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48 下一个抵消战略(2 / 10)

但在许多领域,应用机器学习可以使军事系统变得更好。预测性维护——了解机器何时需要修理,有助于保持飞机继续飞行、船舶继续航行。人工智能潜艇声呐或卫星图像可以更准确地识别威胁,可以更快地设计新的武器系统。炸弹和导弹可以更精确地瞄准目标,尤其是针对移动目标。空中、水下和陆地上的自动飞行器已经开始学习机动、识别和摧毁敌人。并非所有这些都像“人工智能武器”这类词语所暗示的那样具有g,m性。例如,几十年来,人们已经拥有了发射后不管的自导导弹。但随着武器变得更智能、更自主,武器对计算能力的需求只会增长。

埃尔莎·卡尼亚,《中国军事创新中的“人工智能技术”》,全球中国,布鲁金斯学会,2020年4月。本·布坎南,《人工智能三位一体及其对国家安全战略的意义》(TheAITriadandWhatItMeansforNationalSecurityStrategy),美国安全与新兴技术中心,2020年8月。中国不能保证会赢得开发和部署人工智能系统的竞赛,部分原因是这场“竞赛”不是关于单一技术的,而是关于复杂系统的。值得记住的是,冷战军备竞赛并不是第一个将卫星发射到太空的国家赢了。但中国在人工智能系统方面的能力无疑令人印象深刻。乔治敦大学的本·布坎南(BenBuchanan)指出,利用人工智能需要数据、算法和计算能力的“三位一体”。除了计算能力,中国的能力可能已经与美国相当。

马特·希汉(MattSheehan),《关于数据的困扰:美国和中国如何叠加》(MuchAdoAboutData:HowAmericaandChinaStackUp),麦克罗波洛智库(MacroPolo),2019年7月16日,https://macropolo.org/ai-data-us-china/?rp=e。在访问可输入人工智能算法的数据类型方面,中国和美国都没有明显的优势。中国的支持者认为,中国的国情让其能够搜集更多的数据,尽管搜集人口数据的能力在军事领域可能没有多大帮助。然而,中国在搜集与军事系统相关的数据方面没有内在优势。

《全球人工智能人才追踪》(TheGl

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