算法战跨职能小组

”将推动美军运用关键技术从海量信息中快速获取战场情报

     据美国媒体报道,美军近期公布了国防部副部长沃克于 4 月 26 日签发的关于成立"算法战跨职能小组"的备忘录,表示美军将通过设立该机构,推动国防部加速运用人工智能、大数据及机器学习等关键技术,以期从海量情报中快速获取有用的战场情报。 

       情报分析负担过重 

       近十几年来,美国国防部大量采购和部署了配有高清摄像头的无人机,并将其广泛应用于阿富汗和伊拉克两个战场。从那时起,无人机源源不断地传回海量的视频资料,让数千名美国情报分析员忙得焦头烂额。他们整天盯着屏幕,寻找敌人异常行动的蛛丝马迹,发现后立即将相关信息填入对应表格而后汇总上报,工作不但枯燥乏味,而且效率极低。  特朗普上任不久,就将打击"伊斯兰国"列为优先对外政策。目前,无人机传回的视频中,大约95%与在伊拉克和叙利亚打击"伊斯兰国"极端组织有关。因此,如何充分利用这些视频信息,有效发挥战场情报支持作用,受到美国政府和军队的高度关注。 

      上个月,美国副防长罗伯特·沃克亲自指导成立"算法战跨职能小组"。试图将大数据和机器学习技术引入军事领域,该小组将重点研究目标探测、分类和预警的计算机视觉算法,并将其应用于分析处理全动态视频信息,支持打击"伊斯兰国"等作战任务。

      为确保计划得以顺利实施,拥有 33 年军龄的国防情报主任约翰·沙纳罕受命担任该小组组长,直接向副国防部长汇报。沙纳罕职业生涯的最初 15 年是担任 F-4 和 F-15E 战斗机的军械官,之后主要在空军和联合岗位从事情报工作。 

 沙纳罕认为,该项目的最大挑战在于,如何使视频清晰化,并自动在画面中找到敌人活动的位置而后做标记。据统计,无人机在接近目标时,拍摄并传回的视频中,约 60%较为清晰,40%因天气等原因较为模糊,需要进行人工处理。现在,这项工作由数百个 3 人分析小组来完成,分析员的大量时间用于这些简单重复的低级工作。 

       跨部门、跨机构合作 

       据报道,在"算法战跨职能小组"成员构成中,国防情报主任、联合参谋部、各军种、国防部、总法律顾问办公室及国防部其他部门的高级代表将组成执行指导小组,负责"算法战跨职能小组"的监督工作,副防长下属的一个国防情报项目办公室以及来自国防部及情报界众多部门的相关单位将成立上校级别工作组,为"算法战跨职能小组"提供支持。小组将直接向沃克汇报,每月进行更新,首次汇报已在 2017 年 5 月 1 日之前完成。在运行机制上,"算法战跨职能小组"与战略能力办公室合作,相互从对方的战略规划和组织机构中获益。 

       为尽快解决难题,沙纳罕多次前往硅谷深入考察,寻觅先进技术和高端人才。他坦言,当前在人工智能和机器学习软件编程上,全球高端人才多集中在硅谷,五角大楼早已被这些民企远远甩在后面,所以"我们要奋起直追,争取早日为情报分析员配备他们最需要的工具。"听闻此消息后,分析员们终于松了一口气,希望尽早从这些低级工作中解放出来,依托计算机将数小时的航拍视频变为可指导战场行动的有效情报,更准确地捜索藏匿于伊拉克和叙利亚的"伊斯兰国"武装分子。这也为很多私营企业提供了机会,通过竞争,某些私营企业可以参与到美军的情报处理、目标选择、图像处理和传感器融合等各项工作中来。 

      为此,沙纳罕制定了三步走的计划,每一步大约需要 90 天时间完成。第一步是掌握数据标记算法,第二步是研发配套软件和硬件,第三步是将技术运用到现有情报计划之中。有媒体预计,今年年底相关技术即可取得实质性突破并初步运用于军事领域。 

        数据快速转化为情报 

       沃克曾经是美国国防部海军部副部长,离职后很快出任智库机构"新美国安全中心"的首席执行官,2014 年由美国前总统奥巴马任命为国防部副部长,特朗普政府过渡时期继续留任国防部副部长。沃克任职国防部副部长期间,第一优先事项就是人工智能。人工智能也是奥巴马政府第三次"抵消战略"的核心。沃克设想的人工智能不是机器人杀手,而是网络及指挥结构。他强调人与人工智能的协作,机器可以高速整理海量数据,然后将它的发现呈现给人类,入类仍然是最终决策者。 

      在沃克的推动下,美军成立"算法战跨职能小组"的目标是将国防部的大量数据快速转换为具有实际价值的情报及思路。"算法战跨职能小组"的首个任务是部署技术,提升战术无人机及中空全动态视频的"处理、开发与分发"能力或使其实现自动化,支援对"伊斯兰国"等极端组织的作战。这将有助于减轻全动态视频分析方面的人力负担,产生更多具有实际价值的情报,提高军事决策水平。 

       "算法战跨职能小组"的具体任务包括:数据标记开发、采购或修改算法来完成关键任务;寻找部署这种基础设施所需的计算资源及途径;在 90 天内将基于算法的技术纳入正式采办项目。在成功为"情报、监视与侦察"的"处理、开发与传播"提供支持后,"算法战跨职能小组"将优先把类似技术融入其他国防情报任务领域。此外,"算法战跨职能小组"还将加强目前与国防情报任务领域相关的、基于算法的技术计划,包括所有关于开发、利用或部署人工智能、自动化、机器学习、深度学习及计算机视觉算法等计划。 

       尽管各方均对"算法战跨职能小组"寄予厚望,但其能否取得成功仍存在不确定性。由于是新设立单位,"算法战跨职能小组"在 2017 财年军费预算中没有预算份额,需要说服国会特批 7000 万美元的开支计划。因此,有人提醒沙纳罕说,"人工智能、机器学习、深度学习、机器视觉,我们认为这些技术有上千种用途。但第一次别太拼了,确定目标要实事求是,争取早有所获,这样你才有机会继续前行,攻克所有其他的挑战"。对此,沙纳罕表示:"对这项工作的投资回报远远要高于其他武器系统,我们很早以前就应该这么做了。" 

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