美國國防官員證實，在本月對中東多國的空襲中，使用人工智能（AI）技術來幫助識別打擊目標，這表明該技術在軍事上的應用正越來越多。負責美國在中東地區軍事行動的美國中央司令部首席技術官斯凱勒·摩爾近日表示，可以自主識別物體的機器學習算法極大地提高美軍的作戰效率，2月初，美軍對伊拉克和敘利亞境內超過85個目標進行空襲，人工智能在選擇攻擊目標時效果顯著。
摩爾指出：“美軍一直在使用計算機視覺來識別可能存在威脅的地方。在過去的60到90天裡，我們當然有更多的機會來瞄準目標。”她補充說，美國目前正在從中東地區的敵對勢力那裡尋找大量的火箭發射器。
美國軍方此前已承認將計算機視覺算法用於情報目的，但摩爾的最新言論表明美軍正在大規模使用該技術打擊敵方目標。
五角大樓表示，美軍在那次空襲中使用超125枚精確彈藥，被襲擊的設施包括指揮和控制行動中心、情報中心、火箭和導彈、無人駕駛飛行器倉庫，以及民兵組織及其伊朗伊斯蘭革命衛隊贊助者的後勤和彈藥供應鏈設施。這是拜登政府對約旦東北部美軍基地“22號塔”遭襲、造成3名美軍士兵死亡的報復行動的一部分。
摩爾聲稱，人工智能系統還幫助識別也門胡塞武裝的火箭發射器和紅海的水面艦艇。就在上周末，美英再次空襲18處胡塞武裝的軍事目標，包括地下武器和導彈儲存設施、防空系統、雷達和一架直升機。
據悉，目標精準識別算法是在五角大樓2017年啟動的Maven項目下開發的，該項目旨在加速國防部對人工智能和機器學習的采用，並支持國防情報來源。
摩爾表示，美國駐中東部隊已經試驗計算機視覺算法，可以根據衛星和其他數據源捕獲的圖像定位和識別目標，並在過去一年的演習中進行相關試驗。
摩爾補充道，在去年10月7日後，一切都發劇烈變化，人工智能項目轉入高速運轉節奏，經過一年的數字演習後，美軍能夠熟練地使用Maven項目下的技術。
不過，摩爾也指出，在具體行動中，人類會不斷檢查人工智能推薦的目標，盡量減少可能犯錯誤的風險，涉及人工智能的每一步都有人類在最後進行檢查。