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摘要：來源：防務快訊作者：介沖,簡介,美陸軍研究實驗室正在探索人工智慧技術在機器人坦克中的應用，並嘗試解決人機組隊的互相理解問題，使這些前方作戰的無人平台能夠識別目標、組織關鍵作戰信息、監控作戰區域並在人的指導下開火。,未來，美國陸軍將部署具備環境適應能力和半自主行動能力的大型無人車，這些無人車由有人駕駛坦克進行控制。為此，美陸軍正在為無人車開發新一代人工智慧演算法，使無人車能夠幫助決策者收集信息，提升
來源：防務快訊作者：介沖,簡介,美陸軍研究實驗室正在探索人工智慧技術在機器人坦克中的應用，並嘗試解決人機組隊的互相理解問題，使這些前方作戰的無人平台能夠識別目標、組織關鍵作戰信息、監控作戰區域並在人的指導下開火。,未來，美國陸軍將部署具備環境適應能力和半自主行動能力的大型無人車，這些無人車由有人駕駛坦克進行控制。為此，美陸軍正在為無人車開發新一代人工智慧演算法，使無人車能夠幫助決策者收集信息，提升人機聯網能力，並可在幾秒或幾微秒內組織和分發數據。人工智慧演算法驅動的感測器能夠將實時獲取的圖像、視頻和數據與當前資料庫進行對比、區別，並執行近實時分析。
,人工智慧系統與人相比各有優點，人工智慧系統能夠同時組織和共享信息、開展分析並快速解決特定問題，其處理速度比人快。但是，人的認知能力使人具備一些機器無法實現的關鍵特徵和複雜問題解決能力。因此，更好的辦法是將人與機器結合起來。例如，前線作戰的機器人戰車可識別較難探測的目標，並將這些數據與地形、導航信息、該區域之前執行的任務和已知威脅資料庫進行對比，然後將目標發送到指揮官的地圖上。
這可極大縮短感測器到射手的時間，並使指揮官快速響應威脅、攻擊時敏目標或響應來襲火力。,陸軍研究實驗室正在構建下一代戰車的模擬人機界面，該界面可使作戰人員操控自主程度更高、體積更大的虛擬機器人坦克，以測試人-機組隊的研究成果，並可幫助研發人員快速設計下一代戰車的人機界面。該模擬人機界面為每位操作員配備3台觸控式監視器，每台監視器可顯示不同作戰視角的界面，包括協同和路徑規劃的高級地圖信息、有人或無人車的駕駛環境和當前狀態，以及車載感測器的360度視角圖像。這些監視器可根據士兵的需求調整組合以滿足任務需求。
,未來的人機編組中，機器人如何理解和分析人的意圖是一個挑戰。目前，陸軍研究實驗室正在利用人的大腦活動信號來訓練人工智慧系統。有作戰經驗的士兵佩戴裝有腦電圖感測器的頭盔，在他觀看到具有威脅性的圖片時，感測器能夠檢測到士兵的高度焦慮、恐懼和緊張情緒。使用腦電波來標記威脅圖片可收集足夠多的標註訓練數據，從而可快速教會機器學習演算法識別威脅圖像，並可使計算機理解人的大腦活動特徵。
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