使国防领域的人工智能和机器学习受益

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什么是机器学习 

Machine learning,顾名思义就是指教机器去“思考”和改进,这是通过让机器通过暴露于新数据来学习的软件来实现的,这些机器执行任务,不是通过被编程,而是由于它们学会从现有数据中辨别模式,机器学习属于人工智能的保护伞。

Machine Learning现在广泛应用于IT行业,服务于各种现实应用,新时代的学习者热衷于通过入学来学习技术 机器学习课程.

什么是人工智能

查看视频了解人工智能。

ML产生影响的部门以及公司采用它的原因

机器学习已被许多工业部门采用,影响巨大。本文是关于机器学习在工业领域的应用 国防部门。然而,在我们转向这一点之前,下面提到的是从机器学习中受益的其他部门: 

教育 

Ren类教师在课堂上还有一席之地的同时, 利用技术来Jia强学习体验对今天的学生来说是非常现实的, 但即使是最敬业De教师也不能全盘关注他/她的学生, 只要一所学校能You电脑、平板电脑、互联网, 他们就可以通过以下方式, Yong机器学习来补充老师的工作: 

• 学习计划可以根据每个学生的需求和学习风格进行定制。  
• 通过收集和分析学生的工作,机器学习算法可以识别学习障碍
• 通过筛选无数的学习材料来生成相关的作业和测试。 
• 指导学生完成学习过程并提供反馈。 

对于机器学习,学生/教师的比例将不再是一个问题,因为每个学生都将接受优质教育和全神贯注的教育。 

医疗保健

机器学习在医疗保健领域的一些应用包括:

• 使用计算机将症状与大量可能的诊断数据库进行比较,从而实现更快的诊断和治疗的准确性。 
• 使用机器人医生(例如达芬奇)协助外科手术,大大减少了误差范围。 
• 使用预测和认知分析来识别风险个体,并在他们患上糖尿病等疾病之前为他们提供预防性护理。 
• 使用可穿戴小工具在家中提供后续护理。 

金融服务

金融部门在过去几年中经历了机器学习和人工智能的广泛采用。这是因为金融部门风险高,处理大量数据,其操作需要准确性。机器学习算法解决了所有三个问题:机器可以比人类更快地对大量数据进行排序,它们更准确,因此可以最大限度地降低风险。 

金融领域机器学习的一些使用示例包括: 

• 在贷款申请过程中对客户进行审查
• Robo顾问,例如财富阵线或最佳机器人顾问,来管理投资组合,并向客户推荐“热”投资机会。 
• 客户服务和查询处理。 
• 通过监控和检测异常交易来检测欺诈行为。

交通

自动驾驶汽车是交通工具中最广为人知的机器学习用途,Waymo最初是谷歌的自动驾驶汽车,它配备了旨在学习环境和驾驶员行为的软件和硬件。 

Uber也在开发自动驾驶汽车的过程中,而特斯拉已经为自己的车辆安装了自动驾驶仪,可以让汽车自动驾驶,自动驾驶仪功能对于在困难的天气条件下导航特别有用。 

机器学习对国防领域的影响 

机器学习在国防领域,特别是在军队中产生了相当大的影响。这是在以下领域

军事情报

AI和机器学习,现代战争正变得严重依赖,与常规系统不同,机器学习软件可以处理大量数据,这提高了作战系统的决策和准确性。  

在军事领域采用机器学习的政府将在战争场景中占据优势,中国和美国是军用AI和机器学习中最为突出的一个,2017年,美国国防部在AI和大数据上花费了74亿美元,中国也进行了巨额投资,预计到2030年将成为领先的AI国家。 

武器

新的战争系统和武器现在嵌入了人工智能,使其效率更高,对人类操作的依赖更少。这也导致了操作和系统的更大协同作用以及减少设备和武器所需的维护。 

网络安全

对军事设施的网络攻击可能会导致高度敏感的数据丢失,并对军事机构造成损害。在军事设施中使用机器学习有助于防止此类攻击,通过保护网络免受未经授权的入侵。通过依赖既定模式,安全系统可以抢占攻击并制定对策。 

交通

高效的运输系统对于军队的成功非常重要,弹药、食品、武器、部队和其他货物需要按时、良好地到达目的地。将机器学习融入军队的后勤流程将减少人力、最大限度地减少错误和豁免,从而缩短交货时间,并更快地发现异常情况。 

目标识别

战斗环境很复杂,地形、天气条件和敌人的行为会使目标识别变得困难,机器学习技术可以通过分析地理数据、新闻源和情报数据来帮助处理此类情况,从而更好地了解目标。例如, DARPA 的 TRACE 计划 依靠机器学习使用雷达识别目标。 

战地医疗保健

2018年, 北卡罗来纳大学获得美国国防部160万美元拨款, 像资助一个旨在开发机器学习和AI解决方案的项目,用于处理战斗情况下的伤害。该系统将分析数据并预测适用于特定场景的技能和患者护理技术。拥有这样一个工具来指导决策将确保每种结果都是最好的。 

战斗训练

军利用计算机生成的环境来训练他们的人员,这些模拟器要想发挥作用,就必须创造现实的条件,同时也要具有适应性,这意味着他们必须调整自己的行为以适应各种情况。 

习(inforcement learning)来实现的,虚拟或人类特工在执行某些动作后通过接收奖励或惩罚信号来学习,这种方法有助于改善虚拟特工和人类士兵的战斗训练。 

威胁监控 

情报和侦察任务对于威胁意识很重要。出于隐身目的,防御机构已开始使用无人机等无人系统。这些系统配备了软件,使它们能够识别边界、识别潜在威胁以及报告或发动攻击。无人机在偏远地区尤其有用。

结论 

随着行业和政府继续投资获取 机器学习课程认证的,(重复的)、乏味的或威胁人类生命的任务,机器会参与得多,对于国防部门来说,这将意味着边界内外更高的安全性,对犯罪的高定罪率,而且,对于军队来说,士兵将不再需要不必要地将生命置于危险之中。