人工智能“投身”情報(bào)界
情報(bào)工作遠(yuǎn)比我們想象的要繁瑣和復(fù)雜。這不，美國(guó)情報(bào)部門(mén)都開(kāi)始用人工智能算法來(lái)替代人工了。
據(jù)悉，美國(guó)國(guó)防部目前正加緊研發(fā)可輔助情報(bào)人員搜集情報(bào)信息的人工智能技術(shù)，并計(jì)劃借助人工智能算法分析整理極端恐怖組織的情報(bào)數(shù)據(jù)。無(wú)獨(dú)有偶，美國(guó)中央情報(bào)局也在開(kāi)發(fā)用來(lái)獲取社交媒體數(shù)據(jù)的人工智能。美國(guó)安全中心發(fā)布的《人工智能與國(guó)家安全》報(bào)告中，詳細(xì)闡述了人工智能技術(shù)對(duì)情報(bào)搜集與情報(bào)分析的重要價(jià)值。
人工智能投身情報(bào)界，可充分融合衛(wèi)星、互聯(lián)網(wǎng)、無(wú)人機(jī)等技術(shù)手段，加快情報(bào)提取與分析速度，實(shí)現(xiàn)全天候、多層次、實(shí)時(shí)廣泛的情報(bào)搜集，甚至有望成為情報(bào)界的大咖。
測(cè)試空中慧眼
情報(bào)界迫切需要人工智能
這些年，得益于信息化技術(shù)手段的提升和網(wǎng)絡(luò)融合趨勢(shì)的加快，KUKA機(jī)器人示教器維修，看不見(jiàn)摸不著的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出井噴態(tài)勢(shì)。尤其是無(wú)人機(jī)和衛(wèi)星影像等新興技術(shù)的發(fā)展，正源源不斷地傳送著大量圖像和視頻信息。這可害苦了情報(bào)分析人員。相比于以往郵件、手寫(xiě)文檔、電話錄音等情報(bào)收集方式，當(dāng)今的社交網(wǎng)絡(luò)上每分每秒都誕生著海量數(shù)據(jù)，如何從中快速有效提取出關(guān)鍵信息，成為情報(bào)部門(mén)研究的重點(diǎn)。
情報(bào)界迫切需要人工智能特工的原因，主要是如今獲取的情報(bào)數(shù)據(jù)日益復(fù)雜，超出了人類(lèi)分析員執(zhí)行情報(bào)分析任務(wù)的能力。美國(guó)中央情報(bào)局此前公開(kāi)透露，m.twshmhelmet.com，將依托硅谷開(kāi)發(fā)商開(kāi)展137個(gè)人工智能情報(bào)處理項(xiàng)目。這些項(xiàng)目的涉獵范圍也相當(dāng)廣泛，大到通過(guò)對(duì)比數(shù)據(jù)變化來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)重大事件發(fā)生的可能性，小到讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)標(biāo)記出能引起情報(bào)分析員注意的人或物。隨著人工智能項(xiàng)目的快速發(fā)展，人們已經(jīng)具備從社交媒體收集數(shù)據(jù)的能力，那些看似不經(jīng)意發(fā)出的朋友圈，或許早就被人工智能給盯上了。
與此同時(shí)，美國(guó)情報(bào)高級(jí)研究計(jì)劃局也積極試水人工智能，庫(kù)卡機(jī)器人驅(qū)動(dòng)器維修，通過(guò)開(kāi)展一系列研究項(xiàng)目尋求人工智能在情報(bào)領(lǐng)域的突破。前不久，美國(guó)情報(bào)高級(jí)研究計(jì)劃局就專(zhuān)門(mén)舉辦了深度學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)賽，招募能自動(dòng)解析衛(wèi)星影像的人工智能特工。
眾所周知，軍用衛(wèi)星就如同太空狗仔隊(duì)一般，每天圍繞地球瘋狂拍下海量圖像。情報(bào)分析員處理圖像能力確實(shí)有限，而諸如導(dǎo)彈發(fā)射井等軍事設(shè)施的情報(bào)搜集工作，交給人工智能再合適不過(guò)。據(jù)悉，現(xiàn)有的人工智能技術(shù)，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了75%工作量的自動(dòng)化。
事實(shí)上，美國(guó)中央情報(bào)局早在2015年就創(chuàng)建了數(shù)字創(chuàng)新局。他們開(kāi)發(fā)的用于預(yù)測(cè)社會(huì)動(dòng)蕩事件的人工智能系統(tǒng)，能在事件發(fā)生前提供預(yù)警，并已應(yīng)用在美國(guó)各州針對(duì)警察的暴力事件中。2017年底，美軍就在中東地區(qū)開(kāi)展了人工智能情報(bào)分析試驗(yàn)。加載有特殊算法的計(jì)算機(jī)被用來(lái)輔助分析無(wú)人機(jī)采集的視頻信息，從中自動(dòng)識(shí)別出人、汽車(chē)以及各類(lèi)建筑物。經(jīng)過(guò)不斷學(xué)習(xí)和算法更新，人工智能在復(fù)雜環(huán)境下自動(dòng)識(shí)別率已經(jīng)超過(guò)80%。下一步，美軍還將在更多的無(wú)人機(jī)平臺(tái)上測(cè)試這一空中慧眼。
搭起算法之橋
在海量數(shù)據(jù)中靠算法泅渡
數(shù)據(jù)無(wú)處不在，關(guān)鍵看你用不用心。此前，有好事者通過(guò)飛行軌跡記錄軟件找出了100架來(lái)自美國(guó)國(guó)土安全部和美國(guó)聯(lián)邦調(diào)查局的飛機(jī)。通過(guò)這些飛行數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，然后借助人工智能算法與其他飛機(jī)飛行記錄不斷進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，他們還找出了許多被雪藏的專(zhuān)用飛機(jī)乃至軍機(jī)。
如此看來(lái)，人類(lèi)行為本身就是數(shù)據(jù)，而人工智能只是對(duì)數(shù)據(jù)加以利用的算法模型。由于有太多的數(shù)據(jù)需要篩選，情報(bào)機(jī)構(gòu)把希望寄托在人工智能上，試圖借助人工智能來(lái)快速處理億萬(wàn)比特的數(shù)據(jù)�？梢哉f(shuō)，人工智能在可用資源和緊迫需求之間搭起了一座算法之橋，借助算法在海量數(shù)據(jù)中泅渡，使情報(bào)分析自動(dòng)化程度大幅度提升。人們?cè)僖膊挥煤馁M(fèi)大量時(shí)間找尋坦克在哪里，而是可以花更多的時(shí)間考慮坦克為什么在那里、下一步坦克要做什么。
人工智能投身情報(bào)工作，其原理并不復(fù)雜。借助語(yǔ)音識(shí)別、文本識(shí)別、人臉識(shí)別等技術(shù)，人們就可以把大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)整合標(biāo)注，把已采集的數(shù)據(jù)處理成計(jì)算機(jī)較易理解的有用信息。據(jù)悉，美國(guó)空軍正在研究利用機(jī)器視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)監(jiān)控視頻中的內(nèi)容。這還只是較為初級(jí)的數(shù)據(jù)信息篩選，理想情況下，人工智能并不是機(jī)械地對(duì)特定關(guān)鍵詞或畫(huà)面做出警報(bào)，而是能對(duì)所有的文本、圖像和視頻信息有一個(gè)整體、動(dòng)態(tài)化的理解過(guò)程。
當(dāng)然，這只是人工智能用于情報(bào)工作的冰山一角。研究人員借助人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)離散數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)集成，不僅提升了情報(bào)的自動(dòng)化處理水平，還可以自主學(xué)習(xí)得出基于用戶(hù)識(shí)別的開(kāi)源情報(bào)數(shù)據(jù)。美國(guó)軍方目前正花費(fèi)數(shù)十億美元建立地理空間情報(bào)系統(tǒng)，這些涉及到人文地理的網(wǎng)頁(yè)、電子郵件、即時(shí)消息和社交媒體等數(shù)據(jù)，恰好可以通過(guò)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)收集處理自動(dòng)化。人工智能情報(bào)分析員的優(yōu)勢(shì)就在于算法可以適應(yīng)不斷變化的環(huán)境和場(chǎng)景，還可以代替人工操作員實(shí)施目標(biāo)識(shí)別等任務(wù)。
挺進(jìn)無(wú)形戰(zhàn)場(chǎng)
日益成為軍事較量的最前沿
人工智能與情報(bào)的有機(jī)融合，恰恰說(shuō)明了科技進(jìn)步正推動(dòng)情報(bào)獲取、整理和分析過(guò)程的技術(shù)變革與創(chuàng)新。正是人類(lèi)面臨情報(bào)威脅領(lǐng)域的巨大數(shù)據(jù)黑洞，不斷推動(dòng)著人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)在國(guó)防科技領(lǐng)域的發(fā)展。如今，人工智能早已成為軍事較量的最前沿，像人類(lèi)一樣思考的人工智能大咖，只不過(guò)是眾多應(yīng)用中的佼佼者。
早在2015年12月，伴隨著第三次抵消戰(zhàn)略的提出，美國(guó)國(guó)防部就圍繞智能化和自主化提出了5大關(guān)鍵技術(shù)，進(jìn)一步推動(dòng)了人工智能領(lǐng)域軍事應(yīng)用的快速發(fā)展。美國(guó)于2016年專(zhuān)門(mén)發(fā)布《為人工智能的未來(lái)做好準(zhǔn)備》和《國(guó)家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》兩份報(bào)告，事實(shí)上已經(jīng)將人工智能置于維持其全球軍事大國(guó)地位的科技戰(zhàn)略核心。在美國(guó)情報(bào)高級(jí)研究計(jì)劃局參與下的《人工智能與國(guó)家安全》報(bào)告中，更明確提出了對(duì)人工智能在情報(bào)分析領(lǐng)域發(fā)展的迫切需求。如今，美軍已經(jīng)計(jì)劃使用人工智能算法來(lái)分析整理極端組織的大量情報(bào)數(shù)據(jù)，美國(guó)國(guó)防部算法戰(zhàn)跨職能小組的第一份算法武器，也是用于無(wú)人機(jī)目標(biāo)探測(cè)、分類(lèi)和預(yù)警的人工智能算法。人工智能如今早已跑向情報(bào)這一無(wú)形戰(zhàn)場(chǎng)。
人工智能用于情報(bào)分析，也并非會(huì)使人類(lèi)徹底下崗。美國(guó)情報(bào)高級(jí)研究計(jì)劃局開(kāi)展的衛(wèi)星影像分析比賽中，就出現(xiàn)了多角度拍攝物體影像上下顛倒、云朵移動(dòng)影響成像效果、衛(wèi)星影像分辨率參差不齊等諸多問(wèn)題，進(jìn)一步增加了人工智能深度學(xué)習(xí)的工作難度。更何況地球衛(wèi)星圖像并非完美無(wú)瑕，即便是人工智能識(shí)別精確度達(dá)到90%以上，依舊無(wú)法自主完成全部工作。
此外，人工智能最大的克星，當(dāng)屬來(lái)自人類(lèi)的欺騙或誘導(dǎo)輸入。我們只需要通過(guò)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)輸入就可以欺騙人工智能系統(tǒng)。哪怕只是像素被放錯(cuò)位置，一張?zhí)箍说恼掌涂赡鼙徽`判為汽車(chē)，但人眼就很容易辨別出個(gè)中差異。為此，人們正在為人工智能尋找預(yù)防和應(yīng)對(duì)欺騙的方法�？磥�(lái)，爾虞我詐的軍事博弈，早已從傳統(tǒng)戰(zhàn)場(chǎng)轉(zhuǎn)移到了數(shù)字領(lǐng)域。（陸天歌張璦敏）