美国人工智能（AI）程序利用“数字全球”公司提供的卫星影像找出中国导弹阵地据ETtoday：美国《大众机械》（Popular Mechanics）网站报导，密苏里大学（University of Missouri）团队推出的人工智能（AI）程序，透过深度学习算法，能够在高精度卫星照片中检测、识别中国的地对空导弹阵地。这项消息也揭示了「人工智能如何被用来协助人类情报专家」，帮他们从数千平方英里的卫星图像中找到所需的目标。报导指出，密苏里大学的研究人员将全球2200个地对空导弹阵地的公开数据，与美国地理空间图像提供商「数字全球」（DigitalGlobe）公司的卫星图像相结合，经过训练后，人工智能程序可以在中国东南部一块面积约为55923平方英里的卫星照片上，找到90个地对空导弹阵地，花费时间只要45分钟。人工智能程序能够判断地对空导弹阵地的原因，首先在于阵地的特征都有很大相似性。一般情况下，为了覆盖所有方向，地对空导弹阵地都是按照星形布局，拥有4组或5组导弹发射架，围绕着控制中心呈放射性布置。中央阵地上，拥有控制方舱、追踪与制导雷达以及发电机。此外，地对空导弹主要部署在重要目标附近，包括军用机场、核电站、桥梁和工厂等，因此，地对空导弹阵地相对容易在卫星图像中被发现。这项研究成果对于情报分析师来说是一大助力，因为专家判读的准确度要达到与人工智能相同，必须耗费至少60小时才能完成，虽然这个人工智能程序还不是很完善，但它可以让分析师跳过那些已经被人工智能发现军事设施的区域，把注意力集中在其他没有什么明显特征的地方。报导最后提到，发现伪装的阵地并不容易，「因为没有有可识别的特征，所以伪装的阵地就很难定位。」中国专家也说，野战和临时的导弹阵地，特别是经过伪装后的阵地，即便是人类专家也不容易分辨，「加上战场上可能还会有假目标、假阵地等」，显然对人工智能来说，还需要更多的学习。
