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大陆导弹发射场危险了!美人工智能破解
www.creaders.net | 2017-11-23 16:11:53  中时电子报 | 0条评论 | 查看/发表评论
  

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  美国情报机关内训练有素,能藉由卫星图像,来追踪发现中国祕密核设施或军事基地的分析家有限。不过,事实证明,纵使在谍对谍的世界里,类似能让谷歌(Google)与脸书(Facebook)自动过滤人脸影像,具备深度学习能力的人工智慧,也有无可估计的价值。

  据《连线》(Wired)杂志网报导,美国研究人员已训练具深度学习力的演算系统,以比人类快好几百倍的速度,来迅速辨识中国地对空飞弹发射场。

  经过验证,就算原本没有图像分析经验的人,在这深度学习演算系统的协助下,也能找出散佈在中国东南方近9万平方公里的地对空飞弹发射场。

  这种以类神经网路为基础,透过层层人工神经元,从大量资料中学习,并能过滤资料的系统,在找出飞弹发射场上,整体准确率可达图像分析家的90%。或许更令人赞嘆的,就是人类在这种深度学习软体的协助下,可以将靠肉眼搜寻飞弹发射场的时间,由原本的60小时大幅缩减为42分钟。

  密苏里大学(University of Missouri)地理空间情报中心(the Center for Geospatial Intelligence)主任戴维斯(Curt Davis)说,演算系统可以在据称极可能有飞弹发射场的地区定位,找出它确切的位置,再由研究人员加以检视,看是否准确,并衡量所省下的时间。

  卫星影像太多,分析家几乎淹没在浩瀚的大数据里。以美国顶尖商业卫星影像公司"数位全球"(DigitalGlobe)为例,它每天生成的卫星影像约多达70兆位元组,更别提来自其他商业卫星,还有政府间谍卫星的一大堆影像资料了。

  不过,美国研究人员最初只有约90个确定的中国地对空飞弹发射场实例,以训练人工智慧软体,但这通常无法获得准确的深度学习成效。而戴维斯与同僚为了解决资料库太贫乏的问题,于是将这90个实例以略微不同的方向旋转,结果生出89.3万个训练样本。

  然而,人工智慧在研究中能有令人赞嘆的成效,很可能是因为地对空飞弹发射场相当大,并在卫星空拍照中显现出特有的模式。

  戴维斯指出,深度学习演算系统正面临远比这更大的挑战,如飞弹机动发射车、雷达天线、机动雷达系统,还有军车等,由于它们的体积较小,在卫星图像上可供辨识的像素较少,因此较难确认。


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