演算法戰：美國特種作戰司令部探索人工智慧技術

隨著美國國防機構向人工智慧平台投入越來越多的資金，美國特種作戰司令部（SOCOM）也在尋求利用這種技術來協助全球各地的突擊隊員。

美國特種司令部採辦主管Jim

Smith表示，「我們以多種不同的方式來研究人工智慧和深度學習，」其中一種方式是參與美國國防部的Maven項目，該項目旨在幫助軍方更快地對無人機情報監視偵察（ISR）數據進行分析。

在佛羅里達州坦帕市舉行的國防工業協會年度特種裝備工業會議上，Smith說，「過去，我們必須緊盯屏幕數小時以分析ISR數據。因此，這似乎是專門為機器學習這類技術準備的。」他表示，美國特種作戰司令部正在與美國國防部的其他機構合作。「我們在美國國防部的這一項目中扮演著重要的角色，他補充道。

SOCOM特殊偵察、監視和開發辦公室的計劃執行官David Breed表示，美國特種作戰司令部是Maven項目的主要參與者之一。該辦公室正在利用全動態視頻處理、開發和傳播系統來協助完成這項工作。他向美國國防部表示，計劃執行辦公室參加的「不僅僅是一個會議，更是一場關於如何將Maven變成一個長期計劃的討論。」Breede稱，目前，Maven項目專註於分析視頻數據，但其自主系統和數據分析方面的進展也將接受檢驗。「我們需要即時的了解項目進展，」他補充說。

Smith指出，確保平台有足夠的數據可供學習，同時建立大型信息資料庫，這些舉措是正確使用人工智慧的關鍵。「我們正在研究，以獲得大型資料庫和大量機器信息。但是我們現在距離目標還很遙遠，需要不斷地努力才有可能達成目標。」他指出，特種作戰人員經常會收到大量的對於軍事行動有所幫助的信息。

SOCOM科技辦公室主任Lisa

Sanders表示，機器學習將成為美國特種作戰司令部新的「超級戰鬥員」概念的一個關鍵方面。這一概念旨在為突擊隊增強作戰能力，它主要由四個重要技術組成：通信、計算、數據/感測器和人機交互。

Lisa Sanders在會議發言時表示，美國特種作戰司令部計劃在很短的時間內就完成這些方面的技術研究。包括商業化技術在內的裝備可以在6個月內技術成熟，並使操作人員掌握用法。然而，大多數裝備的實際研發製作周期在18個月至2年的時間裡。另外，例如機器學習這樣的技術，將需要更長的時間來開發。

「如果我真的需要知道我將如何使用人工智慧……來為拯救人質或者進入建築物提供目標識別，那麼我們還需要在"如何驗證這些工具"這一問題上做更進一步的研究。」

她指出，人工智慧帶來了許多挑戰，谷歌等大型公司已經花費了大量時間來開發自動駕駛汽車等人工智慧技術。「這是因為人們總是想在問題發生的時候將其搞清楚，」「我們驗證一件事的通常方式是測試每一種可能的結果，同時，我們也這樣確定其安全性，」Sanders補充說。「但在人工智慧領域，你無法這樣做，因為每一次結果都在隨著你的輸入改變。」美國特種作戰司令部在開發技術的同時，也需要解決各種政策問題。有時候，一個政策的制定與獲批可能需要長達10年的時間。「我確實認為你會在接下來的2~5年的時間裡看到相當數量的產品出現，而接下來就是那些因政策受限而花費我們更長時間的產品，」

Lisa Sanders指出，SOCOM開發人工智慧和自主系統技術的著眼點在於如何提高突擊隊員的作戰能力。這可能包括「大量採集感測器數據，通過人工智慧重點顯示可能的最佳目標…..或者使用這種機器學習的整合來協助指導自動系統，」她在一個新聞發布會上表示。然而，儘管SOCOM對該技術很感興趣，但是其在此類平台的科學技術投資卻很少。

Sanders說，「目前，我還沒有從SOCOM的科學技術（S&T）部門那裡購買人工智慧，」「我們想要利用人工智慧探索我們想實現的目標，而不是推進人工智慧科學的發展。」但是，Sanders所在辦公室已經做了一些探索工作，他們邀請相關專家對這項技術進行了討論。「我們談到如何定義語言，以便其他的工作人員也能夠理解我們的問題。」

然而，S&T部門正在為人工智慧籌備資金，Sanders表示，該部門計劃在2019財年完成一些人工智慧相關的項目。

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