美国中情局使用深度学习神经网络预测社会动乱

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美国中央情报局(CIA)最近遵循最新的「技术优先」战略,升级了监控途径。他们正在利用深度学习,神经网络来搜索大数据,以预测美国国内何时何地可能发生危险事件。


神经网络是大量传统计算机的集合,通过算法训练形成人工智能来解决复杂问题,运行效果能够超过它们单独工作时的效率。神经网络的工作方式和人类的神经系统非常相似。不同层的神经网络检视问题的不同方面,最后整合结果形成解决方案。


在 2015 年 10 月,CIA 创建了「数字创新局(Directorate for Digital Innovation)」用以「快速进入使用先进数字和网络技术的行列」--这是自 1963 年以后政府成立的第一个新部门。


「回头看这一年,」创新局副局长 Andrew Hallman 10 月 4 日在华盛顿特区举行的 Next Tech 活动中说道,「情报机构已经升级了『情报预测能力』。我们正通过复杂的算法在『开放数据集』中寻找看似不关联的各种信息—从历史信息到新的信息。」


「开放数据集」意为所有在网络中可以自由访问的内容,包括并不限于所有社交网络上的帖子,新闻内容,文章的评论,论坛和网站书签,以及所有归档的历史记录。


「举个例子,我们有能力去提升我们的预测能力,最终达到预测社会动荡和事件的程度,一些事件可以在发生三到五天前被预测到。」Hallman 在 Nextgov 和商业杂志 Governmet Executive 举办的活动中说道。


「我们部门的一个小组,正在试图利用我们社会科学的知识来探究国家发展的不稳定,政变和经济危机,同时充分利用我们过去六七十年的经验积累。」


事实上,在 2016 年夏天,CIA 已经发现神经网络提供的情报非常有效,它使得情报机构在面对美国各州发生的针对警察暴行的抗议时变得具有「非常大的优势」。


Hallman 表示,在过去,美国情报机构需要面对来自决策人的阻力,人类的判断总是在电脑分析结果之上,情报分析的准确程度依赖于人类经验。不过,在新部门成立后,他们通过神经网络获得情报分析,计算机能够更有效地帮助决策人进行重要的判断,情报分析已变得更加准确了。

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