大數據時代, 美軍利用AI“挖”作戰數據

來源︰中國軍網綜合作者︰王璐菲責任編輯︰岳修宇
2018-06-26 00:09

“軍事ISR(情報、監視和偵察)數據就像鐵礦,我們擁有很多礦山,必須挖掘出礦石並對其進行加工提煉”。對此,美軍“算法戰跨部門小組” 挖掘作戰數據的做法值得借鑒。

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大數據時代, 美軍利用AI“挖”情報

■王璐菲

“算法戰跨部門小組”是美國國防部的首次新技術與人類工作結合,目的在于尋求整合軍隊的大數據和機器學習。

美國防部“專家計劃”人工智能項目啟動剛滿一年,所開發的算法已部署至美國及其海外多個基地,幫助操作員將原始監視數據轉變為可幫助指揮官做出關鍵作戰決策的情報。近日,“算法戰跨部門小組”負責人加里•弗洛伊德中校接受媒體采訪,闡釋了“專家計劃”如何利用人工智能(AI)技術挖掘作戰數據。

美軍提出“專家計劃”提高數據處理能力

“專家計劃”最初由美國國防部時任戰略能力辦公室主任威廉•羅珀提出。2017年4月26日,美國防部時任副部長羅伯特•沃克簽發“算法戰跨部門小組”(即“專家計劃”)成立備忘錄,批準啟動該計劃。備忘錄指出,成立“算法戰跨部門小組”的目的在于加速五角大樓對人工智能與機器學習技術的集成,將國防部內的海量可用數據快速轉變為可用于指導美軍行動的情報。

“算法戰跨部門小組”最早開發用于目標探測、識別與預警的計算機視覺算法,提高對無人機所收集全動態視頻的處理、利用與分發能力,減輕這方面的人力負擔。2017年12月,“專家計劃”首先在美軍非洲司令部試用。

弗洛伊德中校在采訪中表示,“軍事ISR(情報、監視與偵察)數據就像鐵礦,我們擁有很多礦山,必須挖掘出礦石並對其進行加工提煉”。美國在中東和非洲若干秘密基地部署有“掃描鷹”無人機或MQ-9“死神”無人機,“專家計劃”部署在海外戰區的情報人員負責從這些前方無人機傳回的大量ISR(情報、監視與偵察)數據中“掘金”。他們用復雜的算法,從無人機拍攝到的視頻圖像中,自主識別感興趣的物體。

AI如何協助“挖掘”作戰數據

“專家計劃”利用人工智能協助挖掘作戰數據的做法分兩部分,一是采用“三步走”策略處理原始數據︰

第一步,對數據進行編目和標注,使其可用于訓練算法;

第二步,在谷歌等承包商的幫助下,操作員利用已標注數據為特定任務和地區量身定制一套算法;

第三步,將該算法交付部隊,並探索如何最好地對其加以利用。與現有分析工具相比,這些算法本身的規模和難度“相對輕量級”,且可以快速部署,僅需一天左右的時間進行設置。

二是注重算法的反復訓練。“專家計劃”團隊早期獲得的一個教訓是,在部署後對算法進行“重新訓練”非常重要。因為新算法不會在部署後立即“完美地”發揮作用,為此,“專家計劃”團隊在用戶界面上設置了一個“訓練人工智能(AI)”按鈕,如果一種新算法把人識別為棕櫚樹,那麼操作員僅需點擊按鈕,即可進行調整。“專家計劃”算法首次在美國非洲司令部部署期間,團隊在5天內對該新算法進行了6次重新訓練,最終獲得了“令人印象深刻的性能水平”。

對此,弗洛伊德表示,訓練算法和訓練空軍人員有相似之處︰空軍人員上崗前需要有一個熟悉情況、了解任務的過程,算法部署也是如此。算法投入使用時,首先會利用來自一個地區的數據進行訓練,然後會部署至另一新地區;在此過程中,算法一開始可能會犯低級錯誤,但項目團隊會開發相關工具幫助它們快速糾正這些錯誤。

弗洛伊德強調,面對海嘯般涌現的大量數據,美軍收集和處理數據的能力日益不足,僅依靠增加人手已無法彌補相關能力缺口,“專家計劃”的目標不是取代人類,而是增強和協助部署在海外戰區的情報分析師。

MQ-9“死神”無人機

首批算法部署到位

據悉,“專家計劃”開發出的首批四套算法如今已在美軍的非洲司令部、中央司令部的5 ~ 6個基地實現部署,後續還會在更多基地部署。另外,“專家計劃”也在美國弗吉尼亞州蘭利空軍基地第1分布式地面站(美空軍ISR數據收集、分析和分發體系五個區域協調中心之一)部署了初始能力,很快將在加利福尼亞州比爾空軍基地的第2分布式地面站部署。

美軍希望,借助這些算法能夠提升駐扎在海外的美軍情報分析師的工作效率,畢竟在巨量的數據面前,傳統的數據處理方法已無力應對,“專家計劃”將人工智能(AI)技術引入,開發新的算法幫助提升美軍情報分析師的工作效率,減輕這方面的人力負擔,有力地支持美軍在海外的反恐行動等。不僅如此,美軍還計劃後續將開發更先進的計算機視覺技術,並廣泛應用于其他國防情報任務領域,對此,值得我們繼續關注。

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