


L'impact et l'application de l'intelligence artificielle dans les guerres futures
Intelligence artificielle + militaire
À une époque où la technologie de l'intelligence artificielle montre une tendance de développement croissante, construire une nouvelle armée armée de technologies intelligentes et gagner un nouveau type de guerre caractérisé par l'informatisation et le renseignement sont devenus Les objectifs de développement prioritaires actuels des grandes puissances militaires mondiales. "La suppression du pouvoir intellectuel et le contrôle du pouvoir idéologique", symbolisés par la "soumission de la volonté" et la "conquête des troupes ennemies sans combat", deviendront l'avantage militaire le plus avancé, le plus efficace et le plus dissuasif dans les luttes militaires futures. Cet article part des caractéristiques des opérations militaires et des avantages de l'intelligence artificielle, et analyse la demande d'intelligence artificielle dans le domaine militaire. En se concentrant sur la chaîne de combat de la perception, du commandement, de la frappe et de l'interconnexion, l'orientation de l'application de la technologie de l'intelligence artificielle dans le domaine militaire est proposée et comment « façonner efficacement la situation, gérer et contrôler les crises, contenir les guerres et gagner les guerres ». grâce à l’application de l’intelligence artificielle dans le domaine militaire.
01, Améliorer l'efficacité de la reconnaissance et de l'indication des cibles
Le domaine de la technologie de l'intelligence artificielle a atteint le niveau suivant : elle peut assurer un flux d'informations en temps réel à partir de terres, de mers, d'air et d'espaces géographiquement répartis. capteurs spatiaux fixes et mobiles. Effectuant une analyse intelligente complète, ils opèrent dans différents domaines physiques pour assurer l’acquisition d’informations sur les cibles surveillées et les sources de services de rayonnement radio.
Cette tâche a déjà émergé, tout comme développer un système d'aide à la décision. Cependant, avec l'émergence de méthodes d'analyse intelligentes et complètes pour une grande quantité d'informations incomplètes, peu fiables et contradictoires, déterminer la précision et la vitesse de la position cible et fournir des instructions cibles pour endommager l'équipement peut déjà répondre aux exigences.
02, Acquisition de données de surveillance
Les militaires du monde entier obtiennent chaque jour de grandes quantités de données de surveillance visuelle à partir de diverses sources telles que les caméras des téléphones, les flux d'ordinateurs portables, la vidéosurveillance, les caméras artificielles, Objectif des drones et des satellites. Le défi n’est pas de collecter les données mais de les transformer en informations stratégiques, où la vision industrielle et l’intelligence artificielle peuvent entrer en jeu.
03, Analyse des données du champ de bataille
Utilisation complète du Big Data, de l'apprentissage automatique, de l'exploration de données et d'autres technologies pour trouver la corrélation inhérente entre les données massives générées dans le processus de combat complexe et analyser rapidement et efficacement le combat sur le champ de bataille opérations et changements de situation, relier organiquement la répartition des forces de combat détectée aux activités et à l'environnement de combat, aux intentions de combat et à la mobilité de l'ennemi, analyser et raisonner sur les causes des événements, et obtenir des estimations de la structure des forces de l'ennemi et des caractéristiques d'utilisation, à travers des événements connus. Spéculer sur d'éventuels événements futurs. La DARPA a lancé le projet « Insight » en 2011 pour développer un système d'analyse du renseignement qui intègre les connaissances et les capacités de raisonnement des opérateurs dans le système, améliorant ainsi la capacité à répondre rapidement aux cybermenaces et aux guerres non conventionnelles. Ce projet utilise principalement des technologies telles que l'association d'informations hétérogènes et la fusion intelligente multi-sources pour aider à améliorer les capacités de traitement et de partage d'informations des analystes du renseignement en analysant et en intégrant les informations de détection de capteurs multi-sources et différentes données de renseignement sur les ressources. DAR⁃ PA a créé le projet « Modèle de raisonnement d'intelligence artificielle orienté vers la connaissance » en 2019, visant à développer un système de raisonnement d'intelligence artificielle semi-automatisé pour appliquer la base de connaissances obtenue par le langage et le raisonnement de bon sens à l'analyse d'événements complexes de la vie réelle. . En compréhension, résoudre le problème des informations multi-sources qui entravent la compréhension des événements. Ce projet utilise des technologies telles que les graphiques de connaissances pour identifier rapidement la corrélation entre différents événements et améliorer la compréhension des événements en raisonnant et en prédisant les composants internes et les chronologies d'événements complexes.
04, Commande et contrôle intelligents à distance
applique le concept de "métaverse", utilise la technologie de l'intelligence artificielle pour construire un espace de combat virtuel parallèle au champ de bataille réel et utilise une machine humaine intelligente telle que la reconnaissance vocale, la reconnaissance gestuelle et l'interface cerveau-ordinateur permettent aux commandants et aux combattants de vivre une expérience immersive et de réaliser une communication sans obstacle entre les humains et les machines, les unités de commandement, les armes de frappe de précision et les systèmes d'application d'informations. En août 2021, lors de la « Sea-Air-Space Expo », le plus grand événement annuel de la marine américaine, le Naval Information Warfare Systems Command a vérifié pour la première fois les capacités du projet « Surrounding Environment Intelligent Talk Interface », démontrant des capacités intelligentes et naturelles. interaction. Comment la technologie permettra la future guerre de l’information. Le projet vise à initier la prochaine génération d'assistants numériques au commandement et au contrôle navals. En utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour comprendre qui parle et de quoi parle la conversation, la conversation peut être utilisée par les décideurs comme un moyen direct de communiquer. obtenir les informations dont ils ont besoin pour aider les décideurs à obtenir des informations opportunes et synthétisées.
05, Donner un « nouvel élan » au renseignement militaire
Les méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique nécessitent l'utilisation d'ensembles de données pour entraîner le système avant son déploiement. Une fois la formation terminée, les scénarios et les problèmes rencontrés par l'agent seront solidifiés et incapables de faire face à de nouveaux scénarios, et la formation sera à nouveau inefficace et lourde de travail. Lors de l’exécution d’opérations de combat militaire, les systèmes d’intelligence artificielle doivent être capables d’apprendre et de s’améliorer au cours des tâches, et d’appliquer leurs compétences et connaissances antérieures à de nouvelles situations pour faire face à divers scénarios de combat. En 2017, la DARPA a organisé un projet appelé « Lifelong Learning Machine » pour utiliser la perception axée sur les objectifs pour l'apprentissage continu afin de former une adaptation autonome à de nouveaux scénarios et de changer la situation actuelle dans laquelle les agents sont incapables de faire face à des scénarios non formés. Des puces intelligentes à faible consommation d'énergie, une forte puissance de calcul et une expansion facile fournissent une « nouvelle infrastructure » pour le renseignement militaire. En tant que base physique importante pour la technologie de l'intelligence artificielle, les puces d'intelligence artificielle actuelles présentent des goulots d'étranglement tels qu'une consommation d'énergie élevée, une bande passante mémoire insuffisante et des cadres rigides. Afin de mieux prendre en charge l'application de l'intelligence artificielle dans le domaine militaire, la prochaine génération de puces d'intelligence artificielle devrait avoir les caractéristiques d'une faible consommation d'énergie, d'une forte puissance de calcul et d'une expansion facile.
La technologie de l'intelligence artificielle est l'une des principales disciplines à la pointe du développement futur du nouveau siècle. C'est également l'une des technologies perturbatrices qui auront un impact énorme sur les guerres futures et même sur la société future.
Nous devons saisir pleinement l'opportunité du développement rapide de l'intelligence artificielle, prêter attention à l'application et à la recherche de la technologie de l'intelligence artificielle sur les armes militaires liées aux guerres futures, améliorer les capacités de combat telles que le combat sans pilote et la guerre intelligente, et accélérer l'application. du renseignement pour changer la forme de la guerre future. Le rôle principal fondamental est de définir à l'avance les technologies de base clés dont la technologie de l'intelligence artificielle a besoin pour faire des percées dans le commandement militaire, l'équipement militaire, les méthodes de combat, etc., afin de mieux les saisir. les opportunités de développement des formes de guerre futures et saisir l’initiative pour gagner les guerres futures.
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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Dans le monde du développement front-end, VSCode est devenu l'outil de choix pour d'innombrables développeurs grâce à ses fonctions puissantes et son riche écosystème de plug-ins. Ces dernières années, avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, des assistants de code IA sur VSCode ont vu le jour, améliorant considérablement l'efficacité du codage des développeurs. Les assistants de code IA sur VSCode ont poussé comme des champignons après la pluie, améliorant considérablement l'efficacité du codage des développeurs. Il utilise la technologie de l'intelligence artificielle pour analyser intelligemment le code et fournir une complétion précise du code, une correction automatique des erreurs, une vérification grammaticale et d'autres fonctions, ce qui réduit considérablement les erreurs des développeurs et le travail manuel fastidieux pendant le processus de codage. Aujourd'hui, je recommanderai 12 assistants de code d'IA de développement frontal VSCode pour vous aider dans votre parcours de programmation.
