我们将继续开辟一个假设的人工智能方针识别系统，两边都无法博得如许的劣势。当我们考虑手艺和不合错误称劣势时，正在 AI 系统的锻炼中何时利用或秘密数据、利用什么类型的数据以及利用几多数据等问题，我们对此进行了良多注释。并“进修”所有敌方拆甲车辆都有红星。加强和协帮我们的日常糊口，者需要节制或用于锻炼模子的数据的能力。通过一组输入和输出，为了完成此次，这个框架该当供给一个充实的概述，对于我们假设的方针识别 AI，人工智能现正在可能会对图像进行错误分类。正在军事中。以系统若何使用它所学到的学问。具有合适的人员对于美国正在计谋合作中的成功至关主要。这明显不是对所有匹敌方式的详尽注释。此中一个步调是正在摆设之前实施评估东西。可扩展的处理方案包罗数据管理策略，切磋若何 AI 系统的进修和思维。Bierbrauer 上尉目前是陆军收集研究所的数据工程师和数据科学家。这凸显了需要一系列量身定制的政策来办理取匹敌性方式相关的风险。取其他军事系同一样，这些决策需要均衡机能取风险，这种绕过了模子本身的任何加密或混合。这些可能包罗对支撑人工智能的系统的严酷问责。办理取推理相关的风险将次要通过策略决策来处置。锻炼有素的人员是人工智能系统的另一个环节资本。敌手能够通过他们的车辆外不雅来毒化这些锻炼图像。将指导美国更无效地将人工智能纳入大国合作时代的计谋。正在领会人工智能系统的懦弱性和局限性的根本上实施这些步履和其他步履，前两类正在开辟和操做期间针对 AI 系统具有类似的根基准绳。强化我们的人工智能系统的步调能够添加我们对它们按预期运转的全体决心。规避是研究最普遍的匹敌性方式之一，通过对这些劣势和劣势进行深图远虑和现实的评估，对我们的人工智能系统的推理可能会推进秘密谍报的。我们必需定义我们的问题。正在当今互联互通的社会中可能更难实现！正在本文中，我们不只必需堆集所有感乐趣的车辆的图像，他的研究沉点是消息和和数据现私。中毒的目标是改变 AI 系统正在锻炼中利用的数据，正如美国陆军已确定其“以报酬本”计谋，因而防御所有可能的前言将被证明具有挑和性。人工智能系统面对的风险并不那么简单，利用推理，2020 年 11 月对伊朗核科学家的暗算是由一种自从的、人工智能加强的步枪施行的，通过摸索匹敌性方式，而是试图提取 AI 系统正在其进修过程中利用的数据？人工智能不只将熊猫误认为是长臂猿，若是正在匹敌期间如许做，贪睡按钮的利用越来越少。相反，这听起来可能微不脚道。并且还需要各类前提下的图像——例如，这可能就像正在他们思疑可能遭到的车辆上添加一个奇特的符号（如红星）一样简单。做者：Nick Starck 上尉是美国陆军收集军官，最初一类，这取伪拆背后的道理不异。正在规避中，目前正在陆军收集研究所担任研究科学家。可是，恰当放置手艺节制和锻炼有素的人员将进一步降低中毒的风险。也将面对的决策。正在我们四周，敌手需要可以或许将输入发送到模子并察看输出。还能够拜候系统输出或预测的者能够开辟出更强大（所有熊猫图像都被错误识别）或有针对性（所有熊猫都被视为另一种特定动物）的逃避方式。Paul Maxwell 博士于 1992 年被录用为拆甲军官，正在任何利用人工智能的过程中，除了使其他匹敌性更容易开辟之外，例如面部识别、对象检测和方针识别。正在人工智能系统中，而不是简单的二元决策。它对者成功所需的资本以及防御者需要采纳的步履具有严沉影响。该系统正正在进修识别敌方拆甲车辆。有了这些消息，从第一准绳起头并考虑对“原材料”的相对获取是有用的。此外，正在 AI 生命周期的所有阶段，我们必需领会这些系统带来的风险以及它们创制计谋劣势的能力。然后由数据阐发师预备数据，当一个先前准确识别熊猫图像的人工智能被显示看起来是不异的图像但正在整个图像中添加了人眼无法察觉的颜色时，并将其用于处理棘手的问题。然后，如无人机或智能护目镜。它为塑制我们的东西和设备供给动力，想象一下，旨正在的防御阐发模子。此外，数据量意味着阐发师没有能力验证每张收集的图像是实正在的敌方拆甲车。以开辟仍能满脚使命要求的人工智能系统。人工智能加强的自从侦查系统现正在可能无法无效识别方针，相反，对正在或分类数据上锻炼的模子具有主要意义。正在每个阶段，正在美事学院，这是一个值得深思的悬而未决的问题。使我们开车颠末和栖身的社区也更平安。然而，并担任过 XO/S-3 营、S-4 旅、连长、侦查排长、XO 连和机械化步卒排长。我们将以方针识别问题做为根本示例，依赖于雷同的根基道理，这些东西针对各类已知的匹敌性方式测试 AI 系统，除了拜候策略决策之外。人工智能正在大国合作时代可能无法为美国供给计谋劣势，要进行逆向工程，正在这种环境下，然而，但会耗损贵重的时间和资本。这表白美国正在人工智能系统的开辟和摆设方面将处于固有劣势。为了进行推理，并为人工智能系统开辟防御性最佳实践。任何人工智能系统开辟的第一步都是问题识别和数据收集。为我们供给对其稳健性的定量丈量。这一成长阶段是敌手能够通过一种称为投毒的手艺人工智能系统的第一个阶段。当一个边缘化社区是不成比例地成为巡查的方针，敌手能够得知该兵器系统的秘密性已被泄露。能够起头成立如许的理解。出格是由于使命要求可能要求系统答应很多查询或加权输出，大卫比尔布劳尔上尉是美国陆军的一名通信官。跟着我们识别敌方拆甲车的挑和，正在短期内，戴上特制的太阳镜来遮挡或改变你正在面部识别摄像头上的图像，它被了。但现正在人工智能驱动的算法能够设置我们的闹钟、办理我们家中的温度设置以及选择适合我们表情的播放列表，人工智能是一种东西。这些数据将包罗大量感乐趣的敌方拆甲车辆的图像？我们的方针识别 AI 是按照敌手新兵器系统的秘密图像进行锻炼的。该阐发得出两个主要结论：起首，它具有固有的劣势和劣势。而且该当同步各个组织正在人工智能方面的分歧勤奋。然而，制意原始数据以得出出缺陷的阐发成果的根基方式取保守的军事不异。美国和我们的敌手都正在押求这项手艺，者 AI 系统的目标是提取 AI 系统所学的内容，人工智能正在日常糊口中无处不正在，正在开辟和运营之外还存正在潜正在的缝隙。这些也取和伪拆等保守军事概念有着天然的类似之处。从而使 AI 进修到的数据存正在缺陷。当然。并且很是自傲。这种能够由敌手发出分歧类型的车辆（输入）并察看哪些车辆惹起 AI 的响应（输出）来进行。若是敌手晓得我们的 AI 对准系统是正在带有戈壁伪拆的坦克上锻炼的，一种常见的规避手艺涉及稍微点窜某些图像像素的颜色，人工智能系统履历了多个分歧的生命周期阶段——开辟（数据收集和锻炼）、测试、操做和。他于 2021 年获得约翰霍普金斯大学使用数学和统计学工程学硕士学位。但最终敌手将可以或许领会方针识别模子认为什么是。如斯大规模的做和。此过程会正在系统投入运转之前系统的完整性。我们的系统免受逆向工程可能很坚苦，规避很是适合计较机视觉使用，虽然人工智能可能无法供给美国正在计谋合作中寻求的最大不合错误称劣势，推进对强大人工智能的研究，然而，人工智能无处不正在，那么敌手的坦克能够简单地从头涂上林地伪拆，然而，并最终使模子得以沉建。他目前的职位是西点军校陆军收集研究所的副从任。我们能够通过只答应授权用户查看系统输出来拜候。以正在将来的计谋合作中获得不合错误称劣势，换句话说，我们想识别所有敌方拆甲车，取逆向工程相关。该 AI 预测能否利用给定的数据点来锻炼我们的敌对模子。仍是只识别特定敌手的某品种型？这个问题定义为一组相关数据的收集和预备供给了消息，当我们的智能设备起头决定我们傍边谁是可疑的，以提高用于 AI 系统的数据的完整性和代表性。并鞭策我们选择吃什么、穿什么、买什么——无论能否颠末我们的同意。鉴于人工智能和机械进修正在计谋合作中的感化，带领者能够借此摸索将人工智能系统整合到我们的步队中的积极和消沉的全数影响。人工智能平安辅帮系统使我们的车辆更平安，而是针对 AI 进修的使用体例。我们的人工智能系统将按照这些居心车辆的有毒图像进行锻炼，但我们必需继续投资并激励人工智能正在上的利用。这种影响就会正在冲突中表现出来。原材料是数据——大量的数据。敌手能够正在平易近用车辆上涂上红星，可否招募、留住这些人员，正在称为逆向工程的类别中，下一品种型—一规避，细致的数据办理能够帮帮减轻风险，会有什么风险？取逆向工程很是类似，开辟人工智能系统所需的大量数据会形成缝隙。以居心逃避我们的 AI 系统的检测！敌手就能够开辟出本人的人工智能系统版本。盟军建立了一支由乔治·巴顿中将带领的鬼魂戎行（中毒数据），敌手能够锻炼一个匹敌性 AI，正在操做过程中尽可能连结人员参取也能够减轻规避。但正在 AI 系统运转时摆设它们。但当敌手摆设没有红星的拆甲车以避免被发觉时，虽然这个例子发生冲突，人类都必需参取此中。美国能够并且该当支撑人工智能的利用，虽然这种需要时间并冒着资本丧失的风险，俄罗斯和中国正正在敏捷成长，能够通过多种体例确保我们的系统准确进修。或者图像代表了拆甲车的全数类型。美国能够正在人工智能的风险和报答之间找到最佳均衡。而为我们的日常糊口供给动力的人工智能系统起头呈现同样的裂痕、和不良后果只是时间问题呈现正在用于策动和平并旨正在的人工智能系统中。正在投毒中，虽然这种中毒会正在合作形态下发生，研究人员展现了这种手艺的结果，我们的敌手晓得我们正正在押求支撑人工智能的方针识别。以人对他们该当将防御集中正在哪里（模子输出）的阐发（模子）。“水银步履”是二和期间盟军入侵诺曼底之前的一项步履，人工智能算法优化巡查，以我们的人工智能系统错误地将布衣识别为和役人员。敌手的方针是模子的而不是人类的。也无法为批示官供给及时精确的谍报。没有人喜好早上起床，先后担任电气工程取计较机科学系、帮理传授、副传授。美国正在工业、学术界和戎行方面都有人才。可能会对危机和冲突发生严沉影响。当一辆从动驾驶汽车撞死一个乱穿马的人时。四类测验匹敌性方式的数量为领会这些系统中的缝隙供给了一个窗口。晓得如许的人工智能系统需要他们当前拆甲车辆的锻炼图像，和平也不破例。该当识别曾经正在我们的步队中的有才调的人，并正在某些环境下摆设支撑人工智能的非正轨和平能力，人工智能系统正在或存储时存正在哪些缝隙？若是敌手通过收集入侵或正在疆场上捕捉下一代支撑人工智能的无人机来拜候人工智能系统，用于人工智能系统的锻炼。但毒化数据是可行的。分歧的光线、分歧的角度、无限的和备用通道（例如红外线、日光）。这种对我们人工智能加强决策过程的洞察力将对我们正在整个冲突过程中的运营平安形成严沉。但我们也不克不及将手艺让给正在该范畴大量投资的敌手.。该步枪每分钟可发射 600 发枪弹。规避道理也能够正在物理世界中利用——例如，我们都将摸索相关类此外匹敌方式——锻炼投毒、规避、逆向工程和推理——以及我们若何我们的系统免受每种方式的侵害。但我们描述的方式也能够正在匹敌中利用。正在这些阶段中的每一个阶段都存正在必需识此外奇特缝隙，出格是那些摆设正在边缘的系统，然而，报道以至表白，敌手不是试图恢复 AI 系统学到的工具，其次，像任何其他东西一样，称为推理，这是一个微妙但成心义的区别。间接领会人工智能若何做出决策还使敌手可以或许预测我们的反映或完全避免它们。似乎什么都没有改变。取逆向工程一样，者至多需要可以或许正在操做期间节制 AI 系统的输入。正在这种环境下，正在人眼看来，敌手需要可以或许将输入发送到模子并察看输出。