美国防部联合人工智能中心加速人工智能军事应用步伐

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来源：国防科技要闻

作者：申淼

导语：为大力发展及加快人工智能技术的军事应用，保持美军的技术和作战优势，更好地对抗大国竞争对手，美国防部于2018年6月宣布成立联合人工智能中心（JAIC）。目前，该中心已运行两年有余，正在积极稳步推进各项工作，从最初的专注于人工智能在人道主义援助/灾难救助以及预测性维护的应用，扩大到目前将人工智能应用于联合作战行动、作战人员健康、业务流程改革、威胁降低与防护、联合后勤及联合信息作战六大任务计划。

◎2019年2月12日在五角大楼举办了一场国防部关于人工智能战略的圆桌会议。国防部首席信息官Dana Deasy和空军联合人工智能中心主任John NT Shanahan参加会议

一、联合作战行动

（1）背景。算法战在未来作战中不可避免。未来战争需要在极其对抗和降级的环境中跨域部署和利用作战力量。拥有人工智能使能优势（决策、速度、机敏性和策略）的作战人员势必将具有明显的作战优势。

（2）目标。将人工智能使能的应用集成至系统、流程和平台，为美国提供持续的竞争性军事优势。目标是威慑对手，并在威慑失败的情况下，与对手交战并获取胜利。JAIC正在将人工智能技术应用于现有的作战流程，以获得较之对手的决策、速度、机敏性和战略优势。

（3）成功案例。JAIC将与陆军特种作战司令部合作交付20架可在室内导航的小型无人机系统，以提供更多综合数据，帮助国防部更好地了解如何将小型无人机系统整合至战术作战。这项工作推动了小型无人机新型战术、技术和程序的开发。

二、作战人员健康

（1）背景。各军种成员的健康对于美国国家安全至关重要，直接影响部队的战备能力和效力。国防部每年对“军事健康系统”的投入近500亿美元。军事健康记录提供了广大、多样性的人群在较长时间内的医疗数据。

（2）目标。利用人工智能甄别并减轻作战人员所面临的紧迫的健康挑战；大幅缩短提供医疗保健和服务的时间；通过提升作战人员的健康来增强其作战效力。

（3）成功案例。自2019年秋以来，“作战人员健康”项目开发并演示验证了一种预测分析能力，该项目的下一阶段工作计划是在将其扩展至国防部范围之前开展能力试验。此外，“作战人员健康”项目将建设一个电子基础设施，以支持全国健康领域的持续创新和未来数据采集。

三、业务流程改革

（1）背景。国防部的业务流程通常依赖于技术过时或需要大量手动操作、易于出错、成本高昂且缓慢的流程，这导致大量数据源未被利用、劳动力时间被浪费和效率低下。人工智能不仅可能改变国防部的前线作战样式，还可能变革其后勤部门的运行。

（2）目标。利用人工智能技术变革国防部的业务流程，以释放国防部在信息方面的战略力量，提高生产力，降低成本。

（3）成功案例。国防部首席管理官办公室采用了“补救语言信息分类器”(ReLIC)，来识别不符合管理与预算办公室标准的表单。这个以知识为基础的专家系统将为国防部节省超过1300个工作小时，使全部4万份表格都符合要求。

四、风险降低与防护

（1）背景。在人道主义行动和灾难救助行动中，美军使用人工工作流程来获取、关联和提供数据，这给救助对象的生命和财产等带来了额外风险。例如，协助民间灭火行动的国防部军事人员必须等待6~12个小时才能收到人工绘制的火灾周边位置。

（2）目标。利用人工智能更准确、更快地为第一响应人员提供关键信息：通过人工智能和人工智能使能的应用来减少与发现、资源分配和救助行动相关的时间；加快信息传播，提高分析人员的生产力，提高反应效率，以服务第一响应人员和挽救生命。

（3）成功案例。JAIC团队成功地与加州国民警卫队演示验证了初步模型结果。此外，还开发了首个经过训练的人工智能模型，并与推理和绘图系统集成。火灾周界模型已经在三月份部署于加利福尼亚空军基地，目前正在开展用户测试。

五、联合后勤

（1）背景。国防部每年在维护方面的花费为780亿美元。降低不具备任务能力的维护成本和时间资产将提高战备能力，同时还可将腾出的资金用于国防部其他优先事项。在最初的用例中，该任务计划一直专注于预测性维护，从2020年4开始，JAIC基于预测性维护方面的经验教训将人工智能在该领域的应用扩大至联合后勤。

（2）目标。通过人工智能驱动的训练、流程改进、需求预测和供应链优化来提升联合后勤能力。

（3）成功案例。特种作战司令部的“PMx部署模型”已完成开发，用于预测 MH-60M GE YT706发动机启动失败情况。初步结果显示：自动标记19%的引擎为不可修理，准确率100%；与以前的方法相比，正确标注维护问题的比率提高了22%。

六、联合信息作战

（1）背景。网络域的领导地位对美国国家安全的未来至关重要。作为一个固有的数字环境，网络领域非常适合数据密集型人工智能应用。

（2）目标。通过改进国防部整合商业和政府部门先进人工智能使能解决方案的能力，以及提升那些对部署高性能人工智能使能能力至关重要的国防部基础数据的标准化水平，来支持国防部在信息环境中的作战优势。

（3）成功案例。为支持网络事件探测，MADHAT（融合高性能计算、分析和张量的多维异常探测）提供了对网络数据的高维探测能力，可更有效地探测微小的敌对威胁。目前，MADHAT已经部署，正在对从事高性能计算机现代化项目的分析师进行该工具的操作使用培训。

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