美國特種作戰司令部(SOCOM)指揮官雷蒙德·托馬斯將軍正在向企業(yè)界尋求如何成功實(shí)施機器學(xué)習和人工智能的實(shí)例。你可能知道，美國的SOCOM既是一個(gè)貪婪的消費者 - 有些人會(huì )說(shuō)是一種貪得無(wú)厭的情報，但也是一個(gè)多產(chǎn)的制片人，”托馬斯在2018年的GEOINT研討會(huì )上說(shuō)。

他說(shuō)，SOCOM在2017年收集了127TB捕獲的敵方情報，其中不包括公共信息，動(dòng)作捕捉視頻和通過(guò)其他方式收集的信息。將其與SOCOM通過(guò)其智能，防御，機構間和學(xué)術(shù)合作伙伴獲得的數據和情報相結合，SOCOM擁有的數據超出了可以在沒(méi)有人工智能或機器學(xué)習的幫助下有效分析和采取行動(dòng)的數據。

“說(shuō)明有效和快速消化，分析和最重要的信息傳播能力決定了當前和未來(lái)任務(wù)的成敗，這并不夸張。能夠快速收集，理解和分享我們的組織和我們多元化合作伙伴的運營(yíng)或情報價(jià)值數據對于成功開(kāi)展特殊運營(yíng)至關(guān)重要，“托馬斯說(shuō)。

他說(shuō)，兩年前，當國防創(chuàng )新委員會(huì )訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，托馬斯意識到人工智能是美國SOCOM所缺乏的。Alphabet的首席執行官埃里克施密特贊揚了SOCOM的人員和原型設計，但表示深度學(xué)習很糟糕，他可以用正確的算法解決所有遺留的問(wèn)題。

通過(guò)利用行業(yè)已經(jīng)非常有效地使用的方法，我們的大部分關(guān)鍵流程，包括處理，開(kāi)發(fā)和傳播，公開(kāi)信息，捕獲的敵方物資等等，將大大改善，”托馬斯說(shuō)。 。

他說(shuō)，某些組織開(kāi)始干預互聯(lián)網(wǎng)，追蹤，打擊和化解暴力極端主義者的努力，他想學(xué)習如何運作。他說(shuō)，如果適用于美國國防部新的大規模殺傷性反武器計劃，這種做法可能會(huì )非常有效。

但他并不只是希望私營(yíng)企業(yè)能夠效仿成功的想法。他說(shuō)，他還訪(fǎng)問(wèn)了紐約市警察局，看看它的一些較新的安全措施。

“兩周前，我上去看紐約的融合細胞，以及那種令人驚訝的壓縮大都市安全挑戰。當我早上和他們坐下來(lái)的時(shí)候，他們的操作畫(huà)面在整個(gè)城市發(fā)生了國內事件，槍擊等事件。更有意義的是......就未來(lái)和我們的目標而言，他們是如何解決問(wèn)題的，但他們必須走多遠。“

他說(shuō)，所有不同傳感器的集成方式和每個(gè)官員與他們一起使用的特定手機相關(guān)聯(lián)的方式令人印象深刻，也激發(fā)了他的靈感。他想知道，如果那些傳感器正在進(jìn)入人工智能，他們可以完成什么?難道它能夠實(shí)時(shí)看到軍官無(wú)法做出的事情，比如從一群人中挑出一張特定的面孔嗎?