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美國國防部聯合人工智能中心將如何選擇下一個項目?
2019-11-01


[C4ISRNET網站20191030日報道]  當美國的消防員們正設法撲滅加利福尼亞州燃起的熊熊大火,美國國防部部長們正在對人工智能進行測試,希望這種技術可以縮短鑒定火災所要耗費的時間。



美國國防部聯合人工智能中心正在實行這樣的試點項目。該機構正在研究一種算法,這種算法可評估機載傳感器視頻算法,識別森林野火并在地圖上標示出具體地點以供急救人員使用。



1030日,數據聯盟舉行了GovDATAx會議,聯合人工智能中心負責戰略與溝通的官員格里克·艾倫在會上表示:“美國國防部長期以來都在收集傳感器數據,這樣使用數據實在是令人激動不已。不過,為了那些使用上述信息的人員能夠理解并掌控傳感器數據,這種方式還大多仰仗著人類分析師所組成的團體,而這些人都已經在超負荷工作了。”



由于美國國防部可以測試新算法的領域實在是太多了,因此,聯合人工智能中心需對其項目(例如:機載傳感器視頻算法)進行精挑細選。而對于美國國防部要加快其人工智能能力部署進程的機構來說,這無疑是一個挑戰。



格里克•艾倫確定了聯合人工智能中心在擇定項目時需要考慮的三項準則。



1.任務影響。格里克•艾倫表示:“如果我們成功完成任務了,誰關心呢?倘若我們按照計劃去實施,又會有怎樣的實際效果?”



2.數據集的實用性。聯合人工智能中心的工作人員要考慮相關的數據集是否能夠用來訓練算法。大體上就是想知道這些數據集是否真的可以“研發出我們想要的那種算法”。



3.短期影響。格里克•艾倫表示,聯合人工智能中心的工作人員要知道是否在商業界有成熟的技術可以使用,他們可以使用這種技術來實現短期影響。對于聯合人工智能中心而言,這些決策最終取決于速度。



格里克•艾倫表示:“美國國防部的其他部門對其將要歷時51015年的項目都極為滿意,并且,這些部門對人工智能領域中更為基礎的研究都很感興趣。不過,因為商業界中已經證實是成功的案例可以為我們提供一種能夠更快地進行部署的方法,所以,在我負責的機構中,我們這些人是真的在尋找這些案例。”(國家工業信息安全發展研究中心 朱航琪)



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