2017年4月底，時(shí)任國(guó)防部副部長(zhǎng)的羅伯特·沃克簽署了一份備忘錄,，宣布建立算法戰(zhàn)跨職能團(tuán)隊(duì)（AWCFT）,，也被稱為Maven項(xiàng)目。該項(xiàng)目由空軍中將杰克·沙納罕領(lǐng)導(dǎo),，由國(guó)防部情報(bào)部,、聯(lián)合參謀部、國(guó)防部法律顧問辦公室,、軍方相關(guān)部門和其他高級(jí)代表組成的執(zhí)行指導(dǎo)小組進(jìn)行監(jiān)督,，并設(shè)有一個(gè)專門的項(xiàng)目辦公室負(fù)責(zé)支持項(xiàng)目的研發(fā)。該項(xiàng)目的目標(biāo)是在國(guó)防情報(bào)企業(yè)中,，開發(fā)深度學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)并將其初步投入作戰(zhàn)應(yīng)用當(dāng)中,，從而加快國(guó)防部大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的集成應(yīng)用。在此之前,，美國(guó)國(guó)防部已經(jīng)長(zhǎng)期投入資金進(jìn)行人工智能的基礎(chǔ)研究和開發(fā),，并將一些半自主系統(tǒng)投入使用。

Maven項(xiàng)目是美國(guó)國(guó)防部首次尋求在作戰(zhàn)領(lǐng)域的具體行動(dòng)中部署深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),，并推進(jìn)其達(dá)到最先進(jìn)的商用人工智能水平,。Maven項(xiàng)目被美國(guó)國(guó)防部喻為“探路者和點(diǎn)燃人工智能火焰的火花”。Maven項(xiàng)目的主要目標(biāo)是將國(guó)防部獲得的海量數(shù)據(jù)迅速轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的情報(bào)和信息,。它的首要任務(wù)是為戰(zhàn)術(shù)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)（UAS）和中空全動(dòng)態(tài)視頻（FMV）提供算法技術(shù)（算法是計(jì)算機(jī)用來(lái)解決問題或進(jìn)行計(jì)算的一組數(shù)學(xué)指令,，基于人工智能的算法通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以提高算法的性能和效率），以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的處理,、分析和傳播（PED）能力直至實(shí)現(xiàn)自主化,，而項(xiàng)目的第一塊實(shí)驗(yàn)田就選在了反恐戰(zhàn)場(chǎng)——打擊IS行動(dòng)當(dāng)中。

Maven項(xiàng)目的工作架構(gòu)分為三部分：第一,，組織人員進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)記，開發(fā),、獲取以及修改算法,，以完成關(guān)鍵任務(wù)；第二,，確定所需的計(jì)算資源,，并確定投入該算法結(jié)構(gòu)的路徑；第三,，在三個(gè)月時(shí)間內(nèi),，將基于算法的技術(shù)與記錄程序集成在一起。項(xiàng)目起初將為視頻處理,、分析和傳播提供用于目標(biāo)檢測(cè),、分類和告警的計(jì)算機(jī)視覺算法，未來(lái)將逐步融入更先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。在成功地支持情報(bào),、監(jiān)視,、偵察（ISR）情報(bào)分析處理之后，項(xiàng)目將會(huì)把類似的技術(shù)集成到其他國(guó)防情報(bào)任務(wù)領(lǐng)域,。項(xiàng)目將整合其它由國(guó)防情報(bào)企業(yè)參與的,、基于算法的技術(shù)的開發(fā)和使用，例如現(xiàn)有的自主化,、機(jī)器學(xué)習(xí),、深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺算法的計(jì)劃。項(xiàng)目在時(shí)間上大致劃分為兩個(gè)階段：

第一階段：開發(fā)和集成計(jì)算機(jī)視覺算法,，以協(xié)助軍方和地方人員分析主要來(lái)自無(wú)人機(jī)的高容量視頻圖像數(shù)據(jù)，項(xiàng)目于2017年12月首次向軍事系統(tǒng)交付算法并進(jìn)行迭代更新,；

第二階段：國(guó)防部情報(bào)部于2017年10月24日舉辦Maven項(xiàng)目行業(yè)活動(dòng),，與陸軍研究實(shí)驗(yàn)室、企業(yè)界,、學(xué)術(shù)界一起探討下一步合作,，將算法開發(fā)擴(kuò)大至其他領(lǐng)域的情報(bào)分析，并準(zhǔn)備“為作戰(zhàn)人員操作人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)”努力,；

在此基礎(chǔ)上倡導(dǎo)建立“人工智能中心”,，作為數(shù)據(jù)和技術(shù)的交流中心，作為一個(gè)專門團(tuán)隊(duì)幫助國(guó)防部了解人工智能潛在的新能力,。該團(tuán)隊(duì)將和研究實(shí)驗(yàn)室和頂尖大學(xué)一起合作,，了解國(guó)防部如何更好地將計(jì)算機(jī)視覺等智能技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)的處理、分析和更復(fù)雜層面,。

在項(xiàng)目發(fā)展過(guò)程中,，主要將在下列領(lǐng)域?qū)で蠹夹g(shù)：

1.計(jì)算機(jī)視覺模型：在一定計(jì)算環(huán)境中通過(guò)對(duì)象識(shí)別、對(duì)象分類,、對(duì)象定位,、特殊對(duì)象識(shí)別記憶、對(duì)象跟蹤,、語(yǔ)義分解,、邏輯表達(dá)或語(yǔ)義描述以及活動(dòng)情景識(shí)別，逐步實(shí)現(xiàn)地理空間智能處理和分析,；

2.支持深度學(xué)習(xí)的新數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù),、工具和間諜情報(bào)技術(shù)：“邊緣”或“線上標(biāo)注”，使用合成或逼真圖像數(shù)據(jù),，進(jìn)行近乎實(shí)時(shí)的重新標(biāo)注或算法訓(xùn)練,；

3.用于顯示、搜索和與元數(shù)據(jù)（算法派生）和表格結(jié)構(gòu)算法輸出交互的接口：對(duì)象的異常分析和模式、對(duì)象搜索（元數(shù)據(jù)和可視化）以及與其他結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集成,；

4.基于部分算法生成數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和索引功能,； 

5.處理口頭形式和書面文本的語(yǔ)言算法：自然語(yǔ)言處理、自動(dòng)語(yǔ)言翻譯和情感檢測(cè)等等,。

1.快中求穩(wěn)——選擇情報(bào)分析領(lǐng)域作為切入點(diǎn)

Maven項(xiàng)目是美國(guó)國(guó)防部在較短時(shí)間內(nèi)形成的項(xiàng)目，目的是在項(xiàng)目獲得財(cái)力支持后的半年時(shí)間內(nèi),，將人工智能技術(shù)——具體就是深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)——投入到正在進(jìn)行軍事行動(dòng)的作戰(zhàn)區(qū)域,。眾所周知，美國(guó)國(guó)防部大多數(shù)國(guó)防采購(gòu)項(xiàng)目需要數(shù)年甚至數(shù)十年才能投入應(yīng)用到戰(zhàn)場(chǎng),，但Maven項(xiàng)目開發(fā)的技術(shù)在短時(shí)間內(nèi)就成功部署在打擊IS的戰(zhàn)斗中,，而且得到了軍事情報(bào)用戶的較好反饋。

在Maven項(xiàng)目創(chuàng)建之前,，業(yè)界和學(xué)術(shù)界的頂尖人工智能專家建議國(guó)防部尋找一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)較低但同時(shí)數(shù)據(jù)較為密集的領(lǐng)域,，只有這樣才能夠更好地發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)作戰(zhàn)人員的生命安全不會(huì)受到威脅,，偶爾的失誤也不會(huì)造成災(zāi)難性的后果,。國(guó)防部情報(bào)部門無(wú)疑是一個(gè)很好的選擇，他們整日與數(shù)據(jù)打交道,，美國(guó)間諜飛機(jī)和衛(wèi)星每天收集的原始數(shù)據(jù)要比國(guó)防部需要分析的多得多,，全部工作人員都在不停地收集這些數(shù)據(jù)。

因此,，情報(bào)部選擇Maven項(xiàng)目作為人工智能的灘頭陣地,，是一個(gè)雙贏的結(jié)果。起初該項(xiàng)目主要分析來(lái)自“掃描鷹”等戰(zhàn)術(shù)無(wú)人機(jī)平臺(tái)和“MQ-1C灰鷹”“MQ-9死神”等中高空無(wú)人平臺(tái)的全動(dòng)態(tài)視頻數(shù)據(jù),。這些無(wú)人機(jī)平臺(tái)及其全動(dòng)態(tài)視頻傳感器產(chǎn)生的圖像每天會(huì)產(chǎn)生數(shù)億字節(jié)的數(shù)據(jù),。如果由人來(lái)完成這些數(shù)據(jù)分析工作，一組分析人員花費(fèi)24小時(shí)的時(shí)間,，也只能分析一架無(wú)人機(jī)傳感器數(shù)據(jù)的一部分,。而且，圖像分析工作非常乏味——人員在屏幕上觀察汽車,、人員及活動(dòng),，然后在辦公軟件中輸入數(shù)字。即便這樣,，依然會(huì)有大部分傳感器數(shù)據(jù)被錯(cuò)過(guò),，多年來(lái)情報(bào)部門一直在盡可能快地、盡可能多地派遣分析人員,，疲于補(bǔ)上這些“漏洞”,。而Maven項(xiàng)目將會(huì)從數(shù)量上減少所需的分析人員,，同時(shí)也大大減輕了分析人員的負(fù)擔(dān)，使人員他們的關(guān)注點(diǎn)放在更重要的部位和節(jié)點(diǎn),。

同時(shí),，國(guó)防部選擇無(wú)人機(jī)視頻數(shù)據(jù)分析作為人工智能的灘頭陣地，有效避免了一些與戰(zhàn)爭(zhēng)自主化相關(guān)的較棘手的倫理和法律挑戰(zhàn),。隨著美國(guó)軍方和情報(bào)機(jī)構(gòu)將現(xiàn)代人工智能技術(shù)應(yīng)用于更多樣化的任務(wù)中,，它們將面臨更加復(fù)雜的戰(zhàn)略、倫理和法律問題,，而Maven項(xiàng)目的聚焦點(diǎn)幫助他們暫時(shí)避免了這些面臨的挑戰(zhàn),，這樣，也為高層在人工智能技術(shù)逐漸滲透進(jìn)入戰(zhàn)場(chǎng)的進(jìn)程中,，不斷探索和完善相關(guān)準(zhǔn)備贏得了時(shí)間,。

2.效率優(yōu)勢(shì)——建立符合智能特點(diǎn)的迭代開發(fā)模式

在愛德華·斯諾登泄密事件和“通俄門”事件政治余波后，科技公司一直對(duì)幫助國(guó)家安全部門應(yīng)對(duì)科技挑戰(zhàn)持謹(jǐn)慎態(tài)度,。一些對(duì)美國(guó)國(guó)家安全任務(wù)有興趣的人工智能專家和組織經(jīng)常感到,，國(guó)防部的合同程序昂貴、緩慢且繁瑣,。在Maven之前，部門中沒有人知道如何正確地購(gòu)買和實(shí)現(xiàn)智能化,。Maven項(xiàng)目成立時(shí),，它的6名創(chuàng)始成員被指派管理人工智能項(xiàng)目，但是他們并非人工智能和計(jì)算機(jī)科學(xué)方面的專家,。他們的首要任務(wù)是與工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的人工智能專家以及國(guó)防部無(wú)人機(jī)傳感器分析師建立合作關(guān)系,。Maven項(xiàng)目的團(tuán)隊(duì)在國(guó)防信息單元實(shí)驗(yàn)（DIUX）的幫助下，設(shè)法吸引了人工智能領(lǐng)域一些頂尖人才的支持,，這些人才中的絕大多數(shù)不在傳統(tǒng)的國(guó)防合同內(nèi),。通過(guò)獲得合適的人才和合作伙伴，項(xiàng)目Maven可以從一開始就正確地構(gòu)建其架構(gòu),。

傳統(tǒng)的國(guó)防采購(gòu)過(guò)程持續(xù)多年,，由不同的組織負(fù)責(zé)采購(gòu)必須執(zhí)行的功能，或處理技術(shù)開發(fā)生產(chǎn)或負(fù)責(zé)操作運(yùn)行,。傳統(tǒng)中的每一個(gè)組織都必須在完成其活動(dòng)后將結(jié)果移交給下一個(gè)組織,。但是在應(yīng)用到數(shù)字技術(shù)時(shí)，這種方法通常會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)表現(xiàn)遲緩,，甚至在投入使用之前技術(shù)可能就已經(jīng)過(guò)時(shí)了,。

Maven項(xiàng)目采用了一種不同的方法，一種以商業(yè)技術(shù)部門的項(xiàng)目管理技術(shù)為模型的方法：產(chǎn)品原型和底層基礎(chǔ)設(shè)施是迭代開發(fā)的,，并由用戶持續(xù)測(cè)試,。開發(fā)人員可以根據(jù)用戶的需要調(diào)整他們的解決方案,，終端用戶可以讓他們的組織快速有效地使用人工智能功能。項(xiàng)目開發(fā)中的關(guān)鍵活動(dòng)——標(biāo)記數(shù)據(jù),、開發(fā)智能計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施,、開發(fā)和集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及接收用戶反饋——都是迭代開發(fā)并行運(yùn)行的。這項(xiàng)工作顯示出了技術(shù)創(chuàng)新和編程靈活性的水平,，而這正是國(guó)防部大多數(shù)數(shù)字計(jì)劃所極度缺乏的,。

在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，Maven的團(tuán)隊(duì)聽取了在中東打擊IS行動(dòng)的特定背景下?lián)碛腥珓?dòng)態(tài)視頻技術(shù)的作戰(zhàn)人員的意見,。從這些用戶那里,，項(xiàng)目的開發(fā)人員很快就發(fā)現(xiàn)他們自身的想法與作戰(zhàn)實(shí)際需求存在一些偏差，并且需要及時(shí)調(diào)整糾正,。正是在這一方法的幫助下才能在項(xiàng)目開始籌資到其產(chǎn)生產(chǎn)品使用之間的六個(gè)月期間提供高質(zhì)量的,、可用于實(shí)際的算法能力。2017年12月初,，也就是該項(xiàng)目啟動(dòng)6個(gè)多月后,，Maven的首批算法便被交給國(guó)防情報(bào)分析人員，以支持在打擊IS的戰(zhàn)斗中執(zhí)行實(shí)際作戰(zhàn)的無(wú)人機(jī)偵察任務(wù),。在項(xiàng)目的幫助下,，減輕了視頻數(shù)據(jù)分析的人工壓力，增加了可操作情報(bào)的獲取效率,，也加快了軍事決策能力,。

3.以點(diǎn)帶面——由非動(dòng)能領(lǐng)域到多域作戰(zhàn)

人工智能項(xiàng)目Maven誕生一年后，就已部署到美軍在中東和非洲的6個(gè)區(qū)域,，幫助軍方分析整理傳感器和無(wú)人機(jī)接收到的海量數(shù)據(jù),。正如項(xiàng)目一開始所計(jì)劃的那樣，無(wú)人機(jī)圖像智能分析從打擊IS的行動(dòng)中擴(kuò)展到了國(guó)防部使用無(wú)人機(jī)圖像平臺(tái)的其他部門,。項(xiàng)目早期的成功,，以及美國(guó)國(guó)防部要求盡快拓展人工智能功能的努力，已促使五角大樓將人工智能技術(shù)擴(kuò)展到更多領(lǐng)域,。衛(wèi)星圖像分析群體在開發(fā)屬于自己的Maven項(xiàng)目,。之后，其他類型的傳感器平臺(tái)和情報(bào)數(shù)據(jù),，包括雷達(dá)分析,、信號(hào)情報(bào)分析、數(shù)字文檔分析,，都相繼建立了類似Maven項(xiàng)目的計(jì)劃,。

情報(bào)分析是軍用人工智能的邏輯起點(diǎn)，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)讓人類分析師不堪重負(fù),。而另一個(gè)重要的應(yīng)用戰(zhàn)場(chǎng)就是網(wǎng)絡(luò)空間和電磁波譜,，這里的攻擊行動(dòng)可以以人腦無(wú)法跟上的速度和復(fù)雜性進(jìn)行傳播,。軍方人員呼吁人工智能網(wǎng)絡(luò)防御系統(tǒng)能夠立即反擊黑客攻擊企圖，并呼吁“認(rèn)知電子戰(zhàn)”能夠感知敵方雷達(dá)脈沖,，并立即找出如何干擾它的辦法,。情報(bào)、網(wǎng)絡(luò),、電子戰(zhàn)這些領(lǐng)域都涉及電磁信號(hào),，這使得軍方對(duì)人工智能自主行動(dòng)的需求更為迫切。在最高層面,，國(guó)防部希望人工智能不僅在這些高科技前沿,，而且在陸、空,、海,、天等傳統(tǒng)領(lǐng)域進(jìn)行無(wú)縫協(xié)作，協(xié)助實(shí)現(xiàn)多域作戰(zhàn)概念,。未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)巨大的復(fù)雜性給人腦提出了巨大挑戰(zhàn),，人工智能將會(huì)是非常有效的幫手。美軍提出,，未來(lái)多域作戰(zhàn)的關(guān)鍵將會(huì)是作戰(zhàn)部隊(duì)和作戰(zhàn)算法的整合,。

Maven項(xiàng)目的運(yùn)行滿足了美國(guó)國(guó)防部的要求，它的成功將會(huì)在整個(gè)軍事和情報(bào)部門催生許多個(gè)“模仿者”,。項(xiàng)目的成功不僅僅在于AI相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用,，而且得益于其小型的、注重效率的,、跨職能的團(tuán)隊(duì)組織結(jié)構(gòu),，該團(tuán)隊(duì)被授權(quán)建立外部伙伴關(guān)系,、利用現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施和平臺(tái),，并在開發(fā)過(guò)程中迭代地與用戶群體溝通交流。人工智能需要貫穿國(guó)防部的整個(gè)架構(gòu),，現(xiàn)有的部門機(jī)構(gòu)要有效地運(yùn)行人工智能實(shí)現(xiàn)能力的提升,，就可以采用與Maven類似的項(xiàng)目管理結(jié)構(gòu)。另外,，國(guó)防部必須發(fā)展有效利用人工智能能力的作戰(zhàn)概念,，并培訓(xùn)其指揮官和作戰(zhàn)人員有效掌握這些能力。正如五角大樓相關(guān)人士所說(shuō)：“如果我們沒有能夠使用它的人員,、關(guān)于如何使用它的想法以及熟練掌握它的培訓(xùn),，那么這項(xiàng)技術(shù)本身的效用將是十分有限的?！?/span>

2018年6月27日,，美國(guó)國(guó)防部部長(zhǎng)帕特里克·沙納漢發(fā)布備忘錄,，宣布建立聯(lián)合人工智能中心（JAIC）。其首要目標(biāo)是加速人工智能（AI）在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用能力,，擴(kuò)大AI的影響范圍,，并整合國(guó)防部涉及AI的活動(dòng)以擴(kuò)大美軍的優(yōu)勢(shì)。2019年2月,，美國(guó)防部公布《2018年國(guó)防部人工智能戰(zhàn)略摘要》,，其中分析了美國(guó)防部在人工智能（AI）領(lǐng)域面臨的戰(zhàn)略形勢(shì)，闡明了國(guó)防部加快采用人工智能能力的途徑和方法,。短短兩年時(shí)間,，從Maven項(xiàng)目到聯(lián)合人工智能中心，再到人工智能戰(zhàn)略,，美軍在推動(dòng)人工智能技術(shù)進(jìn)入戰(zhàn)場(chǎng)的進(jìn)程上加快了節(jié)奏,。

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