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據(jù)美國《大眾機(jī)械》網(wǎng)站23日報(bào)道，美國大學(xué)團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練的人工智能程序能在衛(wèi)星照片上自行尋找中國的地對空導(dǎo)彈陣地。據(jù)稱它能在42分鐘內(nèi)完成分析人員需要60小時(shí)才能完成的判讀任務(wù)，而且準(zhǔn)確度相當(dāng)高。

報(bào)道稱，密蘇里大學(xué)團(tuán)隊(duì)推出的人工智能程序利用深度學(xué)習(xí)算法，可在高精度衛(wèi)星照片中檢測、識別中國的地對空導(dǎo)彈陣地�！斑@個(gè)消息揭示了人工智能如何被用來協(xié)助人類情報(bào)專家，幫他們從數(shù)千平方英里的衛(wèi)星圖像中像大海撈針一樣找到所需的目標(biāo)�！�

報(bào)道稱，密蘇里大學(xué)的研究人員將全球2200個(gè)地對空導(dǎo)彈陣地的公開數(shù)據(jù)與美國地理空間圖像提供商“數(shù)字全球”公司的衛(wèi)星圖像相結(jié)合。經(jīng)過訓(xùn)練，密蘇里大學(xué)的人工智能程序可以在中國東南部的一塊面積約為55923平方英里的衛(wèi)星照片上找到90個(gè)地對空導(dǎo)彈陣地，花費(fèi)時(shí)間僅為45分鐘。而通常人類判讀專家要達(dá)到相同的準(zhǔn)確度，看完所有的圖像需要至少60個(gè)小時(shí)。

報(bào)道稱，人工智能程序得以判斷地對空導(dǎo)彈陣地的原因，首先在于該陣地的特征有很大相似性。通常情況下，為覆蓋所有方向，地對空導(dǎo)彈陣地按照星形布局，擁有4組或5組導(dǎo)彈發(fā)射架，圍繞著控制中心呈放射性布置。在中央陣地上，擁有控制方艙、跟蹤和制導(dǎo)雷達(dá)以及發(fā)電機(jī)。此外，地對空導(dǎo)彈主要部署在重要目標(biāo)附近，包括軍用機(jī)場、核電站、橋梁和工廠等。因此，地對空導(dǎo)彈陣地相對容易在衛(wèi)星圖像中發(fā)現(xiàn)。

報(bào)道稱，這項(xiàng)研究成果對于情報(bào)分析師來說可能是一個(gè)福音，他們的工作就如同“用消防水龍帶喝水”。分析師獲得的海量數(shù)據(jù)通常遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出他們正確分析數(shù)據(jù)的能力。雖然這個(gè)人工智能程序并不完美，但它可以讓分析人員跳過那些已經(jīng)被人工智能發(fā)現(xiàn)軍事設(shè)施的區(qū)域，并把注意力集中在某些沒有什么明顯特征的地方。

報(bào)道承認(rèn)，發(fā)現(xiàn)偽裝陣地并不容易�！耙�?yàn)閭窝b本身不具有可識別的特征，偽裝的陣地就很難定位�！敝袊鴮＜乙脖硎�，永備的地對空導(dǎo)彈陣地外形特征確實(shí)比較明顯，而野戰(zhàn)和臨時(shí)的導(dǎo)彈陣地，特別是經(jīng)過偽裝后的陣地即便人類專家也不容易分辨，加之戰(zhàn)場上可能還會(huì)有假目標(biāo)、假陣地，顯然對于人工智能來說，如果要提高鑒別能力，還需要更多的學(xué)習(xí)。