“軍事ISR（情報(bào)、監(jiān)視和偵察）數(shù)據(jù)就像鐵礦，我們擁有很多礦山，必須挖掘出礦石并對(duì)其進(jìn)行加工提煉”。對(duì)此，美軍“算法戰(zhàn)跨部門小組” 挖掘作戰(zhàn)數(shù)據(jù)的做法值得借鑒——

美國(guó)防部“專家計(jì)劃”人工智能項(xiàng)目啟動(dòng)剛滿一年，所開發(fā)的算法已部署至美國(guó)及其海外多個(gè)基地，幫助操作員將原始監(jiān)視數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榭蓭椭笓]官做出關(guān)鍵作戰(zhàn)決策的情報(bào)。近日，“算法戰(zhàn)跨部門小組”負(fù)責(zé)人加里·弗洛伊德中校接受媒體采訪，闡釋了“專家計(jì)劃”如何利用人工智能（AI）技術(shù)挖掘作戰(zhàn)數(shù)據(jù)。

美軍提出“專家計(jì)劃”提高數(shù)據(jù)處理能力

“專家計(jì)劃”最初由美國(guó)國(guó)防部時(shí)任戰(zhàn)略能力辦公室主任威廉·羅珀提出。2017年4月26日，美國(guó)防部時(shí)任副部長(zhǎng)羅伯特·沃克簽發(fā)“算法戰(zhàn)跨部門小組”（即“專家計(jì)劃”）成立備忘錄，批準(zhǔn)啟動(dòng)該計(jì)劃。備忘錄指出，成立“算法戰(zhàn)跨部門小組”的目的在于加速五角大樓對(duì)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的集成，將國(guó)防部?jī)?nèi)的海量可用數(shù)據(jù)快速轉(zhuǎn)變?yōu)榭捎糜谥笇?dǎo)美軍行動(dòng)的情報(bào)。

“算法戰(zhàn)跨部門小組”最早開發(fā)用于目標(biāo)探測(cè)、識(shí)別與預(yù)警的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，提高對(duì)無(wú)人機(jī)所收集全動(dòng)態(tài)視頻的處理、利用與分發(fā)能力，減輕這方面的人力負(fù)擔(dān)。2017年12月，“專家計(jì)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(bào)、監(jiān)視與偵察）數(shù)據(jù)就像鐵礦，我們擁有很多礦山，必須挖掘出礦石并對(duì)其進(jìn)行加工提煉”。美國(guó)在中東和非洲若干秘密基地部署有“掃描鷹”無(wú)人機(jī)或MQ-9“死神”無(wú)人機(jī)，“專家計(jì)劃”部署在海外戰(zhàn)區(qū)的情報(bào)人員負(fù)責(zé)從這些前方無(wú)人機(jī)傳回的大量ISR（情報(bào)、監(jiān)視與偵察）數(shù)據(jù)中“掘金”。他們用復(fù)雜的算法，從無(wú)人機(jī)拍攝到的視頻圖像中，自主識(shí)別感興趣的物體。

AI如何協(xié)助“挖掘”作戰(zhàn)數(shù)據(jù)

“專家計(jì)劃”利用人工智能協(xié)助挖掘作戰(zhàn)數(shù)據(jù)的做法分兩部分，一是采用“三步走”策略處理原始數(shù)據(jù)：

第一步，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編目和標(biāo)注，使其可用于訓(xùn)練算法；

第二步，在谷歌等承包商的幫助下，操作員利用已標(biāo)注數(shù)據(jù)為特定任務(wù)和地區(qū)量身定制一套算法；

第三步，將該算法交付部隊(duì)，并探索如何最好地對(duì)其加以利用。與現(xiàn)有分析工具相比，這些算法本身的規(guī)模和難度“相對(duì)輕量級(jí)”，且可以快速部署，僅需一天左右的時(shí)間進(jìn)行設(shè)置。

二是注重算法的反復(fù)訓(xùn)練。“專家計(jì)劃”團(tuán)隊(duì)早期獲得的一個(gè)教訓(xùn)是，在部署后對(duì)算法進(jìn)行“重新訓(xùn)練”非常重要。因?yàn)樾滤惴ú粫?huì)在部署后立即“完美地”發(fā)揮作用，為此，“專家計(jì)劃”團(tuán)隊(duì)在用戶界面上設(shè)置了一個(gè)“訓(xùn)練人工智能（AI）”按鈕，如果一種新算法把人識(shí)別為棕櫚樹，那么操作員僅需點(diǎn)擊按鈕，即可進(jìn)行調(diào)整。“專家計(jì)劃”算法首次在美國(guó)非洲司令部部署期間，團(tuán)隊(duì)在5天內(nèi)對(duì)該新算法進(jìn)行了6次重新訓(xùn)練，最終獲得了“令人印象深刻的性能水平”。

對(duì)此，弗洛伊德表示，訓(xùn)練算法和訓(xùn)練空軍人員有相似之處：空軍人員上崗前需要有一個(gè)熟悉情況、了解任務(wù)的過(guò)程，算法部署也是如此。算法投入使用時(shí)，首先會(huì)利用來(lái)自一個(gè)地區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，然后會(huì)部署至另一新地區(qū)；在此過(guò)程中，算法一開始可能會(huì)犯低級(jí)錯(cuò)誤，但項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)會(huì)開發(fā)相關(guān)工具幫助它們快速糾正這些錯(cuò)誤。

弗洛伊德強(qiáng)調(diào)，面對(duì)海嘯般涌現(xiàn)的大量數(shù)據(jù)，美軍收集和處理數(shù)據(jù)的能力日益不足，僅依靠增加人手已無(wú)法彌補(bǔ)相關(guān)能力缺口，“專家計(jì)劃”的目標(biāo)不是取代人類，而是增強(qiáng)和協(xié)助部署在海外戰(zhàn)區(qū)的情報(bào)分析師。

首批算法部署到位

據(jù)悉，“專家計(jì)劃”開發(fā)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(gè)基地實(shí)現(xiàn)部署，后續(xù)還會(huì)在更多基地部署。另外，“專家計(jì)劃”也在美國(guó)弗吉尼亞州蘭利空軍基地第1分布式地面站（美空軍ISR數(shù)據(jù)收集、分析和分發(fā)體系五個(gè)區(qū)域協(xié)調(diào)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(bào)分析師的工作效率，畢竟在巨量的數(shù)據(jù)面前，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法已無(wú)力應(yīng)對(duì)，“專家計(jì)劃”將人工智能（AI）技術(shù)引入，開發(fā)新的算法幫助提升美軍情報(bào)分析師的工作效率，減輕這方面的人力負(fù)擔(dān)，有力地支持美軍在海外的反恐行動(dòng)等。不僅如此，美軍還計(jì)劃后續(xù)將開發(fā)更先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，并廣泛應(yīng)用于其他國(guó)防情報(bào)任務(wù)領(lǐng)域，對(duì)此，值得我們繼續(xù)關(guān)注。