五角大樓秘密研究用AI偵測(cè)導(dǎo)彈

雷鋒網(wǎng)消息 路透社日前報(bào)道，包括數(shù)名政府官員在內(nèi)，至少6名不愿公開(kāi)姓名的知情人士披露，五角大樓正開(kāi)展多個(gè)秘密項(xiàng)目，研究使用人工智能技術(shù)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，以偵測(cè)和應(yīng)對(duì)能夠運(yùn)載核武器的導(dǎo)彈襲擊。

AI強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力可以幫助人類以更快的速度和更高的準(zhǔn)確度篩查衛(wèi)星圖像等海量數(shù)據(jù)，查找導(dǎo)彈處于準(zhǔn)備發(fā)射狀態(tài)的征兆，并及時(shí)采取外交手段，或?qū)?dǎo)彈進(jìn)行摧毀或攔截。

據(jù)悉，美國(guó)政府已對(duì)這些人工智能項(xiàng)目加大投入?？偨y(tǒng)特朗普提出的下一財(cái)政年度國(guó)防預(yù)算案為其中一個(gè)項(xiàng)目劃撥8300萬(wàn)美元，是最初所獲資金的3倍多，這表明人工智能偵測(cè)導(dǎo)彈研究正受到重視。

一名美國(guó)政府官員說(shuō)，軍方已對(duì)一個(gè)追蹤導(dǎo)彈移動(dòng)發(fā)射裝置的早期原型系統(tǒng)作內(nèi)部測(cè)試。首都華盛頓的軍方和私營(yíng)企業(yè)研究人員參與研究，所采用的技術(shù)來(lái)自中央情報(bào)局In-Q-Tel風(fēng)險(xiǎn)投資基金資助的幾家商業(yè)企業(yè)。

一些美國(guó)官員預(yù)計(jì)，人工智能導(dǎo)彈偵測(cè)項(xiàng)目的基本要素有望在本世紀(jì)20年代初期具備實(shí)用價(jià)值，但另一些官員和國(guó)會(huì)議員認(rèn)為，研究投入不足。

坦桑尼亞農(nóng)民用AI給農(nóng)作物看病

通過(guò)一個(gè)名為“Nuru”的APP，坦桑尼亞農(nóng)民可以用AI給自家地里種的木薯看病。

木薯是熱帶濕地低收入農(nóng)戶的主要食用作物，養(yǎng)活了大約5億非洲人民。于坦桑尼亞農(nóng)民來(lái)說(shuō)，木薯就是水稻、小麥一般的存在。

木薯很容易受到病蟲(chóng)害的侵?jǐn)_，而且由于癥狀發(fā)展緩慢，農(nóng)民很難及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題所在，經(jīng)常給坦桑尼亞農(nóng)民帶來(lái)沉重的損失。

為此，賓夕法尼亞大學(xué)的一個(gè)研究機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)了一款名為“Nuru”的APP。該研究機(jī)構(gòu)和國(guó)際熱帶農(nóng)業(yè)研究所（IITA）合作，標(biāo)注數(shù)以萬(wàn)計(jì)的木薯作物圖片，識(shí)別和區(qū)分木薯上的各種病害，并利用谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)框架TensorFlow來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

使用者只需要將手機(jī)攝像頭對(duì)準(zhǔn)木薯葉子，就可以自動(dòng)框選出葉片上發(fā)病的區(qū)域，如果發(fā)現(xiàn)疾病，Nuru還可以給出最佳的處理意見(jiàn)。

雅加達(dá)亞運(yùn)會(huì)場(chǎng)館將采用人臉識(shí)別技術(shù)

雷鋒網(wǎng)消息 正在印度尼西亞訪問(wèn)的日本外相河野太郎25日在雅加達(dá)表示，日本正幫助印尼在2018年亞運(yùn)會(huì)主要場(chǎng)館安裝人臉識(shí)別系統(tǒng)，確保亞運(yùn)會(huì)安全、順利舉行。

河野太郎在會(huì)晤印尼外長(zhǎng)蕾特諾后舉行的記者會(huì)上說(shuō)，日本從去年底開(kāi)始已經(jīng)提供多個(gè)生物識(shí)別系統(tǒng)用于安裝在雅加達(dá)朋加諾體育中心的數(shù)個(gè)場(chǎng)館，這是兩國(guó)反恐合作的組成部分。

據(jù)印尼媒體報(bào)道，2018年亞運(yùn)會(huì)主要場(chǎng)館的閉路電視系統(tǒng)融合了日本的人臉識(shí)別技術(shù)，總投資額約400萬(wàn)美元，配備7K超高清監(jiān)控?cái)z像頭，將能夠?qū)τ^眾的面部和場(chǎng)內(nèi)觀眾活動(dòng)進(jìn)行自動(dòng)掃描和識(shí)別。

據(jù)介紹，這一系統(tǒng)還直接同印尼反恐機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)相連。一旦出現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)人員與恐怖分子面相庫(kù)數(shù)據(jù)匹配，系統(tǒng)將會(huì)發(fā)出警報(bào)。

除此之外，這一技術(shù)還能識(shí)別非活動(dòng)物體，如果觀眾將隨身物品遺落場(chǎng)館，攝像頭將會(huì)對(duì)該物品進(jìn)行特別標(biāo)記。如果場(chǎng)內(nèi)出現(xiàn)嫌疑物品，攝像頭也將發(fā)出警報(bào)。

Adobe研究用AI識(shí)別P圖痕跡

各路PS大神的作品常常令人難辨真假，其中不少還被用來(lái)炮制假新聞，給社會(huì)造成了極大的負(fù)面影響。不過(guò)PS痕跡躲得過(guò)人眼，卻躲不過(guò)AI的眼睛。

雷鋒網(wǎng)了解到，Adobe 正在研究利用 AI 識(shí)別假照片中的PS痕跡。來(lái)自 Adobe 研究中心和馬里蘭大學(xué)的研究人員使用雙流（two-stream） 雙流快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FASTER region-based convolutional neural networks, FASTER R-CNN）對(duì)其進(jìn)行培訓(xùn)以檢測(cè)具體照片。其中之一是從圖片中的 RGB 流中檢測(cè)對(duì)比度差異和非自然邊界，另一種是使用隱寫分析豐富模型來(lái)找出真實(shí)區(qū)域和改變區(qū)域之間“噪音”的不一致性。 后者是因?yàn)楫?dāng)對(duì)象從 A 圖（源）中移除并附加到 B 圖（目的地）時(shí)，源圖像和目標(biāo)圖像的“噪點(diǎn)”將不一致。 這兩種信息通過(guò)雙線性匯聚層形成最終數(shù)據(jù)。

實(shí)驗(yàn)顯示，這種方法確實(shí)可以識(shí)別圖像是否已經(jīng)經(jīng)過(guò)處理，并且可以顯示處理該圖片所用到的技術(shù)：拼接、復(fù)制等。

Adobe表示，該技術(shù)還處于初級(jí)階段，但他們希望繼續(xù)推進(jìn)該項(xiàng)技術(shù)，用來(lái)監(jiān)測(cè)數(shù)字媒體中的虛假圖片信息。

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見(jiàn)轉(zhuǎn)載須知。