2.6.2　美国人工智能核心技术研究进展

人工智能已有60年发展历史，主要是研究如何应用计算机模拟、延伸和扩展人类智能行为的理论、技术和方法。当前，随着互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的发展，机器学习、智能控制、类脑计算等基础技术的突破，以及计算机运算能力的提升，人工智能逐渐呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。

1．机器学习取得突破，有效提升学习和自主识别能力

机器学习是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多领域的交叉学科，主要利用算法去分析和学习数据，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，从而使计算机的性能不断提升，它是人工智能的核心。目前，机器学习借助大量数据训练和高度类人学习特征的新型算法，实现自主学习和进化，取得了技术突破，显著提升了计算机的学习和认知能力。

2015年12月，美国科学家首次提出基于先验知识的感知学习方法，并完成了极少量样本下的增量机器学习（相较于需海量数据的深度学习，这更接近人类学习的特征），实现了人工智能基础理论的新突破。2017年12月，美国国防部“Maven计划”开发的机器学习新算法，推动视频动态识别技术的发展，实现对全动态目标的探测和分析，识别准确率高达80%。2019年2月，DARPA启动“人工智能科学和开发世界新奇学习”项目，该项目的主旨是通过改善机器学习算法，摈弃传统的基于大型数据集训练的学习模式，提升计算机自主学习的能力和对变化环境的准确识别和自主判断能力，最终决策并采取合理的行动。机器学习目前已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、机器人运用等众多领域。

2．人机协同和智能处理持续突破，提升交互和自主协调能力

在控制理论、计算技术和传感器等创新推动下，人机协同及智能处理技术取得了重大进展，提升了美军协同作战能力。

2016年4月，美海军研究所成功完成了30架“郊狼”无人机的快速发射和完全自主编队任务。每架无人机都具备去中心化（均未处于中心控制地位）、自主化和自治化功能，构成稳定的群体结构，能独立分析并共享周边环境和飞行路径信息，必要时工作人员又可随时干预，体现出无人机集群的群体智能和人机协同。2018年1月，洛马公司和雷神公司组成的联合团队围绕DARPA“拒止环境中协同作战”（collaborative operations in denied environments, CODE）项目第二阶段的飞行测试，以RQ-23无人机为平台加装了CODE软硬件，开展飞行试验，演示验证了开放式架构和自主协同等性能指标；飞行试验结果超出了原定目标，表明无人机的自主协同能力迈出了一大步。2018年10月，雷神公司公布新开发的无人机集群控制技术，开创性地实现了在不依靠地面控制站发出指令的情况下，利用智能处理技术，无人机群能自行完成定位并自主决策。2019年3月5日，美空军推进的“忠诚僚机”项目取得重大进展，被设计用于担任F-35“无人僚机”的XQ-58A验证机完成首飞，验证评估了系统功能、空气动力性能以及发射与回收系统等。未来XQ-58A将配合F-35进行人机协同作战，即XQ-58A机群根据F35飞行员指令，自主完成攻击任务，或扮演“诱饵”，吸引对方防空武器或战机出动，以掌握进攻主动权。

3．类脑计算取得关键进展，可提升计算与决策判断能力

神经类脑计算是推动人工智能发展的重要技术之一。新型高性能计算类脑芯片技术取得突破，将促进感知智能系统和强自主能力无人系统快速进步。

2013年7月，美国和瑞士神经信息学研究人员联合研制出能实时模拟大脑处理信息过程的新型微芯片，迈出了神经元芯片研究领域的重要一步。2017年6月，IBM研发的“真北”类人脑芯片，其神经突触系统由4块芯片板组成，每块芯片板装载16个芯片，构成一个64芯片阵列。“真北”芯片可安装于标准4U服务器，其各个神经网络能进行平行操作，以保证在一个芯片不能正常工作时其他芯片不受影响，其数据处理能力已基本与“拥有6400万个神经元和160亿个突触的类脑系统”的功能相当。2018年，美国空军研究实验室与IBM公司合作开发了采用“真北”类脑芯片的“蓝渡鸦”超级计算机，能将图像、视频、声音和文本等信息高效转化为可处理数据信息，显著提升了系统目标识别能力、数据处理能力和实时决策能力。2018年2月，麻省理工学院成功研制出由硅锗制成的人造突触小芯片，并利用人造突触小芯片制造出可再现的单通道人工神经突触，该突触能精确控制流过的电流强度，实现了手写样本识别准确率达95%，可进一步促进便携式低功耗神经形态芯片的发展。

2017年5月，著名芯片制造企业英伟达公司推出了世界首款120万亿次级处理器Volta V100 GPU，将机器学习指令传达效率由几周缩短至几小时。微软、谷歌和苹果等知名公司也开始发力，研制芯片和处理器。2018年4月，微软公司为HoloLens眼镜的芯片设计找到方案，凭借增加一套人工智能处理器，可以直接分析HoloLens眼镜感知的内容。2018年5月，谷歌公司推出人工智能专用芯片TPU 3.0，计算能力比TPU 2.0提高了8倍。2018年9月，苹果公司推出智能芯片A12，主要构成是CPU、GPU和1个神经网络协处理器，其整体性能比All处理器提高了近1倍。