- 人工智能可以处理来自更多传感器的数据，远超人类操作员所能处理的数据
- 但猫捉老鼠的游戏意味着迷惑人工智能的对策确实存在
- 还需要考虑计算性能的提高和始终在线的无源传感器的普遍性
人工智能的兴起将降低核隐形攻击潜艇的效能。
这些价值数十亿美元的先进潜艇，旨在在敌对水域中不被发现地运行，长期以来一直处于海军防御的最前沿。然而，人工智能驱动的传感器技术和数据分析的进步正在威胁着它们的隐蔽能力，可能会降低它们的效率。
一篇文章由对外政策和IEEE 频谱现在声称人工智能系统可以处理来自分布式传感器网络的大量数据，远远超过人类操作员的能力。量子传感器、水下监视阵列和卫星成像现在可以收集详细的环境数据，而人工智能算法甚至可以识别细微的异常现象，例如潜艇造成的干扰。与可能会忽视微小模式的人类分析师不同，人工智能擅长发现这些微小的变化，从而提高检测系统的有效性。
猫捉老鼠的游戏
人工智能日益重要的作用可能会挑战弗吉尼亚级潜艇等潜艇的隐身性，这些潜艇依靠复杂的工程来最大限度地减少可检测到的信号。
降噪瓷砖、减振材料和泵喷推进器旨在逃避检测，但人工智能网络越来越擅长克服这些方法。无源传感器的普遍存在和计算性能的不断改进正在增加这些探测系统的覆盖范围和分辨率，从而创造了一个透明度更高的海洋环境。
尽管取得了这些进步，猫捉老鼠的游戏仍然存在，因为不可避免地要制定对策来智胜人工智能检测。
这些策略，正如在对外政策和IEEE 频谱其中包括模仿自然海洋声音的噪声伪装技术、部署无人水下航行器（UUV）来制造转移，甚至是旨在破坏人工智能算法完整性的网络攻击。这些方法旨在迷惑和压倒人工智能系统，从而在水下战争中保持优势。
随着人工智能技术的发展，各国将需要权衡核隐形潜艇不断上升的成本及其过时的可能性。对策可能会暂时缓解压力，但无源传感器和人工智能驱动分析的日益普及表明，从长远来看，传统潜艇隐身可能面临收益递减的情况。