据美国《大众机械》网站23日报导，美国大学团队设计、训练的人工智能程序能在卫星照片上自行找寻中国的地对空导弹阵地。据信它能在42分钟内已完成分析人员必须60小时才能已完成的辨识任务，而且准确度非常低。
报导称之为，密苏里大学团队发售的人工智能程序利用深度自学算法，可在高精度卫星照片中检测、辨识中国的地对空导弹阵地。“这个消息说明了了人工智能如何被用来帮助人类情报专家，老大他们从数千平方英里的卫星图像中像大海捞针一样寻找所需的目标。”报导称之为，密苏里大学的研究人员将全球2200个地对空导弹阵地的公开发表数据与美国地理空间图像提供商“数字全球”公司的卫星图像结合。
经过训练，密苏里大学的人工智能程序可以在中国东南部的一块面积大约为55923平方英里的卫星照片上寻找90个地对空导弹阵地，花费时间仅有为45分钟。而一般来说人类辨识专家要超过完全相同的准确度，看完了所有的图像必须最少60个小时。报导称之为，人工智能程序以求辨别地对空导弹阵地的原因，首先在于该阵地的特征有相当大相似性。
一般来说情况下，为覆盖面积所有方向，地对空导弹阵地按照星形布局，享有4组或5两组导弹发射架，环绕着控制中心呈圆形放射性布置。在中央阵地上，享有掌控方舱、追踪和制导雷达以及发电机。此外，地对空导弹主要部署在最重要目标附近，还包括军用机场、核电站、桥梁和工厂等。
因此，地对空导弹阵地比较更容易在卫星图像中找到。报导称之为，这项研究成果对于情报分析师来说有可能是一个福音，他们的工作就如同“用消防水龙带睡觉”。
分析师取得的海量数据一般来说相比之下远超过他们准确分析数据的能力。虽然这个人工智能程序并不极致，但它可以让分析人员跳过那些早已被人工智能找到军事设施的区域，并把注意力集中于在某些没什么显著特征的地方。
报导否认，找到伪装成阵地并不更容易。“因为伪装成本身不具备可辨识的特征，伪装成的阵地就很难定位。”中国专家也回应，永备的地对空导弹阵地外形特征显然较为显著，而野战和临时的导弹阵地，尤其是经过伪装成后的阵地即便人类专家也不更容易辨别，加之战场上有可能还不会假目标、假阵地，似乎对于人工智能来说，如果要提升鉴别能力，还必须更好的自学。
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