人工智能、电子战以及网络需要下一代硬件支持( 二 )
新美国安全中心防务分析师、前陆军突击队员保罗·沙雷表示，在一个前沿作战基地安装巨型云服务器是不可行的。随着科技进步，一切都需要小型化。沙雷表示，硬件的大小在很大程度上取决于两个因素：一是试图适应的平台的大小，战车、战机还是航空母舰有很大不同；二是人工智能应用程序的大小，机器学习算法训练时所需的计算能力和数据存储远大于训练完成后所需的能力。真正需要大量计算的是大数据驱动的深度学习。
▲DARPA先进的微芯片与模块化组件概念图
康利则表示，重要的人工智能应用需要机器学习算法在现场随着所处环境发生的变化不断地进行学习。这对于所谓的“认知电子战”尤其重要：系统可以检测到一个从未遇到过的传输，而这个传输并不在任何预先加载的数据库里，可以对其进行现场分析，判断其来源是否具有敌意，并在必要时设计反向信号对其进行干扰。
康利认为，未来的战场空间将包含此前没有观察到的威胁信号，因此对许多平台来说，能够执行实时决策的算法至关重要，而且需要不断强化学习，尤其是在开发过程中无法完全训练实时决策的算法。也就是说要实现在相对紧凑的硬件上需要大量的计算能力，同时不需要太多的空间、重量、电力或冷却能力。
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