发布日期：2024-11-06 22:00 点击次数：55
「策略与国际磋议中心：使用东谈主工智能/机器学习或者不错更好地妥洽枢纽的北极问题集」91porn 91porn
2022年12月2日，策略与国际磋议中心（Centre for Strategies and international Studies， CSIS)发布由其磋议员Colin Wall整理、由加拿大武装戎行中尉疏浚官Michael Bielby和北极与谍报众人Lillian Alessa撰写的论述《东谈主工智能和北极（Artificial Intelligence and the Arctic）》。论述主要分为两部分，作家们探讨了东谈主工智能对国度安全和场面磋议的影响，阐释了政府、科学家和土著社区若何使用东谈主工智能/机器学习(AI/ML)来更好地妥洽枢纽的北极问题集。并指出，AI/ML天然领有广宽的后劲，但仍未得到皆备阐明，何况在北极使用东谈主工智能还濒临一些进攻，如必须与更锻练和正宗的按序竞争，缺少资金的情状进攻了AI/ML的慎重部署等。
Michael Bielby指出，在加拿大远北地区，国度越是依赖SB-ISR传感器来匡助其哄骗主权，北极运营商就越有可能统一在大数据的激流中。从长久来看，投资拓荒可在该地区使用的刚劲AI/ML才智，是北极国度将大数据挪动为规模意志，并确保其主权得到保护的惟一门路。每个国度的职责是通过保护其规定的邦畿不受番邦入侵来哄骗主权。为了结束这少许，国度必须具有规模意志。连年来，加拿大和其他北极国度正研究若何拓荒和部署AI/ML器具来设置国度规模意志以哄骗主权。但由于各样原因，这在极北地区变得极具挑战性。加拿爽快40%的高纬地皮上东谈主口稀有，很难产生国度在这一偏远邦畿上哄骗主权所必要的规模意志水平，无庸赘述的惩办主张便是在国度行动者能够冲突邦畿范往常就开动产生这种意志，即在海上探寻规模意志。然则，在加拿大败纬60°以北的众多地皮上，由于场面、基础要领、经济水平、后勤才智等身分，产生海洋规模意志的任务难以结束，相宜实践这一任务的有限东谈主员资源也需要对国际任务产生通常的策略影响。因此，加拿大现在惟一可行的选拔是使用天基谍报、监视和侦查才智（Space-based Intelligence, surveillance, and Reconnaissance, SB-ISR）。研究到让北部水域海上行动复杂化的多样身分，莫得一种单一的SB-ISR传感器类型是万妙药，而是需要同期使用有源和无源传感器，来确保更大的战争探伤概率。不外，这也促成了多个传感器赠送产生无数位置数据的新问题，甚至北极地区的运营商统一在SB-ISR传感器的海量数据中。如若将数据泛滥视为一个大数据问题，那么有四个变量需要研究:数目、种类、速率和准确性。其中，将数据量和数据种类与选定速率研究联的惟一按序便是采纳AI/ML。这项技巧不仅不错惩办操作员的问题，还不错普及结束积极识别和后续域感知的概率。当作加拿大武装戎行(Canadian Armed Forces，CAF)的空间职能机构，加拿大皇家空军已将AI/ML需求纳入现在正在进行的好多SB-ISR方式。CAF也重振了多国合营伙伴关系，并在友邦和加拿大政府内的伙伴部门之间（重新）设置信息分享条约。但这仅仅临时惩办主张，拓荒可在该地区使用的刚劲AI/ML才智才是长久之计。
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Lillian Alessa指出，如若与当地社区的知知趣集结，东谈主工智能生成的模子将使政策制定者更好地了解始终冻土溶化，并针对多样干豫或安妥策略测试不同的溶化情景。始终冻土是连气儿两年或两年以上保握在0°C以下的大地，使其冻结并成为行动层的基本踏实基础，撑握着地上的动植物和建筑基础要领。了解始终冻土溶化的复杂动态偏激对国防和安全等策略行动的影响，需要利用所有可用的器具，相配是AI/ML。这个思法有违北极实地磋议的传统，但实地磋议的投资讲演率越来越低，给当地社区和资助机构带来了千里重的职守。AI/ML有望实时产生所需的洞悉，并得手安妥前所未有的场面与环境变化(climate and environmental change, CEC)速率。AI/ML不错提供了一个现成的实验室，来更快速、更经济、更安全地运行场景，匡助东谈主类支吾环境变化导致的常识缺少，并有助于排斥政策制定者和决策者不可爱的好多不细目性。值得防御的是，AI/ML并不提供谜底或惩办决议，它仅仅匡助支吾这些挑战的东谈主类忽视更好的问题，徐徐完善妥洽，然后全部忽视更难的问题。这个周期传统上需要几个月或几年，但不错通过AL/ML提拔磋议缩小在几个小时内完成。事实上，忽视正确的问题，恰是惩办北极飞速变化的诸多未知问题，以及制定国防和安全弹性门路图的枢纽。此外，使用AI/ML还不错在精熟问题的经过中加强合营关系。有用使用AI/ML的最枢纽身分之一是与职权握有东谈主和利益研究者的密切合营，AI/ML是将最终用户、运营商和利益研究者径直带入数据驱动场景的枢纽器具，在数据驱动场景中，东谈主类的感知、决策和响应不错实时整合，这是在AI/ML构建的天下除外无法结束的。尽管有压倒性的凭据标明，东谈主类行动和社会动态是弹性成果的刚劲决定身分，但工程学、东谈主机交互和生态学的学科按序在很猛进度上主导着北极始终冻土磋议。不外仅凭这些并不可提供惩办北极CEC问题所需的安妥水平，因为安妥自己便是东谈主类的一种发愤，惩办问题还需要社会科学的整合。这不错通过利用AI/ML的分析才智来整合现存的泰斗数据来结束，以细目常识、培训和准备服务中的枢纽差距，并获取对弹性更精确的妥洽。如若社会动态不是分析的中枢，那么将北极始终冻土当作一个工程问题来处理将不会带来弹性。AI/ML时常被品评为将东谈主类从轮回中移除的东西，但这么才有可能拓荒出准确的场景、作念出决策，并更快地看到决策的影响。通过利益攸关方构建和校正的AI/ML提拔情景来支吾北极始终冻土溶化，将促成更有用的政策，并获取相宜特定场景的技巧。AI/ML显豁是北极始终冻土磋议的有用器具，如若莫得AI/ML，好意思国可能无法以所需的速率长远探索，研究磋议将仍然轻率而腾贵，从中产生的模子对好意思国国防企业以及好意思国所依赖的北极利益研究者和合营伙伴来说也用处不大。通过利用AI/ML，不管是国防企业照旧原土公司，不同利益研究者的插足都不错皆备纳入制定和保管安妥行动的经过中，共同确保在快速变化的北极地区的复原力。
Colin Wall：策略与国际磋议中心欧洲、俄罗斯和欧亚项方针副磋议员，专注于磋议北约、欧洲安全和北极。
Michael Bielby：加拿大武装戎行中尉疏浚官
Lillian Alessa：北极和谍报众人，好意思国国度场面评估小构成员，专注于磋议国防和安全问题。
原文流畅：
https://www.csis.org/analysis/artificial-intelligence-and-arctic#Bielby91porn 91porn