algorithms စစ်ပွဲ

စစ်ဘက်တွင် ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် ပတ်သက်လာလျှင် သိပ္ပံစိတ်ကူးယဉ် အိပ်မက်ဆိုးကြီး ချက်ချင်း နိုးထလာပြီး ၎င်းကို ဖျက်ဆီးရန် လူသားများကို ဆန့်ကျင်သည့် ပုန်ကန်တတ်သော သေမင်းတမန် AI တစ်မျိုး ဖြစ်သည်။ ကံမကောင်းစွာပဲ၊ “ရန်သူ ငါတို့ကို လိုက်ဖမ်းလိမ့်မယ်” ဟူသော စစ်တပ်နှင့် ခေါင်းဆောင်များ၏ ကြောက်ရွံ့မှုသည် စစ်ပွဲဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် အားကောင်းနေပါသည်။

အယ်လ်ဂိုရီသမ်စစ်ပွဲအများစု အဆိုအရ၊ အဓိကအားဖြင့် စစ်ပွဲများသည် လူတို့၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်မှုထက် ပိုမိုမြန်ဆန်သောကြောင့်၊ အဓိကအားဖြင့် စစ်မြေပြင်၏ မျက်နှာစာကို အခြေခံကျကျ ပြောင်းလဲနိုင်သည် ။ အမေရိကန် ဗိုလ်ချုပ် Jack Shanahan (၁)၊ သို့သော် Artificial Intelligence ၏ US Joint Center ၏ အကြီးအကဲ က Artificial Intelligence ကို လက်နက်များ အတွင်းသို့ မထည့်သွင်းမီတွင် အဆိုပါ စနစ်များသည် လူသားတို့၏ ထိန်းချုပ်မှုအောက်တွင် ရှိနေကြောင်း၊ ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် စစ်ပွဲများ မစတင်နိုင်စေရန် သေချာစေရမည် ဖြစ်ကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။

"ရန်သူမှာ စက်တွေနဲ့ algorithms တွေရှိနေရင် ဒီပဋိပက္ခကို ကျွန်တော်တို့ ဆုံးရှုံးရလိမ့်မယ်"

ယာဉ်မောင်းစွမ်းရည် algorithmic စစ်ပွဲ အဓိက နယ်ပယ်သုံးရပ်တွင် ကွန်ပျူတာနည်းပညာ တိုးတက်မှုကို အခြေခံ၍ အသုံးပြုနိုင်ခြင်း၊ ပထမ တွက်ချက်မှုစွမ်းအားတွင် ကိန်းဂဏန်းများ ကြီးထွားလာမှုမှာ ဆယ်စုနှစ်များစွာ တိုးလာခဲ့သည်။၎င်းသည် machine learning ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို များစွာ တိုးတက်စေသည်။ ဒုတိယ အရင်းအမြစ်များ လျင်မြန်စွာ ကြီးထွားလာသည်။ "Big data" ဆိုသည်မှာ စက်သင်ယူခြင်းအတွက် သင့်လျော်သော ကြီးမားသော၊ များသောအားဖြင့် အလိုအလျောက်၊ စီမံခန့်ခွဲပြီး အဆက်မပြတ် ဖန်တီးထားသော ဒေတာအတွဲများဖြစ်သည်။ တတိယစိုးရိမ်မှု cloud computing နည်းပညာများ အရှိန်အဟုန်ဖြင့် တိုးတက်လာသည်။ထိုမှတဆင့် ကွန်ပျူတာများသည် ဒေတာအရင်းအမြစ်များကို အလွယ်တကူဝင်ရောက်နိုင်ပြီး ပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် ၎င်းတို့ကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။

War Algorithmပညာရှင်များက သတ်မှတ်သည့်အတိုင်း ဦးစွာဖော်ပြရမည်။ ကွန်ပျူတာကုဒ်. ဒုတိယအနေဖြင့်၊ ၎င်းသည် အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းနှင့် ရွေးချယ်မှုများပြုလုပ်ခြင်း၊ အနည်းဆုံးသီအိုရီအရ မလိုအပ်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည့် platform တစ်ခု၏ရလဒ်ဖြစ်ရပါမည်။ လူ့ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု. တတိယအချက်မှာ ထင်သာမြင်သာရှိသော်လည်း မလိုအပ်ဘဲ၊ အခြားအရာအတွက် ရည်ရွယ်ထားသော နည်းပညာသည် စစ်ပွဲတွင် အသုံးဝင်နိုင်သည်ဆိုသည်ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းသိရပြီး အခြေအနေများတွင် အလုပ်လုပ်နိုင်စေရမည် ဖြစ်သည်။ လက်နက်ကိုင်ပဋိပက္ခ.

အထက်ဖော်ပြပါ လမ်းညွှန်ချက်များနှင့် ၎င်းတို့၏ အပြန်အလှန် သက်ရောက်မှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်က ဖော်ပြသည်။ algorithmic စစ်ပွဲ ဥပမာ- သီးခြားနည်းပညာတစ်ခုမဟုတ်ပါ။ စွမ်းအင်လက်နက်များ သို့မဟုတ် အသံထက်မြန်သော ဒုံးကျည်များ. ၎င်း၏သက်ရောက်မှုများသည် ကျယ်ပြန့်လာပြီး ရန်လိုမှုများတွင် တဖြည်းဖြည်း နေရာအနှံ့ဖြစ်လာသည်။ ပထမအကြိမ် စစ်သုံးယာဉ်များ ၎င်းတို့သည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်လာကာ ၎င်းတို့ကို အကောင်အထည်ဖော်သည့် ကာကွယ်ရေးတပ်ဖွဲ့များကို ပိုမိုထိရောက်ပြီး ထိရောက်မှုဖြစ်စေနိုင်သည်။ ထိုကဲ့သို့ ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးရှိသော စက်များသည် ကောင်းစွာနားလည်ရန် လိုအပ်သော ရှင်းလင်းသော ကန့်သတ်ချက်များရှိသည်။

"" Shanahan သည် Google CEO ဟောင်း Eric Schmidt နှင့် Google ၏ နိုင်ငံတကာရေးရာ ဒုဥက္ကဌ Kent Walker တို့နှင့် အင်တာဗျူးတစ်ခုတွင် ပြီးခဲ့သည့် ဆောင်းဦးရာသီက ပြောကြားခဲ့သည်။ ""

အမေရိကန် အမျိုးသားလုံခြုံရေးကောင်စီ၏ AI အစီရင်ခံစာမူကြမ်းသည် တရုတ်နိုင်ငံကို အကြိမ် ၅၀ ကျော် ရည်ညွှန်းပြီး 50 ခုနှစ်တွင် AI တွင် ကမ္ဘာ့ခေါင်းဆောင်ဖြစ်လာရန် တရုတ်နိုင်ငံ၏တရားဝင်ရည်မှန်းချက်ကို မီးမောင်းထိုးပြထားသည်။ကိုလည်းကြည့်ပါ- ).

အထက်ဖော်ပြပါ Shanakhan Center မှ ၎င်း၏ ပဏာမ အစီရင်ခံစာကို ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်မှ နာမည်ကြီး ကျွမ်းကျင်သူများနှင့် ပူးပေါင်း၍ Microsoft သုတေသန ဒါရိုက်တာ Eric Horwitz၊ AWS CEO Andy Jassa နှင့် AWS CEO Andy Jassa တို့ အပါအဝင် ကွန်ဂရက်သို့ တင်ပြပြီးနောက်တွင် အဆိုပါ အထူးကွန်ဖရင့်တွင် ဤစကားများကို ပြောကြားခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ Google Cloud Principal Researcher Andrew Moore နောက်ဆုံးအစီရင်ခံစာကို 2020 ခုနှစ် အောက်တိုဘာလတွင် ထုတ်ပြန်မည်ဖြစ်ပါသည်။

Google ဝန်ထမ်းတွေက ဆန္ဒပြကြပါတယ်။

လွန်ခဲ့သည့် နှစ်အနည်းငယ်ကပင် ပင်တဂွန်က ပါဝင်ခဲ့သည်။ algorithmic စစ်ပွဲ Google နှင့် Clarifai ကဲ့သို့သော startups များအပါအဝင် နည်းပညာကုမ္ပဏီများနှင့် ပူးပေါင်းကာ Maven ပရောဂျက်အောက်တွင် AI ဆိုင်ရာ ပရောဂျက်များစွာ။ အဓိကကတော့ အလုပ်အကြောင်းပဲ ပြောခဲ့တာ ဉာဏ်ရည်တုအရာဝတ္ထုများကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် လွယ်ကူချောမွေ့စေရန်။

2018 ခုနှစ် နွေဦးပေါက်တွင် အဆိုပါ ပရောဂျက်တွင် Google ၏ ပါဝင်မှုကို သိရှိလာသောအခါတွင် Mountain View ကုမ္ပဏီကြီး၏ ထောင်ပေါင်းများစွာသော ဝန်ထမ်းများသည် ရန်လိုမှုများတွင် ကုမ္ပဏီ၏ ပါဝင်ပတ်သက်မှုကို ကန့်ကွက်ကြောင်း အိတ်ဖွင့်ပေးစာတစ်စောင် လက်မှတ်ရေးထိုးခဲ့ကြသည်။ လနဲ့ချီပြီး မငြိမ်မသက်ဖြစ်ခဲ့ရပါတယ်။ Google သည် AI အတွက် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် စည်းမျဉ်းများကို ချမှတ်ခဲ့သည်။၎င်းတွင် ပွဲများတွင် ပါဝင်ခြင်းအား တားမြစ်ခြင်း ပါဝင်သည်။

Google သည် Project Maven စာချုပ်ကို 2019 နှစ်ကုန်တွင် အပြီးသတ်ရန် ကတိပြုထားသည်။ Google ၏ ထွက်ပေါက်သည် Project Maven ကို မကုန်ဆုံးစေခဲ့ပါ။ ၎င်းကို Peter Thiel's Palantir မှ ဝယ်ယူခဲ့သည်။ လေတပ်နှင့် အမေရိကန် မရိန်းတပ်ဖွဲ့တို့သည် Maven ပရောဂျက်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် Global Hawk ကဲ့သို့သော အထူးမောင်းသူမဲ့ လေယာဉ်များကို အသုံးပြုရန် စီစဉ်ထားပြီး တစ်ခုစီသည် 100 စတုရန်းကီလိုမီတာအထိ အမြင်အာရုံဖြင့် စောင့်ကြည့်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

Project Maven ဝန်းကျင်တွင် ဖြစ်ပျက်နေသည့် ကိစ္စများတွင် အမေရိကန်စစ်တပ်သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် cloud ကို အရေးတကြီး လိုအပ်နေကြောင်း သိသာထင်ရှားပါသည်။ ဒီညီလာခံမှာ Shanahan က အခုလိုပြောခဲ့တာပါ။ ဗီဒီယိုမှတ်တမ်းများနှင့် စနစ်မွမ်းမံမှုများကို ကွင်းပြင်အနှံ့ ပြန့်ကျဲနေသော စစ်ဘက်ဆိုင်ရာ တပ်ဆင်မှုများထံ တင်ဆောင်ရသည့်အခါ ၎င်းသည် ထင်ရှားသည်။ အဆောက်အဦတွင် တစ်စုတစ်စည်းတည်း cloud computingJedi စစ်တပ်၊ Microsoft၊ Amazon၊ Oracle နှင့် IBM အတွက် ပေါင်းစည်းထားသော IT အခြေခံအဆောက်အအုံ ပရောဂျက်၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေဖြင့် ဤအမျိုးအစားပြဿနာများကို ကူညီဖြေရှင်းပေးမည့်။ Google သည် ၎င်းတို့၏ ကျင့်ဝတ်ကုဒ်များကြောင့် မဟုတ်ပါ။

စစ်တပ်တွင်း AI တော်လှန်ရေးကြီးသည် အစသာရှိသေးကြောင်း Shanahan ၏ထုတ်ပြန်ချက်မှ ရှင်းရှင်းလင်းလင်းသိရသည်။ အမေရိကန် လက်နက်ကိုင်တပ်ဖွဲ့များတွင် ၎င်း၏ဗဟိုအခန်းကဏ္ဍသည် ကြီးထွားလာနေသည်။ ခန့်မှန်းခြေ JAIC ဘတ်ဂျက်တွင် ယင်းကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း မြင်တွေ့ရသည်။ 2019 ခုနှစ်တွင် စုစုပေါင်း $90 million အောက်သာရှိခဲ့သည်။ 2020 တွင် ၎င်းသည် $414 million သို့မဟုတ် Pentagon ၏ $10 billion AI ဘတ်ဂျက်၏ 4 ရာခိုင်နှုန်းခန့် ဖြစ်သင့်သည်။

လက်နက်ချတဲ့ စစ်သားကို စက်က အသိအမှတ်ပြုတယ်။

အမေရိကန်ရေတပ်တွင် ဝင်လာသော ဒုံးကျည်များကို တိုက်ခိုက်ရန်အတွက် အမေရိကန်ရေတပ်သင်္ဘောများတွင် အသုံးပြုသည့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရလက်နက်ဖြစ်သည့် Phalanx (2) ကဲ့သို့သော စနစ်များ တပ်ဆင်ထားပြီးဖြစ်သည်။ ဒုံးကျည်ကို တွေ့ရှိသောအခါ အလိုအလျောက်ပွင့်လာပြီး ၎င်း၏လမ်းကြောင်းရှိ အရာအားလုံးကို ဖျက်ဆီးပစ်သည်။ Ford ရဲ့ အဆိုအရ သူဟာ ပစ်မှတ်တစ်ခုစီကို ကြည့်စရာမလိုဘဲ စက္ကန့်ဝက်အတွင်း ဒုံးကျည်လေးငါးစင်းနဲ့ တိုက်ခိုက်နိုင်ပါတယ်။

နောက်ထပ်ဥပမာတစ်ခုကတော့ Semi-autonomous Harpy (3) ဟာ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းသုံး မောင်းသူမဲ့စနစ်ဖြစ်ပါတယ်။ ရန်သူရေဒါများကိုဖျက်ဆီးရန် harpy ကိုအသုံးပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ၂၀၀၃ ခုနှစ်တွင် အမေရိကန်သည် ဝေဟင်မှ ရေဒါကြားဖြတ်စနစ်များပါရှိသော အီရတ်ကို တိုက်ခိုက်မှုပြုလုပ်သောအခါတွင် အစ္စရေးလုပ်ဒရုန်းများသည် ၎င်းတို့ကို အမေရိကန်တို့ အီရတ်လေပိုင်နက်အတွင်းသို့ ဘေးကင်းစွာ ပျံသန်းနိုင်စေရန် ကူညီရှာဖွေ ဖျက်ဆီးခဲ့သည်။

3. IAI Harpy စနစ်၏ ဒရုန်းကို ပစ်လွှတ်လိုက်ပါ။

ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရလက်နက်များ၏ လူသိများသော နောက်ထပ်ဥပမာတစ်ခုမှာ ကိုရီးယား Samsung SGR-1 စနစ်မြောက်ကိုရီးယားနှင့် တောင်ကိုရီးယားကြား စစ်မဲ့ဇုန်တွင် တည်ရှိပြီး ကျူးကျော်သူများကို လေးကီလိုမီတာအထိ အကွာအဝေးတွင် ဖော်ထုတ်ပစ်ခတ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဖော်ပြချက် အရ အဆိုပါ စနစ်သည် ၎င်းတို့၏ လက်အနေအထား သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ လက်ထဲတွင် လက်နက်၏ အနေအထားကို အသိအမှတ်ပြုမှုအပေါ် အခြေခံ၍ "လက်နက်ချသူနှင့် လက်နက်မချသူ" တို့ကို ခွဲခြားနိုင်သည်။

4. Samsung SGR-1 စနစ်ဖြင့် လက်နက်ချသော စစ်သားတစ်ဦးကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း သရုပ်ပြခြင်း။

အမေရိကန်တွေက နောက်ချန်ထားမှာကို ကြောက်ကြတယ်။

လက်ရှိတွင် ကမ္ဘာတဝှမ်းရှိ နိုင်ငံပေါင်း 30 ထက်မနည်းသည် AI ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အဆင့်အမျိုးမျိုးဖြင့် အလိုအလျောက်လက်နက်များကို အသုံးပြုကြသည်။ တရုတ်၊ ရုရှားနှင့် အမေရိကန်တို့သည် ကမ္ဘာပေါ်တွင် ၎င်းတို့၏ အနာဂတ် အနေအထားကို တည်ဆောက်ရာတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ဉာဏ်ရည်တုအဖြစ် မြင်ကြသည်။ "AI ပြိုင်ပွဲကိုအနိုင်ရသူမည်သူမဆိုကမ္ဘာကြီးကိုအုပ်စိုးလိမ့်မည်" ဟုရုရှားသမ္မတဗလာဒီမာပူတင်သည်သြဂုတ်လ 2017 ကျောင်းသားများကိုပြောကြားခဲ့သည်။ တရုတ်ပြည်သူ့သမ္မတနိုင်ငံ သမ္မတ Xi Jinping သည် မီဒီယာများတွင် ထိုသို့သော ထင်ရှားသော ထုတ်ဖော်ပြောဆိုမှုများ မပြုလုပ်ခဲ့သော်လည်း 2030 ခုနှစ်တွင် တရုတ်နိုင်ငံအား AI နယ်ပယ်တွင် အသာစီးရလာစေရန် တောင်းဆိုသည့် ညွှန်ကြားချက်၏ အဓိက တွန်းအားမှာ မောင်းနှင်သူဖြစ်သည်။

အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုတွင် ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုအသစ်များကို ရင်ဆိုင်ရန် အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုသည် အလွန်အမင်း တပ်ဆင်မှု အားနည်းနေကြောင်း ပြသသည့် “ဂြိုဟ်တုအကျိုးသက်ရောက်မှု” နှင့်ပတ်သက်၍ အမေရိကန်တွင် စိုးရိမ်မှု တိုးလာလျက်ရှိသည်။ လွှမ်းမိုးချုပ်ကိုင်မှု ခြိမ်းခြောက်ခံနေရသော တိုင်းပြည်သည် ရန်သူ၏ ဗျူဟာမြောက် အသာစီးကို အခြားနည်းဖြင့် ချေမှုန်းပစ်လိုလျှင် ငြိမ်းချမ်းရေးအတွက် အန္တရာယ်ရှိနိုင်သည်။

Maven ပရောဂျက်၏ မူလရည်ရွယ်ချက်မှာ အစ္စလာမ္မစ် ISIS တိုက်ခိုက်ရေးသမားများကို ရှာဖွေရာတွင် ကူညီရန်ဖြစ်သော်လည်း၊ စစ်ဘက်ဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်တုစနစ်များ ထပ်မံဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ၎င်း၏ အရေးပါမှုသည် ကြီးမားပါသည်။ အသံဖမ်းစက်များ၊ မော်နီတာများနှင့် အာရုံခံကိရိယာများ (မိုဘိုင်း၊ ပျံသန်းခြင်းအပါအဝင်) ကိုအခြေခံထားသော အီလက်ထရွန်နစ်စစ်ပွဲသည် AI အယ်လဂိုရီသမ်အကူအညီဖြင့်သာ ထိထိရောက်ရောက်အသုံးပြုနိုင်သည့် ကွဲပြားသောဒေတာစီးဆင်းမှုအများအပြားနှင့် ဆက်စပ်နေသည်။

ပေါင်းစပ်စစ်မြေပြင်ဖြစ်လာသည်။ IoT ၏စစ်တပ်ဗားရှင်းနည်းဗျူဟာနှင့် ဗျူဟာမြောက် ခြိမ်းခြောက်မှုနှင့် အခွင့်အလမ်းများကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အရေးကြီးသော အချက်အလက် ကြွယ်ဝသည်။ ဤဒေတာကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စီမံခန့်ခွဲနိုင်ခြင်းသည် အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိသော်လည်း ဤအချက်အလက်များမှ သင်ယူရန်ပျက်ကွက်ခြင်းမှာ ဘေးဥပဒ်ဖြစ်စေနိုင်သည်။ နယ်ပယ်များစွာတွင် လည်ပတ်နေသော ပလပ်ဖောင်းအမျိုးမျိုးမှ သတင်းအချက်အလက်စီးဆင်းမှုကို လျင်မြန်စွာ စီမံဆောင်ရွက်နိုင်မှုသည် အဓိက စစ်ရေးအားသာချက်နှစ်ခုကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်- အရှိန် i လက်လှမ်းမှီနိုင်မှု. Artificial Intelligence သည် သင့်အား စစ်မြေပြင်၏ တက်ကြွသော အခြေအနေများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး သင့်တပ်ဖွဲ့များအတွက် အန္တရာယ်ကို နည်းပါးစေပြီး လျင်မြန်စွာ အကောင်းဆုံး တိုက်ခိုက်နိုင်စေပါသည်။

ဤစစ်မြေပြင်သစ်သည် နေရာအနှံ့တွင် ကျယ်ပြောလှသည်။ AI သည် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း အာရုံစိုက်မှုများစွာရရှိခဲ့သော ဒရုန်းများဟုခေါ်သည့် အစုအဝေး၏ဗဟိုချက်ဖြစ်သည်။ နေရာအနှံ့ရှိ အာရုံခံကိရိယာများ၏အကူအညီဖြင့် ဒရုန်းများကို ရန်လိုသောမြေပြင်သို့ သွားလာခွင့်ပြုရုံသာမက နယ်ပယ်များစွာတွင် မောင်းနှင်နေသော မောင်းသူမဲ့လေယာဉ်အမျိုးအစားများစွာ၏ ရှုပ်ထွေးသောဖွဲ့စည်းပုံများကို နောက်ဆုံးတွင် ခွင့်ပြုပေးနိုင်သည်။ ရန်သူ။ စစ်မြေပြင်ကို အခွင့်ကောင်းယူ၍ ပြောင်းလဲလာသော အခြေအနေများကို သတင်းပို့ရန် လေ့ကျင့်မှုများ။

AI အကူအညီပေးသော ပစ်မှတ်များနှင့် လမ်းကြောင်းပြခြင်းဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုများသည် ပစ်မှတ်များကို ထောက်လှမ်းခြင်း၊ ခြေရာခံခြင်းနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနည်းလမ်းများကို မြှင့်တင်ခြင်းဖြင့် နည်းဗျူဟာနှင့် ဗျူဟာမြောက် ကာကွယ်ရေးစနစ်များ အထူးသဖြင့် ဒုံးကျည်ကာကွယ်ရေးစနစ်များတွင် ထိရောက်မှုအလားအလာကို တိုးတက်စေပါသည်။

နျူကလီးယားနှင့် သမားရိုးကျလက်နက်များကို သုတေသနပြုရာတွင် အသုံးပြုသည့် သရုပ်ဖော်မှုများနှင့် ဂိမ်းကိရိယာများ၏ စွမ်းအားကို အဆက်မပြတ်တိုးစေသည်။ အစုလိုက်အပြုံလိုက် မော်ဒယ်လ်နှင့် သရုပ်ဖော်ခြင်းများသည် တိုက်ခိုက်ရေးထိန်းချုပ်မှုနှင့် ရှုပ်ထွေးသောမစ်ရှင်များအတွက် ပစ်မှတ်စနစ်များ ပြည့်စုံသော Multi-domain စနစ်တစ်ခုကို ဖော်ဆောင်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ AI သည် ပါတီပေါင်းစုံ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများကိုလည်း ကြွယ်ဝစေသည် (၅)။ AI သည် ကစားသမားများအား စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းအပေါ် မည်ကဲ့သို့ ပြောင်းလဲနေသော အခြေအနေများ (လက်နက်၊ မဟာမိတ်ပါဝင်မှု၊ တပ်ဖွဲ့ဝင်များ စသည်ဖြင့်) ကို မည်ကဲ့သို့ အကျိုးသက်ရောက်နိုင်သည်ကို စူးစမ်းရန် ဂိမ်း variable များကို ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် ပြုပြင်မွမ်းမံနိုင်စေပါသည်။

စစ်တပ်အတွက်၊ အရာဝတ္တုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် AI အတွက် သဘာဝကျသော အစပြုမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပထမဦးစွာ၊ ဒုံးကျည်များ၊ တပ်ဖွဲ့ဝင်များ၏ လှုပ်ရှားမှုနှင့် အခြားသော ထောက်လှမ်းရေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကဲ့သို့သော စစ်ဘက်ဆိုင်ရာ အရေးပါသည့် အရာဝတ္ထုများကို ရှာဖွေရန်အတွက် ဂြိုဟ်တုများနှင့် ဒရုန်းများမှ စုဆောင်းရရှိလာသော များပြားလာသော ပုံရိပ်နှင့် အချက်အလက်များကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လျင်မြန်စွာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်ပါသည်။ ယနေ့၊ စစ်မြေပြင်သည် ပင်လယ်၊ မြေပြင်၊ လေ၊ အာကာသ၊ နှင့် ဆိုက်ဘာအာကာသ- ရှုခင်းအားလုံးကို တစ်ကမ္ဘာလုံးအတိုင်းအတာဖြင့် လွှမ်းခြုံထားသည်။

ဆိုက်ဘာစပေ့မွေးရာပါဒစ်ဂျစ်တယ်ဒိုမိန်းတစ်ခုအနေဖြင့်၊ ၎င်းသည် AI အပလီကေးရှင်းများအတွက် သဘာဝအတိုင်းသင့်လျော်သည်။ ထိုးစစ်ဘက်တွင်၊ AI သည် စုဆောင်းခြင်း၊ နှောင့်ယှက်ခြင်း သို့မဟုတ် သတင်းမှားများရယူရန် တစ်ဦးချင်းကွန်ရက် node သို့မဟုတ် တစ်ဦးချင်းစီအကောင့်များကို ရှာဖွေပြီး ပစ်မှတ်ထားရန် ကူညီနိုင်သည်။ ဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်မှုများသည် အတွင်းပိုင်းအခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် အမိန့်ပေးကွန်ရက်များကို ဆိုးရွားစေနိုင်သည်။ ကာကွယ်ရေးနှင့်ပတ်သက်လျှင် AI သည် အဆိုပါကျူးကျော်ဝင်ရောက်မှုများကို ထောက်လှမ်းနိုင်ပြီး အရပ်ဘက်နှင့် စစ်ဘက်လည်ပတ်မှုစနစ်များတွင် ပျက်စီးစေသောကွဲလွဲချက်များကို ရှာဖွေနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

မျှော်လင့်ထားပြီး အန္တရာယ်များသော အရှိန်

သို့သော်၊ အမြန်ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် အမြန်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် သင့်အား ကောင်းစွာ ဆောင်ရွက်ပေးနိုင်မည်မဟုတ်ပါ။ ထိရောက်သော အကျပ်အတည်းစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက်. စစ်မြေပြင်ရှိ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရစနစ်များ၏ အားသာချက်များသည် သမိုင်းကြောင်းမှသိကြသည့်အတိုင်း အကျပ်အတည်းကို ကာကွယ်ရန် သို့မဟုတ် စီမံခန့်ခွဲခြင်းနည်းလမ်းအဖြစ် မကြာခဏ အောင်မြင်ခဲ့သော သံခင်းတမန်ခင်းအတွက် အချိန်ကို ခွင့်မပြုနိုင်ပေ။ လက်တွေ့တွင်၊ နှေးကွေးခြင်း၊ ခေတ္တရပ်ခြင်းနှင့် စေ့စပ်ညှိနှိုင်းရန် အချိန်သည် အောင်ပွဲအတွက် သော့ချက်ဖြစ်နိုင်သည်၊ အထူးသဖြင့် နျူကလီးယားလက်နက်များနှင့် စပ်လျဉ်းသည့်အချိန်တွင် အနည်းဆုံး ကပ်ဆိုးများကို ရှောင်ရှားနိုင်သည်။

စစ်ပွဲနှင့် ငြိမ်းချမ်းရေးဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ချန်ထားခဲ့၍မရပါ။ သိပ္ပံနည်းကျ၊ စီးပွားရေး၊ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးနှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုဆိုင်ရာ ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ဒေတာကို မည်သို့အသုံးပြုပုံ အခြေခံကွာခြားချက်များရှိပါသည်။ လူ့အပြုအမူ.

အချို့က AI သည် အပြန်အလှန် ဗျူဟာမြောက် အာရုံခံစားနိုင်စွမ်းကို အားနည်းစေသည့် စွမ်းအားတစ်ခုအဖြစ် ယူဆကြပြီး စစ်ပွဲအန္တရာယ်ကို တိုးမြင့်စေသည်။ မတော်တဆ သို့မဟုတ် ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ ပျက်စီးသွားသော ဒေတာများသည် AI စနစ်များကို လွဲမှားစွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် မှားယွင်းသောပစ်မှတ်များကို ပစ်မှတ်ထားခြင်းကဲ့သို့သော မရည်ရွယ်ဘဲ လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန် AI စနစ်များကို ဦးဆောင်နိုင်သည်။ စစ်ပွဲဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် စံသတ်မှတ်ထားသော လုပ်ဆောင်မှုအရှိန်သည် အကျပ်အတည်း၏ ဆင်ခြင်တုံတရားဆိုင်ရာ စီမံခန့်ခွဲမှုကို အဟန့်အတားဖြစ်စေသော အချိန်မတန်မီ သို့မဟုတ် မလိုအပ်သော တိုးမြင့်လာမှုကို ဆိုလိုပေမည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ algorithms များသည် မြန်ဆန်မည်ဟု မျှော်လင့်ထားသောကြောင့် စောင့်ဆိုင်းပြီး ရှင်းပြမည်မဟုတ်ပါ။

စိတ်အနှောက်အယှက်ဖြစ်တာ ဥာဏ်ရည်တု အယ်လဂိုရီသမ်များ လုပ်ဆောင်ခြင်း။ မကြာသေးမီက MT တွင် ကျွန်ုပ်တို့မှလည်း တင်ပြထားပါသည်။ ကျွမ်းကျင်သူများပင်လျှင် AI သည် ရလဒ်များကို ကျွန်ုပ်တို့မြင်ရသည့် ရလဒ်များဆီသို့ မည်ကဲ့သို့ ပို့ဆောင်သည်ကို အတိအကျ မသိပါ။

စစ်ပွဲဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ တွင်၊ သဘာဝနှင့် ပတ်သက်သော နားမလည်မှု နှင့် ၎င်းတို့ကို မည်သို့ "တွေး" မည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ မတတ်နိုင်ပါ။ "ကျွန်ုပ်တို့၏" သို့မဟုတ် "၎င်းတို့၏" ဥာဏ်ရည်တုသည် ဂိမ်းကိုအဆုံးသတ်ရန်အချိန်တန်ပြီဖြစ်သောကြောင့် ညသန်းခေါင်တွင် ကျွန်ုပ်တို့မနိုးချင်ကြပါ။