搞定云主数据管理

从优先级角度出发，RAS战略要求在短期内改善态势感知水平，并帮助减轻士兵的体力负担。着眼于中期，“自主车辆行动”不仅有助于维持战场形势，同时也将为士兵提供掩护。最终从长远来看，自动驾驶汽车将获得执行先进战术的能力，进而“提高旅级战斗团队的能力”。

问：哪些独特的环境挑战，会影响到自动驾驶汽车与设备的研究工作?

John Fossaceca: 除了复杂的地形与非结构化环境之外，敌对方也有可能对陆军的作战环境带来不可预测的影响。陆军的研究，专门针对所谓“战术行为”，即自动驾驶汽车应该采用怎样的特定形式?自动驾驶汽车如何在两军对抗中夺取优势地位?自动驾驶汽车如何在不被敌军发现的情况下运行?陆军已经就此做出深入研究，并着力保证下一代作战车辆能够推理出所有潜在路线——甚至包括涉水路线。

问：ARL在无人驾驶汽车方面的研究，与民用行业的研究有何不同?

John Fossaceca：在陆军作战环境中，通常很难收到规模化、与军事相关且具有明确标记的数据，因此ARL一直高度关注AI算法，希望探索出一条对数据依赖性远低于传统监督方法的新道路。与此相匹配，陆军将针对场景分割等用例，开发「无监督方法」，希望实现对数据的自动标记。

然而，这样的方法目前仍然需要大量算力，因此很难在自动驾驶车辆上实时完成处理。为了解决这个问题，陆军邀请多位计算机科学家，由他们专职研究计算机架构与算法，旨在通过先进方法帮助陆军在自动驾驶车辆能够支持的处理器尺寸与功率限制内，达成预期效果。

陆军显然面临着商业部门难以想象、也完全无法解决的独特技术挑战。商用自主车辆不需要过多考虑运行环境中的破坏性因素——除了人员、障碍物甚至是意外事件，军事行动往往发生在极不确定的环境当中，地形危险而复杂、敌对方也可能设下种种威胁陷阱。

首批实例将采用远程操作形式，陆军也将在遥控过程中逐步摸索出此类车辆的操作方式，学习如何在战场上使用机器人。以此为依据，我们将了解应该开发出怎样的自主行为。最终，下一代战斗车辆将拥有现场学习、形势适应、推理以及有效采取行动，以支持多领域作战任务的能力。

问：面对AI挑战，您有哪些经验之谈?

John Fossaceca：近期的陆军研究发现，利用人类示范与反馈的深度强化学习技术已经取得了成功。这些新型方法的成功，大大减少了在新任务中训练系统的时间周期。

而通过人类演示的其他研究表明，即使只使用有限的示例，同样可以在战场上通过再训练获得一定程度的实用性、甚至是实时学习的潜力。这些技术似乎还能够与迁移学习相融合，即在一组条件下学习，并将模型成果引入至另一组全新条件，且无需从零开始重新训练。

问：在美国陆军看来，未来的战场与士兵将呈现出怎样的面貌?

John Fossaceca：在美国陆军看来，未来的战场上将出现无人编队，其速度远超当前人员编队。其中一项目标，是让自主系统对区域及路线进行侦察，发现或与敌方接火，同时为士兵提供防御支援。

问：AI技术对于陆军的未来发展愿景有何重要意义?

John Fossaceca：AI技术将成为未来多域作战中取得成功的关键驱动力。根据前陆军部长兼现任国防部长Mark Esper的说法，“如果我们能够掌控AI，那么它一定能够更好地保护美国人民。要在未来的战场上取胜，我们就需要比敌人更快行动，同时尽可能降低部队与资源的风险等级。谁能先实现这个目标，谁就将在未来几年的战场上保持决定性的优势。”

现任陆军部长Ryan McCarthy则表示，基于云的技术与功能将成为“AI最大化”道路上的核心因素。McCarthy希望全面推广云基础设施部署，借此推动AI技术发展。

问：陆军对于“以符合道德及负责任的方式使用AI技术”有何看法?

John Fossaceca：美国陆军及国防部都在高度关注AI伦理问题，并于去年10月提出了《关于以符合伦理道德的方式使用人工智能的建议》草案。这些规则也将适用于美国军队。美国军方将招纳人才，保证所有AI系统都有对应人员负责管理。

陆军的AI特遣队也设有一位道德官员，可协助通报AI道德政策。陆军部长Ryan McCarthy表示，“系统可以快速处理数据并提供答案，但却无法提供上下文信息。只有人类才能根据实际环境做出决策。”

问：目前，您采取哪些措施保证军方能够拥有充足的AI相关人力与作战人员储备?

军方内部是否正在开展AI相关培训与教育计划?John Fossaceca：ARL与陆军为学生提供大量实习机会与SMART奖学金，这些奖学金可以帮助学生支付教育费用。而作为交换，学生将为陆军工作一段时间。ARL还聘用了新的博士毕业生进行博后研究，借此将他们带入前沿研究领域。最终，部分博士后将成为内部员工。人工智能已经成为当前的核心研发方向，因此陆军也将逐步雇用更多具备这方面专业知识的科学家与工程师。



 

（编辑：南通站长网）

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