米国は戦闘における人工知能の使用を推進し続けている
海外メディアの報道によると、米国国防総省は最近、トップレベルの設計を強化し、関連技術の迅速な開発を促進するための人工知能技術戦略計画文書を発表した。同時に、米軍は人工知能技術の戦闘応用を強化し続けている。
戦略計画文書の公開
最近、ヒックス米国防副長官は「責任ある人工知能戦略と実装アプローチ」戦略文書に署名し、基本的な事項を明確にしました。米国国防総省による人工知能戦略の実施の原則と主要な枠組みであり、主な内容には次の 2 つの側面が含まれます。
「需要側」を明確にします。 1 つ目は、管理構造とプロセスを調整し、国防部の人工知能技術の発展を継続的にフォローすることです。 2 つ目は、人工知能製品の研究開発と調達に注意を払い、人工知能技術の開発速度をタイムリーに調整することです。 3 つ目は、要件検証手順を使用して、人工知能の機能が運用上のニーズと一致していることを確認することです。
「研究開発の末端」を最適化します。 1 つ目は、信頼できる人工知能システムと人工知能エンパワーメント システムを作成することです。 2つ目は、国内外の協力を通じて「責任ある人工知能」という概念に対する共通理解を促進することです。 3つ目は、国防部の人工知能関連職員の理論的・運用レベルを向上させることである。
軍の戦略計画報告書に加えて、最近、アメリカのシンクタンクも、人工知能技術の応用におけるアメリカとその同盟国との間の協力についての提案を行っています。米国のジョージタウン大学のセキュリティと新興技術センターは、米国政府、大学、研究機関、民間部門は、オープン化を達成するためにさまざまな方法を通じてオーストラリア、インド、日本との人工知能技術研究協力を推進する必要があるとの報告書を発表した。米軍関連の武器や装備の性能を向上させるための、アクセス可能な安全な技術エコシステム。
技術応用のペースを加速する
トップレベル設計の観点から人工知能技術開発の「ロードマップ」を策定することに加えて、米軍は最近、次のような複数の措置を講じています。関連する成熟したテクノロジーを軍事演習に適用しようとします。
サービス構築の観点から見ると、陸軍の「統合計画」、海軍の「勝利計画」、空軍の「高度戦闘管理システム」が、現在の米軍の 3 つの主要な人工知能計画です。 3大計画はすべて同時に進められている。最近、米陸軍契約司令部は、米国の軍事請負業者エンジニアリング・アンド・コンピューター・シミュレーションに対し、新しい人工知能アルゴリズムの設計と開発を目的とした総額6,328万ドルの契約を締結した。米海軍水上軍キッチナー司令官は、米海軍水上軍は近い将来、戦闘上の優位性を大幅に高めるため、人工知能と機械学習能力の統合に注力すると述べた。米空軍は最近、Artuuと呼ばれる人工知能アルゴリズムの実証に成功した。このアルゴリズムは、U-2偵察機を自動的に操作して敵のミサイル発射装置を発見し、領域を越えた脅威のリアルタイムの運用状況を生成できる。
戦闘用発電の観点から、米軍は人工知能技術の実戦への応用を加速させている。米国の隔月誌「ザ・ナショナル・インタレスト」のウェブサイトに掲載された最近の記事には、米海軍と空軍が戦闘機が新たな航空の脅威にうまく対処できるよう、新世代の訓練システムを開発中であると述べられている。 「P5戦闘訓練システム」と呼ばれるこのインテリジェント技術は、米軍パイロットが高脅威かつ高戦闘の戦闘シナリオで仮想訓練を実施するのに役立つ。
米国国防高等研究計画局は、「人工知能チップをベースにした自律型ネットワーク攻撃システム」の検証に忙しい。このシステムは 24 時間ごとに一連の攻撃コードを生成し、リアルタイムのネットワーク環境に応じて攻撃プログラムを動的に調整できると報告されています。攻撃コードは新たに生成されるため、既存のウイルスデータベースや行動認識に依存するウイルス対策システムでは識別することが難しく、コードの隠蔽性と破壊性が高い。米国国防高等研究計画局は、このシステムには非常に高い応用可能性があり、米軍が将来のネットワーク運用において技術的優位性を得るのに役立つ可能性があると考えています。
最先端の軍事競争を引き起こす
全体として、米軍は最近、人工知能の構築に頻繁に取り組んでいます。関連する動向は、世界的な辺境の軍事競争の新たなラウンドを引き起こす可能性がある。
一方で、当社は社内で「あらゆるものをインテリジェントにできる」ことを推進しています。米軍は、戦闘機、戦車、地上管制局、水上艦艇のいずれであっても、戦闘能力を備えた存在としてだけでなく、戦場を監視し戦争情報を入手するための結節点としても使用できると主張している。 。この目標を達成するために、人工知能はかけがえのない役割を果たします。米軍の戦略計画文書に基づくと、米軍はより多くのノードを作成するために、次のステップで人工知能の役割を最大限に発揮し、さまざまな兵器プラットフォームが目標を発見して攻撃できるようにすることを理解するのは難しくありません。もっと早く。
一方で、外部的には世界の軍事開発パターンに影響を与えます。米軍とその同盟国は人工知能技術の開発を精力的に推進しており、主な目的はこれらの先進技術を利用してライバル国を制圧することであり、関連慣行の反動がすぐに現れる可能性がある。現在、世界各国で関連技術の開発が精力的に行われています。人工知能やその他のテクノロジーの急速な発展とサポートにより、将来の戦場はインテリジェントな無人戦場への移行が加速し、陸、海、空、宇宙、ネットワークなどの領域を超えた協調作戦が実現されることが予想されます。戦闘スタイルは装備技術の開発と応用の変革を推進し、世界的な軍事開発パターンの大きな変化を促進します。
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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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