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他的新工作是提高空军采购的效率

发布时间:2019-05-03 19:29 类别:军事科技

  记者:可注释性(explainability)此刻是在AI手艺的抢手范畴,曾经有相当一群高智商的研究人员涉足此范畴。他们也提到,所谓的可注释性,现实上有问题。若是你问一个报酬什么做出某个决定,他可能会给你讲一个故事,而这个故事并必然是真正的缘由。因而,若是向AI范畴引入可注释性,一个是处置速度会变慢,再一个就是尺度比人类高。

  威尔·罗珀:和我们合作的公司里面,有报酬我们供给基于AI、用于维护预测的手艺。我们但愿可以或许预测配备什么时候需要进行手艺维护。我们曾经在两种配备上起头运转这种手艺,此中一个是大型运输机C5,运转有105个预测算法。别的一种是B-1轰炸机,运转有40个预测算法。举个例子,这些算法能够协助我们在查抄之前,就预测出来有问题的部位,好比升降架的齿轮和轮胎。我们对这种手艺很是感乐趣,同时也但愿可以或许有公司涉及衡宇维护方面的手艺,而不再仅仅关心配备方面。

  威尔·罗珀:是的。我很是欢快良多研究人员涉足可注释性,可是,成果若何不成意料。因而,我们需要的可能并不是具有注释能力AI或者仅仅是助手型AI,而是一种能够持续能够从错误中进行进修的AI。我们的尝试室就在进行相关的研究,并且也有贸易公司涉足这个范畴。

  记者:我们再接着说Project Maven,这个项目将会把工作人员从识别海量视频中解放出来,让他们去做更高条理的工作。可是,若是当AI手艺也具备处置更高条理使命的时候,那工作人员们怎样办呢?他们也会参与此中吗?

  记者:AI图像识别能力跨越人类的时代曾经不远了,我也可以或许理解,主要的工作仍是需要人类做决定。可是,若是是导弹防御系统呢?当导弹来袭时,我们是让反映更快的AI去处理要挟仍是让人类来处置呢?

  好比说,你能够设想AI可以或许很好地识别衡宇和汽车品种,从能够识别你的车到识别得的车的品种再到能够识别某一辆特定的车。可是,将来的严重决定仍是会由人来决定。AI不克不及回覆你为什么做一个决定,它的决建都是数据驱动的,而这对于大大都人来说,并不必然是合适的。我们需要对于做出的决定进行评估,而AI是不具备这种能力的。

  记者:Project Maven利用AI手艺,是不是就是看中它在图像识别上的优良表示呢?

  威尔·罗珀:没错。因为贸易上的使用,计较机视觉手艺成长很快。很较着,智妙手机曾经具有识别人脸和图片的功能,那这种手艺天然也能够使用到我们的谍报、监督和侦查使命中。我们筹算让AI取代工作人员来进行方针的识别工作。我们并不是要裁人,而是想把这些工作人员派去做更高条理的工作。

  威尔·罗珀:只能说是有些惊讶吧,终究还有良多公司涉及计较机视觉手艺,并且,我们曾经习惯于和五花八门的公司打交道。不外,我们需要留意的是,我们该当尽可能为我们的合作者打开便利之门。

  记者:也就是说,好比,有一家公司是轮胎磨损方面的专家,那么他就能够通过度析起飞和下降的数据,来预测什么时候需要改换C-5的部门轮胎吗?

  威尔·罗珀:他们以至都不需如果专家。若是他们擅长数据阐发和机械进修手艺的话,他们还能够进入我们的数据库,对数据进行解析。

  威尔·罗珀:我们此刻的准绳是,主要的工作仍是人来做决定,并且我也认为这个准绳将来一段时间之内不会改变。工作人员会不断具有,只是他们将会越来越少地参与低条理的工作。

  威尔·罗珀:我感觉导弹来袭和之前说的不是一个问题。可是,和人相关的决定,做了当前都是有义务的。若是我们想把AI引入决策时,我们将不只仅需要晓得AI保举的是什么,还要领会为什么保举这个。空军第一步需要进修的就是若何巧妙地使用现有的AI手艺。我们还需要对于AI手艺进一步领会和使用。

  本次采访将会涉及他对于军事科技将来的瞻望,包罗工智能、崇高高贵音速兵器 http://ginnysims.com/junshikeji/497/


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