实现UDP和TCP通信

人工智能涵盖了计算机所展现的知识，这种知识与人类的智能是不同的，但其过程却十分相似。由于人工智能市场增长迅速，专家们认为它是一种颠覆性创新，因为它改变了社会的运作方式。它打破了传统的做法并带来了更好的运营方法。

供应链中亟需这种集成。由于工作场所和运输过程越来越缺乏可见性，全球供应链为人工智能找到了各种用途。但我们要应对的这些问题到底是什么呢?

供应链中的安全问题

贯穿整个供应链的首要主题是可见性。此问题意味着管理人员往往无法完全控制或了解整个供应链中发生的每个操作。例如，生产主管可能不知道供应商从何处获取原材料。在某些情况下，企业可能无法在供应商那里获得所有信息。令人惊讶的是，有84%的信息安全人员说，缺乏可见性是整个供应链中存在的最大问题。

随着沟通和可见性出现问题，其他问题也渐渐出现。随着传统商业和电子商务的持续增长，供需每天都在增长。随后，制造商需要更多的供应商，而供应商需要更多的原材料。而这使沟通变得更为复杂。

 

技术影着响社会的方方面面，供应链也不例外。人工智能提供了一种高度创新的技术形态，而这种形态使供应链的管理人员和工作场所发生了巨变。

 

问：在帮助士兵适应与自主系统及机器人协同方面，您做了哪些尝试与努力?

John Fossaceca：我们之前讨论的各类自主系统仍在开发当中，因此目前我们只能在训练环境内使用仿真技术帮助士兵适应这些自主系统。陆军在这方面尚处于起步阶段，但确实正在推进部分计划，例如可重构虚拟集体教练机(RVCT)及其包含的地面与空中平台，这些平台能够使用模拟数据实现多种演练任务。

目前的大部分训练工作都集中在对“智能半自主系统”与“自主系统”的仿真模拟方面，这是为了给士兵提供身临其境的训练体验。士兵们在这类综合训练环境(STE)中与虚拟对手对抗。这些虚拟对手能够实施各类智能行为，其中甚至包含一定的不可预测性，用以模拟敌对方可能做出的选择以及合理的认知水平。这必然需要将最先进的人工智能与现实环境结合起来。

在基础研究层面，ARL则引导士兵与自主原型方案进行交互，帮助AI系统熟悉士兵的说话方式，以及他们倾向于使用哪些命令。反过来，士兵也将逐渐摸清AI系统的“脾气”。实际上，在引导士兵与自主系统协同训练之后，士兵们很快就开始尝试以更适合对方的语言进行表达，从而高效完成沟通与系统控制。

问：未来几年，您最期待哪些AI技术?

John Fossaceca：我们在使用人工智能进行环境推理方面取得了长足的进步，也能够向士兵队友们推荐具体的行动方案。这代表着我们的人工智能正从“窄AI范畴(即只能完成某些高度具体任务的自主代理)”向真正具备新情况适应能力的方向升级。

未来，这些AI代理将能够确定哪些行动具有可行性，以及每种选择所对应的成功概率。这虽然还不能算是“人工通用智能”，但已经能够以接近人类的水平执行推理。未来，我们希望让自主系统能够根据特定情况做出复杂推理、执行复杂决策，并预测各类可能的结果，以最大程度提升任务的成功几率。

（编辑：南通站长网）

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