美国国防部积极推进人工智能和边缘计算的军事化应用

来源：全球航空资讯

作者：李沅栩

据c4isrnet网站2022年11月7日刊文，首席数字和人工智能办公室的设立以及“联合全域指挥和控制”工作的开展表明，美国国防部正积极推进人工智能和边缘计算的军事化应用。

人工智能正在有效缩短“观察、定位、决定、行动”（OODA）环，并使实施决策成为现实。但若想获得可靠的人工智能，需要保证如下前提：

1、数据必须清晰准确。数据在摄取时的可信度越低，AI 的建议就越不准确。

2、必须消除重复数据。收集数百万个数据点可能会导致数据集重复。这可能使人们难以理解哪些数据应优先考虑，或信息相互矛盾导致产生不利影响。

3、必须控制输入的数据量。数据量过多可能导致人工智能无力处理。

4、数据必须相关且即时。一个好的人工智能引擎可以为数据加盖时间戳，并区分即时和过时的信息，“过时”意味着数据存在几毫秒的时间差。对于导弹来袭等情况，几毫秒意味着部队的存亡。

5、数据必须正确格式化，以便人工智能可以有效地解释它。不同格式的数据转换会占用数据传输的时间。

6、必须保护数据完整性。必须采取适当的网络安全措施，以确保数据安全并保持数据完整性。

人工智能引擎必须经过训练并与最新的任务目标保持一致，以便它能够提供实现相关目标的输出和建议。如果人工智能本身不理解任务目标，上述策略都不会很有用。