多年来，美国国防部的最高领导层一直在哀叹美国军方和情报机构对人工智能技术的担忧，远远落后于最先进的商业技术。尽管美国公司和大学在先进的人工智能研究和商业化方面处于领先地位，但美国军方仍以一种类似于二战时期的军事风格的方式进行着许多活动。
然而，就在这个月，情况开始发生变化。Project Maven是一个紧急防御部门的项目，它的目的是在项目获得资金后的六个月内，将人工智能技术(特别是涉及深度学习神经网络的技术)交付到一个活跃的战斗影院。大多数国防采办项目需要数年甚至数十年才能到达战场，但通过项目专家开发的技术已经成功地部署在对抗ISIS的战斗中。尽管他们的快速发展和部署，这些技术得到了他们的军事情报用户的强烈赞扬。对于美国国家安全社区来说，项目专家坦率地说，不可思议的成功预示着巨大的机会，以及巨大的组织、伦理和战略挑战。
成立项目Maven。4月底，时任国防部副部长的罗伯特·劳特撰写了一份备忘录，建立了算法作战的跨职能团队，也被称为“项目专家”。该小组只有六名成员，但其规模较小，掩盖了其宪章的重要性。由空军中将杰克·沙纳汉(Jack Shanahan)领导，海军陆战队上校德鲁·库科尔(Drew cukor)领导的项目，负责开发和部署在国防情报企业中首次使用的深度学习人工智能技术。国防部长期资助人工智能的基础研究和开发，并部署了半自治系统。但是，项目专家是国防部第一次试图将深度学习和神经网络，在最先进的商业人工智能水平，在一个战斗剧场的部门运作。
在项目Maven的创建之前，美国国防部的建议是由行业和学术界的人工智能专家来寻找一个狭义的、数据密集型的问题，即人类的生命不会受到威胁，偶尔的失败也不会是灾难性的。幸运的是，国防情报界目前正沉浸在数据之中。每天，美国间谍飞机和卫星收集的原始数据比国防部能分析的还要多，即使它的全部劳动力都在这上面度过。
作为其AI滩头阵地，该部门选择了Project Maven，该项目侧重于从战术无人机平台(如“扫描鹰”)和中海拔平台(如mq - 1c“灰色鹰”)和mq - 9“收割者”(mq -9 Reaper)等战术无人机平台分析全运动视频数据。这些无人机平台及其全运动视频传感器在全球抗击ISIS的战斗中发挥了重要作用。扫描鹰、mq - 1c和mq - 9的战术和中高度视频传感器或多或少像你在谷歌地球上看到的那样。一架带有这些传感器的无人机每天会产生很多tb的数据。在人工智能被纳入分析这些数据之前，一组分析人员每天24小时的工作，只利用了一架无人机的传感器数据的一小部分。
国防部花费了数百亿美元开发和部署这些传感器和平台，他们提供的能力是卓越的。每当一枚路边炸弹在伊拉克引爆时，分析家们就可以简单地把视频回放，看看是谁在那里种植的，当他们种植的时候，他们从哪里来，到哪里去。不幸的是，大部分的图像分析都需要繁琐的工作——人们看着屏幕来计算汽车、个人或活动，然后把他们的计数输入到PowerPoint演示文稿或Excel电子表格中。更糟糕的是，大部分的传感器数据都消失了——尽管该部门多年来一直以最快的速度招聘分析师，但它从未被关注过。
目前，该部门数千人正在分析全运动无人机视频数据。一旦低层次的计算活动完全自动化，这些服务成员和承包商将有大量的高价值分析工作。因此，项目专家不会通过薪水的节省来为自己买单。然而，自动化这一特定任务的好处——以及其他国防部项目将利用Maven的人工智能能力和基础设施的好处——意味着项目Maven的价值超过了7000万美元。
项目Maven的剧本。项目专家的六个创始成员，虽然他们被分配来运行一个人工智能项目，但不是人工智能，甚至是计算机科学的专家。相反，他们的第一个任务是建立合作伙伴关系，他们都是工业和学术界的人工智能专家，以及国防部的无人机传感器部门。
在爱德华•斯诺登(Edward Snowden)泄密事件和唐纳德•特朗普(Donald Trump)当选美国总统之后，科技公司一直对帮助美国国家安全部门应对科技挑战保持警惕。有兴趣帮助美国国家安全特派团的人工智能专家和组织经常发现，该部门的合同程序是如此缓慢、昂贵和痛苦，以至于他们根本不想麻烦。项目Maven的团队，在国防信息单元实验的帮助下，成立了一个旨在加速部门采用商业技术的组织——设法吸引了人工智能领域一些顶尖人才的支持(其中绝大多数都位于传统的国防承包基地之外)。如何在项目基础上有效地吸引技术部门本身就是一个了不起的成就。
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