我觉得类似于的商务商务合作早就删改回会 第一次了。早在2013年,谷歌就与空军研究实验室否认了一份未向外披露的商务商务合作研发协议,专注于空中等数据防止技术的研发。作为商务商务合作的结果,空军工程师开发了另一个多多网页,由长办公室发布,被称作“性”的广域中自动“生活模式”分析原型。

  无论从什么宽度来看,这都删改回会 所谓的“非性”技术。生活模式分析不想 删改研究另一方日常活动,这是空袭前不可或缺的一步。

  在“Project Maven”的争议以前,最少目前谷歌领导层似乎我我觉得暂缓了以前的计划,退出了五角大楼云计算项目。但只是一点迹象都表明谷歌在国防领域的参与比亲戚亲戚朋友儿想象的要广泛得多。在2019年的预算请求中,特别行动司令部还指出,不想 4200万美元购买少许云计算服务,包括TensorFlow,用于“大数据分析”项目。而空军发言人对AFRL-Google CRADA算不算 谷歌参与空军项目的唯一案例,并没办法 给出明确回答,只说“将继续与行业和学术界商务商务合作,寻求新兴的技术。”

  尽管谷歌放缓了步伐,但一点公司并没办法 。亚马逊的首席执行官贝佐斯和微软的Brad Smith都表示会继续参与JEDI竞标,包括DOD技术和一点一点的活动。

  展望硅谷为亲戚亲戚朋友儿带来的未来:不想 在智能手机上订购书籍,只是 只需轻轻一按,就不想 访问数千小时的直升机和潜艇视频,在某个地方,人工智能计算机可能性判断你很久观看此类内容。科技界与国防、情报界的关系日益密切。另一个多多多 的未来你不想 感到心头一紧。你想,当你看到另一个多多头条,写的是“此应用不想 识别你远足中遇到的小动物”可能性“使用谷歌人工智能找到你的艺术之魂”,但另一方面,所有的只是不想 被用于让更加自动化,更具洞察力,变得不可思议甚至接近“全知具体情况”。