米メディア:米国はAI戦争に備えるため同盟国を誘致

米メディア:米国はAI戦争に備えるため同盟国を誘致

ワシントン(AP通信) — 米国とその同盟国は、国防総省の人工知能部門が立ち上げた新しいフォーラムを利用して、相互接続された将来の人工知能(AI)システムを開発し、米国と同盟国の団結を強化すると、週刊ウェブサイト「ディフェンス・ニュース」が2月13日に報じた。

[[381944]]

昨年9月に統合人工知能センターが立ち上げた「防衛パートナーシップ」プログラムは、将来の人工知能統合戦闘能力の基礎を築いていると報じられている。目標は、米国とその同盟国が相互に連携し、連合軍として戦えるようにすることだ。

報告書はまた、将来的には、一部の任務では部品の修理や交換をする時間がない場合があるため、部品が故障する前にメンテナンスが必要になる時期を予測するために機械の動作を追跡するセンサーのデータを共有するなど、他のAIを活用したプロジェクトでも同盟国が協力する可能性があると述べている。同盟国は AI を活用して輸送や補給活動に関するデータを取得し、物流の効率を向上させることもできます。

報告書では、最終的な目標は、将来的に同盟国がAI主導のプロジェクトで容易に協力できるようにすることだと指摘している。

しかし、まずは米国とそのパートナーが、AI用のデータを準備し、情報を戦闘リソースとして捉えるという基本レベルから始めなければならない。まず、AI が使用する必要があるすべての事実とデータを保持して保存します。

「米国とその同盟国は、過去数十年間、データをリソースとして利用したり扱ったりしなかったことで失敗してきた」と、統合人工知能センターで国際AI政策を統括するステファニー・カルバーソン氏は言う。「例えば、もし再びアフガニスタンで戦争をしたら、過去20年間に収集したデータをすべて持っているだろうか?その質問の答えはおそらくご想像がつくだろう。」

この提携は、合同人工知能センターがいわゆる志を同じくする国々と行った小規模な協議から生まれたと伝えられている。カルバーソン氏は、数回の交流を経て、各国がAIへの取り組みの拡大、AIに関する人材の教育と訓練、技術革新に抵抗する内部文化の克服など、同じ課題に取り組んでいることが明らかになったと述べた。

現在までに、このパートナーシップには、オーストラリア、カナダ、デンマーク、エストニア、フィンランド、フランス、イスラエル、日本、ノルウェー、韓国、スウェーデン、英国の防衛関係者が参加している。各国は共通の課題を特定するためにこれまで2回会合を開いており、今後も年に3回会合を開く予定だ。

カルバートソン氏は、この防衛協力は人工知能システムの共同開発を目的としたものではなく、同盟国の軍隊を「AI対応」にすることに重点を置いていると述べた。

カルバーソン氏は、今回の会談は、しばしば堅苦しい外国軍との典型的な国際対話とは異なると述べた。パートナーシップの会議では、オープンな対話が奨励され、円卓会議やTEDトーク形式のプレゼンテーションが行われ、各セクターが課題にどのように対応しているかを説明し、教訓をまとめたケーススタディを分析します。

カルバーソン氏は、今後2年間のパートナーシップを通じて、AI対応能力の「強固な基盤を構築」し、メンバーがその能力に到達したかどうかを評価する方法を開発したいとしている。彼女は、数年後には各国が協力してデータ集約能力を開発することを検討するかもしれないと述べた。

報告書によると、約2年前に設立されて以来、統合人工知能センターの使命は、国家ミッションプログラムを通じて、あるいはサービス提供を通じて、国防総省の内部機関が人工知能を導入できるよう支援することだった。活動への国際的な関与の強化もこの使命の達成に役立つだろう。

報告書はまた、統合戦闘システム(空軍の先進戦闘管理システムや陸軍のコンバージェンスプログラムなど)を開発する際に、米軍は同盟国やパートナー国を組み込むよう努め始めたと述べている。

報告書は、さまざまな軍が主導するこれらのプロジェクトは人工知能に大きく依存しており、軍は将来の戦闘でこれらのプロジェクトを利用してセンサーと銃を接続するつもりであると指摘した。今、同盟国と協力することで、後で同盟国同士を結びつける際の課題が軽減されます。

「国防総省は、パートナーシップ構築のためにこうした手段を必要としている」と、新アメリカ安全保障センターの準研究員、ミーガン・ランバース氏は言う。「これにより、パートナー国の軍隊間の相互運用性が向上し、各国はより広範で堅牢な共有データセットにアクセスできるようになる」

ランバース氏はまた、特にAI専門家の不足を考慮すると、この提携は国防総省に利益をもたらす人材共有プログラムにつながる可能性があると述べた。

カルバートソン氏は、この防衛協力は「より多くの同盟国が参加する可能性がある」と述べた。他の国々も加盟に関心を示しているが、加盟国は拡大する前に加盟基準を確立する予定だ。

<<:  4つのディープラーニングフレームワークの紹介:初心者はどのように選択すべきか?

>>:  新しい人工知能マシンが数字間の隠れた関係を発見?あるいは数学的な推測を証明するのに役立つかもしれない

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

...

AIは物理的なセキュリティ運用に高度な分析を活用しています

人工知能が徐々に物理セキュリティの分野に参入するにつれて、より高度なアクセス制御ソリューションが登場...

...

金融規制当局が注意喚起:「AIによる顔の改変」などの新たな詐欺手法に注意

10月9日、近年、犯罪者が詐欺の手口を絶えず革新しており、金融消費者がそれを防ぐことが困難になってお...

データサイエンスを始めるにはどの程度のレベルの数学が必要ですか?

基礎科目として、数学はデータサイエンスと機械学習の両方において欠かせない役割を果たします。数学的な基...

...

テンセントクラウドのフルリンクAI開発者サービスシステムがAIと産業の融合を加速

12月15日、第1回テンセントクラウド+コミュニティ開発者会議で、テンセントクラウドの副社長である王...

このガイドを理解することで、ニューラルネットワークの「ブラックボックス」をマスターすることができます。

「人間のニューラルネットワークはどのように機能するのか?」この質問は多くのデータ サイエンティスト...

AIがクラウドコンピューティング管理の改善に役立ついくつかの方法

企業がクラウド管理について考えるとき、主にパフォーマンスの監視、セキュリティの維持、コンプライアンス...

ディープラーニングAIを使用してマルウェアやAPTを検出し、防止する方法

[[163896]] [51CTO.com クイック翻訳] Deep Instinct は、最大 9...

13Bモデルはあらゆる面でGPT-4を圧倒しますか?この裏にあるトリックは何でしょうか?

130 億のパラメータを持つモデルが実際にトップの GPT-4 に勝つのでしょうか?下の図に示すよ...

謎を解く:AI の神話と現実

序文数年前までは、学術機関以外で人工知能(AI)について真剣に議論している人を見つけることは困難でし...

データクローズドループ! DrivingGaussian: リアルなサラウンドビューデータ、運転シーンの再構成SOTA

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...