美国国防研究所借助人工智能实现战场决策

美国国防高级研究计划局 (DARPA) 正在资助一个名为“用于规划、战术、实验和弹性的战略混沌引擎”（SCEPTER）的项目，以开发能够穿透战争迷雾的人工智能技术。

该机构押注更先进的人工智能模型将简化现代战争的复杂性，从不相关信息的上下文背景中挑选出关键细节，并最终加快实时战斗决策。

帮助填补缺失信息的工具在军事的许多方面都很有用，包括在激烈的战斗中。关键的挑战是认识到预测机器的局限性。

人工智能不提供判断，也不做出决定。相反，它提供信息来指导决策。

人工智能支持对于跨越陆地、海洋、空中、太空或网络空间的行动尤其有用。DARPA 的 SCEPTER 项目的目标是超越现有技术推进人工智能战争游戏。通过将人类专业知识与人工智能的计算能力相结合，DARPA 希望军事模拟的计算强度会降低，从而可以制定更好、更快的战争策略。

Charles River Analytics、Parallax Advanced Research和BAE Systems等三家公司已通过 SCEPTER 项目获得资金。
机器学习 (ML) 是人工智能改善战场决策的关键领域。机器学习是一种人工智能，向计算机显示示例，例如过去的战时场景，然后可以做出预测，或从该数据中“学习”。

但机器学习还不够：

• 战斗很少会重演，因为你的敌人很快就会学会不要犯同样的错误。
• 需要将机器学习与其他人工智能方法结合起来：注于改进启发式方法（解决不切实际问题的捷径，不一定是完美的，但可以快速生成）和因果人工智能，它可以推断因果关系，使其能够近似人类决策。

最终，由人来判断要做出哪些预测，以及当这些预测到达时如何处理这些预测。从道德角度来看，我们不能让机器对它们在战争中的行为负责。

美国国家安全局推出人工智能安全中心：
美国国家安全局（NSA）宣布成立人工智能安全中心，负责监督美国国防和情报部门人工智能能力的开发和整合。人工智能中心将并入美国国家安全局目前的网络安全协作中心。

成立人工智能中心目的：确保人工智能模型免遭盗窃和破坏。

• 美国必须保持在人工智能开发领域的领导地位，并防止恶意的外国行为者获取美国在人工智能领域的创新成果。
• 必须深入了解人工智能漏洞、外国情报对这些人工智能系统的威胁以及应对威胁的方法，才能确保人工智能安全。