美国空军发布AFDN 25-1《人工智能》，旨正在指点空军AI成长，对理解美军AI计谋意义严沉。4。为此，美国空军需考虑具备人工智能能力的部队、数据、计较、人才、伦理等多方面要素，以负义务地使用人工智能。近日，美国空军发布AFDN 25-1《人工智能》，该条令聚焦美国空甲士工智能使用，涵盖AI的前景、风险、手艺概念、做和使用、利用考量及将来愿景，为美国空军AI成长供给，对理解美军AI计谋意义严沉。下面临该条令进行简要引见。计较机手艺的成长深刻改变了和平模式。晚期英国的“机”破解恩尼格玛暗码，为盟军供给环节谍报，扭转大西洋海和场面地步；晚期电子超等计较机帮力太空和导弹打算，晶体管的前进鞭策冷和期间防御系统和先辈兵器立异，使美国空军正在“戈壁风暴”步履中实现从大规模做和到切确冲击的改变。现在，数据驱动时代到临，学术和贸易立异催生前沿手艺，“智能”设备普及，高速数据处置、大数据集和机械进修阐发鞭策人工智能成长。人工智能将加强谍报、和侦查（ISR）能力，实现机械人手艺前进，加快锻炼，创制消息劣势，帮力做和规划和国际事务合做。其正在军事范畴的使用潜力庞大，能帮帮批示官正在计谋、做和和和术层面做出更明智决策，对美国意义严沉。人工智能正在合作和冲突中已展示出强大的力量倍增器感化，但也存正在风险。美国的合作敌手鼎力投资人工智能，可能操纵其减弱美国计谋劣势。人工智能系统开辟涉及多方合做，数据平安尺度纷歧，数据易被敌手“污染”，导致决策错误和被。决策过度依赖人工智能可能降低冲突门槛，因而美国空军必需隆重看待，通过理解和试验来负义务地使用人工智能，正在提拔做和能力的同时抵御敌手的虚假消息。目前美国未对人工智能给出教义性定义，而是根据美国和行政号令来界定并指点政策制定。本演讲旨正在描述人工智能术语和概念，帮帮理解其正在美国空军做和中的潜力。一般来说，人工智能借帮手艺系统，连系基于法则的方式和机械进修，模仿人类认知的某些方面，但它无法性地审视输入的无效性和输出的更普遍后果。“狭义人工智能”和“弱人工智能”指仅能施行特定使命、不具备进修新使命能力的系统；“通用人工智能”逃求雷同人类的理解、进修和顺应能力，目前尚未实现，面对手艺、伦理和哲学挑和，但相关研究有必然进展；“专家系统”连系人类专家学问、如医疗诊断参谋系统；“机械进修”关心统计较法的开辟和研究，通过数据进修并对未见数据进行泛化，无需明白指令即可施行使命，不外其进修依赖于编程设定；“锻炼数据”用于锻炼人工智能模子，其质量、数量和多样性影响模子机能，“测试数据”用于评估锻炼后的模子；“神经收集”受人类大脑，由多层神经元构成，跟着计较能力提拔和数据增加，变得愈加复杂；“深度进修”是多层神经收集，能从复杂数据集中进修，建立更精确的输入输出联系关系；“天然言语处置”以深度进修为焦点手艺，让计较机理解、注释和生类言语；“生成式人工智能”通过度析大量数据生成内容，“多模态人工智能”可处置多品种型输入；“狂言语模子”操纵概率模子理解和生类言语，如ChatGPT；“计较机视觉”从数字图像等视觉输入中提取成心义消息，使用普遍。“从动化”指系统施行简单、反复且受限使命的能力；“自从性”指系统使用基于法则的处置体例，施行多种复杂使命并实现多个方针的能力。美国空军夹杂利用从动化和半自从系统提拔人员表示，跟着对人工智能理解的深切，系统的反复运转可加强其能力，进而提拔人员对操纵系统进行决策的决心。美国空军采用人机协同（HMT）模式使用人工智能。但军事决策权仍控制正在人员手中。人机协做能连系人类的曲觉、推理能力和机械的数据处置速度，实现能力最大化。正在分歧风险场景下，需按照环境调机协做模式，均衡决策速度和风险度。加强人机之间的沟通、有帮于优化协做结果，同时，人工智能系统的通明度和可注释性对成立信赖至关主要。人工智能帮力美国空军正在匹敌中施行各类空中使命，实现制空权和消息劣势。如人工智能驱动的预警和检测系统为防空反制（DCA）和进攻性防空（OCA）供给支撑，自从和半自从飞机正在相关使命中阐扬感化。正在全球切确冲击范畴，人工智能改良飞机和弹药的对准，降低布衣风险，提拔现身能力，加快决策周期。快速全球灵活方面，人工智能优化做疆场点选择，改良预测性，优化物流规划和施行，半自从空运能力的尝试已取得。全球谍报、和侦查中，多模态人工智能实现多谍报、跨域数据融合，自从ISR平台拓展谍报收集范畴。批示取节制范畴，人工智能辅帮方针定位、资本分派等，加强通信收集的弹性和能力。美国空甲士员需具备人工智能流利度，不只要领会根本学问，还要控制其使用、注释和无效操做。这有帮于取从动化系统协做、做出明智决策和降低风险，连结人员合作力，为人工智能生态系统成长奠基根本。数据是主要的企业级资产，高质量数据对人工智能模子的精确性和靠得住性至关主要。数据办理和收集面对挑和，包罗数据所有权、存储和处置等问题。美国空军正在开辟和使用人工智能东西时，必需注沉数据质量，避免数据误差。锻炼和运转人工智能模子需要大量计较能力，这影响美国空甲士工智能的集成。利用打算应明白计较、数据和能源等需求，同时均衡开源和贸易人工智能东西的风险取劣势。美国空军需招募、培育和激励人工智能专业人才，推进分歧专业间的合做，取计谋伙伴、学术界和财产界合做，建立具备人工智能流利度的部队。人工智能合用于具有分歧模式的军事使用，需要大量高质量数据和计较能力。复杂问题具有分歧布局和模式，人工智能可通过概率数学处理；而复杂问题难以用现无数学模子描述，人工智能更适合处理此中的复杂子使命。获取精确、无误差的锻炼数据是挑和，数据办理影响人工智能成果质量。有误差的数据或算导致蔑视性成果，降低对人工智能系统的信赖。开辟人员和决策者应正在开辟过程中采纳办法减轻误差，确保数据可拜候、可理解和颠末筛选。美国空军使用人工智能需要强大的收集防御，恶意收集勾当可能对人工智能系统进行数据投毒或模子逆向工程。应采纳多层办法，包罗拜候节制、加密等，保障人工智能系统平安。人工智能的利用必需符律、政策，遵照担任、公允、可逃溯、靠得住和可管理的准绳。美国和空军相关部分担任指导人工智能的伦剃头展和使用，但敌手可能不受不异伦理原则束缚。实正的手艺立异正在于敌手艺的概念化和使用能力。美国空军需跨学科协做，应对人工智能成长带来的挑和，投资数据、计较、人力等范畴，培育立异思维，充实阐扬人工智能东西的感化 。先辈做和办理系统（ABMS）和空军做和收集等架构将是实现全球传感器和弓手毗连的环节鞭策要素 。附录中的问题有帮于评估人工智能系统可否处理现实问题，提拔人工智能学问程度。
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