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人工智能“可解释性”是国家侦察办公室的“主要关注点”：主任
即将离任的 NRO 局长 Chris Scolese 表示，该机构正在扩大工作范围，让分析师了解人工智能如何进行分析。
来源:美国防务快讯网丹佛——国家侦察办公室 (NRO) 即将卸任的主任表示，该办公室正在扩大其研究和实验项目，旨在让分析师能够追踪人工智能 (AI) 算法在用于分析数据时如何得出结论。
“我们必须了解我们是如何获得该产品的，”周三，Chris Scolese 在美国地理空间情报基金会的年度 GEOINT 研讨会上说道。 “人工智能‘可解释性’是我们主要关心的问题。它仍然是一个开放的研究领域。”
Scolese 解释说，NRO 已经在使用人工智能，并打算将人工智能的使用范围扩大到许多不同的任务集。
首先，它正在应用人工智能和机器学习来提高其间谍卫星舰队的自主性，并“编排”该舰队，使其从少数卫星扩展到由 SpaceX 运营的“激增”的近地轨道 (LEO) 卫星群。
“随着我们星座规模的增长，我们将超出人类操作员可以有效管理的能力。这要求我们在我们的系统中建立更多的自主权。当然，我们多年来一直使用自动化来满足各种需求，现在正在扩大我们的努力，采用人工智能/机器学习功能，”他说。
“我们正在使用它来提高航天器的自主性，实现机载处理和实时识别态势响应，简化任务分配过程并优化整个星座的任务规划，”Scolese 阐述道。
Scolese 表示，对于设计新卫星和在轨操作（例如发射后检查和任务分配），验证人工智能机器人是否正确完成工作“相对容易”，因为可以运行测试来双重检查结果。
“我们如何融合数据集？我们如何将这些信息整合在一起？这是更难以进行测试的地方，因为你经常实时进行。因此，为此，我们确实需要了解我们的算法，”他说。