Kesan kecerdasan buatan terhadap pertahanan dan keselamatan tentera
1. Kemunculan teknologi gangguan yang diwakili oleh kecerdasan buatan sedang memulakan era baharu
Daripada kecerdasan buatan, robotik kepada Teknologi Lejar Teragih ( DLT), Internet of Things (IoT), teknologi gangguan yang muncul telah membuka era baharu inovasi komersial. Perubahan sosial dan ekonomi yang disebabkan oleh perubahan teknologi memberi impak yang besar kepada perkembangan kuasa tentera Kanada. Teknologi ini termasuk kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, teknologi kuantum, keselamatan data dan perkakasan bantuan komputer.
Sebagai pengganda kuasa, kecerdasan buatan boleh membentuk semula peraturan perang. Dalam konteks persaingan kuasa besar dan dunia berbilang kutub, kecerdasan buatan menjadi tumpuan persaingan. Sebagai panduan daripada Pertubuhan Perjanjian Atlantik Utara (selepas ini dirujuk sebagai "NATO") menyatakan, "Teknologi kecerdasan buatan adalah penting untuk pertahanan dan keselamatan ketenteraan Kanada dan sekutunya Pada masa ini, data dan teknologi yang dipacu oleh data menduduki tahap tertinggi ekonomi global Persaingan dalam ekonomi data global tidak dapat dipisahkan daripada persaingan antara kuasa besar.
China, Rusia, Amerika Syarikat dan banyak negara lain sedang giat meneroka kecerdasan buatan dan aplikasinya, memfokuskan pada pertahanan negara dan keselamatan negara. Pada masa ini, NATO masih menjadi peneraju dalam bidang kecerdasan buatan dan mempunyai kelebihan teknologi yang kuat, dan China dengan cepat mengejarnya. Kerajaan China berharap untuk memimpin dunia dalam kecerdasan buatan menjelang 2030 dan mengembangkan kepimpinannya dalam perindustrian AI dengan memanfaatkan sepenuhnya jumlah data yang besar. Walaupun Amerika Syarikat telah menubuhkan kedudukan utama dalam kecerdasan buatan, China dijangka akan mendominasi perindustrian kecerdasan buatan pada masa hadapan. Kerana China bukan sahaja mempunyai keupayaan komersial yang maju, tetapi juga mempunyai strategi nasional yang berterusan.
2. Kecerdasan buatan ialah inovasi dinamik
Orang ramai telah banyak membincangkan tentang konsep kecerdasan buatan Secara tepat, kecerdasan buatan bukan sahaja inovasi dinamik , teknologi dan inovasi khusus, dan gabungan teknologi canggih. Pada masa ini, teknologi kecerdasan buatan telah menjadi asas untuk banyak aplikasi penting, termasuk carian web, diagnosis perubatan, perdagangan algoritma, automasi kilang, perkongsian perjalanan dan pemanduan autonomi.
Penyelidikan kecerdasan buatan bermula pada tahun 1940-an, dengan peningkatan pembelajaran mesin dan kuasa pemprosesan komputer menimbulkan minat yang besar terhadapnya. Perkembangan kecerdasan buatan adalah serupa dengan pembelajaran pelbagai peringkat dan keupayaan penaakulan otak manusia. Apabila digabungkan dengan data besar dan pengkomputeran awan, AI boleh "mengetahui" teknologi digital dengan menyambungkan sistem dan peranti "pintar" ke rangkaian 5G.
Sebagai subset kecerdasan buatan, pembelajaran mesin ialah aplikasi kecerdasan buatan yang paling tipikal. Pembelajaran mesin menggunakan teknik statistik untuk membolehkan mesin "belajar" tanpa arahan yang jelas, memacu aplikasi dan perkhidmatan serta meningkatkan automasi analisis. Proses meningkatkan prestasi secara automatik melalui data ini dipanggil "melatih model." Bentuk pembelajaran mesin yang paling biasa ialah pembelajaran mendalam, yang menggunakan rangkaian saraf tiruan berbilang lapisan untuk mereplikasi kecerdasan buatan. Seni bina pembelajaran mendalam seperti rangkaian saraf dalam, rangkaian saraf berulang dan rangkaian saraf konvolusi boleh menyokong komputer dalam pelbagai bidang penyelidikan seperti penglihatan, pengecaman pertuturan, terjemahan mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi.
3. Amerika Syarikat dan Kanada melabur dengan banyak dalam membina kecerdasan buatan
Kecerdasan buatan ialah teras kepada teknologi gangguan yang muncul. Pada masa ini, Amerika Syarikat kekal sebagai peneraju global dalam kecerdasan buatan. Yayasan Sains Kebangsaan (NSF) melabur lebih AS$100 juta dalam penyelidikan kecerdasan buatan setiap tahun, dan Agensi Projek Penyelidikan Lanjutan Pertahanan (DARPA) baru-baru ini mencadangkan projek "Kecerdasan Buatan Generasi Seterusnya", merancang untuk melabur AS$2 bilion dengan matlamat menambah baik penaakulan situasi dan keupayaan penaakulan adaptif.
Kanada juga telah menjadi peneraju dalam bidang kecerdasan buatan Di bawah bimbingan "Strategi Kepintaran Buatan" 2017, ekosistem kecerdasan buatan Kanada telah berkembang pesat, dan kerajaan akan meningkatkan perbelanjaan pertahanan setiap tahun dan memberi tumpuan. pada Fokus pada teknologi gangguan yang muncul. Pada masa ini, kerajaan Kanada telah berjanji untuk melaburkan banyak wang dalam penyelidikan dan pembangunan kecerdasan buatan Dalam tempoh 10 tahun yang lalu, kerajaan Kanada telah melabur AS$443.8 juta. Menurut laporan belanjawan 2021 kerajaan Kanada, AS$185 juta akan digunakan untuk menyokong pengkomersialan penyelidikan kecerdasan buatan AS$162.2 juta akan digunakan untuk merekrut bakat akademik terkemuka di seluruh negara; akan digunakan untuk Meningkatkan keupayaan pengkomputeran untuk penyelidik di Institut Kecerdasan Buatan Nasional di Edmonton, Toronto dan Montreal $08.6 juta untuk menggalakkan pembangunan dan penggunaan piawaian yang berkaitan dengan kecerdasan buatan.
Tidak seperti perkembangan teknologi ketenteraan tradisional, tiada negara boleh memonopoli aplikasi ketenteraan kecerdasan buatan. Kerjasama yang meluas antara penyelidik dan industri bermakna kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan terus diguna pakai secara global, jadi kemungkinan besar banyak aplikasi ketenteraan masa depan akan secara langsung menerima pakai teknologi yang dibangunkan untuk kegunaan komersial.
4. Aplikasi ketenteraan kecerdasan buatan
Kecerdasan buatan ialah satu bidang yang boleh memberi impak yang luas kepada bidang teknologi komersial dan ketenteraan. Penggunaan meluas kecerdasan buatan bermakna teknologi itu boleh menyelaraskan semula rentak dan organisasi kuasa moden. Jika diambil secara keseluruhan, AI mewakili anjakan tektonik dalam sifat keselamatan negara. Oleh itu, aplikasi ketenteraan masa hadapan akan menumpukan pada penyelidikan dan pembangunan, pemerolehan, dan penyepaduan teknologi termaju dan transformatif, termasuk sistem siber dan autonomi.
4.1 Meningkatkan keupayaan perisikan
Kepintaran buatan, yang muncul sebagai alat perang, boleh memastikan keselamatan negara Kanada, terutamanya meningkatkan keupayaan perisikannya.
Peperangan dalam era digital semakin menjadi berasaskan pengetahuan. Apabila konflik memasuki domain maklumat, perancangan ketenteraan akan menumpukan pada operasi maklumat/disinformasi, operasi siber, operasi perisikan dan operasi pengaruh politik atau ekonomi. Malah, peperangan hibrid telah lama digunakan sebagai alat perang Tujuannya adalah untuk menggunakan propaganda rangkaian, pemusnahan, penipuan dan operasi bukan ketenteraan lain untuk melemahkan musuh dari dalam.
Rangkaian sentiasa menjadi sasaran utama serangan oleh musuh, negeri, organisasi jenayah dan aktor bukan negara yang melibatkan pengawasan dan peninjauan, risikan dan maklumat sensitif. Perkembangan teknologi telah meluaskan skop akses kepada data dan maklumat Pada masa ini, kebanyakan maklumat yang mendorong kecerdasan strategik ialah Perisikan Sumber Terbuka (OSINT) atau sumber awam.
Peperangan moden bergantung secara kritikal pada maklumat yang selamat, tepat pada masanya dan tepat. Apabila maklumat berkembang secara eksponen, analisis data menjadi semakin sukar, mendorong penggunaan model analisis baharu dan alatan web. Dalam era digital, kakitangan perisikan amat memerlukan platform baharu, alatan baharu dan OSINT merentas domain, dan kecerdasan buatan boleh memenuhi permintaan ini. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin boleh meningkatkan keupayaan kecerdasan nasional Kanada dengan menyaring sejumlah besar data. Walaupun sistem kecerdasan buatan tidak dapat menyediakan analisis sebab, mereka boleh meningkatkan kecerdasan dalam pengurusan data dan analisis dipacu data.
4.2 Bentuk semula sistem perintah dan kawalan tentera
Kecerdasan buatan telah mengubah model konflik tentera lama Menghadapi medan perang yang didorong oleh data, pembuat keputusan harus segera menyesuaikan postur keselamatan mereka Jabatan Pertahanan Kanada Cabaran penting yang dihadapi oleh tentera dan tentera ialah rangkaian yang dipacu data sedang membentuk semula sistem perintah dan kawalan tentera pada kadar yang sangat pantas.
Kelebihan sistem bersepadu ialah ia boleh menyelaraskan operasi ketenteraan dengan cekap Dalam sistem perintah dan kawalan ketenteraan, orang dan penderia melakukan pengesanan ancaman dan menolak maklumat ke susunan membuat keputusan supaya pembuat keputusan boleh. bertindak balas dengan tepat, tetapi bersepadu Sistem arahan dan kawalan juga bermakna bahawa satu titik kegagalan akan menjadi pautan yang lemah dan diserang "atas ke bawah" membuat keputusan adalah sukar untuk menyesuaikan diri dengan cabaran kecemasan dalam situasi yang kompleks, dan penerapan kecerdasan buatan akan mempercepatkan lagi proses membuat keputusan Oleh itu, Ia menimbulkan cabaran kepada sistem perintah dan kawalan tentera tradisional.
Inovasi dalam pengkomputeran saraf, rangkaian musuh generatif, sokongan keputusan kecerdasan buatan, data dan analisis perisikan akan memberi impak yang besar terhadap operasi ketenteraan. Dalam era digital di mana platform, teknologi dan aplikasi disepadukan, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah penting untuk menyatukan dan mengukuhkan kuasa ketenteraan. Kecerdasan buatan bukanlah teknologi tunggal, tetapi terdiri daripada satu siri teknologi yang boleh disepadukan ke dalam pelbagai aplikasi ketenteraan dan komersial, dan data adalah asas untuk pembangunan berterusan teknologi ini. Teknologi digital dipacu oleh data dan seterusnya memacu pembangunan kecerdasan buatan. Data adalah asas untuk latihan kecerdasan buatan dan algoritma pembelajaran mesin lanjutan, dan data memacu pembangunan "autonomi" mesin.
Teknologi dipacu data menyokong teras dan fungsi ekonomi masyarakat moden, dan dengan pelancaran rangkaian 5G global, rangkaian maklumat global akan menjana, mengumpul, memproses dan menyimpan sejumlah besar data. Oleh itu, adalah bijak bagi Jabatan Pertahanan Negara Kanada dan tentera untuk meningkatkan data kepada aset negara, yang penting kepada pertumbuhan ekonomi dan pertahanan Kanada. Melindungi dan menggunakan data bermakna memikirkan semula infrastruktur digital terpusat hari ini Keselamatan data dalam era Internet harus terpencar dan terkumpul untuk mengelakkan risiko kelemahan sistem terpusat.
4.3 Menggalakkan pembangunan sistem senjata autonomi
Persenjatan kecerdasan buatan telah meningkatkan perlumbaan senjata global, dan ia mungkin membentuk semula strategi pertahanan Kanada. Pada masa ini, terdapat kemajuan besar dalam automasi sistem ketenteraan, penyelenggaraan dan pengawasan peralatan, dan penggunaan dron dan robot kerana pengenalan kecerdasan buatan. Amerika Syarikat, Rusia, Israel dan negara lain sedang mengkaji pemasukan kecerdasan buatan ke dalam keselamatan rangkaian dan sistem robotik yang menyokong simulasi pertempuran dan pemprosesan data. Sokongan logistik lanjutan, pemanduan separa autonomi, pengurusan rantaian bekalan pintar dan sistem penyelenggaraan boleh diramal mewakili aplikasi ketenteraan semasa bagi kecerdasan buatan.
Senjata autonomi tidak memerlukan penyertaan manusia dan boleh melakukan aktiviti pengecaman sasaran, serangan dan pemusnahan di darat, laut, udara, angkasa dan rangkaian. Ia berdasarkan gabungan sistem sensor yang memantau persekitaran sekeliling, sistem kecerdasan buatan yang mengenal pasti sasaran yang berpotensi dan memutuskan sama ada untuk melancarkan serangan, dan senjata yang mampu memusnahkan sasaran. Dalam konflik antara Armenia dan Azerbaijan, dron autonomi dan separa autonomi digunakan untuk mengganggu sistem ketenteraan konvensional, mengakibatkan kegagalan langsung satu siri platform ketenteraan. Serangan terbaru ke atas kemudahan pemprosesan minyak negara Arab Saudi juga mengesahkan peningkatan penggunaan dron tentera dalam pelbagai persekitaran medan perang.
Apabila sistem senjata autonomi dan teknologi dipacu data semakin matang dan semakin meluas, mereka mungkin menyediakan platform dan alatan kepada aktor negeri dan bukan negeri untuk menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dengan cara baharu dan mengganggu.
4.4 Membina platform rangkaian lanjutan
Bagi kebanyakan negara NATO, platform rangkaian adalah penting untuk operasi berbilang wilayah. Platform web memungkinkan untuk menggambarkan dan menyelaraskan sumber dalam persekitaran yang kompleks. Dengan sokongan 5G dan pengkomputeran awan, sistem maklumat boleh mengumpul, menghantar dan memproses sejumlah besar data medan perang dengan berkesan dan menyediakan analisis data masa nyata.
Sambungan peranti adalah penting untuk menyelaraskan serangan udara, memandu dron, analisis ruang medan perang masa nyata dan mengurus rantaian bekalan yang sangat kompleks. Daripada strategi dan komunikasi kepada logistik dan risikan, platform digital telah menjadi asas untuk memerintah operasi ketenteraan yang kompleks, dan data mereka adalah nadi kepada semua medan pertempuran.
Dalam ruang medan perang digital, setiap pegawai, askar, platform dan sumber adalah nod dalam rangkaian ketenteraan yang kompleks. Bermula dengan operasi ketenteraan A.S. yang berteraskan rangkaian pada 1990-an, teknologi digital telah menjadi asas kepada senjata, taktik dan strategi termaju. Daripada kesedaran situasi medan perang dan dron autonomi kepada amunisi berpandukan ketepatan dan peperangan psikologi dipacu mesin, rangkaian membawa peperangan ke zaman siber.
Kecerdasan buatan pada asasnya ialah teknologi "bottom-up" yang bergantung pada "input" berterusan bagi sejumlah besar data untuk menyokong pembelajaran mesin sebagai "enjin pembelajaran". Apabila ekosistem digital berkembang pesat, platform rangkaian dan sistem pengurusan data yang mereka andalkan menjadi kritikal untuk mengurus sumber dan orang yang sentiasa berkembang.
Sistem pengesahan terdesentralisasi yang disediakan oleh DLT boleh menghapuskan kemungkinan kegagalan nod terpusat sambil memastikan semua komunikasi dan penghantaran data tidak diserang oleh musuh. Oleh itu, Jabatan Pertahanan Kanada harus bergantung pada DLT, seperti blockchain, untuk mempercepatkan transformasi digital tentera Kanada. Atasi batasan yang wujud dan kerapuhan sistem asal dengan mengedarkan data secara mendatar dalam rangkaian terdesentralisasi.
4.5 Menggalakkan perkembangan pesat kumpulan dron dan robot
Dengan kemajuan pesat kecerdasan buatan dalam aplikasi ketenteraan, banyak negara telah mencapai kemajuan besar dalam penggunaan dron dan robot Antaranya, pembangunan dron tentera di Amerika Syarikat dan Israel diwakili. Tentera A.S. mempunyai rangkaian lengkap dron ketenteraan dengan teknologi canggih dan pelbagai kegunaan Ia terutamanya termasuk dron peninjau tanpa pemandu, dron pengintipan dan serangan bersepadu, dron umpan dan dron kargo, yang digunakan untuk pengawasan medan perang, gangguan komunikasi dan. serangan tentera, dsb., ia menduduki kedudukan utama dalam bahagian pasaran global.
Teknologi kawanan dron boleh digunakan untuk mikro, dron kecil dan kenderaan udara tanpa pemandu (UAV) untuk membuat keputusan autonomi berdasarkan maklumat yang dikongsi. Drone tentera moden sudah mampu mengesan, mengenal pasti dan menyerang sasaran tanpa manusia. "Teknologi kawanan" dron boleh membolehkan ratusan dron mengumpul maklumat dari medan perang untuk menyediakan sokongan untuk pelbagai sistem senjata. Algoritma pengecaman muka dan membuat keputusan membolehkan kedua-dua aktor negeri dan bukan negara menggunakan sistem senjata autonomi maut untuk menjalankan misi pembunuhan yang disasarkan. Melengkapkan ribuan dron dengan kepala peledak letupan boleh mengalahkan pertahanan udara dan infrastruktur serangan, bandar, Pangkalan tentera dsb.
4.6 menimbulkan "peperangan mozek"
Ancaman ketenteraan daripada dron sangat hebat, dan serangan siber terhadap infrastruktur kritikal berlaku dari semasa ke semasa untuk menghadapi perubahan persekitaran, DARPA mencadangkan konsep "perang mozek" perang.
Idea teras "perang mozek" ialah menggunakan sistem modular yang murah dan fleksibel untuk menangani persekitaran rangkaian yang sangat kompleks, di mana platform pertempuran peribadi boleh direka bentuk untuk dikonfigurasikan dan menggunakan rangkaian digital untuk mempercepatkan tindak balas dinamik. Dalam cabaran "AlphaDogfight" yang diadakan oleh DARPA (2019-2020), simulator penerbangan F-16 yang canggih digunakan untuk mengadu komputer dengan juruterbang berpengalaman Akibatnya, juruterbang tidak dapat menandingi autonomi kecerdasan buatan dan ketepatan.
Dalam "peperangan mozek", kecerdasan buatan, dron, penderia, data dan orang bergabung untuk menyediakan komander pertempuran dengan kecerdasan, sumber dan sokongan logistik. Sistem modular menunjukkan bahawa peperangan masa depan akan semakin menggunakan pengkomputeran, analisis data dan algoritma. Sistem kecerdasan buatan akan memacu persekitaran medan perang yang sangat berubah dan tidak dapat diramalkan serta mempercepatkan proses peperangan.
4.7 Serangan musuh tidak dapat dielakkan
Persenjatan kecerdasan buatan juga telah mencetuskan strategi baharu dan kaedah baharu untuk sistem kecerdasan buatan. Sama seperti operasi siber boleh membuat rangkaian komputer atau mesin berkelakuan dengan cara tertentu, pihak lawan boleh menggunakan taktik yang sama terhadap sistem kecerdasan buatan Proses ini dipanggil pembelajaran mesin lawan, yang cuba mengenal pasti kelemahan dalam model pembelajaran mesin dan membetulkannya . Serangan boleh berlaku semasa fasa pembangunan atau penggunaan dan termasuk mengelirukan model dengan menyediakan "input" yang mengelirukan atau menyasarkan model itu sendiri. Apabila sistem kecerdasan buatan menjadi lebih berleluasa, serangan musuh akan menjadi semakin menarik. Selain itu, penyerang sering mengubah suai data latihan atau ujian dengan mencipta contoh musuh yang sengaja "dikacau" atau diubah suai untuk menyebabkan ralat data. Dari segi keselamatan negara, musuh mungkin cuba menggunakan teknologi yang sama untuk mempengaruhi sistem senjata. Jika ia adalah insiden terpencil, ia mungkin akan diselesaikan dengan cepat. Jika ia kerap berlaku dalam tempoh masa tertentu, ia mungkin menimbulkan cabaran besar kepada sistem pengumpulan risikan dan menjejaskan kepercayaannya.
Sistem AI bernilai tinggi bukan satu-satunya sasaran serangan musuh, termasuk biometrik dan biometrik palsu yang dieksploitasi untuk menyamar sebagai pengguna yang sah. Dalam pengecaman pertuturan, penyerang menjejaskan keselamatan sistem dan komputer dengan menambah hingar tahap rendah. Pada masa ini, Jabatan Pertahanan Kanada telah mengerahkan "pembantu suara" pada kapal perangnya, dengan harapan dapat meningkatkan kecekapan pertempuran dengan menggunakan sistem kecerdasan buatan.
5. Memperkukuh tadbir urus global kecerdasan buatan
Dari dron, dialog manusia-mesin kepada membuat keputusan tentera, teknologi kecerdasan buatan boleh menggandakan keberkesanan pertempuran. Kelajuan dan skop peperangan yang didorong oleh data menunjukkan bahawa kita sedang memasuki era baharu di mana sistem senjata autonomi maut akan secara mendadak mengubah keseimbangan kuasa global. Memandangkan orbit Bumi rendah semakin menjadi persekitaran pertempuran untuk pengawasan ketenteraan, penderiaan jauh, komunikasi, pemprosesan data, dan peluru berpandu balistik, persenjataan kecerdasan buatan dan persenjataan angkasa juga saling berkaitan. Kecerdasan buatan, orbit Bumi rendah, dan sistem senjata autonomi mewakili titik perubahan penting dalam keselamatan global Para penyelidik di seluruh dunia telah menyatakan kebimbangan tentang ancaman yang mereka timbulkan aplikasi dan pembangunan kecerdasan buatan, ia boleh membawa kepada kemunculan krisis.
Oleh itu, perjanjian undang-undang mengenai kecerdasan buatan dan teknologi digital lain akan membentuk kontur peperangan dan konflik untuk beberapa dekad yang akan datang. Apabila ketenteraan kecerdasan buatan berkembang, penstrukturan perjanjian undang-undang akan menjadi penting untuk mengurangkan konflik masa depan. Pada masa ini, negara-negara Eropah menyeru negara anggota EU untuk membangunkan strategi untuk penggunaan teknologi kecerdasan buatan baharu, dan Amerika Syarikat menjemput sekutu untuk membincangkan isu undang-undang mengenai penggunaan kecerdasan buatan. NATO sedang melancarkan proses untuk menggalakkan negara anggota mencapai persetujuan, sambil mengiktiraf kesan mendalam teknologi baru muncul seperti kecerdasan buatan terhadap keselamatan global, dan melancarkan Pelan Hala Tuju Emerging and Disruptive Technologies (EDT) pada Disember 2019 . Kanada dan sekutunya sedang mencari peluang untuk mempromosikan, melibatkan diri dan membina kerjasama untuk membangunkan rangka kerja asas untuk menyokong kecerdasan buatan dan teknologi baru muncul yang lain. Setiausaha Agung Pertubuhan Bangsa-Bangsa Bersatu António Guterres juga telah menyerlahkan risiko dan peluang kecerdasan buatan dan teknologi digital lain dan menyeru undang-undang perlindungan.
Kecerdasan buatan ialah bidang teknologi yang memberi kesan kepada aplikasi komersial dan ketenteraan. Memandangkan kekaburan konsep dan halangan politik terhadap peraturan komprehensif AI, isu tadbir urus akan kekal sebagai cabaran yang sukar untuk masa yang lama akan datang.
6. Kesimpulan
Kecerdasan buatan telah berkembang daripada bidang akademik yang misteri kepada penggerak yang kuat untuk transformasi sosial dan ekonomi. Kecerdasan buatan menyatukan data lanjutan, algoritma dan kuasa pengkomputeran untuk menyediakan tentera dengan maklumat yang selamat, tepat pada masanya dan tepat.
Jika Kanada ingin membina tentera yang sesuai untuk era digital, kerajaan, industri dan ahli akademik mesti bekerjasama secara bersepadu untuk mewujudkan ekosistem inovatif yang mantap. Di samping membangunkan teknologi baru muncul secara bersungguh-sungguh, kerajaan dan tentera Kanada juga perlu mengimbangi landskap geopolitik yang berubah dan mengukuhkan kerjasama antarabangsa melalui perkongsian maklumat, mesyuarat pakar dan dialog pelbagai hala.
Atas ialah kandungan terperinci Kesan kecerdasan buatan terhadap pertahanan dan keselamatan tentera. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



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

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

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

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

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

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

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

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
