8月30日，美国防部联合人工智能中心（JAIC）负责人杰克·沙纳汉中将在五角大楼发表讲话，称JAIC将采取敏捷软件开发方式对其系统进行快速部署，并将在2020财年重点开发用于指挥和控制的“机动和火力AI系统”。
▲杰克·沙纳汉
1、快速部署
沙纳汉表示，JAIC计划采用硅谷常用的软件部署方式，先推出最简化可行产品，再根据使用者的反馈进行快速升级。这种部署-反馈-修改-重复的循环是私营部门最佳实践的核心。沙纳汉认为50%的解决方案仍然比没有解决方案要好得多。
AI系统部署速度的另一个问题是数据不足导致的更新速度不够。该问题可通过国防部的联合体系国防基础设施（JEDI）云计算项目解决，JEDI云旨在将来自国防部的所有数据汇集到一个单一、兼容的语料库中，作为机器学习算法的原材料。
此外，美军的采办流程要求在将产品交付军队之前，先对产品进行详尽的测试，这与JAIC的部署规划相冲突。但国防部一直在努力对其采办系统进行精简，尤其是软件采办。与战机等装备相比，软件系统的失败代价较小，更适合高速试错法。
2、机动和火力AI系统
JAIC的早期项目包括网络安全、预测维护和灾难响应等，与Maven项目备受争议的目标定位算法不同，这些早期项目均未用于致命任务，有助于JAIC的软启动策略。JAIC将继续其对人工智能的非致命性应用，并计划增加新的应用，例如能够追踪军事人员自杀早期预警信号的预测性医疗项目。
但沙纳汉称，JAIC在2020财年的首要任务将以作战行动为重点。他表示，2020财年JAIC最大的项目将是“机动和火力AI系统”，其具体应用包括作战情报融合、联合全域指挥和控制、射击武器时间线的加速传感器、自主和集群系统、目标开发和作战中心工作流。
信息处理
当前，指挥官接收到的信息量对于人类大脑太过庞大，需要许多不同的计算机系统帮助处理。但由于这些系统数量众多且各不相同，所以每个系统只能提供部分信息，不同的指挥和控制系统所提供的信息可能存在分歧，指挥官需要自行对信息进行整理分析。
沙纳汉称，JAIC在2020财年的目标是将该过程自动化，训练AI将不同的数据整理成连贯的作战图。JAIC将在Maven项目的基础上，与联合参谋部密切合作，开发一种能够将情报、传感器数据和作战指挥控制信息（比如友军的位置）组合成单一的通用作战图（COP）的AI。这种对战区的全面了解对于美陆军和空军目前大力推进的“多域作战”方式至关重要。
减少友军和平民伤亡
此外，该AI系统还能够将新发现的目标与最近的合适武器进行匹配，带来更快的火力支援，并通过快速交叉检查不同的数据源，帮助减少导致友军误伤和平民死亡的错误。沙纳汉表示，人类容易在战斗中犯错，AI可以帮助降低这些错误发生的几率，从而降低平民伤亡或附带损害的发生几率。该项目的目标是更快、更有效地完成火力支援协调过程，要训练AI做到这一点需要大量数据。沙纳汉表示，为了改善空中和炮火支援，JAIC刚刚获得了来自伊拉克和阿富汗的数万份关于呼叫火力支援的真实数据。
3、项目进展
沙纳汉不希望未来美军对AI能力的部署落后于对手。他表示这是一场战略竞争，但仍无法确定该系统的部署时间。沙纳汉称该项目已进行到问题框架阶段，但在2019财年没有资金继续推进。尽管国会尚未批准JAIC在2020财年2.68亿美元资金的请求，但沙纳汉认为，从2020财年开始（今年10月1日）的6个月内，JAIC将在几项不同的工作上取得一定进展。
来源 ：美国防务快讯网站/图片来自互联网
军事科学院军事科学信息研究中心 张岸佳
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