美国防部改善人工智能研究的5种新方法

  随着人工智能技术的进步,人们越来越多地将其应用在国防领域。最近,美国国防部下令建立联合人工智能中心(JAIC),该机构将成为人工智能研究的中心。然而,JAIC并不是将人工智能纳入美国国防部的第一次尝试。由美国国防部牵头的Maven项目将继续进行,并成为JAIC的一部分,旨在整合机器学习和大数据研究工作。此前,谷歌公司宣布将终止参与Maven项目。

  2018年6月26日,在美国众议院研究、技术与能源小组主持的听审会中,美国政府问责局(GAO)的应用研究与方法首席科学家Timothy

  在他的发言中,他强调了一些人工智能方面的政府政策和研究的建议,这些建议源于GAO的2018年3月的报告。

  数据对于训练和改进人工智能至关重要。Persons强调了收集和标记高质量数据对于改善机器学习的重要性。

  同样重要的是安全共享数据,而不会影响知识产权或品牌信息等敏感信息。Persons举了一个例子:MITRE,一个政府提供资金支持的非营利组织,认为航空业的数据共享降低了事故数量。

  数据共享可能包括建立保护敏感数据的训练环境,以及美国司法统计局等机构的全国数据标准化项目。

  人工智能系统既容易受到攻击,也可用于网络安全攻击。Persons说,网络和信息攻击成本高,且在制造商和用户之间分配不均。他建议进行政策改革,使二者分担网络攻击的成本,从而对其进行更平衡的保护。

  尽管人工智能技术仍然在快速发展,但是Persons还是鼓励决策者不要过早地制定法规,而是更新监管结构。他指出,执法部门和车辆自动驾驶是两个可能应用人工智能的领域,因此它们需要额外的监管。

  另一种更新人工智能管理方式的方法是建立监管沙盒,即允许监管机构进行小规模的试验。

  人工智能必然会影响整个行业的就业。然而,现在很难确定哪些行业会出现失业,而哪些行业的需求将在未来有所增长。Persons说,人工智能造成的劳动力变化,将使培训和教育需要进行重新评估。

  在未来,人工智能系统将不得不被设计成能够在无法预测出所有潜在事件的环境中运行。Persons强调了人工智能和大数据研究中的伦理问题。他说,其中一个主要的关注点是,那些发展中的人工智能的伦理标准可能与其他技术或是那些使用该技术的人不一致。

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