美国人工智能专家谈全球人工智能领导地位与信息优势的竞争

【帮略快报】2022年12月7日，美国人工智能芯片独角兽公司专家道格·德克雷利发表专文，谈信息优势和全球人工智能领导地位的竞争。德克雷利表示，随着竞争大国在关键军事能力方面再次接近美国，国防部正在推行第三种抵消战略：将人工智能置于美国国防政策的最前沿。前两种抵消战略分别是：第一种抵消战略以核能力为中心，第二种抵消战略以隐形技术为中心。目前第三种抵消战略的目标是通过采用包括人工智能系统在内的尖端技术来提高美国的信息管理能力，实现军事环境中的数据驱动，其战略优势在于能够比对手更快、更准确地收集、处理和响应信息的实体。为提高速度、准确性、可靠性，美国国防部正在跨越传统人工智能技术，主要先从传统技术无法跨领域和缺乏大规模数据处理能力为突破口，等等，以此提升其人工智能能力并保持战略优势。

　　自冷战以来，美国一直利用不断上升的军事均势作为寻求卓越技术优势的动力。在第三次抵消战略时代，人工智能能力代表了常规军事威慑的最新试验场，美国的多模态人工智能是这一切的核心前沿创新。

一、美国计划将人工智能过去的局势转变成未来的潜力

美国人工智能芯片独角兽公司专家道格·德克雷利表示，在全球范围内，人工智能领域的其他同行正在该领域取得进展。虽然，美国国防部在人工智能方面仍占据上风，但是，不能否认美国的竞争对手正在缩小与美国的差距。

美国传统的人工智能存在的问题不在于国防部缺乏超越其他国家的人员或计算能力，而是美国的人工智能网络现在难以拥有足够的速度和准确性，可将大量数据转化为可用的信息优势。传统的人工智能和机器学习系统很难克服这一挑战，主要因为缺乏集成不同数据类型和跨域无缝管理信息的通用能力。为将人工智能过去的局势转变成未来的潜力，美国将从战略与战术上进行突破。

从战略上：美国将推动第三次抵消的目标要求消除这些障碍，以支持更高效的数据处理，进而支持军事人员做出更明智的决策。

从战术上：一是美国国防部开始通过联合全域指挥与控制网络努力提高信息管理能力，解决了数据孤岛和烟囱系统中长期存在的问题。二是在人工智能系统允许的情况下开始整合联合部队网络。三是提升人工智能机器学习能力。四是提升跨域无缝管理信息通用能力。五是提升集成不同数据类型的能力。六是提升快速准确地运行的能力。

二、美国要成为长期人工智能领导力的典范

美国人工智能芯片独角兽公司专家道格·德克雷利表示，多模式人工智能，也称为基础模型的出现代表了私营部门和军队在人工智能技术方面的重大突破。

虽然过去几代人工智能系统依赖于以任务为中心的基础设施，但是，多模式人工智能通过上下文学习消除了这些僵化。这种学习结构使多模态人工智能能够灵活地结合算法处理各种数据类型，加速跨网络的信息收集和处理，以进行更复杂的数据分析和决策。简而言之，这种多模式结构从多个数据源中生成相关见解的速度比以前快得多，规模也大得多。在人工智能领域，美国要成为长期人工智能领导力的典范。

三、美国的多模式人工智能将作为美国第一道防线

当前，美国国防部使用人工智能通过多域防御策略获得全面态势感知的能力随着多模式人工智能的多功能性变得更加强大。它比传统模型更准确，并且能够进行零样本和少样本学习。例如，对比语言-图像预训练模型可以从一组给定的语言表达类别中对图像进行分类，而无需微调。

多模式模型的适应性使他们能够消除跨域网络生成和集成的数据的复杂性，以帮助运营商了解所有可用选项并告知最佳行动方案。如果对手从海上发起攻击，人工智能可以快速确定正确的反应是发射导弹、发射战斗机还是执行网络攻击。

　　多模式系统下的人工智能系统可以从音频和视觉输入中识别模式，以识别和标记对手坦克移动的卫星视频片段是否与无线电频率相匹配，表明大规模军事动员。人工智能将快速正确地建立这种联系，并为其操作员提供他们需要的相关洞察力，以制定最佳响应。

此外，更强大的人工智能功能开发将采用迭代过程。多模式人工智能广泛应用有望加强各个方面的人机协作，以支持更重要的任务能力－为前线和数据中心的人员提供支持。然而，需要注意的是，多模型系统需要具有强大的处理能力、相当大的片上内存和足够的附加内存才能有效地处理数据。因此，需要一种集成的硬件－软件系统方法来为数据密集型数据流操作创建计算、内存和通信的正确平衡。理想情况下，这些系统应该灵活地处理推理和增量训练，以创建卓越的模型。