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寰宇韜略

【寰宇韜略】人工智慧發展神速 影響美國安甚鉅(上)

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◎邱榮守(譯)

 人工智慧科技的快速發展已對國家安全領域產生重大影響,如情報蒐集和分析、後勤維保、網際空間作戰、指揮與管制,以及各式各樣的軍用輸具等,且在支援美軍對伊拉克和敘利亞的作戰行動中亦有很大貢獻。美國會的財政立場和立法規範都會影響美軍事人工智慧在國家安全領域的發展及國際競爭地位。因此,美國會智庫CRS特別針對此議題進行研析。本報特別摘錄重要內容與讀者共享。(編按)

 前言

 人工智慧(AI)已成為當今一項快速發展的科技,同時廣泛吸引國際強權、企業領袖、國防智庫和決策者的關注。2017年7月20日,中共發布一項計畫並規劃於2030年達到全球人工智慧的領先地位。不到兩個月後,俄羅斯總統蒲亭也公開宣示其將大力發展人工智慧科技,並提到:「能夠成為這個人工智慧領域的領導者則將統治這個世界。」SpaceX公司執行長兼Open AI創始人馬斯克先生向聯合國遞交一封由國際上114名技術部門主管共同簽署的信函。信中警告:結合人工智慧的自動武器系統將「會讓武裝衝突規模比以往任何時候來得更大,而且快速的作戰節奏將遠遠超乎人類的想像。」並呼籲採取手段來防止軍備競賽及避免民眾不當的誤用。

 與此同時,美軍已經核准一項運用人工智慧結合戰鬥行動的先鋒計畫—「Maven專案」,其是使用人工智慧演算法來鑑別伊拉克和敍利亞境內的叛亂目標。針對這些事件的發展,美國會在2017年的聽證會上提出以下幾個問題:那些類型的軍事人工智慧可能出現,如果出現的話,應該給予何種限制?在國防上使用人工智慧的獨特優勢和弱點為何?人工智慧將如何改變戰爭形態,及其對美國競爭對手的軍力平衡將會產生什麼樣的影響?事實上,國會所擁有的眾多財政手段和法定工具會影響上述問題的答案,以及人工智慧科技的未來發展趨勢。

 人工智慧的定義和術語

 目前學術界對人工智慧一詞尚無一個公認且為大家所接受的定義,部分原因是源於該研究領域的多樣性。同樣地,美國政府官方文件亦是如此。2017年12月12日美國參眾兩院S. 2217和H.R. 4625決議案的附帶法案中將人工智慧定義為:在各種不同和不可預測環境下執行任務的任何人工系統,在沒有特定人員的監控下,或者可以從運作經驗中學習及提升運作成效…。它們可能需要配備類似人類的感知、認知、計畫、學習、溝通或實際行動等能力來完成任務。

 人工智慧的研究領域始於1956年,但直到2010年前後才興起一股熱潮。究其原因主要有以下3點;「大數據」資源的可用性、機器學習方法的改進和電腦處理能力的提升。這種趨勢大大助長狹義人工智慧的發展,其主要是運用演算法來執行特定任務,包括遊戲、影像識別和自動車輛。現行所有人工智慧系統都屬於狹義人工智慧的範疇。最廣泛流行的人工智慧是機器學習,它運用統計演算法來蒐集大量的訓練數據集,分析並推導出自己的運作程序,進而達到複製人類認知的能力。在訓練的過程中,電腦系統會創建自己的統計模型,以便完成以前所沒有經歷過的特定任務。

 專家們普遍性認為,能夠執行廣泛性任務之廣義人工智慧科技仍需等好幾十年後才會出現。然而,狹義人工智慧演算法的巨大商機引發大量資金的投入,美國科技公司在2016年的投資金額約為200至300億美元,有些研究機構估計到2025年將成長到1260億美元,然美國防部在2016年財政年度對人工智慧的未分類投資總額度剛好超過6億美元。

 人工智慧具有許多獨特的特質,且應重視其在國家安全領域運用的重要性。首先,人工智慧是一種可以全方位運用的科技,並具備整合到各種事物的潛能。其次,許多人工智慧系統具備軍民通用的特質,如影像識別演算法可以被訓練來識別YouTube視頻中的猫,和遠距遙控無人機在敍利亞或阿富汗所攝錄影像中的恐怖活動。第3,人工智慧是相對透明的,當它被整合到一個產品後無法立即被識別。總的來說,人工智慧的採購不是論件買賣的。實際上,演算法是分開購買的,後續再整合到現有系統中或一開始就納入實體系統的一部分,但這種人工智慧尚未能成為主流的系統。

 人工智慧的國防運用

 美國防部正在研究人工智慧在各種面向的運用。迄今為止,人工智慧研發工作主要是由個別機構自行推動,如「國防高等研究計畫署」(DARPA)和「情報高級研究計畫署」(IARPA)。國防研究與工程助理部長室(ASD/RE)對這些任務的執行是採取寬鬆的監督立場,並預劃於2018年夏季公布美國防部「人工智慧戰略」。

 「演算法作戰跨功能小組」亦稱為「Maven專案」,於2017年4月啟動並由國防部情報副部長負責監督,主要任務是將人工智慧快速整合到現有國防部作戰系統中,並展現該科技的作戰潛力。該專案主任提到:本專案被設計成一個試點項目、開路先鋒及做為人工智慧在國防部全面運用的火苗。儘管剛開始的任務集中在情報處理,然而有更多專案正如火如荼地已在各部門展開。

 情報、監視與偵察

 由於大量數據集可用於分析,情報界一直高度期待人工智慧自動執行情報分析的效能。因此,Maven專案第一階段的任務就是支援打擊「伊斯蘭國」(IS)任務的情資自動化處理。具體來說,該團隊將電腦視覺與機器學習演算法整合到情報蒐集單元中,透過遠距遙控無人機鏡頭所攝錄的影像,自動辨識敵對活動與標定目標。在此情況下,人工智慧將情析工作由人工轉為自動化,不再讓人員執行耗時的影像情資篩選任務,使他們可以根據分析數據執行更有效與及時的決策。

 專案最初僅選取10個情報據點部署人工智慧工具,預計於2018年年中將擴充到30個情報據點。情報社群現正公開推動多項人工智慧研究專案,如中情局就有137個研究案,包括影像識別或類似Maven專案的情析功能,讓其可以根據公開訊息來分析預測未來可能的恐攻或民間動亂事件。另外,情報高級研究計畫署也資助很多人工智慧研究案,期望在未來4至5年產生具體可行的情報工具,如在吵雜環境中能夠執行多國語言語音識別及翻譯的演算法;沒有關聯元資料的地理定位圖像;融合二維圖像來創建三維模型;依據壽期分析模式來推斷建築的功能等工具。

(待續)

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