2024-04-16 09:27 来源：得道网
一名国防官员对彭博新闻社(Bloomberg News)表示，美国本月在中东使用人工智能来识别空袭击中的目标，这表明这项正在发展的技术越来越多地用于军事作战。
负责中东军事行动的美国中央司令部(Centcom)首席技术官斯凯勒·摩尔(Schuyler Moore)表示，可以自学识别物体的机器学习算法帮助美国在2月2日的85次空袭中缩小了目标范围。
五角大楼表示，这些袭击是由轰炸机和战斗机对伊拉克和叙利亚的7个设施进行的，以报复美国在约旦基地人员遭到致命袭击。
“我们一直在使用计算机视觉来识别可能存在威胁的地方，”摩尔告诉彭博新闻社(Bloomberg News)。
“在过去的60到90天里，我们当然有更多的机会瞄准目标。”
她说，美国目前正在寻找该地区敌对势力“大量”的火箭发射器。
军方此前曾承认使用计算机视觉算法来获取情报，但摩尔的言论是对美国军方使用该技术识别随后被击中的敌方目标的最有力确认。
五角大楼表示，美国的空袭摧毁或破坏了火箭、导弹、无人机仓库和民兵行动中心等目标，这是乔·拜登(Joe Biden)总统对1月28日约旦一处军事基地遇袭造成三名军人死亡的回应的一部分。
美国将此次袭击归咎于伊朗支持的民兵组织。
摩尔表示，人工智能系统还帮助识别了也门的火箭发射器和红海的水面舰艇，美国中央司令部表示，它在本月的多次武器袭击中摧毁了其中几艘。
伊朗支持的也门胡塞民兵多次用火箭袭击红海的商船。
目标算法是在五角大楼2017年启动的Maven项目下开发的，该项目旨在加速整个国防部对人工智能和机器学习的采用，并支持国防情报，当时的重点是美国打击ISIS武装分子的原型。
摩尔表示，美国驻中东部队已经试验了计算机视觉算法，可以根据卫星和其他数据源捕获的图像定位和识别目标，并在过去一年的演习中进行了试验。
摩尔说:“10月7日一切都变了。”她指的是哈马斯在加沙战争爆发前对以色列发动的袭击。
“我们立即开足马力，行动节奏比以前快得多。”
她补充说，经过一年的数字演习，美国军队能够“相当无缝地转换”到使用Maven。
摩尔强调，Maven的人工智能功能被用于帮助寻找潜在目标，而不是用于核实目标或部署武器。
她说，在去年年底的演习中，美国中央司令部试验了一个人工智能推荐引擎，结果表明，这类系统在建议进攻顺序或最佳武器使用方面“经常达不到”人类的要求。
她说，人类会不断检查人工智能的目标推荐。她说，美国运营商认真对待自己的责任和人工智能可能犯错的风险，“当出现问题时，这往往是相当明显的”。
“从来没有一种算法只是运行，得出结论，然后推进下一步，”她说。
“涉及人工智能的每一步都有一个人在最后检查。”
