Rumah Peranti teknologi AI Kesan dan aplikasi kecerdasan buatan dalam peperangan masa depan

Kesan dan aplikasi kecerdasan buatan dalam peperangan masa depan

Apr 13, 2023 pm 08:40 PM
AI

Kesan dan aplikasi kecerdasan buatan dalam peperangan masa depan

Kepintaran Buatan + Ketenteraan

Pada masa teknologi kecerdasan buatan menunjukkan trend pembangunan yang melonjak, membina pintar Sejenis tentera baharu yang bersenjatakan teknologi boleh memenangi jenis perang baharu yang bercirikan maklumat dan perisikan, yang telah menjadi matlamat pembangunan keutamaan kuasa tentera utama dunia. "Menindas kuasa intelek dan mengawal kuasa ideologi" yang dilambangkan dengan "menyerahkan kehendak" dan "menakluki tentera musuh tanpa berperang" akan menjadi kelebihan ketenteraan yang paling maju, paling berkesan dan paling menghalang dalam perjuangan ketenteraan masa depan. Artikel ini bermula daripada ciri-ciri operasi ketenteraan dan kelebihan kecerdasan buatan, dan menganalisis permintaan untuk kecerdasan buatan dalam bidang ketenteraan. Memfokuskan pada rantaian pertempuran persepsi, perintah, mogok, dan kesalinghubungan, arah aplikasi teknologi kecerdasan buatan dalam bidang ketenteraan dicadangkan, dan bagaimana untuk "membentuk keadaan dengan berkesan, mengurus dan mengawal krisis, membendung peperangan, dan memenangi peperangan" melalui aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang ketenteraan.

01, Meningkatkan kecekapan peninjauan dan petunjuk sasaran

Bidang teknologi kecerdasan buatan telah mencapai perkara berikut tahap: ia boleh dijamin Analisis pintar komprehensif aliran maklumat daripada pengedaran wilayah, laut, udara dan penderia tetap dan mudah alih berasaskan ruang dalam masa nyata Mereka beroperasi dalam domain fizikal yang berbeza untuk memastikan pemerolehan maklumat pada sasaran dan radio yang dipantau sumber perkhidmatan sinaran.

Tugas ini telah pun muncul, sama seperti membangunkan sistem sokongan keputusan. Walau bagaimanapun, dengan kemunculan kaedah analisis pintar yang komprehensif untuk sejumlah besar maklumat yang tidak lengkap, tidak boleh dipercayai dan bercanggah, menentukan ketepatan dan kelajuan kedudukan sasaran dan menyediakan arahan sasaran untuk peralatan yang merosakkan sudah boleh memenuhi keperluan.

02, Dapatkan data pengawasan

Tentera di seluruh dunia memperoleh sejumlah besar data pengawasan visual daripada pelbagai sumber setiap hari , seperti kamera telefon, suapan komputer riba, pengawasan video, kamera tiruan, dron dan rakaman satelit. Cabarannya bukan untuk mengumpul data tetapi untuk memprosesnya menjadi maklumat strategik, di mana penglihatan mesin dan kecerdasan buatan boleh dimainkan.

03, Analisis data medan perang

Penggunaan menyeluruh data besar, pembelajaran mesin, perlombongan data dan teknologi lain untuk mengetahui rahsia yang dihasilkan semasa operasi yang kompleks Kolerasi yang wujud antara data besar-besaran boleh dengan cepat dan cekap menganalisis operasi pertempuran medan perang dan perubahan situasi, secara organik mengaitkan pengedaran pasukan tempur yang dikesan dengan aktiviti dan persekitaran pertempuran, niat dan mobiliti tempur musuh, serta menganalisis dan membuat alasan tentang punca kejadian , dapatkan anggaran struktur pasukan musuh dan ciri penggunaan, dan ramalkan peristiwa yang mungkin berlaku pada masa hadapan melalui peristiwa yang diketahui. DARPA menubuhkan projek "Insight" pada tahun 2011 untuk membangunkan sistem analisis perisikan yang menyepadukan pengetahuan pengendali dan keupayaan penaakulan ke dalam sistem, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk bertindak balas dengan pantas kepada ancaman siber dan peperangan yang tidak konvensional. Projek ini terutamanya menggunakan teknologi seperti persatuan maklumat heterogen dan gabungan pintar pelbagai sumber untuk membantu dalam meningkatkan keupayaan pemprosesan maklumat dan perkongsian penganalisis risikan dengan menganalisis dan menyepadukan maklumat pengesanan sensor pelbagai sumber dan data risikan sumber yang berbeza. DAR⁃ PA menubuhkan projek "Model Penaakulan Kecerdasan Buatan Berorientasikan Pengetahuan" pada tahun 2019, bertujuan untuk membangunkan sistem penaakulan kecerdasan buatan separa automatik untuk menggunakan pangkalan pengetahuan yang diperoleh melalui bahasa dan penaakulan akal kepada analisis peristiwa kehidupan sebenar yang kompleks Dalam memahami, selesaikan masalah maklumat pelbagai sumber yang menghalang pemahaman peristiwa. Projek ini menggunakan teknologi seperti graf pengetahuan untuk mengenal pasti korelasi antara peristiwa yang berbeza dengan cepat dan meningkatkan pemahaman peristiwa dengan membuat penaakulan dan meramalkan komponen dalaman dan garis masa peristiwa kompleks.

04, Arahan dan kawalan jauh pintar

Gunakan konsep "metaverse" dan gunakan teknologi kecerdasan buatan untuk membina operasi maya selari dengan medan perang sebenar Angkasa menggunakan teknologi interaksi manusia-komputer pintar seperti pengecaman suara, pengecaman gerak isyarat, dan antara muka otak-komputer untuk membolehkan komander dan pejuang mendapat pengalaman yang mengasyikkan, merealisasikan hubungan antara manusia dan mesin, antara unit arahan, senjata serangan ketepatan, dan sistem aplikasi maklumat komunikasi tanpa halangan. Pada Ogos 2021, di "Ekspo Laut-Udara-Angkasa", acara tahunan terbesar Tentera Laut A.S., Naval Information Warfare Systems Command mengesahkan keupayaan projek "Antara Muka Cerdas Persekitaran Persekitaran" buat pertama kali, menunjukkan kecerdasan dan interaksi semula jadi. Bagaimana teknologi akan membolehkan peperangan maklumat masa hadapan. Projek ini bertujuan untuk memperkenalkan generasi akan datang pembantu digital kepada perintah dan kawalan tentera laut Dengan menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk memahami siapa yang bercakap dan tentang perbualan, perbualan boleh digunakan oleh pembuat keputusan sebagai cara langsung untuk. mendapatkan maklumat yang mereka perlukan cara untuk membantu pembuat keputusan mendapatkan maklumat yang tepat pada masanya dan disintesis.

05, Memberikan "momentum baharu" untuk perisikan tentera

Kaedah pembelajaran mesin tradisional memerlukan penggunaan set data untuk melatih sistem sebelum penggunaan sistem. Sebaik sahaja latihan selesai, senario dan masalah yang dihadapi oleh ejen akan menjadi kukuh dan tidak dapat menghadapi senario baharu, dan latihan semula akan menjadi beban kerja yang tidak cekap dan berat. Apabila melakukan operasi tempur tentera, sistem kecerdasan buatan diperlukan untuk dapat belajar dan memperbaiki diri mereka semasa tugasan, dan menggunakan kemahiran dan pengetahuan terdahulu kepada situasi baharu untuk menghadapi pelbagai senario pertempuran. Pada 2017, DARPA mengatur projek yang dipanggil "Mesin Pembelajaran Sepanjang Hayat" untuk menggunakan persepsi dipacu matlamat untuk pembelajaran berterusan untuk membentuk penyesuaian autonomi kepada senario baharu dan mengubah keadaan semasa di mana ejen tidak dapat menangani senario yang tidak terlatih. Cip pintar dengan penggunaan kuasa yang rendah, kuasa pengkomputeran yang kuat dan pengembangan yang mudah menyediakan "infrastruktur baharu" untuk perisikan ketenteraan. Sebagai asas fizikal yang penting untuk teknologi kecerdasan buatan, cip kecerdasan buatan arus perdana mempunyai kesesakan seperti penggunaan kuasa yang tinggi, lebar jalur memori yang tidak mencukupi dan rangka kerja yang tegar. Untuk menyokong lebih baik aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang ketenteraan, cip kecerdasan buatan generasi akan datang harus mempunyai ciri-ciri penggunaan kuasa yang rendah, kuasa pengkomputeran yang kuat, dan pengembangan yang mudah.

Teknologi kecerdasan buatan ialah salah satu disiplin terkemuka yang menerajui pembangunan masa depan pada abad baharu Ia juga merupakan salah satu teknologi yang mengganggu yang akan memberi impak besar kepada peperangan masa depan dan juga masyarakat masa hadapan.

Kita mesti merebut peluang perkembangan pesat kecerdasan buatan, memberi perhatian kepada aplikasi dan penyelidikan teknologi kecerdasan buatan pada senjata ketenteraan yang berkaitan dengan peperangan masa depan, meningkatkan keupayaan pertempuran seperti pertempuran tanpa pemandu dan peperangan pintar, dan mempercepatkan kemajuan perisikan dalam mengubah masa depan Peranan utama dalam bentuk peperangan, memajukan susun atur teknologi teras utama yang memerlukan terobosan dalam perintah ketenteraan, peralatan ketenteraan, kaedah tempur, dan lain-lain, supaya dapat merebut dengan lebih baik. peluang pembangunan bentuk perang masa depan dan menguasai kunci untuk memenangi inisiatif perang masa depan.

Atas ialah kandungan terperinci Kesan dan aplikasi kecerdasan buatan dalam peperangan masa depan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Arahan sembang dan cara menggunakannya
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles