其次 , 激发谍报阐发革命 。
不消再破费年夜量人力存眷信息之间的内涵逻辑 , 经由过程数据统计、阐发与判定的体例 , 军方就可得出靠得住的疆场谍报信息 。
2017年 , 美国一个研究团队经由过程AI的数据阐发 , 仅42分钟就对东亚某国方圆90000平方公里一块区域内所有地对空导弹阵地分布位置进行阐发并标识表记标帜 , 精确率达到98%以上 。
美方练习有素的谍报阐发人员找到这些新的导弹基地需要3天以上 。
美军进一步提出方针 , 要经由过程年夜数据将其谍报阐发能力提高100倍以上 。

图为美军谋奥秘军事基地
靠谍报人员从卫星图平分析出靠得住谍报可谓费时吃力 , 而将其还原当作数据 , 并经由过程AI阐发 , 可以年夜年夜提高谍报获取效率 。
第三 , 数据激活了兵器装备系统 。
受益于数据手艺 , 作战半台从疆场上的信息利用者脚色进级为高度智能化和自立化的系统 。 批示节制系统、空中作战平台、切确制导弹药等完当作由切确化标的目的智能化过渡 。
好比 , 现代“蜂群手艺” , 素质仍是年夜数据支撑下的人工智能;数字地图不仅当作为了平易近用导航的进步前辈手艺 , 更当作为批示节制系统的焦点支柱 。

2016年末 , 美军无人机“蜂群试验”
2018年7月5日 , 美国国防部正式对外发布“国防部数字工程计谋” , 将国防部以往呈线性、以文档为中间的采办流程 , 改变为动态、以数字模子为中间的数字工程生态系统 , 可能促使美军兵器系统发生革命性转变 。

数字工程生态系统撑持采办的完整视图
(航空工业成长研究中间刘亚威编译)
第四 , 激发批示决议计划革命 。
传统批示决议计划更存眷因果联系 。
第一次宿世界年夜战中闻名的“波斯猫晒太阳的故事”就是个典例:
经由过程一只波斯猫 , 德军阐发它与法军高级军官、批示所的关系 , 最终打失落了法军批示所并击毙了良多法国将领 。
现代的批示决议计划 , 在数据的支撑下 , 经由过程汇总、聚类、因子阐发、清洗等统计方式 , 甚至可以或许实现自立决议计划和批示 。
好比本年曝光的美国AI间谍倡议宣传战 , 就是经由过程数据的堆集、配对等体例 , 最终自立地决议对什么人(政要、甲士、布衣等)、运用什么手段(短息、邮件、德律风等)、采纳什么体例(打单、策反等)……

美国中心谍报局打算用AI代替间谍
4
美国正在面对数据困境?
与此同时 , 全球数据量几乎呈几何级数增加!
2010年 , 宿世界在正式进入ZB时代;
2012年 , 全球数据量达到5.2ZB;
到2020年 , 估计全球将总共拥有35ZB的数据量!
美国国防谍报总监称 , 2017年 , 国防部天天收集22TB的数据 。

人类存储着海量数据
可以说 , 数据已经当作为抢占将来战争制高点的基石 , 对国度平安的影响甚至超越了那些“倾覆性”兵器!
然而 , 实际环境是 , 相对于总量 , 可以或许真正阐扬感化的数据和信息是极其有限的 。 庞大的数据规模增添了手艺和数据筹办、清洗和阐发的难度 , 这就是“小规模数据机械进修”可以或许当作为前沿手艺的一个原因 。
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