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美国中情局对AI有多重视?137个项目同时推进!
美国中情局对AI有多重视?137个项目同时推进!
来源:usqiaobao.com | 9/10/2017 1:32:48 PM | 浏览:268 | 评论:0

俄罗斯总统普京曾在全俄开学日上表示,“未来属于人工智能”,并断言在AI领域领先的国家将会主导世界。普京还在会上表示:得AI者得天下,能在这个领域成为领导者,就意味着将统治世界。不过后来普京也表示,AI的发展不但会带来巨大的机会,也会带来无法预测的威胁。

近年来,马斯克多次对AI的威胁提出警告,普京的观点也许正是马斯克所担心的。

牵头创立OpenAI项目、屡屡警告人工智能潜在威胁的“钢铁侠”马斯克,在推特上转发了相关报道,言简意赅地评论道,AI领域的国家间竞赛“开始了……”。

美国中情局对AI有多重视?137个项目同时推进!

美国会忌惮在AI领域大张旗鼓的俄罗斯和中国吗?其实CIA早已紧锣密鼓地开始了AI方面的研究,同时推进的项目多达137个!

有这样的底气,美国中央情报局(CIA)技术开发主管梅尔里克斯(Dawn Meyerriecks)似乎并不担心她的国际对手;在她眼中,改变美国政府自己对于人工智能的认知,才是当务之急。

美国中情局对AI有多重视?137个项目同时推进!

2013年进入CIA之前,Meyerriecks曾在美国国家情报主任办公室供职(来源:华尔街见闻)

先不谈对手 怎么让自己人“相信”AI?

据华尔街见闻报道,梅尔里克斯日前在华盛顿特区举行的情报与国家安全峰会上表示,美国要在AI领域领先于中俄两国并不难;真正需要跨越的鸿沟,是美国政府高层对于AI数据分析根深蒂固的不信任。

“如果我想要确认某一项AI分析结果的准确度,要经过那些步骤?我需要在政府高层面前摆出哪些证据,才能证明AI分析结果真实可信?”梅尔里克斯说,这才是每日盘踞在她心头的问题。

在CIA,目前有137个正在进行的项目与人工智能直接相关,从在视频当中自动识别标记物体、方便分析师把有限的精力放在重要目标上,到根据大数据和关联性证据预测未来事件走向,这些“试验”无所不包。

“我们可以借助AI总结归纳因果关联性,使我们能够更好地预测即将发生的事情,譬如朝鲜试射导弹等动作,我们都可以做到心中有数。”

“林中被熊追赶 别做那个跑得最慢的人就行了”

俄罗斯总统普京认为,AI领域蕴藏前所未有的机遇,而其构成的威胁同样难以估量。谁能在这一领域拔得头筹,谁就能成为世界的主人。

今年3月,人工智能2.0首次写入中国政府工作报告;7月8日国务院印发《新一代人工智能发展规划》希望在2030年成为AI领域的世界领导者,在技术上超越对手,打造规模近1500亿美元的本土产业。

中国为这个计划准备了数以十亿美元计的国家级投资,用来支持该领域的“登月”项目、初创企业和学术研究。

当被问及她是否担忧美国在AI领域的领先优势被中俄两国追上时,梅尔里克斯答道,她对于美国在创新领域和系统工程方面的优势深信不疑。

“我们与In-Q-Tel[CIA的风险投资分支]常说的一句话是,只要我们在AI领域的研发速度比任何对手都要快,快到别人都追不上,就根本不必顾虑别人会怎么追上我们。这就好像林中被熊追赶,别做那个跑得最慢的人就行了。”

俄罗斯对于人工智能的浓厚兴趣由来已久,也常常被舆论过度炒作。9月4日俄罗斯卫星网曾对一台专攻深度学习领域的新型超级计算机做过报道,已投入对话式AI项目iPavlov的开发。

在俄罗斯卫星网的报道中,莫斯科物理科技学院的Mikhail Burtsev称,“算力对于深度学习领域占据着至关重要的地位,硬件环境条件越强力,能够架设的神经网络构架就越复杂。而更加复杂的模型常常会让我们在解决实际问题时获得革命性突破。”

耐人寻味的是,俄罗斯AI研发项目中所用的硬件,正是由美国加州显示处理器厂商英伟达生产的DGX-1超级数据中心,该系统计算速度最高可达每秒170万亿次浮点运算。与梅尔里克斯一同出席本次华盛顿峰会的英伟达商务副总裁赫布斯特(Jeff Herbst)闻讯哑然失笑:“我们的这套设备谁都可以买到。”

美国中情局对AI有多重视?137个项目同时推进!

AI参与到日常决策中?起码现在的美国政府很谨慎

就算美国科技巨头代替美国政府本应扮演的角色,在AI领域保持技术上的优势,美国和其他对手国家在如何应用人工智能上仍然有着天壤之别。俄罗斯似乎更愿意将AI开发,与无人武器平台和陆战用机器人联系在一起。

美国政府对于人工智能的态度相比之下就显得有些过于保守了。对梅尔里克斯来说,最大的挑战不是如何将最尖端的AI技术应用到情报搜集当中,而是如何说服政府高层——包括美国总统——取信于这些在他们看来是由“机器人”生成的战情报告。

“我们每天工作中的一个重要职责,就是生成一份总统简报。对于简报当中得出的分析结论,我们必须保证有非常充足的证据予以证明。在把战略建议拿给决策层作为参考前,首先要保证人类自己可以搞懂这中间的推演过程。这是目前AI开发者所面临的一大挑战,我认为很快就会得到解决。”

 

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