F-35戰機要上人工智慧系統？將讓其變得更聰明數據更新更快

21世紀的戰爭依賴於數據，這對美國軍隊現在使用的先進型F-35聯合攻擊戰鬥機非常重要。為了能讓F-35戰機具備目前最強的人工智慧技術，美國軍防部已經聘請一家加利福尼亞公司來專門對人工智慧技術進行攻關，希望將現在F-35部隊需要18個月時間來編製任務數據文件的過程縮到一個月。這將有助於F-35部隊從敵人的雷達和防空導彈到波形和網路武器等各種信息快速篩選出最佳信息。

美國國防部委託的這家名為C3的公司將用以人工智慧技術來優化F-35戰機所使用的戰場任務資料庫，該公司致力於加速數據等艱巨任務。希望在該升級完成之後，F-35部隊能將大量戰場信息形成的任務資料庫進行快速編碼，能隨時保持F-35戰機擁有最新的敵方雷達與武器參數等戰場訊息。比如擁有最近一個月的情報信息，而不是一年前的。

報道中提到，C3公司把它自已當作一個AI的裁縫，把不同的方法拼湊在一起，從簡單的機械學習到更複雜的深度學習，結合圖像、診斷評估與文本等各種異質性數據，並結合不能很好地結合的異構數據形式。

在與美國國防部創新辦公室接觸之後，雙言已經悄悄合作了15個月。C3公司已經參與了軍方的9個項目，包括飛機的預期性維護，如E-3 早期預警機，C-5銀河式運輸機、F-16戰機，以及很快要加入的F-35戰機，它們將預測何時某一部件或計算機系統可能會因天氣、部署、任務、零件年齡等問題而出現的失敗情況。

當然，F-35已經有一個機載診斷系統，即自動後勤信息系統或ALIS。C3負責產品的副總裁Nikhil Krishnan表示，他們的軟體不會取代ALIS，也不會取代洛克希德馬丁公司或其F-35分包商已經建造的任何東西。相反，它旨在結合這些來源的信息，以更好，更全面地了解飛機的情況。除了後勤的ALIS系統，C3的軟體還將納入戰機運行數據、架次，甚至天氣、零部件與維修紀錄。所有這些都與C3在任務資料庫優化的工作不同，後者將於明年夏天完成開發。

這是一種任務資料庫主要用以記錄分析威脅的來源與型態，並主動通知飛行員何種威脅即將發生。現在主要的問題是這些數據量太大、種類太多，導致生成數據文件的時間過長，如果應用C3具有的數據聚合功能和人工智慧，可以讓編碼速度提高一個數量級，加快數據更新過程。

今天的過程非常多，主要是因為數據源和類型非常多樣化。「今天的分析師必須通過數據源來獲取數據源，然後在數據源中按數據欄位查找數據欄位，例如查看此資料庫是否有一個對象欄位。大部分數據都是高度非結構化的，例如文本中的注釋，軟體不能正常工作。希望是自動化查看來源的過程，並向運營商提供一系列問題，例如可能存在的情報差異和建議。

該公司還在開發一種新的基於AI的工具，用於收集有關潛在目標的情報。這與谷歌在Project Maven下為五角大樓所做的事情類似，但有所提升。雖然Maven的重點是應用人工智慧來識別圖像中的物體，但正在開發的新項目將整合來自不同來源的各種數據，以構建更完整的圖像，類似於大腦將感官輸入與生活體驗相結合的方式和直覺，以便了解正在發生的事情。

不過，C3公司也有兩件無法解決的事情：一是美國軍方希望在防禦和情報上納入更多人工智慧，雖然神經網路(Neural networks)優於機器學習，但在解讀法律和政策目標上卻非常困難；二是數據完整性問題，有時不好的數據可能會扭曲模型運算結果，這在軍事行動中會影響使用者做出攸關生死的決定。要解決這兩個問題，還是要靠人本身的智能，而不是人工智慧。

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