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新聞提示

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(jù)悉，美國國防部目前正加緊研發(fā)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(shù)據(jù)。無獨有偶，美國中央情報局也在開發(fā)用來獲取社交媒體數(shù)據(jù)的人工智能。美國安全中心發(fā)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(wèi)星、互聯(lián)網(wǎng)、無人機等技術手段，加快情報提取與分析速度，實現(xiàn)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“人工智能間諜”

這些年，得益于信息化技術手段的提升和網(wǎng)絡融合趨勢的加快，看不見摸不著的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出“井噴”態(tài)勢。尤其是無人機和衛(wèi)星影像等新興技術的發(fā)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(wǎng)絡上每分每秒都誕生著“海量”數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)日益復雜，超出了人類分析員執(zhí)行情報分析任務的能力。美國中央情報局此前公開透露，將依托硅谷開發(fā)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(shù)據(jù)變化來預測未來重大事件發(fā)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(fā)展，人們已經(jīng)具備從社交媒體收集數(shù)據(jù)的能力，那些看似不經(jīng)意發(fā)出的“朋友圈”，或許早就被“人工智能間諜”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，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(zhàn)賽，招募能自動解析衛(wèi)星影像的人工智能“特工”。

眾所周知，軍用間諜衛(wèi)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(fā)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(jù)悉，現(xiàn)有的人工智能技術，已經(jīng)實現(xiàn)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(chuàng)建了數(shù)字創(chuàng)新局。他們開發(fā)的用于預測社會動蕩事件的人工智能系統(tǒng)，能在事件發(fā)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(qū)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(jīng)過不斷學習和算法更新，人工智能在復雜環(huán)境下自動識別率已經(jīng)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(shù)據(jù)中靠算法“泅渡”

數(shù)據(jù)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(lián)邦調(diào)查局的飛機。通過這些飛行數(shù)據(jù)構(gòu)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，而人工智能只是對數(shù)據(jù)加以利用的算法模型。由于有太多的數(shù)據(jù)需要篩選，情報機構(gòu)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(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)“整合標注”，把已采集的數(shù)據(jù)處理成計算機較易理解的有用信息。據(jù)悉，美國空軍正在研究利用機器視覺識別系統(tǒng)監(jiān)控視頻中的內(nèi)容。這還只是較為初級的數(shù)據(jù)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(tài)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(xiàn)對離散數(shù)據(jù)的關聯(lián)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(shù)據(jù)。美國軍方目前正花費數(shù)十億美元建立地理空間情報系統(tǒng)，這些涉及到“人文地理”的網(wǎng)頁、電子郵件、即時消息和社交媒體等數(shù)據(jù)，恰好可以通過人工智能和機器學習實現(xiàn)收集處理自動化。人工智能“情報分析員”的優(yōu)勢就在于算法可以適應不斷變化的環(huán)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(zhàn)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(chuàng)新。正是人類面臨情報威脅領域的巨大“數(shù)據(jù)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(fā)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(zhàn)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(fā)展。美國于2016年專門發(fā)布《為人工智能的未來做好準備》和《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》兩份報告，事實上已經(jīng)將人工智能置于維持其全球軍事大國地位的科技戰(zhàn)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(fā)展的迫切需求。如今，美軍已經(jīng)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(shù)據(jù)，美國國防部“算法戰(zhàn)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(zhàn)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(wèi)星影像分析比賽中，就出現(xiàn)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(wèi)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(wèi)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(shù)據(jù)輸入就可以“欺騙”人工智能系統(tǒng)。哪怕只是像素被放錯位置，一張?zhí)箍说恼掌涂赡鼙徽`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(tǒng)戰(zhàn)場轉(zhuǎn)移到了數(shù)字領域。

摘自《解放軍報》