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寻找人工智能新突破点

2019-11-21 13:34:31| 发布者: 匿名| 热度: 2917

摘要: 目前,基于深度学习的人工智能技术的应用边界已逐渐清晰。为推动军事智能化向更深层次发展,应客观分析人工智能军事应用的边界条件与前景,努力寻找新的突破点和增长点。基于深度学习的人工智能主要利用概率的“黑箱

目前,基于深度学习的人工智能技术的应用边界已经逐渐清晰。为了推动军事情报向更深层次发展,我们应该客观分析人工智能军事应用的边界条件和前景,努力寻找新的突破和增长点。

目前,人工智能以概率和统计为核心,需要解决如何在复杂多变的战争中提高可信度和可靠性的问题。基于深度学习的人工智能主要使用概率“黑盒”处理方法来寻找规则。由于缺乏“可解释性”,即使初始信息中的微小错误也可能导致完全错误的结果,这与真实的人类智力本质上是不同的。这些缺陷使得人工智能容易受到攻击或欺骗,这使得它无法独立承担重要的军事任务。缺乏信任也使得人与机器之间难以实现深入合作,这阻碍了人工智能在军事上的进一步应用。因此,有必要加强军事科研中人工智能的原创性研究,加强模糊逻辑、抽象演绎、复杂认知等方面的研究,主要解决“不可理解性”和脆弱性的缺陷,加快安全、可靠、可信的第三代人工智能技术的研发。同时,要注意与数学、脑科学、生物学、仿生学、军事科学等基础学科的协调发展。激发系统的协同作用,突破边界限制。

目前,人工智能以大数据为基础,需要解决小样本数据战争中如何获取信息的问题。人工智能发挥作用的基本要求之一是数据充足、多样和准确。然而,军事数据来自战场对抗环境。数据质量差,价值密度低,可用类型少,战争中人们的主观活动难以通过大数据的典型方式建模和学习。因此,人工智能目前无法获得大量迭代学习的样本数据,也无法完成更有价值的数据识别和分析等智能作战任务。因此,有必要加强军事大数据建设,建立分类军事大数据库,开发由海量数据资源、云计算能力和大数据管理分析系统组成的数据设备。探索将抽象数据转换和表达为具体数据的新方法,重点关注大数据分析和挖掘、模型算法、数据可视化等领域。统一数据标准、信息格式、功能框架等。,完善数据收集、整合、分析和共享的流程机制。

目前,人工智能以确定性为必要条件,需要解决如何适应战争的“迷雾”问题。从基本工作原理来看,人工智能解决的任务需要有明确的进化规则。然而,战场上没有一成不变的东西。几乎所有的战争行为都是在“信息不完全”的情况下产生的,这使得人工智能很难在战场上做出任何决策。可以说,这是战争的不确定性和人工智能之间的自然冲突。因此,有必要认真研究人工智能的发展趋势及其对战争的影响。一方面,有必要拓展人工智能在图像识别和语音识别两个主导领域的应用。另一方面,要适当加强三维打印、纳米技术、量子信息、物联网、区块链、基因编辑、脑科学等其他高科技技术在军事建设资源投资中的应用。

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