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中美俄建立军事人工智能研究中心

中国、美国和俄罗斯纷纷建立了军事领域的人工智能研究中心,显示出了对人工智能能力的迫切需求,但三个国家采用了不同策略。 俄罗斯和美国即将成立自己的研究中心,对人工智能进行军事相关的研究,中国则已经2017年春天成立了类似的研究中心。但是,三国政府采用的方法却有所不同。美国联合人工智能中心(U.S. 目前,相较美国或中国人工智能方面投入的资金而言,俄罗斯在这方面的投入只能算是九牛一毛。”Era园区的初期任务包括探索区块链俄罗斯网络安全领域的应用。 “清华大学成立了‘高端’军事情报实验室。” 卡尼亚指出,该大学的使命与中国政府将民用和军用技术开发相结合的目标一致。“中国,百度和清华等领先企业和院校似乎参与军事相关的研究和开发工作。 中国、美国和俄罗斯发展人工智能方面采取了三种截然不同的方法,这同时表明了三国政府人工智能方面的紧迫感、乐观态度和害怕落于人后的心情。

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专家讨论各国开展人工智能竞赛及其与军事竞争的关系

Horowitz美国《国外政策》杂志上撰文,讨论了目前主要国家开展人工智能竞赛及其与军事竞争的关系。 人工智能军备竞赛即将来临。然而,它不太可能以主流媒体所暗示的形式出现:即美国和中国之间的对峙。 根据麦肯锡全球研究所的一份报告,北美,私营部门2016年向人工智能投入了大约150亿到230亿美元。这个数字是美国政府同年花费人工智能项目上的10倍以上。 这些国家人工智能开发方面的竞争能力将超越目前使用的复杂军事平台,如精确制导导弹和核动力潜艇。世界各地的先进经济体已经努力帮助其私营公司开发人工智能。 与此同时,欧盟委员会已经批准2020年之前投资18亿美元发展人工智能,也增长了70%。 这些国家商业和军事AI方面的投资远远超过军事研究和开发的原因是人工智能拥有巨大的经济潜力。 但即使有明确的军事应用,人工智能也无法与核武器或生物武器甚至坦克等军事支柱进行比较。

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    军事机密(Secret.pas)

    军事机密(Secret.pas) 【问题描述】        军方截获的信息由n(n<=30000)个数字组成,因为是敌国的高端秘密,所以一时不能破获。

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    Nature评论:人工智能研究应当成为军事发展的助力

    与此同时,美国智库 New American Security 研究员 Gregory C.Allen Nature 上撰文表示,谷歌人工智能研究员合乎道德的做法应该是参与选择国家安全项目,而不是关闭所有项目 军事机器人、网络安全、监控和宣传面对 AI 支持的破坏行为时是很脆弱的。 美国、俄罗斯和中国都期望 AI 成为未来军事力量的基础,美国及其盟友重要军事技术方面的垄断(如隐形战机和精确制导武器)正走向结束。 我很同情面临是否支持军队难题的学界和业界研究者。 人工智能研究社区应该考虑这一类的项目,或者至少不要妖魔化这些研究项目。 还记得细菌学家 Theodor Rosebury,他 20 世纪 40 年代为美国军队研究生化武器。 长达两个月的争议和抵制之下,谷歌改变了其军事领域上的指导方向。值得注意的是,新的准则之下,谷歌表示其将继续和军队保持合作。 ? 谷歌认为人工智能应用应该实现的目标如下: 1.

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    军事AR市场报告:至2025年,北美军事AR市值将达17.9亿美元

    目前,AR军事领域的应用越发广泛,许多国家开始大力发展军用AR系统,这些国家逐渐组成了一个军用AR市场,该军用AR市场被分为北美、欧洲、亚太、中东、非洲和南美市场。 此外,军事AR市场研究人员表示,至2025年底,北美军事AR市场市值预计将达到17.9亿美元。也就是说,2018年至2025年的预测期内,军事AR市场市值将以每年17.4%的速度增长。 ? AR系统军事领域具有多种功能,例如导航、态势感知、夜视和资产管理。目前,美国国防部正在大力投资AR系统,以使武装部队没有任何手持式GPS定位器的情况下,进行导航。 目前,北美已经军事AR市场占据领先地位,这一切主要归功于,美国国防部AR系统方面的巨大投资,此外,美国的技术巨头和新兴公司,如Google、Honeywell International Inc. 基于以上因素,2025年北美军事AR市值很有可能达到预期的结果。

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    军事仿真评估:评估标准的分类(CS CY)

    军事模拟领域,有很多不同的方法。 近战战术教练机、联合战术战术训练系统、战斗力战术训练或作战人员模拟2000只是美国国防部大型建模与仿真开发项目历史上的一些例子,代表了各种解决方案中的一小部分。 通常情况下,单独的模拟器是非常独特的,所以往往很难分类军事模拟,即使是经验丰富的用户。 由于军事模拟领域与其他领域不同,没有军事模拟的一般分类,这种情况进一步加剧。 为了弥补这一缺陷,这份出版物致力于提供一个军事模拟领域的公认分类发展的第一个贡献的想法。 为此,问题领域被构造成三个主要类别(模拟器的一般功能要求、模拟器的特殊军事要求和模拟器的非功能要求)。 原文作者: Peter Hillmann 原文地址:https://arxiv.org/abs/2004.09340 军事仿真评估:评估标准的分类(CS CY).pdf

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    观点:人工智能发展关键“人”

    日前,教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》,引导高等学校瞄准世界科技前沿,不断提高人工智能领域科技创新、人才培养和国际合作交流等能力,为我国新一代人工智能发展提供战略支撑。 其实,早在去年7月,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,将人工智能发展纳入国家战略重点推进发展目录,明确政策层面支持人工智能发展,并从理论、技术、产业到智能升级等方面全面推进。 比如,国际人工智能协会(AAAI)208位院士中,中国籍仅占4席。这表明我国该领域面临顶尖人才匮乏的窘境。 常言道:“功以才成,业由才广。”抢占顶尖人才制高点,也便意味着具备了占据该领域的先机。 这里,可以拿举世瞩目的“双一流”建设类比来谈,国家《统筹推进世界一流大学和一流学科建设总体方案》中强调要“培养和引进”优秀人才,且把“培养”放在了“引进”之前,这也再次印证了之所以强调高校要“完善人工智能领域人才培养体系 首先,人工智能与计算机科学与技术、控制科学与工程、量子学、神经和认知科学以及人文社会学等相关学科有着不同程度的交叉融合,而培养人工智能领域复合型人才势必要求打破目前专业过于细分化的现状,形成有利于“人工智能

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    美空军测试神经形态计算芯片的军事应用价值

    据麻省理工《技术评论》报道,美国空军研究实验室利用雷达生成的航空影像对IBM2014年研制出的神经形态芯片“真北”进行了测试,发现其对航空影像中军用车辆与民用车辆的识别率高达95%。 “真北”只需要时运行,功率仅为70毫瓦,运算能力可折合为每瓦功率下每秒460亿次。 美国空军研究实验室首席电子工程师表示,“真北”有助于空军执行空中或太空任务时突破能耗瓶颈。

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    未来战争,军事大数据决定主动权

    众所周知,军事领域一直都是人类最先进科技的实验室,大数据无疑将给未来战争形态带来巨大的改变。 如果从军事领域看,指挥控制系统、天基支持系统、信息处理系统,各种侦察、监视、探测系统的信息量越来越大,大数据指挥机构中的管理也变得空前重要和复杂。 由此可见,大数据时代的信息化战争中,各国军事体系的对抗将在更大程度上依靠各种军事信息系统、软件和数据,正确的时间、正确的地点为正确的决策、指挥和控制提供正确的信息。 作战人员伴侣人工智能软件 作战人员伴侣(Warfighter Associate)人工智能软件,可自动搜寻各类文本交谈工具,探测士兵之间有关敏感目标的对话信息,提前将其反馈给未来指挥所的通用作战图,例如当某部队的士兵发现地雷场后 人工智能技术、作战理论与战术知识数据库的驱动下,“作战人员伴侣”能完成清理未来指挥所显示屏、突出重要信息、提供警告和建议等辅助用户决策和执行正确的行动方案的功能。

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    图扑数字孪生军事营区,实现主动防御

    将可视化技术与物联网、大数据、云计算、边缘计算、AI 等技术结合,促进物的智能与官兵智慧军事管理领域的最优汇聚,实现人员管理、作风管理、安全管理、能耗管理、设备管理、预警管理等功能中的海量数据分析,达到 军事营区“兵者,战、守、迁,皆施于营垒。”营区作为部队赖以生存的物质基础,地址一般根据军事部署、自然环境、建筑技术和经济指标等择优选定,需有利战备、方便生活。一般以城镇为依托,靠近交通要道。 军事营区内有许多区域涉及国家机密需进行周而复始的巡检。以前,对于巡检的监督主要是靠纸笔签到完成,这就存在代签、补签无据可查的问题。 图扑可视化的洞库界面可查看不同种类导弹的库容量及该类洞库内的温湿度。点击场景下方快捷导航栏,可切换到不同洞库。 《关于推进营区基地化标准化建设的意见》指出构建营区布局新体系,运用“四新”成果、数字赋能、绿色建造等手段提升军事设施科技水平。

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    乌克兰 军事语言工业区 地理可视化

    乌克兰从苏联解体时最富裕的加盟共和国,到今天成为非常穷困,外交失败同时又国土沦丧的国家,只能说其执政当局一直犯错。关于国际形势,咱也就不键政了。 如下所示,英国国防部参考情报数据发布地图中,俄罗斯可以攻击乌克兰共有七条线路。 本次“独立的”顿涅茨克和卢甘斯克都是乌东地区,大部分州都是亲俄的,道理也非常简单。

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    人工智能的浪尖上,如何抉择?

    知友:李麟 人工智能可以说是一门高尖端学科,属于社会科学和自然科学的交叉,涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。 而近年来发展蓬勃的深度学习,正是机器学习的一个非常接近人工智能的分支。因此,人工智能方向的研究人员需要有扎实的数学基础才能做好AI的理论研究。 这个专业主要是培养学生的数学基础,比如微分方程、线性代数、数理统计、信息论等,这些都是人工智能和机器学习的基础。 但是大学教育还不强调很专业很深入的,本科阶段需要学的广一些,把基础打好,提高GPA,广泛涉猎其他领域,找准自己真正的兴趣。 ,而且这有个优点是在读研复试的时候会有些加分,缺点在于:如果不读研,那么就业平均情况是弱于其他专业的,毕竟这个专业社会认可度较低,而且本科知识较浅,基本上对于职业化帮助不大。

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    人工智能教育中国遍地开花

    中国科学院大学(UCAS)人工智能学院副院长肖俊看来,人工智能学校的建立是“必须的”。 中国科学院大学是中国第一所建立人工智能学校的大学。这所学校由六个教研室组成,共开设了75个课程,涉及的领域包括模式识别、智能人机交互和人工智能基础。 报告显示,截至2017年底,中国有18232名人工智能专家,占全球总数的8.9%,而美国占13.9%。 为了填补这一空白,过去一个月,全国各地都建立了五所人工智能学校,不久的将来还有更多学校开学。 教育部4月份发布了人工智能人才培训计划。 根据该计划,中国将力争到2020年建立100个大学项目,将人工智能与其他学科结合起来,使国家人工智能学校成为全球人工智能创新的核心,能够为中国提供技术支持和专家。

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    人工智能能否翻译中胜过人类?

    多亏了人工智能,这已经成为过去。现在,只需点击几下,我们就能理解以任何语言编写的任何内容。好消息是这种人工智能翻译解决方案准确性方面不断学习和发展。 但人工智能不是人脑。这是一个可以做任何你想做的事情的程序,包括存储你的语言历史。 因此,人工智能不仅可以几分之一秒内简化查找各种语言中单词的含义。但它有时也使理解和编写不同的人类语言比人类更好。 人工智能 (AI) 正迅速成为许多行业的首选技术,从医疗保健到交通运输再到金融。但人工智能最引人注目的应用之一是语言翻译领域——使人们能够用自己的语言相互交流,即使他们不是母语。 今天,最先进的人工智能语言翻译系统可以最常见的语言之间准确翻译——比如英语和法语。 然而,这一切都归结为说话的语气和风格。人工智能可能无法理解的每种不同语言中都有大量的俚语、短语和习语。 然而,没有简单的答案,因为人工智能的未来很难预测。然而,很明显,人工智能将在未来几年继续翻译中发挥重要作用。 此外,随着这些方法的不断完善,机器翻译将变得更加准确和高效。

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    【盘点】巨头人工智能市场的战略布局

    本文将谷歌、微软、Facebook和IBM、百度5家公司人工智能领域的布局和研究成果进行盘点。 ? DeepMind最杰出的代表成果就是阿尔法狗,2016年3月的世界围棋大战中,阿尔法狗以4:1大胜世界排名第一的李世石,人工智能再次战胜人类,也进一步引发了用户对人工智能发展的关注。 文章《搜索引擎到人工智能的终极演进》中提到了目前本身积累的用户和数据,再加上云服务、深度学习等技术,很有可能实的搜索引擎看以看作是未来人工智能的雏形,依托于搜索现从传统的互联网搜索服务向人工智能高级形态的进化 谷歌和Facebook相继聘用了GeoffreyHinton和YannLeCun之后,百度将另一位人工智能大师AndrewNg引入,这体现出百度与美国互联网巨头谷歌和Facebook人工智能领域展开竞争的勇气和实力 ▶ 5、微软 面对谷歌和IBM人工智能市场的布局,微软的人工智能市场动作缓慢一直倍受市场诟病。

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    人工智能和驱动机器中的应用

    虽然过程曲折,但是人工智能的研究和发展仍在继续。最近,科技公司和全世界大学任职的学者们一直进行这方面的研究,他们预见到了这些先进技术的潜在经济价值。 可是,Albert 认为人工智能的标准一直发展,他说:“人工智能研究团队中流传着一个经久不息的笑话,那就是一旦我们攻克了一些问题,人们就认为这不是真的智能!” 不出所料,人工智能潜在的军事应用引起了美国政府的注意,从60年代起国防部一直在对此项研究进行投资。前景很是乐观,但是被资助的的研究项目大部分都没有方向。 人们相信人工智能领域中的重要突破即将来临,当研究人员看到希望时,也不停的工作。 相同的系统可能会被用于回答历史问题,还能在买股票的时候给股民选股,甚至提供军事情报。 下周:人工智能的未来 目前,神经网络还未精湛到能做所有的事情。

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    人工智能已经开始医学上应用

    5月初谷歌(GOOG, Google)大型开发者大会上,首席执行官桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)上台,详细阐述了其最新的人工智能研究有朝一日将如何帮助医生发现心脏病。 这是一个令人印象深刻的揭示,画了一个巨大的观众的热烈的掌声山景城的海岸线圆形剧场,加州,但这只是一小块更大的研究机构的技术和医疗社区迅速拼凑寻求创造人工智能系统,最终可能挽救无数的生命——包括你自己的 谷歌的视力测试使用了一种名为机器学习的人工智能,它试图教计算机系统如何通过将大量数据输入到算法中来做出决策。 训练了算法之后,这个搜索巨人说,它的机器学习系统识别疾病症状方面和训练有素的眼科医生一样准确。 另一种机器学习算法识别乳腺组织中的肿瘤。 计算机视觉技术成像方面非常有用,但它远不是研究人员医学领域使用人工智能的唯一方法。

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    人工智能技术推荐中的应用

    前言:3月24号,由iTechClub华南分会和腾讯SNG数据中心联合举办的“腾讯QQ大数据与AI应用”沙龙腾讯大厦圆满举行。 此文为分享主题 “人工智能技术推荐中的应用“ 的PPT,如有疑问,欢迎交流 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    HBase实战 | HBase人工智能场景的使用

    近几年来,人工智能逐渐火热起来,特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。 为了更好的介绍 HBase 人工智能场景下的使用,下面以某人工智能行业的客户案例进行分析如何利用 HBase 设计出一个快速查找人脸特征的系统。 现在人脸组 id 和人脸 id 对应关系存储 MySQL 中,对应上面的 group 表;人脸 id 和人脸相关的特征数据存储 OSS 里面,对应上面的 face 表。 因为每个人脸组包含的人类特征数相差很大(1 ~ 1W),所以基于上面的表设计,我们需要将人脸组以及每张人脸特征id存储每一行,那么属于同一个人脸组的数据MySQL 里面上实际上存储了很多行。 每行有1000个face的情况下,读取一行的时间基本20-50ms左右,相比之前的10s提升200~500倍。 下面是各个方案的对比性能对比情况。

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    人工智能和机器人,未来战场就是这样的…

    《金融时报》近日撰文称,按照美国目前的规划,下一任美国总统将会决定在多大程度上利用人工智能和机器人技术来发展军事实力,这甚至会对未来世界的军事格局产生影响。 而在网络空间,自动化技术更是帮助敏感网络防御大规模攻击的核心手段,因为人类无法足够短的时间内判断对方是否怀有恶意。 对于很多处在设计阶段的平台而言,人工智能甚至成为了一项标志性功能。 五角大楼已经将机器人定义为美国未来保持军事主导地位的基础。 为了应对中国的极超音速导弹或意大利海军正在开发的大量小型爆破船,美国等地的军事机构别无选择,只能借助机器人和人工智能技术。 “人工智能的必要性不在于它能取代我们军事体系中的人员,恰恰相反。” 虽然距离人工智能技术的成熟还有很多年时间,但它所构成的道德担忧和风险却切实存在。支持者认为,人工智能可以提升军事冲突的精准性,减少平民死亡和战争犯罪的发生率。

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