本文作者詹姆斯·坎顿博士为全球未来研究院的首席执行官和首席未来学家。全球未来研究学院由詹姆斯·坎顿于 1990 年建立，是一个为全球财富 500 强企业、 技术领军人物和政府人员提供咨询建议的智库。
本文作者詹姆斯·坎顿博士为全球未来研究院的首席执行官和首席未来学家。全球未来研究学院由詹姆斯·坎顿于 1990 年建立，是一个为全球财富 500 强企业、 技术领军人物和政府人员提供咨询建议的智库。
想象一下，在入侵一座伊拉克摩苏尔那样规模的城市30天前，美军在空中部署微型无人机网络以及在城市的基础设施中安装传感器。
传感器收集地理情报数据、红外线、多光谱图像、信号情报、全动态视像、移动数据、图片、电子邮件和社交媒体信息，包含人类，车辆和供应链的活动，旨在勾画一副三维交互式地图，不仅将城市的结构和街道纳入其中，还将人员、各种系统、生活和交通模式、电量使用、商业、武器和军械的位置纳入其中。
到军队进入该城市之前，战场指挥官会拿到一份城市最近发生事件的记录，以及一幅实时移动大数据地图，显示出采用虚拟和增强现实技术的全息影像。在GPS、传感器、无人机视像的支持下，经元标记的个人和地点数据不断实时更新。
收集到的大量数据可通过运算进行预测性分析，来确定敌人的位置，并解析在城市及其周边活动的个人和实体，建立身份数据库以确定他们去过哪里以及将要去哪里。
虽然传感器和无人机已随时可投入使用，但分析从多种渠道获取的大量数据的计算能力还不具备。不过， 随着新的运算体系结构出现，这样的情景最终将可能实现。
这些运算速度更快的计算机将与人工智能、大数据分析以及云计算相结合，帮助军事和情报部门解决最棘手的问题。
计算机技术已经60多年未发生深刻变革，相关硬件依然在用0和1处理数据。当今的计算机很快将会达到物理和处理能力的极限。
预测计算能力周期性增长的摩尔定律，也将走到尽头。我们需要的是比摩尔定律所预测进程更快的运算能力提升。一些主要的趋势正在把计算机工程师们引到这个方向上来。
首先是人工智能近来取得的突破。过去三年，人工智能从基于规则的系统，向深度学习型和机器学习型系统转变，赋予了机器自组织和模拟人类操作的能力，且能以我们从未见过的速度和能力完成这些。
图像处理、自动驾驶车辆和移动智能手机都是人工智能驱动创新的例子。今天的计算机体系结构已实现这些技术。为了充分利用人工智能的优势，我们需要新一代的计算机：具备更快速度、更强大数据运算能力的超级计算机和具备思考能力的新一代机器。
另一个趋势是即将到来的海量数据，这些数据须经组织和分析才能提供敏捷的预测和和威胁防范。到 2020 年， 我们将面对一个由世界200亿移动设备、 1000 亿智能互联应用组成“物联网”。当前计算机的运算能力将无法满足处理、存储、 管理所有这些数据并保障其安全的需求。
我们需要抓紧时间更快地进行创新并应对战略突袭。为此，我们需要下一代计算机以比以往更快的速度来判别“下一步会发生什么”。
预见到这些趋势的研究人员和工程师们当前正忙于开发新的计算体系结构，寻求颠覆现有的海量数据处理和使用方式，有三类技术领域正处于不同的发展阶段。
量子计算运用量子比特（或称量子位）作为基本单位，使其带电或极化以代表0和1。操纵这些量子比特并令其相互作用，可以同时形成多种运算结果，与此对比，今天的计算机一次只能得出一种运算结果。量子计算促成的硬加密方面技术进步以及艾字节规模数据促成的先进复合问题解决，可以给国防和情报行动带来变革。
神经形态计算也有潜力收集大量数据并快速运算。这些计算机，将会以大脑运行的方式工作。大脑运行利用神经元和突触网络，神经计算机则寻求为一个计算体系结构创造神经元回路， 模仿神经元的功能，换言之，模仿大脑思考的方式。
记忆驱动计算重构一台计算机的体系结构，把记忆植入计算机的中心，取代传统的处理器。惠普公司已经展示了一款记忆驱动计算机，叫做“The Machine”，据称其运算速度比当前的计算机快8000倍。记忆驱动计算的发展远远领先于量子和神经形态计算，后者仍然处于研发的初级阶段。惠普公司称他们计划最早于2018年将The Machine商业化。
广泛来讲，新一代强大能力计算机与人工智能相结合，可用于解决人类一些最大的社会问题。它们可用于抗击疾病，发掘清洁能源，更好地管控气候变化或者养活地球上的人类。
在国家安全领域，下一代计算机技术可用于预警、预测并防止网络攻击并保护重要的基础设施，以及甄别、 预测及阻止威胁， 开展实时行动并进行事后分析。
回到本文开篇提到的作战想定，美国陆军人员和海军陆战队员的分析人士已经预见到，其在未来几十年将会在复杂的城市环境中作战。一个像摩苏尔那样规模的城市大约有60万居民，不过未来特大城市中将越来越多，在人口达到数百万的特大城市中作战，美军可能需要新的多元兵力，例如，由操控人员人工智能情报员、无人机和机器人组成的加强版远征部队。
当前，预言性、整体性的战场大数据分析尚不存在。不过，美军可以派遣第一波机器人系统首先进入战区，消除威胁；让士兵、陆战队员或后续机器人随后跟进，在一个更安全的环境中执行任务。
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