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中國(guó)導(dǎo)彈陣地遭美大學(xué)人工智能“快速識(shí)別”?

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  報(bào)道稱,密蘇里大學(xué)團(tuán)隊(duì)推出的人工智能程序利用深度學(xué)習(xí)算法,可在高精度衛(wèi)星照片中檢測(cè)、識(shí)別中國(guó)的地對(duì)空導(dǎo)彈陣地。“這個(gè)消息揭示了人工智能如何被用來(lái)協(xié)助人類情報(bào)專家,幫他們從數(shù)千平方英里的衛(wèi)星圖像中像大海撈針一樣找到所需的目標(biāo)。”

  報(bào)道稱,密蘇里大學(xué)的研究人員將全球2200個(gè)地對(duì)空導(dǎo)彈陣地的公開(kāi)數(shù)據(jù)與美國(guó)地理空間圖像提供商“數(shù)字全球”公司的衛(wèi)星圖像相結(jié)合。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練,密蘇里大學(xué)的人工智能程序可以在中國(guó)東南部的一塊面積約為55923平方英里的衛(wèi)星照片上找到90個(gè)地對(duì)空導(dǎo)彈陣地,花費(fèi)時(shí)間僅為45分鐘。而通常人類判讀專家要達(dá)到相同的準(zhǔn)確度,看完所有的圖像需要至少60個(gè)小時(shí)。

  報(bào)道稱,人工智能程序得以判斷地對(duì)空導(dǎo)彈陣地的原因,首先在于該陣地的特征有很大相似性。通常情況下,為覆蓋所有方向,地對(duì)空導(dǎo)彈陣地按照星形布局,擁有4組或5組導(dǎo)彈發(fā)射架,圍繞著控制中心呈放射性布置。在中央陣地上,擁有控制方艙、跟蹤和制導(dǎo)雷達(dá)以及發(fā)電機(jī)。此外,地對(duì)空導(dǎo)彈主要部署在重要目標(biāo)附近,包括軍用機(jī)場(chǎng)、核電站、橋梁和工廠等。因此,地對(duì)空導(dǎo)彈陣地相對(duì)容易在衛(wèi)星圖像中發(fā)現(xiàn)。

  報(bào)道稱,這項(xiàng)研究成果對(duì)于情報(bào)分析師來(lái)說(shuō)可能是一個(gè)福音,他們的工作就如同“用消防水龍帶喝水”。分析師獲得的海量數(shù)據(jù)通常遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出他們正確分析數(shù)據(jù)的能力。雖然這個(gè)人工智能程序并不完美,但它可以讓分析人員跳過(guò)那些已經(jīng)被人工智能發(fā)現(xiàn)軍事設(shè)施的區(qū)域,并把注意力集中在某些沒(méi)有什么明顯特征的地方。

  報(bào)道承認(rèn),發(fā)現(xiàn)偽裝陣地并不容易。“因?yàn)閭窝b本身不具有可識(shí)別的特征,偽裝的陣地就很難定位。”中國(guó)專家也表示,永備的地對(duì)空導(dǎo)彈陣地外形特征確實(shí)比較明顯,而野戰(zhàn)和臨時(shí)的導(dǎo)彈陣地,特別是經(jīng)過(guò)偽裝后的陣地即便人類專家也不容易分辨,加之戰(zhàn)場(chǎng)上可能還會(huì)有假目標(biāo)、假陣地,顯然對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō),如果要提高鑒別能力,還需要更多的學(xué)習(xí)。

來(lái)源:http://mil.huanqiu.com/observation/2017-11/11397910.html

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