Re: [新聞] 共軍1370枚導彈襲台 國軍兵推成功反制

[mshuang (竹碳烏龍)]

※ 引述《mshuang (竹碳烏龍)》之銘言：
: → soyghcg     : 這邊還沒有提AI圖片辨識進步的有多快                06/27 23:54

圖像辨識不是幾張幾十張...是幾萬張

最簡單的就是取幾個樣本給電腦做快速比對問題是在於false alarm rate 很高

這個是兩方面的

第一該打沒打掉

第二把好的當壞的打掉了

主要要看產品，和有整個製程如果你是比較低成本的產品，這樣打沒關係

如果是高成本的產品false alarm rate 就是整天被review的重點

目前的作法是先去掃然後拍個幾萬張接著再由人工檢查照片

掃過一次之後在人工檢查實體...

如果用在戰爭上你就是要考量成本，掃過去回報你有一百個目標你是一百個都要打

還是人工檢在挑，也很有可能檢完之後真正的目標被放過了

但她還是有用處因為系統的關係它可以降低人工時間

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.44.72.21 (臺灣)
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→ soyghcg     : 這只是比喻不代表實際數字
→ soyghcg     : 再來最入門是可以補漏 人沒發現的也許AI會發現
→ soyghcg     : AI很多都已經默默開始用在各種商業化實務了
→ soyghcg     : 只能說很多人還沒意識到未來的代差會出現在哪裡
→ mmmimi11tw  : 笑死 自以為先知 你要不要回去看看你到底講了什麼
推 imruck      : 首先 AI要能判別 你必須要人給AI一個正確評分標準
→ imruck      : 而且這個評分標準必須要可以函數化 讓AI看得懂
→ imruck      : 目前常見的人臉辨識AI 圖片評分AI 變數較少 函數化
→ imruck      : 比較容易 然而一些多變數的問題 你要投入的成本就
→ imruck      : 會非常高 你如果單純找航母應該還簡單
→ imruck      : 你要評估戰果? 你的打擊目標多種多樣 你怎麼函數化
→ imruck      : 很多人都以為AI只要有資料庫就可以 包括我指導教授
→ imruck      : 實際上很多東西人判斷是很主觀的 超難或不能函數化
→ imruck      : 要搞確實可以 但是這真的很燒錢
→ kuma660224  : 問題在於 戰爭雙方會刻意欺騙
→ kuma660224  : 所以圖形資料庫在戰時沒啥用
→ kuma660224  : 你人臉辨識前提是看起來是人臉
→ kuma660224  : 所以可以深度學習 什麼是人臉
→ kuma660224  : 戰爭偽裝卻像戴豬頭狗頭紙箱黑布
→ kuma660224  : 地上挖坑蓋偽裝網 載具躲進去
→ kuma660224  : 衛星看起來都一樣無合理特徵
→ kuma660224  : 而木板箱子 塞根15公分長水管
→ kuma660224  : 分析起來卻像火炮
→ kuma660224  : 那連人都常被騙
→ kuma660224  : https://reurl.cc/j8yn9p
→ kuma660224  : 衛星能輕易分辨的，反而87%是假的
→ kuma660224  : https://reurl.cc/Q9Ev29  這你AI覺得是啥
→ kuma660224  : 甚至躲在高架橋下/倉庫內  無腦衛星匿蹤
→ kuma660224  : 所以軍盲的盲點在於 拿民間日常分析
→ kuma660224  : 來假設戰爭雙方滿腔誠信與騎士精神
→ kuma660224  : 給你垃圾車的圖 你AI會說那是運糧的嗎？
→ kuma660224  : https://reurl.cc/Gmp3lD
→ kuma660224  : 連天朝都知道偽裝（咦？）
推 barbarian72 : 欸不是，你這太靠北了www
→ nanozako    : 這麼哈AI的 除了科技部我還真沒見過第二個
→ barbarian72 : 小心等下有人說你可憐不懂代差
→ kuma660224  : AI在衛星運用是先排除大量看起來不像的
→ kuma660224  : 然後用人去看少數看起來像的
→ kuma660224  : 但無論AI或人都無法在有限解析度分辨真假
→ kuma660224  : 所以非常可能排除真的 留住假的
→ kuma660224  : 因為雙方都刻意在欺騙造假
→ kuma660224  : 平時彼此常駐營區 不會演訓疏散隱匿
→ kuma660224  : 所以衛星看的到87%
→ kuma660224  : 但戰時營區內或外能看到的幾乎都假的
→ kuma660224  : 所以飛機用好雷達+實裝移動目標指示
→ kuma660224  : +光電夾艙 仍是較可靠戰場分析方式
→ kuma660224  : 在動的才標記 用遠焦鏡頭去再分辨
→ kuma660224  : 這樣八九不離十 準確率較高
→ kuma660224  : 從十公里看 清晰度遠超過300公里以外
→ mmmimi11tw  : kuma那張垃圾車的圖攻擊性堪比核彈阿XD
推 ARCHER2234  : 說不定對岸自己的AI能分辨啊，畢竟都是日常了XD
推 patrickleeee: 垃圾車 在天朝就是運糧的阿XDD
推 achiyeng    : 所以垃圾車就是運糧車 高價值目標 筆記
→ kuma660224  : 這樣訓練AI，會學壞....
→ kuma660224  : 正確跟錯誤資料無法區分
→ kuma660224  : 你給AI一堆狗屎資料庫 定位是美食
→ kuma660224  : 下次叫AI訂餐，它就幫你訂購狗屎
→ kuma660224  : 不是AI不強，它忠實達成任務
推 imruck      : 資料庫是狗屎沒關係 重點是寫程式的人類不會先崩潰
→ imruck      : 你評分機制沒寫好 再好的資料庫都會得出狗屎的結論
→ imruck      : 當然狗屎的資料庫 評分機制合理高效還是能找出黃金
→ kuma660224  : 有些東西不是資料庫能解決的
→ kuma660224  : 如何猜測藏於紙箱內的物體 就沒規律脈絡可依循做學
→ kuma660224  : 習訓練
→ kuma660224  : AI訓練前提是資料有某種特徵規律
→ kuma660224  : 現代AI是深度學習，不是用程式去教AI
→ kuma660224  : 人類提供的是資料與某種通用算法
噓 design0606  : 軍史版有hgt  本版有你
→ kuma660224  : Rule base的AI才是人在寫規則
→ kuma660224  : 現在潮的是深度學習
→ imruck      : 深度學習要先給評分方式 AI不會自己學會怎麼評分
→ kuma660224  : 真的狗屎資料 怎麼做都不會變出能用的
→ kuma660224  : 你給湯匙資料庫 要學習什麼是筷子
→ kuma660224  : 永遠也學歪了
→ kuma660224  : 而地面戰場就各種偽裝欺騙造假
→ kuma660224  : 平時狀況能訓練處理 戰時就很難
推 volup       : 太過盲目崇信跟太過輕視都是過猶不及
→ volup       : 思考如何面對AI威脅當然不是現在國軍第一要務
→ volup       : 但我覺得也是之後會需要面對的課題
→ volup       : 但對於崇信者一直有一個誤區
→ volup       : 就是以為AI是用來取代「job」
→ volup       : 其實是用來輔助「task」
→ volup       : 例如用在自律攻擊目標，誠如上面討論肯定不會比人類
→ volup       : 有優勢，但我覺得可以用在協助提升有人載具的SA之類
→ volup       : 標出可疑威脅，由人類判斷哪些是真正威脅