国防総省の AI 責任者は、データのラベル付けが中国との競争に勝つための鍵であると述べています

ワシントン — ますます競争が激化する人工知能ゲームで中国に勝つために、米国は、最終的に機械訓練計画で使用される大量のデータを収集、ラベル付け、および分類する取り組みを劇的に強化する必要がある、と国防総省の AI チーフは述べた。

「機械学習はビレットを節約しません。 ML にはビレットが必要です。 なぜ？ そのデータにラベルを付ける必要があります。」 最高デジタルおよび AI オフィサーの Craig Martell 氏 コロラド州の戦略戦争センターシンポジウムで26月XNUMX日に述べた。 「中国を打ち負かすつもりなら、そして AI で中国を打ち負かさなければならないのであれば、大規模にラベル付けする方法を見つけなければなりません。 大規模にラベル付けしなければ、勝てないからです。」

パターン認識機能または自律性を備えたシステムまたは機器は、実際に仕事を成し遂げるために、かなりの量の以前の暴露、つまりそれらが教えられたクリーンで豊富な情報を必要とします。

デジタル生命線は、船内で期待されるように、ナビゲーションとターゲット認識を促進することができます 陸軍のオプションの有人戦闘車両、または OMFV だけでなく、メンテナンスの予測やロジスティクスの改善にも役立ちます。 しかし、カリキュラムの作成には、時間、データ、人材などのリソースが必要です。

関連

マーテルのポストである CDAO は、国防総省全体で AI とデータ分析の統合を促進および拡大することを目的として、2021 年 XNUMX 月に設立されました。 オフィスは、数か月後の XNUMX 月に最初の完全な進歩を遂げました。 合同AIセンター、Defence Digital Service、Advana、および最高データ責任者の役割です。

「彼らは、これら XNUMX つが一緒になって、私がデータと AI のニーズのこの階層と呼んでいるものを実際に作成していることを確認しました」とマーテル氏は木曜日に述べました。 「基本的には、データを正しく取得する必要があります。 それに加えて、優れた分析を取得する必要があります。」

国防総省は何年もの間、AI を次の手段として追求してきました。 より多くの情報に基づいた意思決定をより迅速に行う そして、兵士、船員、または人が一般的に行くことをあえてしない場所の探索を容易にするため。

米国の当局者によると、中国とロシアは国家安全保障上の主要な脅威でもある。

「中国はより優れたアルゴリズムにアクセスできるため、私たちを打ち負かしていません」とマーテル氏は述べています。 以前は Lyft と LinkedIn で働いていました. 「彼らはただこれらの大きな部屋に座っているだけです。『戦車、戦車、戦車、ミサイルではなく、ミサイルではありません』実際にデータをラベル付けするだけで、10 日 12 から XNUMX 時間、週 XNUMX 日、何も支払われません。独裁国家に住んでいる。」

政府説明責任局のレポートによると、685 年初めの時点で、主要な兵器システムに関連するものを含む 2021 以上の AI プロジェクトが国防総省で進行中でした。

今月初め、 空軍はハワード大学を利用した 90 年間で XNUMX 万ドルの契約で、学校は有人無人チームを含む戦術的自律性の研究を先導します。

• SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
• Platoblockchain。 Web3メタバースインテリジェンス。 知識の増幅。 こちらからアクセスしてください。
• 情報源： https://www.defensenews.com/artificial-intelligence/2023/01/26/pentagons-ai-chief-says-data-labeling-is-key-to-win-race-with-china/