【正文】 要進(jìn)一步研究來(lái)概括人類(lèi) 人工智能系統(tǒng)的這些方面，以開(kāi)發(fā)需要較少人體工程學(xué)的系統(tǒng)。開(kāi)發(fā)增強(qiáng)人類(lèi)能力的人工智能技術(shù)盡管人工智能研究先前的大多數(shù)焦點(diǎn)是關(guān)于匹配或勝過(guò)人類(lèi)執(zhí)行狹窄任務(wù) 的算法，但是需要額外的工作來(lái)開(kāi)發(fā)在許多領(lǐng)域增強(qiáng)人類(lèi)能力的系統(tǒng)。人類(lèi)增 強(qiáng)研究包括固定設(shè)備（例如計(jì)算機(jī)）上使用的算法；可穿戴設(shè)備（如智能眼 鏡）；植入裝置（如大腦連接）；以及特定的用戶環(huán)境（例如特制的手術(shù) 室）。例如，增強(qiáng)的人類(lèi)意識(shí)可以使醫(yī)療助手，基于多個(gè)設(shè)備組合的數(shù)據(jù)讀數(shù) 指出醫(yī)療過(guò)程中的錯(cuò)誤。其他系統(tǒng)可以通過(guò)幫助用戶回憶，適用于用戶當(dāng)前狀 況的過(guò)去經(jīng)驗(yàn)來(lái)增強(qiáng)人類(lèi)的認(rèn)知。人類(lèi)和人工智能系統(tǒng)之間的另一種類(lèi)型的協(xié)作，涉及對(duì)智能數(shù)據(jù)理解的主 動(dòng)學(xué)習(xí)。在主動(dòng)學(xué)習(xí)中，從領(lǐng)域?qū)＜姨帉で筝斎?，并且?dāng)學(xué)習(xí)算法不確定時(shí)僅 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。這是減少需要首先生成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量或需要學(xué)習(xí)的量的重要 技術(shù)。主動(dòng)學(xué)習(xí)也是獲得領(lǐng)域?qū)＜逸斎牒吞岣邔W(xué)習(xí)算法信任度的關(guān)鍵方法。主 動(dòng)學(xué)習(xí)迄今為止只在監(jiān)督式學(xué)習(xí)中使用——需要進(jìn)一步的研究將主動(dòng)學(xué)習(xí)納入 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（例如集中、異常檢測(cè)）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)中去。84 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)允許領(lǐng)域知識(shí) 以先驗(yàn)概率分布的形式包含在內(nèi)。必須尋求允許機(jī)器學(xué)習(xí)算法并入領(lǐng)域知識(shí)的 一般方法，無(wú)論是以數(shù)學(xué)模型、文本或其他形式。（注：84. 監(jiān)督學(xué)習(xí)需要人類(lèi)提供正確的結(jié)果，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)則不需要。）開(kāi)發(fā)可視化和人機(jī)界面技術(shù)更好的可視化和用戶界面是需要更多開(kāi)發(fā)，以幫助人們了解大量現(xiàn)代數(shù)據(jù) 集和來(lái)自不同信息來(lái)源的額外領(lǐng)域。可視化和用戶界面必須以人類(lèi)可理解的方 式，清楚地呈現(xiàn)來(lái)自他們的日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)和信息。在安全危急操作中提供實(shí) 時(shí)結(jié)果是重要的，并且可以通過(guò)增加計(jì)算能力和互連系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。在這些類(lèi)型 的情況下，用戶需要可以為實(shí)時(shí)響應(yīng)而快速傳達(dá)正確信息的可視化和用戶界 面。人類(lèi)人工智能系統(tǒng)的協(xié)作可以應(yīng)用于各種環(huán)境中，并且對(duì)通信存在約束。在一些領(lǐng)域，人類(lèi)人工智能通信延遲低，通信快速可靠。在其他領(lǐng)域（例如， 美國(guó)航空航天局布置在火星上的勇氣號(hào)和機(jī)遇號(hào)探測(cè)器），人與人工智能系統(tǒng) 之間的遠(yuǎn)程通信的延遲時(shí)間非常長(zhǎng)（例如，地球和火星之間的往返時(shí)間為 520 分鐘），因此需要部署能在很大程度上自主操作，且只向其傳送高級(jí)別戰(zhàn)略目 標(biāo)的平臺(tái)。這些通信要求和約束是研發(fā)用戶界面的重要考慮因素。開(kāi)發(fā)更高效的語(yǔ)言處理系統(tǒng)使人們能通過(guò)口語(yǔ)和書(shū)面語(yǔ)言與人工智能系統(tǒng)進(jìn)行互動(dòng)一直是人工智能研 究人員的目標(biāo)。雖然已經(jīng)取得了重大進(jìn)展，但是在人與人工智能系統(tǒng)能像人與 人之間進(jìn)行有效溝通之前，必須在語(yǔ)言處理中解決相當(dāng)大的開(kāi)放性研究挑戰(zhàn)。 語(yǔ)言處理的最新進(jìn)展已經(jīng)歸功于使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其產(chǎn)生了成功 的系統(tǒng)，例如，在安靜的環(huán)境中成功的實(shí)時(shí)識(shí)別流利的英語(yǔ)語(yǔ)音。然而，這些 成就只是實(shí)現(xiàn)更長(zhǎng)期目標(biāo)的第一步。當(dāng)前系統(tǒng)不能處理現(xiàn)實(shí)世界的挑戰(zhàn)，例如 在嘈雜環(huán)境中的語(yǔ)音、帶濃重口音的語(yǔ)音、兒童語(yǔ)音、受損的語(yǔ)音和手語(yǔ)語(yǔ) 音。還需要開(kāi)發(fā)能夠與人進(jìn)行實(shí)時(shí)對(duì)話的語(yǔ)言處理系統(tǒng)。這種系統(tǒng)需要推斷人 類(lèi)對(duì)話者的目標(biāo)和意圖，使用針對(duì)當(dāng)前情況適當(dāng)?shù)恼Z(yǔ)境、風(fēng)格和修辭，并在對(duì) 話產(chǎn)生誤解的情況下對(duì)其進(jìn)行修復(fù)。需要進(jìn)一步研究更易于普及不同語(yǔ)言的系 統(tǒng)。此外，需要更多的以語(yǔ)言處理系統(tǒng)更容易訪問(wèn)的形式的研究，來(lái)獲得有用 的結(jié)構(gòu)化領(lǐng)域知識(shí)。例 3：DARPA 的可學(xué)習(xí)個(gè)性化助理（PAL）項(xiàng)目創(chuàng)建了蘋(píng)果商業(yè)化技術(shù)，如 Siri計(jì)算技術(shù)對(duì)現(xiàn)代生活的每一個(gè)方面都至關(guān)重要，但我們每天使用的信息系統(tǒng)缺乏人類(lèi) 認(rèn)知的一般的、靈活的能力。在 PAL 計(jì)劃中，85 DARPA 著手創(chuàng)建可以從經(jīng)驗(yàn)、推論中學(xué)習(xí) 的認(rèn)知助手，并通過(guò)語(yǔ)音界面告訴他們?cè)撟鍪裁?。DARPA 設(shè)想了 PAL 技術(shù)，使得信息系 統(tǒng)對(duì)于用戶更加高效和有效。DARPA 和 PAL 的執(zhí)行者與軍事運(yùn)營(yíng)商合作，將 PAL 技術(shù)應(yīng) 用于命令和控制問(wèn)題，PAL 程序?qū)W習(xí)技術(shù)被整合到未來(lái)版本的戰(zhàn)斗通信和 10（見(jiàn)圖）的美 國(guó)軍隊(duì)指揮所中，并在世界各地使用。用戶演示程序 PAL 完成并概括了參數(shù) 和結(jié)構(gòu)，以產(chǎn)生可重復(fù)使用的標(biāo)準(zhǔn)操作規(guī)程標(biāo)準(zhǔn)操作程序 庫(kù)（SOPs）PAL 程序?qū)W習(xí)助手通過(guò)觀察一個(gè)實(shí)例來(lái)學(xué)習(xí)可重復(fù)使用的過(guò)程。DARPA 還非常了解 PAL 技術(shù)的商業(yè)潛力，特別是需要基于語(yǔ)音的智能手機(jī)交互的移 動(dòng)應(yīng)用。DARPA 強(qiáng)烈鼓勵(lì) PAL 商業(yè)化，并且為了響應(yīng) DARPA 的鼓勵(lì)，在 2007 年創(chuàng)建了 Siri 公司，以便在通過(guò)基于語(yǔ)音界面管理信息和自動(dòng)化任務(wù)來(lái)幫助用戶的系統(tǒng)中使 PAL 技 術(shù)商業(yè)化。2010 年 4 月，Siri 公司被蘋(píng)果收購(gòu)，該公司進(jìn)一步開(kāi)發(fā)了這些技術(shù)，使其成為 用于 iPhone 和 iPad 的 Apple 移動(dòng)操作系統(tǒng)的一個(gè)組成部分，也是其定義的特征。在許多其他領(lǐng)域的語(yǔ)言處理研究方面的進(jìn)展，也需要使人類(lèi)和人工智能系 統(tǒng)之間的互動(dòng)更加自然和直觀。必須為語(yǔ)言和書(shū)面語(yǔ)言的模式建立穩(wěn)健的計(jì)算 模型，其為情緒狀態(tài)、情感和立場(chǎng)提供根據(jù)，并確定語(yǔ)言和文本中隱含的信 息。人工智能系統(tǒng)環(huán)境文本中的基礎(chǔ)語(yǔ)言，需要能物理世界中操作的新的語(yǔ)言 處理技術(shù)，例如在機(jī)器人中。最后，由于人們?cè)诰€互動(dòng)交流的方式，可能與語(yǔ) 音互動(dòng)完全不同，因此完善這些文本中使用的語(yǔ)言模式，使得社交人工智能系 統(tǒng)可以更有效的與人進(jìn)行互動(dòng)。（三）戰(zhàn)略三：了解并解決人工智能的倫理、法律和社會(huì)影響當(dāng)人工智能自主代理行為時(shí)，我們期望他們根據(jù)我們?nèi)祟?lèi)正式和非正式的 規(guī)范行事。作為基本的社會(huì)秩序的力量、法律和道德，既能告知也能判斷人工 智能系統(tǒng)的行為。首要研究需要涉及對(duì)道德、法律的理解，以及人工智能的社 會(huì)影響，且人工智能設(shè)計(jì)的開(kāi)發(fā)方式必須符合道德規(guī)范、法律和社會(huì)原則。還 必須考慮隱私問(wèn)題；有關(guān)這一問(wèn)題的進(jìn)一步信息可以在《國(guó)家隱私研究和發(fā)展 戰(zhàn)略》中找到。與任何技術(shù)一樣，法律和道德原則將告知人工智能可接受的用途；是如何 將這些原則應(yīng)用于這項(xiàng)新技術(shù)所面臨的挑戰(zhàn)，特別是那些涉及自主性、代理和 控制的技術(shù)。如《強(qiáng)健和有益的人工智能研究重點(diǎn)》（Research Priorities for Robust and Beneficial Artificial Intelligence）所示：“為了構(gòu)建穩(wěn) 健的表現(xiàn)良好的系統(tǒng)，我們當(dāng)然需要在每個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域中確定什么是良好的行為 方式。這種倫理維度與工程技術(shù)可用的問(wèn)題，這些技術(shù)如何可靠，以及作出了 怎樣的取舍——所有計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域、機(jī)器學(xué)習(xí)和更廣泛可用的人工智能專(zhuān)業(yè) 知識(shí)是緊密相關(guān)的?！?6該領(lǐng)域的研究可以受益于來(lái)自涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、社會(huì)和行為科學(xué)、倫理、 生物醫(yī)學(xué)科學(xué)、心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、法律和政策研究專(zhuān)家的多學(xué)科視角。需要對(duì) ITRD 相關(guān) IT 領(lǐng)域（即信息技術(shù)領(lǐng)域以及上述學(xué)科）的內(nèi)部和外部領(lǐng)域進(jìn)行進(jìn) 一步的調(diào)查研究，以便為人工智能系統(tǒng)的研發(fā)和使用及其對(duì)社會(huì)的影響提供信 息。以下小節(jié)探討了該領(lǐng)域中關(guān)鍵信息技術(shù)研究的挑戰(zhàn)。改進(jìn)公平性、透明度和設(shè)計(jì)責(zé)任機(jī)制人們對(duì)數(shù)據(jù)密集型人工智能算法出錯(cuò)和濫用的敏感性，以及對(duì)性別、年 齡、種族或經(jīng)濟(jì)類(lèi)可能產(chǎn)生的影響表示了許多關(guān)注。在這方面，適當(dāng)收集和使 用人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是一個(gè)重要挑戰(zhàn)。然而，除了純粹的數(shù)據(jù)相關(guān)問(wèn)題，出 現(xiàn)在人工智能設(shè)計(jì)上的更大的問(wèn)題本質(zhì)上是公正、公平、透明和負(fù)責(zé)。研究人 員必須學(xué)會(huì)如何設(shè)計(jì)這些系統(tǒng)，以使他們的行動(dòng)和決策是透明且是容易被人解 釋的，因此可以檢查其可能包含的任何偏差，而不僅僅是學(xué)習(xí)和重復(fù)這些偏 差。如何表示和“編碼”人類(lèi)價(jià)值和信仰體系是重要的研究課題?？茖W(xué)家們還必須研究可以在什么程度上將正義和公平的考慮設(shè)計(jì)到系統(tǒng)中去，以及如何在 當(dāng)前工程技術(shù)范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。建立符合倫理的人工智能除了正義和公平的基本假設(shè)之外，還有人擔(dān)心人工智能系統(tǒng)是否能夠表現(xiàn) 出一般倫理原則所容忍的行為。如何改進(jìn)人工智能框架在道德倫理中新的“機(jī) 器相關(guān)”問(wèn)題，或什么用途的人工智能可能被認(rèn)為是不道德的？倫理在本質(zhì)上 是一個(gè)哲學(xué)問(wèn)題，而人工智能技術(shù)依賴于并受到工程的限制。因此，在技術(shù)可 行的范圍內(nèi)，研究人員必須努力開(kāi)發(fā)與現(xiàn)有法律、社會(huì)規(guī)范和道德倫理一致或 相符的算法和架構(gòu)——這顯然是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。倫理原則通常有 不同程度的模糊性，并且難以轉(zhuǎn)化為精確的系統(tǒng)和算法設(shè)計(jì)。當(dāng)人工智能系 統(tǒng)，尤其是新的自主決策算法，面臨基于獨(dú)立和可能沖突的價(jià)值體系道德困境 時(shí)，還有一些混亂。倫理問(wèn)題因文化、宗教和信仰而異。然而，可以制定可接 受的道德參考框架，以指導(dǎo)人工智能系統(tǒng)進(jìn)行推理和決策，以解釋和證明其結(jié) 論和行為。需要一種多學(xué)科方法來(lái)生成反映適當(dāng)價(jià)值體系的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，包括 當(dāng)存在道德問(wèn)題或沖突價(jià)值困難時(shí)，顯示首選行為的實(shí)例。這些實(shí)例可以包括 法律或道德的“少見(jiàn)或極端案件（corner cases）”，由對(duì)用戶透明的結(jié)果或 人工智能需要適當(dāng)?shù)姆椒▉?lái)解決價(jià)值沖突，在嚴(yán)格規(guī)則行不通 的地方，該系統(tǒng)結(jié)合的原則可以解決復(fù)雜情況下的實(shí)際情況。設(shè)計(jì)符合倫理的人工智能架構(gòu)必須在基礎(chǔ)研究方面取得額外的進(jìn)展，以確定如何最好地設(shè)計(jì)包含道德推 理的人工智能系統(tǒng)架構(gòu)。已提出了各種方法，例如兩層監(jiān)控架構(gòu)，其將操作 AI 從負(fù)責(zé)任何操作行動(dòng)的倫理或法律評(píng)估的監(jiān)視代理中分離。87 另一種觀點(diǎn)是傾向 于選擇安全工程——使用用于 AI 代理體系結(jié)構(gòu)的精確概念框架來(lái)確保 AI 行為 是安全且對(duì)人無(wú)害。88 第三種方法是使用集合理論原則來(lái)構(gòu)成倫理體系結(jié)構(gòu)， 這結(jié)合了限制行動(dòng)以符合道德原則的 AI 系統(tǒng)行為邏輯限制。89 隨著 AI 系統(tǒng)變得 更加普遍，他們的架構(gòu)或許包括能在多個(gè)級(jí)別承擔(dān)道德問(wèn)題的子系統(tǒng)，其中包 括：90 匹配規(guī)則的快速響應(yīng)模式、用于放慢描述和辯護(hù)行為反應(yīng)的審議推理、顯 示用戶可信度的社會(huì)信號(hào)，以及社會(huì)歷程——其會(huì)運(yùn)作超過(guò)甚至更長(zhǎng)的時(shí)間尺 度以便系統(tǒng)能遵守文化規(guī)范。研究人員需要關(guān)注如何能最好地處理符合道德、法律和社會(huì)目標(biāo)的人工智能系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)。（四）戰(zhàn)略四：確保人工智能系統(tǒng)的安全可靠在廣泛使用 AI 系統(tǒng)之前，需要確保系統(tǒng)以受控的方式安全和可靠地進(jìn)行操 作。需要進(jìn)行研究來(lái)解決這一挑戰(zhàn)：創(chuàng)建可靠、真實(shí)和可信賴的 AI 系統(tǒng)。正如 其他復(fù)雜的系統(tǒng)，AI 系統(tǒng)面臨著重要的安全和安保挑戰(zhàn)：91（1）復(fù)雜及不確定的環(huán)境：在許多情況下，AI 系統(tǒng)是用于在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行操作，并存在不能進(jìn)行詳盡檢查或測(cè)試的大量潛在狀態(tài)。系統(tǒng)可能面臨在 其設(shè)計(jì)期間從未考慮過(guò)的條件。（2）緊急行為：對(duì)于在部署后進(jìn)行學(xué)習(xí)的 AI 系統(tǒng)，系統(tǒng)的行為可能主要 由無(wú)監(jiān)督條件下的學(xué)習(xí)階段來(lái)決定。在這種情況下，可能難以預(yù)測(cè)系統(tǒng)的行 為。（3）目標(biāo)設(shè)定的偏差：由于將人類(lèi)目標(biāo)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)指令極為困難，對(duì) AI 系統(tǒng)編程的目標(biāo)可能未必符合程序員預(yù)期目標(biāo)。（4）人機(jī)交互限制：在許多情況下，人工智能系統(tǒng)的性能會(huì)極大地受到人 類(lèi)交互的影響。在這些情況下，人類(lèi)反應(yīng)的變化可能會(huì)影響系統(tǒng)的安全性。92為了解決這些和其他問(wèn)題，需要進(jìn)行額外投資來(lái)提高人工智能的安全性和 可靠性，93 其中包括可解釋性與透明度、信任、驗(yàn)證與確認(rèn)、抵御攻擊的安全性 以及長(zhǎng)期的 AI 安全和數(shù)值調(diào)整。提高可解釋性和透明度一項(xiàng)關(guān)鍵的研究挑戰(zhàn)是增加 AI 的“可解釋性”或“透明度”。包括基于深 度學(xué)習(xí)在內(nèi)的多種算法，對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)是不透明的，只有很少的現(xiàn)有機(jī)制對(duì)它 們的結(jié)果進(jìn)行解釋。這尤其會(huì)對(duì)諸如醫(yī)療保健等領(lǐng)域造成問(wèn)題，在該領(lǐng)域，醫(yī) 生需要解釋來(lái)驗(yàn)證特定診斷或治療過(guò)程。AI 技術(shù)如決策樹(shù)感應(yīng)提供內(nèi)在的解 釋?zhuān)ǔ２惶珳?zhǔn)確。因此，研究人員必須開(kāi)發(fā)透明的系統(tǒng)，并能在本質(zhì)上向 用戶解釋其結(jié)果的原因。提高信任度為了取得信任，AI 系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員需要?jiǎng)?chuàng)建具有信息性和用戶友好界面的準(zhǔn) 確、可靠的系統(tǒng)，而操作人員必須花時(shí)間進(jìn)行充分的培訓(xùn)，以了解系統(tǒng)操作和 性能限制。用戶廣泛信任的復(fù)雜系統(tǒng)（例如車(chē)輛手動(dòng)控制）將趨于透明（系統(tǒng)以用戶可見(jiàn)的方式進(jìn)行操作）、可信（用戶接受系統(tǒng)的輸出）、可審計(jì)（可以 評(píng)估系統(tǒng)）、可靠（系統(tǒng)按用戶期望行動(dòng)）和可恢復(fù)（用戶可以在需要時(shí)恢復(fù) 控制）。當(dāng)前和未來(lái) AI 系統(tǒng)的重大挑戰(zhàn)仍是不穩(wěn)定的軟件生產(chǎn)技術(shù)質(zhì)量。隨著 發(fā)展在人類(lèi)與 AI 系統(tǒng)之間架起更強(qiáng)的連接，信任領(lǐng)域內(nèi)的挑戰(zhàn)讓變化和與日俱 增的能力并駕齊驅(qū)，預(yù)期會(huì)采用和長(zhǎng)期使用技術(shù)進(jìn)步，并為研究設(shè)計(jì)、建造和 使用的最佳實(shí)施制定管理原則和政策，包括為安全操作對(duì)操作人員進(jìn)行適當(dāng)培 訓(xùn)。增強(qiáng)可驗(yàn)證與可確認(rèn)性需要新的方法來(lái)驗(yàn)證和確認(rèn) AI 系統(tǒng)。“可驗(yàn)證”確定系統(tǒng)滿足正式規(guī)范， 而“可確認(rèn)性”確定系統(tǒng)滿足用戶的操作需求。安全 AI 系統(tǒng)可能需要新的評(píng)估 方法（確定系統(tǒng)是否發(fā)生故障，可能在預(yù)期參數(shù)以外運(yùn)行時(shí)）、診斷方法（確 定故障原因）和維修方式（調(diào)整系統(tǒng)以解決故障）。對(duì)于超過(guò)時(shí)間延長(zhǎng)期進(jìn)行 自主操作的系統(tǒng)，系統(tǒng)設(shè)計(jì)者可能未考慮系統(tǒng)會(huì)遇到的每種條件。這種系統(tǒng)可 能需要擁有自我評(píng)估、自我診斷和自我修復(fù)的能力，以變得穩(wěn)健和可靠。例 4：美國(guó)宇航局艾姆斯研究中心——在出現(xiàn)故障前預(yù)測(cè)出故障因?yàn)榛谀Ｐ偷漠惓z測(cè)方式的不足，所以美國(guó)宇航局艾姆斯研究中心在 2003 年開(kāi)發(fā) 了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的異常檢測(cè)方法，稱為感應(yīng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（IMS）。從那時(shí)起，其便已用于美 國(guó)宇航局內(nèi)的系統(tǒng)健康監(jiān)測(cè)應(yīng)用程序，包括監(jiān)測(cè)航天飛機(jī)和國(guó)際空間站（ISS）以及非美國(guó) 宇航局應(yīng)用程序。在 2014 年對(duì)獵戶座載人飛船進(jìn)行 發(fā)射測(cè)試，在此期間 IMS 用于監(jiān)測(cè)電 氣系統(tǒng)。C130 大力士軍用運(yùn)輸機(jī)的預(yù)測(cè)性軟件用來(lái)預(yù)測(cè)閥門(mén)出現(xiàn)的 故障，該閥門(mén)用于切換引擎間的氣流。2012 年，綜合工程管理解決方案（CEMSol）授權(quán)和增強(qiáng)了 IMS，并與美國(guó)宇航局艾姆 斯研究中心和洛克希德馬丁公司合作將 IMS 作為洛克希德 C130 大力士運(yùn)輸機(jī)的集成系統(tǒng) 健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行測(cè)試。洛克希德馬丁公司在該項(xiàng)測(cè)試中投資了 70,000 美元，并隨即在降低的維護(hù)成本和任務(wù)延遲中收獲了將近 10 倍的利潤(rùn)。94保護(hù)免受攻擊為了處理事故，嵌入關(guān)鍵系統(tǒng)中