美国海军寻求利用人工智能算法来处理海洋数据，以帮助潜艇指挥官了解敌军的位置、敌军的活动和敌军的视角。目前，美国海军研究实验室（ONR）正在资助15个研究小组，这些研究小组将把所有获取的水下声音传播数据通过人工智能引擎转换为3D图，潜艇上的船员可通过3D图快速发现潜艇与其他物体间的关系，并尝试理解如何获得更好的图像或隐藏自己的行为。
目前，最好的声纳技术也无法让潜艇指挥官很好地了解作战空间，潜艇所获得的是低维度图片，如果拖拽声纳基阵，则只能获取如方向和频率这样的信息。声纳只能在一个点收集一种类型的数据，因此有许多无法获取的有潜在价值的数据。如果能够收集和合理分析来自海洋各点的音波数据，用户就可以更好地了解敌军的行动。
去年12月，美国海军研究办公室发布了一份白皮书，寻求可将海洋的物理变化与声学传播联系起来的分析性技术，其中包括收集相关数据集的工作。对大型海洋学和声学数据集的分析需要开发和使用人工智能和机器学习技术。之后，美国海军研究实验室启动了任务部队海洋研究项目，其中包含30个子项目，未来将花费超过6000万美元。
目前，研究小组寻求构建一个人工智能引擎，让潜艇指挥官和船员为该引擎输入数据以教会它如何理解周围环境。潜艇的船员如果知道敌军位于某一方位角，就会尽最大努力对其进行精确定位，这是船员的日常工作。如果将船员的这些决策数据输入人工智能算法，让人工智能算法通过强化学习方法来学习指挥官和船员的决策样例，则人工智能算法经过学习后就能做出比人更优的决策。强化学习算法可在学习过程中尝试了解如何最小化模糊性并理解最终的结果，这类似于DeepMind公司的研究员利用强化学习算法来训练机器，使机器能够在Go这样难度极高的游戏中取得比人类玩家更好的成绩。
介冲译自互联网 李皓昱审定
2019年7月1日
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