2021 Incredibile prova: CONCETTO SCENARI FUTURI DIPARTIMENTO DIFESA STATO MAGGIORE "Uomo-Machina,Grafene,IoT"e molto altro

KIARAREBEL

Posted on 4/10/2021, 16:24 by: KIARAREBEL

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www.dni.gov/files/ODNI/documents/AIM-Strategy.pdf

AUMENTARE L'INTELLIGENZA CON L'USO DELLE MACCHINE

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TRADUZIONE DOCUMENTO:

L'OBIETTIVO INIZIATIVA
Aumentare l'intelligenza utilizzando le macchine Aumentare la conoscenza e conoscenza attraverso l'intelligenza artificiale, l'automazione e l'aumento.

PREFAZIONE
DAL DIRETTORE DELL'INTELLIGENCE NAZIONALE:
Colmare il divario tra le decisioni e la raccolta dei dati è una priorità assoluta per la comunità dell'intelligence (CIRCUITO INTEGRATO). Il ritmo con cui i dati vengono generati e raccolti sta aumentando in modo esponenziale e l'IC la forza lavoro disponibile per analizzare e interpretare questi dati di tutte le fonti e interdominio non lo è. facendo leva intelligenza artificiale, automazione e tecnologie di potenziamento per amplificare l'efficacia di la nostra forza lavoro farà avanzare la capacità della missione e migliorerà la capacità dell'IC di fornire i dati necessari interpretazione ai decisori. La strategia per aumentare l'intelligenza usando le macchine (AIM) fornisce il quadro per l'incorporazione di tecnologie AIM per accelerare la capacità di missione sviluppo in tutto il CI. Sfido la forza lavoro IC, sulla base dei principi delineati nell'AIM Strategia, per stabilire e implementare un quadro AIM a livello di IC, inclusivo di partner di missione: essere grandi
ma sii pratico, per fornire una reale capacità di colmare il divario tra le decisioni prese e
raccolta dati.
Dan Coats Director of National Intelligence

DAL PRINCIPALE VICE DIRETTORE DELL'INTELLIGENCE NAZIONALE:
Per soddisfare la sua visione di garantire il vantaggio dell'intelligence, l'IC deve adattarsi alla rapida crescita globale democratizzazione tecnologica nel rilevamento, nelle comunicazioni, nell'informatica e nell'analisi automatica dei dati.
Queste tendenze minacciano di erodere quelle che in precedenza erano capacità e vantaggi unici dell'USIC; andando in avanti, dobbiamo migliorare la nostra capacità di analizzare e trarre conclusioni dalle raccolte di dati a livello di IC a scala. Ho identificato le tecnologie AIM come elementi chiave di trasformazione che consentiranno la nostra analisi forza lavoro per sfruttare efficacemente il crescente volume di dati per un vantaggio decisionale. Questo documento fornisce la strategia e gli obiettivi generali per un'efficace integrazione dell'AIM nella linea di base dell'IC.
Accolgo con favore il tuo feedback su questo documento.
Susan Gordon - Vicedirettore principale dell'Intelligence Nazionale

SINTESI
È compito dell'IC analizzare i dati, collegare set di dati disparati, applicare il contesto ai dati, dedurre il significato dai dati e, infine, formulare giudizi analitici basati su tutti i dati disponibili. Il ritmo con cui i dati vengono generati, sia dalla raccolta che dalle informazioni disponibili al pubblico (PAI), è in aumento esponenzialmente e molto tempo fa ha superato la nostra capacità collettiva di capirlo o di trovare il più rilevante dati con cui formulare giudizi analitici. Tecnologie AIM AAA (Intelligenza artificiale, processo Automation e IC officer Augmentation) come elementi chiave di trasformazione sono cruciali per la missione futura successo ed efficienza.
Questo documento delinea come l'IC incorporerà le capacità AIM in modo da risolvere l'IC chiave sfide legali, politiche, culturali, tecniche e strutturali, producendo al tempo stesso analitiche efficaci in modo ottimale e contributi operativi alla missione di intelligence.
L'intelligenza artificiale (AI), in particolare la sua sottodisciplina machine learning (ML), si è dimostrata drammatica progressi nei sistemi autonomi, nella visione artificiale, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nel gioco.
Questi sistemi di intelligenza artificiale possono svolgere compiti significativamente al di là di quanto era possibile solo di recente (ad es. sistemi autonomi) e in alcuni casi anche al di là di ciò che gli esseri umani possono raggiungere (ad esempio, scacchi e Andare). Alla luce di questi recenti progressi, l'IC sta valutando attentamente i metodi per automatizzare completamente processi ben definiti e aumento delle competenze umane con capacità di analisi o pianificazione per il loro potenziale beneficio. L'IC sta anche monitorando queste stesse tecnologie per quanto riguarda la loro vulnerabilità nello sviluppo e nell'adozione. Di conseguenza, l'AIM cerca di determinare come l'IC può essere il migliore gestire l'incertezza raggiungendo un rischio accettabile adatto al dimostrabile analitico e operativo vantaggi nelle soluzioni e nell'artigianato abilitati per AIM.
A causa della diffusa applicazione commerciale di queste tecnologie AI, il settore privato sta facendo notevoli investimenti nelle relative infrastrutture e persone. Pertanto, dobbiamo monitorare attentamente e sfruttare gli investimenti privati, concentrare i nostri sforzi su aree di singolare necessità di missione e ripensare a come noi attrarre e trattenere le competenze umane. Questo imperativo strategico esiste perché i nostri avversari, in particolare Russia e Cina riconoscono anche il potenziale per l'intelligenza artificiale di trasformare le operazioni militari e di intelligence e stanno investendo in modo aggressivo per trasformare questo vantaggio in realtà.
I singoli componenti dell'IC hanno già riconosciuto il valore delle tecnologie AAA.
È l'obiettivo dell'iniziativa AIM di riunire questi disparati sforzi al fine di massimizzare l'impatto e accelerare lo sviluppo. L'aumento del volume e della velocità dei dati sta mettendo sotto pressione gli esistenti flussi di lavoro e i nostri avversari si stanno impegnando notevolmente nelle tecnologie di intelligenza artificiale che possono accecare o ingannare l'IC.
Adottando AIM, l'IC sarà in grado di affrontare queste sfide. Questa iniziativa fa leva lezioni apprese dagli sforzi di IA attuali e passati; rafforza la collaborazione tra IC e industria, agenzie di ricerca e talento accademico; e fa crescere il pool di talenti di competenza per il CIRCUITO INTEGRATO. Continueremo ad espandere il nostro approccio interagenzia allo sviluppo AIM per garantire che il il piano di attuazione che forniamo è il piano dell'IC rispetto all'ufficio del direttore nazionale Il piano AIM di Intelligence (ODNI) per l'IC.
L'iniziativa AIM consentirà all'IC di cambiare radicalmente il modo in cui produrre intelligenza. Noi raggiungeremo la superiorità adottando le migliori applicazioni AI commerciali disponibili e combinandole con algoritmi e dati IC-unici per aumentare le capacità di ragionamento dei nostri analisti.
In parole povere, il nostro obiettivo è il seguente:
“Se è conoscibile, ed è importante, allora lo sappiamo” – Sue Gordon.

L'iniziativa AIM è una strategia a livello di IC per tre motivi:
• In primo luogo, c'è un'intensa concorrenza nel settore privato per i talenti dell'intelligenza artificiale e in particolare del machine learning. L'IC deve stabilire nuovi modelli di incentivazione e assunzione e smettere di competere internamente per gli stessi
scarse risorse.
• In secondo luogo, i sistemi di AI e ML richiedono grandi set di dati con tag di alta qualità che devono essere condivisi con i partner IC nella misura massima consentita. Set di regole, algoritmi e conoscenze specialistiche le basi che catturano la conoscenza tacita degli esperti del dominio dell'intelligence devono essere disponibili per tutti con aree di
missione appropriate e pertinenti.
• Terzo, per accelerare rapidamente l'adozione dell'IA, l'IC deve avere una solida base digitale. Questo significa sfruttando l'investimento che abbiamo già fatto nell'IC Information Technology Enterprise (ICITE) e continuando a investire e migliorare l'infrastruttura IC ITE.

L'iniziativa AIM ha quattro obiettivi di investimento primari:
Obiettivo 1 – Immediato e in corso – Digital Foundation, Data e Science and Technical Intelligence (S&TI): le attività di IA non sostituiscono un IC duraturo, sicuro, standardizzato e misurabile infrastruttura digitale ed ecosistema di dati; dipendono da quel fondamento. Inoltre, l'IC deve
migliorare la comprensione fondamentale di molti aspetti di AAA, per includere una comprensione più profonda del catena di approvvigionamento commerciale, identificazione dei programmi di sviluppo in corso all'interno del governo federale che può essere sfruttato per un pubblico più ampio e l'identificazione degli usi contraddittori dell'IA.
Obiettivo 2 – A breve termine – Adottare soluzioni AI strette commerciali e open source: l'IC deve sfruttare il settore privato esistente e gli investimenti governativi passando rapidamente al meglio disponibile funzionalità Narrow AI commerciali e open source.
Obiettivo 3 – Medio termine – Investire nelle lacune (AI Assurance e Multimodal AI): creare e mantenere vantaggio strategico, l'IC deve sviluppare sia la capacità che la capacità di sfruttare i vantaggi disponibili dati in tutti gli INT e open source e sviluppare soluzioni AI che elaborano e mettono in relazione le informazioni da molteplici modalità. Per facilitare questo, l'IC deve continuare ad attuare politiche per abbattere le tradizionali tubi da stufa INT.
Obiettivo 4 – Lungo termine – Investire nella ricerca di base incentrata sulla creazione di senso: non basta semplicemente fondere le informazioni provenienti da più modalità insieme in risposta a un singolo compito ristretto. La costruzione di modelli condivisi è necessario per fornire le basi per la fiducia tra team umani e macchine. Questo livello della comprensione richiede progressi della ricerca di base nella rappresentazione della conoscenza; obiettivi e intenti; entità estrazione da dati incompleti e multimodali; e generazione del discorso.
Compresi tutti e quattro gli obiettivi, è fondamentale che l'IC affronti questioni di garanzia dell'IA, trasparenza e affidabilità e potenziali usi contraddittori dell'IA. L'iniziativa AIM deve includere uno sforzo continuo per entrambi e per capire come gli algoritmi di intelligenza artificiale possono fallire.
L'iniziativa AIM riguarda molto più della tecnologia. L'attuazione della strategia comporterà l'affrontare le sfide della forza lavoro e la comprensione e la definizione delle politiche e delle autorità che disciplinano il modo in cui l'IC distribuisce e utilizza l'intelligenza artificiale. La natura globale della sfida e la rapida evoluzione tecnologica e sociale
quadri impongono che l'IC deve avere forti partnership con altre agenzie governative, il privato settore, partner esteri, laboratori nazionali, centri di ricerca e sviluppo finanziati a livello federale (FFRDC), centri di ricerca affiliati all'università (UARC) e istituzioni accademiche. Infine, l'iniziativa AIM include un solido piano di comunicazione e sensibilizzazione per la forza lavoro, il Congresso, i membri dell'Esecutivo Filiale, industria e partner stranieri, e il popolo americano.

Il business dell'IC, sia nella sua materia prima che nel suo prodotto, è l'intelligenza, che deriva dai dati.
È compito dell'IC analizzare, connettere, applicare il contesto, dedurre il significato e, in definitiva, rendere analitico e giudizi operativi basati su tutti i dati disponibili. Il ritmo con cui vengono generati i dati è cresce in modo esponenziale e sta sottolineando le nostre CAPACITA’ COLLETTIVE. Qualche esempio:
• Entro il 2021, si stima che i dati generati dal traffico web globale raggiungeranno 3,3 ZB/anno (su da 1.2ZB/anno nel 2016); ciò corrisponde a 3,5 dispositivi in rete pro capite globale.
• Il direttore di NGA ha stimato pubblicamente che al ritmo attuale e accelerato di
raccolta, avremmo bisogno di oltre 8 milioni di analisti di immagini entro il 2037 per elaborare tutti i dati delle immagini.
Una particolare area di interesse per l'IC è legata all'assicurazione della missione dell'IA, soprattutto alla luce dei recenti sforzi commerciali che utilizzano l'intelligenza artificiale per generare falsi di alta qualità e a prezzi accessibili di media audio e video.
Ciò potrebbe portare a difficoltà diffuse nel separare la verità dalla finzione. In aggiunta a questa sfida c'è il problema che le competenze di IA sono scarse, distribuite in tutto il mondo e molto limitate nell'IC.

Panoramica:
Oltre alla visione e ai principi guida, questo documento fornisce indicazioni su:
• Investimenti
• Collaborazione con l'industria, il mondo accademico, le agenzie di ricerca e i laboratori nazionali
• Creazione di un nuovo quadro politico e aspettative professionali che consentano l'intelligenza artificiale e il machine learning mentre promuovere contemporaneamente un uso sicuro e MITIGARE i rischi
• Rimodellare la forza lavoro IC
• Coinvolgimento con il Dipartimento della Difesa (DoD) e partner internazionali
• Una strategia per creare un'attività classificata per generare un vantaggio strategico per gli anni a venire
• Ricerca e sviluppo
• Governance e modelli di collaborazione IC
• Una solida strategia di comunicazione per tutti i nostri elettori, inclusi il Congresso, la forza lavoro, la nostra industria e i nostri partner internazionali, e il popolo americano
• Stabilire processi di classificazione/declassificazione coerenti attraverso l'IA che promuovano la sicurezza condivisione delle informazioni e facilitare un'adeguata trasparenza per il pubblico.
Visione:
L'iniziativa AIM mira a garantire e mantenere un vantaggio informativo competitivo strategico per il IC attraverso uno sviluppo mirato e una rapida adozione delle tecnologie AAA.
Le principali aziende del settore privato, sia per capitalizzazione di mercato che per prospettive di crescita, tutte riconoscono l'importanza dell'infrastruttura digitale e hanno effettuato investimenti massicci e continui in tecnologie correlate come i servizi cloud e i big data. Da ogni nuova generazione di tecnologia si basa sul precedente, è fondamentale che l'IC continui a investire nelle sue basi digitali. Questo iniziativa guiderà l'IC ad accelerare l'adozione della trasformazione digitale e analitica, identificare casi d'uso della missione, costruire un ecosistema di dati coerente, acquisire gli strumenti di intelligenza artificiale appropriati, rimodellare la forza lavoro, adattare nuovi processi di flusso di lavoro e CAMBIARE LA CULTURA.
L'IC può e deve farlo. I nostri investimenti IC ITE nella tecnologia cloud e nei servizi dati sono stati spianati la strada per sfruttare la potenza di raccolte di dati uniche e approfondimenti per fornire un vantaggio decisionale a velocità della macchina.

Principi guida:
I seguenti principi guida definiscono l'insieme dei precetti incrollabili che influenzano e guidano la direzione della strategia AIM per FACILITARE L’ADOZIONE CULTURALE, POLITICA E LEGALE in tutto l'IC.
L'opportunità è grande; la minaccia è reale; l'approccio deve essere audace: riconoscere che vantaggio strategico è fugace e fragile, l'IC deve essere disposto a ripensare o abbandonare i processi e meccanismi progettati per un'era precedente, stabiliscono ingegneria e operazioni disciplinate pratiche e mantenere un focus assoluto sull'assicurare il vantaggio in un contesto globale fortemente competitivo e con un ambiente contraddittorio.
I modelli ML sono risorse IC: basandosi sul principio IC ITE secondo cui "I dati sono una risorsa IC", apprendimento automatico i modelli sono anche risorse IC (al contrario delle risorse specifiche di agenzia o INT).
• Set di dati di addestramento e convalida: la maggior parte dei metodi di machine learning richiede dati di grandi dimensioni, di alta qualità e con tag imposta. Questi set di dati sono importanti risorse IC e devono essere condivisi con i partner IC per la misura massima consentita.
• Insiemi di regole, algoritmi e basi di conoscenza esperte che catturano la conoscenza tacita degli esperti del dominio dell'intelligence sono anche risorse IC che devono essere condivise con tutti gli appropriati e aree di missione interessate.
• Questo approccio comunitario deve anche riconoscere e agire sulla necessità di specifiche INT miglioramenti, in quanto saranno i principali motori delle capacità trasformative a breve termine.
• Mentre si migliorano le tecnologie specifiche per INT, l'approccio della comunità deve tenere conto della necessità di set di dati cross-INT correlati.
• Anche quando i dati di allenamento effettivi non possono essere condivisi, condividendo i modelli derivati da questi set di formazione, insieme alle lezioni apprese da essi, aumenta il valore di queste risorse.

Edited by KIARAREBEL - 29/10/2021, 11:02

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