衛星對于一個國家來說是很重要的，從小了說，我們生活中的電視、電話、收音機...通訊設備都離不開衛星的作用，從大了說是帶動信息、材料、能源、微機電、遙科學等新技術提高的重要保障，特別對于軍事上，其軍事雷達系統、導彈系統更是需要衛星的支持，軍事實力也是代表一個國家的實力，因此各個國家不僅通過各種高新技術大力發展衛星系統，同時還利用各種間諜手段通過衛星來獲取他國家的軍事信息。

據可靠消息，前不久，美國研究人員訓練出了一個深度學習算法，用以識別“東亞某國”地空導彈基地。而這些算法比人類的速度快幾百倍，高效找出分布在一塊近9萬平方公里區域內的地空導彈發射場。這種人工神經網絡基于能夠過濾和學習大量數據的人工神經元層，達到人類圖像分析專家90%的準確率。令人震驚的是，這種方法還將發現潛在導彈基地的時間從兩天半減少到42分鐘。

也就是說這種深度學習算法一旦成熟，在處理圖像能力速度上遠遠超出人類的數度。同時也爆發出一個危險的信號，一旦未來有一天戰爭爆發，擁有強大AI技術的一方，將會很快的找出對方所有的地空導彈基地并摧毀。使對方在戰爭一開始就迅速拉開了實力的懸殊處于被動狀態，強的一方就會在這場戰爭中迅速取得勝利。

衛星圖像中應用AI深度學習還存在諸多挑戰

雖然這種技術在一定程度上已經很成熟，但由于圖像識別比人臉識別、物體識別的難度更加大。因此要想把深度學習技術應用到衛星上面，還存在諸多的挑戰。

其一、圖像識別原本就需要通過多角度、多方位進行抓拍，期間由于地球和衛星又都是運動的，會遇到物體倒立、抓拍不全等諸多情況。同時衛星與地球地面相隔幾百公里，其抓拍的清晰度、分辨率就有待考量，在加上天空云層的不斷變化，也會影響其圖形識別的準確率。

其二、目前衛星圖像識別技術對于地面面積足夠大、物體足夠大可以達到輕易的識別，但是對于諸如車輛、導彈發射器這樣相對小的物件，再加上上面說的距離、云層等影響，還有衛星大多拍攝的大都是紅外線和其它光譜波段的圖像，可見光圖像很少，因此其深度學習的算法就遇到很大的挑戰。

未來AI與人合作，各取所長

眾多的問題，讓深度學習遇到了嚴重的阻礙，如何突破這些障礙，成為了研究者們下一個亟需解決的問題。因此，即使現在的算法已經到達了90%的準確率，但要想這些工作完全交由AI來處理，目前還無法實現。

一切新科技的發展，都不可能離開人而獨自的運營，就像工廠車間的機器人都需要與人協作才能完成一套工序，機器人實現讓簡單、重復的工作更加高效率，人完成相對復雜、有一定難度的工作，各取所長。同樣，未來的衛星圖像識別中一些AI深度學習無法觸及、無法實現的挑戰，將有人工分析員進行處理在交給AI進行深度學習。

正如我之前在《“愛”是我們與人工智能最大的不同》一文中寫道，愛是我們與人工智能最大的不同。這里的“愛”不是我們平常所理解的愛，這里的愛是代表人是有思想、有思維、有感情。能夠處理AI所觸及不到、相對復雜的工作。

【陳劍鋒，科技自媒體人、專欄作者，專注于科技、移動互聯網的發展。微信公眾號：陳劍鋒(QQ784580609)】

對于普通大眾而言，AI如何改變世界根本不關自己的事，關注的只是AI如何影響我們的生活，能給我們生活帶來怎樣的便捷。而人類在創造科技之初其實也是為了創造更好、更便捷的生活，正如互聯網的大力發展，即使相隔萬里，人們也可隨時溝通，即使不出門也可以買到自己喜歡的東西。