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资料来源：http:///articles/embedded-ai-for-military-applications/ 编译：小智 大可  人工智能正在重新定义决策和反应能力，为全球权力的转移创造了条件。随着新技术背景下新战争时代的到来，人工智能驱动的智能机器和其他认知攻击能力正在被国家和非国家行为体部署，这些国家和非国家行为体正在寻求提升各自的全球态势与能力。 新时代的战争是人工智能驱动的，且战争将采用价格合理且可广泛使用的技术。各方面的军事领导人已经意识到了其他行动者正努力寻求人工智能的主导地位，因此正在针对这种形势对国防和全球政治定位构成的危险做出回应。正如国防部负责研究和工程建设的代理助理部长玛丽·米勒(Mary Miller)于2018年3月在众议院军事委员会说的那样，“新人工智能战略的制定是一个重要的优先事项。人工智能、机器学习以及人机协作是“第三次抵消战略”的主要基石，这一战略回应了人们对美国军方可能会在技术优势方面输给包括俄罗斯和中国在内的潜在对手的担忧。” 1 融合能力创造了人工智能 几十年来，多个主导的数字技术趋势不断融合，现在已经到了一个转折点：摩尔定律的延续、大数据和云处理、物联网（IOT）以及智能、自主的发展所带来的技术成果。在人工智能和机器化计算的时代到来之前，移动计算公司的工具已经集中并创造了新时代。 摩尔定律：从历史上看，科学和金融算法以及大数据处理等问题通常都需要比现有能力更多的处理能力。看起来最有用的算法总是需要未来的计算能力在合理时间内完成处理。然而，今天的人工智能算法已经与摩尔定律预测的当前处理能力相交叉，并在可用时间内获得了有意义的结果。 云计算大趋势：包括Dropbox，微软Azure、亚马逊AWS等在内的云计算公司提供了数据（这些数据可以在世界任何地方访问）的安全存储位置，这些数据中心驱动的云提供了虚拟大数据处理功能，可轻松提供高性能分析。几年前，能够允许如此大规模终端同时访问的计算和存储能力是不可想象的，但今天所有人都可以通过低成本获得这种功能。这促使人们保留任何可能有用的数据，尽管还没有人确切知道如何处理这些数据。 物联网（IoT）：移动设备可捕捉温度、位置、音频（语音）和视觉图像等数据，近乎实时地将收集到的数据传输到云或其他中央存储库中，其中大型处理资源可以分析单个数据，并且作为一个整体，通过人工智能提供学习意见和计算预测。 自动驾驶汽车：随着谷歌、苹果(Apple)、亚马逊(Amazon)、优步(Uber)、特斯拉(Tesla)以及目前社会各界在汽车行业的大力投资，自动驾驶汽车领域的人工智能创新势头已势不可挡。这就产生了平台上的处理能力需求，需要其能够支持安全的人工智能处理以及自动车辆部署所需的效应器（例如航空电子设备、车载电子装置等）。许多企业和国家的人工智能汽车从根本上改变了技术游戏规则，这些能力将不会保留在商业部门，因为来自世界各地的行动者将利用它们作为力量倍增器来执行各种任务。 2 为人工智能嵌入高性能计算 在战术前沿部署人工智能技术硬件挑战(这通常是国防应用程序所需要的)的目标是使数据中心足够小、足够轻便及高效。此外，这些处理硬件应该是坚固耐用(可存活性)及可冷却的(可靠性)。为了保证系统的完整性，必须建立信任和安全。 3 军用级人工智能硬件坚固耐用且体积更小 随着人工智能应用范围的扩展，它们将不再局限于数据中心。随着大型处理能力的提升、耗电量的减少和性能的增强，人工智能应用将越来越多地为更智能、更强大的军事平台和任务提供服务。 现代军用级电子封装技术能够通过系统级封装和晶片堆叠技术缩小计算架构，以减少系统体积。高性能冷却系统可有效去除这些小型化、热密集的嵌入式系统产生的热量，从而实现可靠的、全节流的确定性处理。坚固耐用的制造技术使得即便最强大的数据中心CPU [中央处理单元]，FPGA [现场可编程门阵列]和GPGPU [通用图形处理单元]处理器和加速器也能够坚固地安装在基板上。 现代军用级电子封装技术已经成熟到可以将数据中心功能缩减到更小的形式，包括OpenVPX(ANSI/VITA标准)，这是国防项目中最广泛采用和支持的高性能开放式系统计算架构。 图1 | 图为安全嵌入式AI处理系统构建块的一个示例。嵌入式坚固的AI处理刀片符合3U OpenVPX开放式系统架构（ANSI / VITA 65），可用作空气、传导或液体冷却的刀片，部署在地面、空中或海底。 4 让人工智能变得更安全可靠 人工智能算法创建了一个神经网络，它可以被认为是人脑的计算机数据表示形式。该神经网络使用数据进行训练，使其“智能化”。就国防人工智能系统而言，用于训练的数据往往是敏感且机密的，因此需要更加安全的系统。 图2 | 安全的嵌入式AI处理系统构建模块：各种可部署软件包中的嵌入式坚固AI处理刀片以符合6U OpenVPX开放系统架构（ANSI / VITA 65）。这些刀片服务器的大小大约是数据中心服务器大小的十分之一左右，由相同的处理器驱动，可采用空气或液体冷却。 最终，这个神经网络可能包含一个相当于接受过军事情报、资产、战略、人员以及军方和情报机构共同掌握的任何其他知识培训的人的大脑。 虽然我们尚未进入这个阶段，但正在朝着这个方向努力。已经有经过人工智能训练的大脑包含了大量包括人工智能衍生信息在内的各类信息，必须保护这些信息及支持这些信息的硬件和技术不受所有竞争对手的攻击。这是嵌入式安全性和内置信任的本质，应该是跨硬件、固件、软件、设施、人员访问和使用的处理器的整体。在现代竞争环境中，安全和信任至关重要。 5 人工智能已为飞行安全认证做好准备 自主机器是人工智能的一个重要应用，因为算法可以帮助检测目标，在没有人工干预的情况下执行操作。商业和国防移动平台有任务计算机来控制其效应器，这些效应器需具有高水平可靠性、确定性和安全性的操作。安全性操作是指硬件和软件都被证明是高度确定和可靠的，可以依赖这些系统根据输入和应用程序参数采取适当的行动。通过设计保证级别(DAL)认证（包括硬件DO-254和软件DO-178），验证了不同程度的可靠性和关键功能的执行。在允许自动驾驶汽车进入到天空和街道之前，需要有高度安全性保证。 6 人工智能下一步将发生什么？ 人工智能正在逐渐摆脱数据中心的限制，并嵌入到所有类型的平台中，包括军方使用的平台。与此同时，对手正通过间谍活动、进攻性行动和任务，大力投资人工智能技术以获得技术优势。这些对手认为人工智能不仅仅是一种力量倍增器和导致战术差异化的因素，还是一种有利于他们的手段。 为缓解这些挑战，现代军队必须为各种防御和进攻任务开发和部署更好的人工智能技术。最有效和最实际的方法是利用商业领域的现有人工智能应用，使其为军事应用做好准备。 目前，国防主承包商正在开发将人工智能处理能力嵌入到战术优势中所需的能力和技术。通过系统小型化和新的军用级封装，可以使最好的商业数据中心技术与国防应用相兼容。 正如飞行安全认证和嵌入式整体系统安全性所定义的那样，这些公司正在构建效应确定性，这使得人工智能系统能够部署在任何地方。简单地说，使最好的商业数据中心人工智能处理能力坚固、安全、部署在战术前沿，这将使下一代更智能的军事任务成为可能，以应对具有复杂装备的竞争对手。 
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