经典案例CLASSIC CASE

1. 行业痛点

军用人工智能面临的最大问题是可靠性与可解释性。狭义人工智能系统的特点是,它们是经过训练用以执行特殊任务的存在,不论是简单的国际象棋还是复杂的解析图片都能胜任。但战争过程中环境的变化往往出其不意,如果既定人工智能系统应用环境发生改变,系统可能会不适应。这种脆弱性因此成为了系统可靠性的威胁。在战场上对抗双方部署的人工智能系统会使环境复杂化,超出一个或多个系统的解析力,这也会进一步加剧了系统的脆弱性,并增加了事故和失误的可能性。人工智能的特性是决策与执行是由机器来决定,这可能会增加预测AI系统行为的难度。军事决策是建立在可知识和精确的推理基础上,无论是在指挥中心还是战场上,如果人类操作者不确定人工智能在特定环境下具体会做什么,那可能会使计划更复杂、操作更困难并且事故更可能发生。对于一个系统而言,重要的不仅仅是可靠性,同时也必须具有能使他人信任的可解释性。如果一个人工智能系统以特定的方式将图像分类或躲避敌方雷达,但不能说明为什么会做出这样特别的选择,那么人类不太可能相信它。

知识图谱具有语义丰富、结构友好、质量精良和精准推理等优点,其最大的特点就是具备知识推理的可靠性与可解释性。这将为军事人工智能提供强有力的支撑。

2. 解决方案

遵循“资源-服务-应用”的总体思路,基于知识图谱的知识表示模型,通过构建军事本体以及采用机器学习方法从已有的结构化、半结构化、非结构化军事数据中抽取高精度军事知识,构建跨数据源的业务知识图谱。并在统一的体系架构标准、资源描述标准、服务协议规范、知识采集分类处理规范、交互和互操作接口标准下,构成完整的系统框架。利用知识可视化技术和语义检索技术,实现智能军事情报分析,并且通过精准和可解释的知识推理技术,支撑智能军事决策

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