[论文解读] AI Enabling Technologies: A Survey

Vijay Gadepally, Justin A. Goodwin+6 more|arXiv (Cornell University)|May 8, 2019

Adversarial Robustness in Machine Learning参考文献 114被引用 6

一句话总结

本综述识别并综合了实现端到端人工智能系统的核心技术，尤其针对国防与情报应用。它将数据采集、数据调理、算法、计算、鲁棒AI以及人机协同整合为一个连贯的框架，强调仅靠算法进步不足以实现真实世界的成功，必须在所有组件间实现系统性集成。

ABSTRACT

Artificial Intelligence (AI) has the opportunity to revolutionize the way the United States Department of Defense (DoD) and Intelligence Community (IC) address the challenges of evolving threats, data deluge, and rapid courses of action. Developing an end-to-end artificial intelligence system involves parallel development of different pieces that must work together in order to provide capabilities that can be used by decision makers, warfighters and analysts. These pieces include data collection, data conditioning, algorithms, computing, robust artificial intelligence, and human-machine teaming. While much of the popular press today surrounds advances in algorithms and computing, most modern AI systems leverage advances across numerous different fields. Further, while certain components may not be as visible to end-users as others, our experience has shown that each of these interrelated components play a major role in the success or failure of an AI system. This article is meant to highlight many of these technologies that are involved in an end-to-end AI system. The goal of this article is to provide readers with an overview of terminology, technical details and recent highlights from academia, industry and government. Where possible, we indicate relevant resources that can be used for further reading and understanding.

研究动机与目标

• 提供对国防与情报等高风险领域中实现端到端AI系统所依赖的相互关联技术的全面概述。
• 强调成功的AI部署不仅依赖算法创新，更取决于数据、基础设施与人为因素的系统集成。
• 通过映射关键技术及其协同效应，弥合学术研究、产业开发与政府应用之间的差距。
• 指导从业者与研究人员理解AI系统全栈，而不仅限于模型训练与推理。
• 识别出常被低估但至关重要的组成部分，如数据调理与鲁棒性，这些因素直接决定AI在现实世界中的成败。

提出的方法

• 系统性地将AI使能技术划分为六个核心组件：数据采集、数据调理、算法、计算、鲁棒AI以及人机协同。
• 通过国防与情报场景中的案例研究与实际应用，分析各组件的作用。
• 综述学术界、产业界与政府机构的最新进展，以说明跨领域协同与技术融合。
• 强调系统级集成的重要性，即各组件必须协同工作，以提供可操作的情报。
• 采用多学科视角，将底层计算基础设施与AI流程中的高层决策过程相连接。
• 突出工具、框架与标准（如可用）以支持进一步探索与实施。

实验结果

研究问题

• RQ1 在国防与情报应用中，哪些关键技术组件共同支撑端到端AI系统的实现？
• RQ2 为何尽管算法与深度学习取得进展，许多AI系统在实践中仍会失败？
• RQ3 数据调理与鲁棒性如何提升AI系统的可靠性与性能？
• RQ4 人机协同在复杂作战环境中如何增强决策能力？
• RQ5 如何将从硬件到软件及数据管道的多样化技术 cohesive 地集成，以支持可扩展的AI部署？

主要发现

• 鲁棒AI系统依赖于数据、算法与基础设施的和谐集成——单一组件无法单独保证成功。
• 数据调理是关键但常被忽视的使能因素，因为低质量数据会破坏最先进的模型。
• 计算基础设施必须高效扩展，以应对国防行动中数据洪流与实时处理的需求。
• 人机协同通过结合人类直觉与AI的速度与规模，增强决策能力。
• AI的近期进展源于跨领域创新，而不仅仅是深度学习或硬件的突破。
• 系统级设计与互操作性对于将AI从研究阶段过渡到高风险环境中的实际应用至关重要。