美國陸軍尋求將人工智能應用于物聯網
點擊： 作者：網絡達人 來源：秦安戰略 發布時間:2020-04-08 11:19:22
美國軍事研究人員正在深入研究深度神經網絡，以在戰地物聯網上利用新技術的強大力量。
美國陸軍和工業研究人員本周表示，他們已經開發出一種“置信度指標”，用于評估深度神經網絡中使用的AI和機器學習算法的可靠性。這一指標旨在通過嚴格基于系統的訓練來限制預測以進一步提高可靠性。目標是開發基于人工智能（AI）的系統，當系統提供超出其訓練范圍的信息時，它們不易受到欺騙。
SRI International公司自2018年以來一直與美國陸軍研究實驗室合作，作為美國陸軍的物聯網野戰協作研究聯盟互聯網的一部分。美國陸軍的合作伙伴正在研究“強化”機器學習算法的方法，以使其不易受到研究人員認為將是AI對策的影響。
美國陸軍科學家Brian Jalaian表示，研究的目標之一是創建“強大而有彈性的下一代算法”。Jalaian補充說，美國陸軍研究實驗室的方法“可以使用現代機器學習算法作為陸軍許多現代算法的附加模塊，這些現代機器學習算法基于用于視覺圖像的深度神經網絡。”
美國陸軍研究人員希望將這一新指標應用于陸軍指揮與控制、決策支持系統以及精確的火力之中。
美國陸軍行業小組對他們的神經網絡度的研究已經發表了相關研究報告。這些研究報告中的方法被稱為“基于屬性的置信度指標”，它表征了深度神經網絡輸出和輸入的組合是否值得信任。
美國陸軍研究人員指出，深度神經網絡“在訓練分布范圍之外的輸入上是脆弱的，因此容易受到對抗性攻擊”。他們補充說，該度量標準不需要訪問訓練數據，也不需要使用驗證數據集訓練校準模型。他們補充說：“因此，即使只有經過訓練的模型可用于推斷，新的指標也可以使用。”
美國陸軍研究人員還與AI社區合作開發容器化軟件，以衡量對在多種應用中運行的算法的信心。
其中的應用是“戰地物聯網”，它將使用彈性神經網絡模型來部署智能設備網絡。這些戰場設備必須經過加固才能抵御網絡攻擊和其他攻擊。置信度指標被視為建立對美國陸軍下一代基于人工智能（AI）的系統的信任的第一步。
Jalaian表示：“我們沒有辦法檢測到最強大的最新攻擊，例如[對抗性]補丁，這些攻擊會給圖像增加噪音，從而導致錯誤的預測。”美國陸軍提出的生成模型“在底層原始深度神經網絡中調整原始輸入圖像的各個方面。” 他補充說，原始網絡的“后期評估對這些生成的輸入的響應，以測量模型的一致性。”
喬治·利奧波德2020年4月3日
責任編輯：向太陽
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