美军正开发预测世界事件的人工智能技术

21CTO导读：1月4日，在军事领域，美国陆军利用人工智能技术，用于预测世界上大事件的产品。

人工智能在从物流到日常生活，以及战场上再到人类综合决策，在速度和精确性等能力上使工作效率和能力倍速递增，从而推动世界不同国家和地区的军队都在加快AI的研发速度。

美军的无人机结合AI技术

2019年1月4日，Darpa推出用于实现Kairos的人工智能模型——Darpa（国防高等研划署）是美国国防部旗下是负责研发用于军事用途的高科技机构。

事件预测相关概念是由Jean Piaget于1923年定义的，包括为提供复杂事件的语境和时间，结合一系列事件来产生最终事件的推理问题，产生图表来生成一系列的结构相对应动作的AI产品。

也就是说，我们可以思考这样的场景：在这个月的第一个星期六，有一个人离开家 - 带着他的钱包还有背着双肩包，前往购物中心的人 - 肯定会去做......他本月的足球比赛！当然Darpa对这种例子没啥兴趣，它是想让人们看到犯罪分子的行动路径。

我们就以某不安全分子为例：这个货通常首先在社交网络上有一段“激动”的时期，比如言辞激烈地批评政府，制度，他对宗教或能解自己困扰的文章有强烈兴趣。他们会经历一段的时间来平静，在发出攻击前，会参与一些不寻常的事件（大额消费，旅行，再次回到社交网络上进行小规模活动）。

简言之，这种AI模型的兴趣是用来探测将采取危险行动的恐怖分子，即使有时间的差距和推移，但能够拿到很精确的检测比率。

诚然，这种相对简单的原理图分析，显然不能预测一切。例如，它很难预测流行趋势的开始。比如法国，这个国家的人从一出生，就会听到某个活动将是一场游行，某个正在发生的事件可能构成人们的的反对。比如前段时间，法国有场数十万人的游行，其触发因素是要求减少燃油税，人们还发布了在线请愿书。

此外，这个工具似乎不能支持长时间的分析，它非常适合短时间分析，比如在一年前，预测一个像希腊这样的国家的经济崩溃是无法做到的，因为它没有任何数据指标。

可以识别和墙壁的面孔的人工智能技术

AI技术使美军的学习速度提高了13倍

此外，美军也正在研究一种机器学习方法，用于识别热成像的人脸。未来不久，将可以实现在建筑物拍摄运动的人物，可以在完全的黑暗的摄像机，通过AI识别图像中的人物。

美陆军研究实验室（ARL）科学家Benjamin S. Riggan，Nathaniel J. Short和Shuowen Hu发布了一份白皮书，详细介绍了开发将面部识别技术应用于使用热成像设备拍摄的图像的方法。

当使用热摄像仪捕获面部图像时，主要的挑战是捕获的热图像必须与包含来自已知感兴趣的人物传统可见图像列表或图库相匹配。

这种设备被装备在阿帕奇直升机或装甲车等，配备红外热像仪可以探测能见度低的人。

部署摄像机或进行热成像的设备相对容易，研发人员利用AI技术无需借助相机镜头就可以处理任务。使用这项新技术，军队可以将热成像图传递给神经网络，然后返回在某个区域里有人，而且还会告诉这些人都是谁。

这个技术目前还比较新，但正在越来越成熟。科学家通过热图像的硕部与面部数据库匹配，下一步的发展，该系统可以扩展到实时的现场进行面部识别，越过普通人视力的限制。

这项技术正用在匹配可以进出政府的人像数据库的独特面部特征。在战场上，可以协助士兵探测身侧的人是队友还是敌人。

除此之外，美国陆军还使用了很多机器算法，用于资源有限的环境中进行自适应学习与计算。

然而，技术不等于管理。

感谢Apple这家公司，它将面部识别技术应用到全球，库比蒂诺提供的无害面部识别功能得到了用户的全面接受，尤其是在中国，人们更乐意使用它加强安全和隐私保护，免去帐号的被盗取和其它类型的金融犯罪，让人们的生活变得更安心。

编译：李志良