從大數(shù)據(jù)中掘出軍事情報
情報分析一直是重大軍事決策的“耳目和尖兵”。在大數(shù)據(jù)時代,軍事情報分析將迎來怎樣的變革?
近日,全軍第一屆軍事大數(shù)據(jù)論壇在北京舉行,北京理工大學(xué)計算機學(xué)院院長黃河燕在論壇上表示:“通過互聯(lián)網(wǎng)搜集挖掘情報大數(shù)據(jù)信息,已成為各國軍事情報數(shù)據(jù)分析的重要手段,這就是軍事情報大數(shù)據(jù)?!痹诖吮尘跋拢閳蟮男畔⒉杉?、儲存和管理以及分析方法等都發(fā)生了前所未有的改變,在海量數(shù)據(jù)中提煉出有價值的軍事情報,成為軍事決策者面臨的最大挑戰(zhàn)。
情報學(xué)經(jīng)歷了四個階段的演進,從基于信息的事實型,到基于信息管理的綜述型,再到基于智能的智慧型,從2010年起,開始進入基于大數(shù)據(jù)的情報學(xué)。
黃河燕表示:“相比于本就復(fù)雜的民用大數(shù)據(jù),軍事大數(shù)據(jù)要復(fù)雜的多,所需數(shù)據(jù)容量更大,結(jié)構(gòu)需要更加合理,要求數(shù)據(jù)處理高效,同時基于軍事任務(wù)進行數(shù)據(jù)融合,還要注意信息防御和數(shù)據(jù)安全管理?!?/p>
從信息源上,大數(shù)據(jù)時代的情報獲取手段逐步增多,軍事數(shù)據(jù)的來源渠道也大大拓寬。一方面戰(zhàn)場環(huán)境檢測手段不斷豐富,可從空間、空中、地面等獲取多維度、多角度的遠(yuǎn)程、近程信息。另一方面,情報研究對象拓展,可能包含微博等社會化媒體信息,比如圖片、新聞等。黃河燕認(rèn)為,“雖然當(dāng)前獲取數(shù)據(jù)的渠道極大拓寬了,但復(fù)雜多樣數(shù)據(jù)聚合在一起形成巨大的數(shù)據(jù)流,同時也帶來數(shù)據(jù)數(shù)量龐雜、冗余增大、分析不足等新問題。圖片、新聞等大量非結(jié)構(gòu)或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)涌入,就需要技術(shù)將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),以供后續(xù)分析?!?/p>
那么,面對大量快速流動的軍事信息資源,該如何儲存和管理數(shù)據(jù)?黃河燕提醒應(yīng)注意通過數(shù)據(jù)加密技術(shù)確保所獲數(shù)據(jù)安全,研究如何對于不同層面用戶設(shè)置數(shù)據(jù)的讀取權(quán)限。
“情報學(xué)的分析方法將會從原來的計算機輔助分析為主,轉(zhuǎn)變?yōu)橛嬎銠C認(rèn)知為主的智能分析,形成類似于IBM Watson的大數(shù)據(jù)情報認(rèn)知計算及分析平臺?!秉S河燕還表示,可視化數(shù)據(jù)分析平臺也將輔助人工操作,自動化實現(xiàn)預(yù)測分析,對數(shù)據(jù)加以可視化解釋。
目前,軍事情報分析的關(guān)鍵技術(shù)已經(jīng)包括知識圖譜與推理、信息抽取與挖掘、文本分析技術(shù)、篇章理解與機器閱讀、自動問答和機器翻譯。
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