来源：

https://export.shobserver.com/baijiahao/html/640202.html

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1773463574030646069&wfr=spider&for=pc

作战无人机从有人远程控制进步到AI控制是一个大的跨域和发展，或许在战争中武器实现AI控制才是未来赛博战争该有的样子，为了打赢未来的高科技赛博战争现在就应该做技术储备。美国现阶段的技术是使用AI控制僚机，那么下一步是不是要装备到主机上，看来AI控制武器的时代已经不远了。

================================================

新闻原文：

据美国《防务新闻》周刊网站8月3日报道，美国空军研究实验所2日宣布，他们使用人工智能（ai）软件成功试飞了一架xq-58a“女武神”无人机。

该实验所7月25日在美国佛罗里达州埃格林测试和训练场进行了3个小时试飞。此次试飞是空军“天空博格”计划历经两年研究的成果，负责实施该计划的是该实验所与空军武器寿命周期管理中心合作的一个专门研究无人驾驶战斗机的团队。

美国空军人工智能测试与操作部门负责人塔克·汉密尔顿说：“这次试飞标志着人工智能代替驾驶员执行现代空对空和空对地任务成为可能，这些技术可以立即应用于协同作战飞机（cca）计划。”cca计划旨在制造与有人驾驶飞机配合行动的无人战斗机。

声明称，该实验所的自主空中作战行动团队为此次飞行创建的算法，在x-62 vista技术验证机与xq-58a的配合训练以及地面测试操作中，花费了数百万小时方才成熟。

xq-58a此前曾作为空军忠诚僚机研究的一部分进行试飞。

空军研究实验所是美国空军重要的科学研发中心，负责为国家的空中、太空和网络空间力量发现、开发和整合高性价比作战技术。

该实验所负责人斯科特·凯恩在声明中说：“人工智能将成为未来战争的关键因素，对我们迅速了解作战形势并作出决定也起着至关重要的作用。人工智能、自主作战和人机合作，正在以前所未有的速度发展，我们需要与政府、学术界和行业伙伴共同努力，才能跟上这一发展速度。”

================================================

美国空军未来利用AI控制无人僚机执行空战或对地作战任务成为可能——AI算法强化学习控制无人机执行空战或对地作战成为可能的更多相关文章

  1. 【转载】 准人工智能分享Deep Mind报告 ——AI“元强化学习”

    原文地址: https://www.sohu.com/a/231895305_200424 ------------------------------------------------------ ...

  2. AI 启蒙-无人售货机智能找零算法

    人的理想志向往往和他的能力成正比. --约翰逊--  AI 启蒙-无人售货机智能找零算法  [问题区] 你现在是一家无人售货机生产公司的高级程序员,技术经理叫你实现无人售货机智能找零钱的算法,具体需求 ...

  3. ICML论文｜阿尔法狗CTO讲座： AI如何用新型强化学习玩转围棋扑克游戏

    今年8月,Demis Hassabis等人工智能技术先驱们将来到雷锋网“人工智能与机器人创新大会”.在此,我们为大家分享David Silver的论文<不完美信息游戏中的深度强化学习自我对战&g ...

  4. 5G网络的深度强化学习：联合波束成形，功率控制和干扰协调

    摘要:第五代无线通信(5G)支持大幅增加流量和数据速率,并提高语音呼叫的可靠性.在5G无线网络中共同优化波束成形,功率控制和干扰协调以增强最终用户的通信性能是一项重大挑战.在本文中,我们制定波束形成, ...

  5. 高性能JavaScript笔记二（算法和流程控制、快速响应用户界面、Ajax）

    循环 在javaScript中的四种循环中(for.for-in.while.do-while),只有for-in循环比其它几种明显要慢,另外三种速度区别不大 有一点需要注意的是,javascript ...

  6. 【转载】 “强化学习之父”萨顿：预测学习马上要火，AI将帮我们理解人类意识

    原文地址: https://yq.aliyun.com/articles/400366 本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)     ------------------------------- ...

  7. 论文：利用深度强化学习模型定位新物体(VISUAL SEMANTIC NAVIGATION USING SCENE PRIORS)

    这是一篇被ICLR 2019 接收的论文.论文讨论了如何利用场景先验知识 (scene priors)来定位一个新场景(novel scene)中未曾见过的物体(unseen objects).举例来 ...

  8. AI小白必读：深度学习、迁移学习、强化学习别再傻傻分不清

    摘要:诸多关于人工智能的流行词汇萦绕在我们耳边,比如深度学习 (Deep Learning).强化学习 (Reinforcement Learning).迁移学习 (Transfer Learning ...

  9. 用备份控制文件做不完全恢复下的完全恢复（数据文件备份<旧>--新建表空间--控制文件备份<次新>--日志归档文件<新>）

    为什么会使用备份的控制文件? 实际工作中主要有两种情况:第一种:当前控制文件全部损坏,而数据文件备份,控制文件备份及当前日志处于不同SCN版本,它们之间又增加过表空间(数据文件).第二种:当前控制文件 ...

  10. 深度强化学习——连续动作控制DDPG、NAF

    一.存在的问题 DQN是一个面向离散控制的算法,即输出的动作是离散的.对应到Atari 游戏中,只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制. 然而在实际中,控制问题则是连续的,高维的,比如一个具有6个关节 ...

随机推荐

  1. NumPy 舍入小数、对数、求和和乘积运算详解

    舍入小数 在 NumPy 中,主要有五种方法来舍入小数: 截断 去除小数部分,并返回最接近零的浮点数.使用 trunc() 和 fix() 函数. 示例: import numpy as np arr ...

  2. springboot项目添加logback日志

    1.application.yml 配置日志文件路径: logging: config: classpath:logback.xml file: /usr/local/log/projectName/ ...

  3. 彻底解决IDEA Jrebel 错误找不到口令文件的问题

    本来我的Jrebel也是好用的,突然就变成了这个样子,网上针对这个问题有很多帖子,但是每次新建项目后我都需要去解决一下这个问题,这我不能忍,经过一整天的百度和测试终于找到了原因并解决这个问题,伸手党直 ...

  4. 高级前端开发需要知道的 25 个 JavaScript 单行代码

    1. 不使用临时变量来交换变量的值 例如我们想要将 a 于 b 的值交换 let a = 1, b = 2; // 交换值 [a, b] = [b, a]; // 结果: a = 2, b = 1 这 ...

  5. 使用allparis正交法，生成测试用例

    原文:https://www.csdn.net/tags/MtzaggysODU0NTItYmxvZwO0O0OO0O0O.html 介绍工具前先讲下理论知识正交法一般适用于多个输入条件且条件与条件之 ...

  6. Dotnet算法与数据结构：Hashset, List对比

    哈希集A 是存储唯一元素的集合.它通过在内部使用哈希表来实现这一点,该哈希表为基本操作(如添加.删除和包含)提供恒定时间平均复杂度 (O(1)).此外,不允许重复元素,使其成为唯一性至关重要的场景的理 ...

  7. Java-MVC开发模式

    MVC开发模式 1. jsp演变历史 1. 早期只有Servlet,只能使用response输出标签数据,非常麻烦 2. 后来又jsp,简化了Servlet的开发,如果过度使用jsp,在jsp中即写大 ...

  8. TLScanary：Pwn中的利器

    TLScanary:Pwn中的利器 引言:什么是TLScanary?   在二进制漏洞利用(Pwn)领域,攻击者面临着层层防护措施的挑战.在安全竞赛(如CTF)和实际漏洞利用中,TLS(线程本地存储) ...

  9. SafeLine Web 安全网关保护你的网站不受黑客攻击

    SafeLine 简介 今天,推荐给大家的是一款在社区广受好评的网站防护工具 -- SafeLine Web 安全网关. 简单来说这是一个自带安全 buf 的 Nginx,它基于业界领先的语义分析检测 ...

  10. [oeasy]python017_万行代码之梦_vim环境_复制粘贴

    继续运行 回忆上次内容 上次 保存运行一条龙 :w|!python3 %   我想 再多输出 几行 增加一下 代码量 可以吗?       添加图片注释,不超过 140 字(可选) 代码量 在正常模式 ...