战场上,人机联手胜算几何

  你想过吗?接连大败人类顶级棋手的人工智能“阿尔法Go”,其研究团队中会下围棋的却只有黄世杰业余四段水平——可以说只是了解围棋的基本规则和一些简单技巧,然而一旦与人工智能“阿尔法Go”相结合,超一流棋手也毫无胜机。

  由此推想,如果一个了解基本作战规则和战术原则的指挥员,与相应的作战指挥辅助决策人工智能相结合,会不会打败没有人工智能辅助决策的一流军事指挥员?

  人工智能在军事领域的应用

  由于人工智能所展示的现实能力和潜在能力,如今世界各国都在努力运用人工智能进行国防和军队建设。就现实来看,人工智能在军事领域的应用主要体现在三个方面。

  一是无人作战平台。现有的无人作战平台,不管是空中的无人机、陆上的机器人,还是海上的无人潜艇,其“智力”都是较低的。一般只是代替人进行某种专业化的操作。在伊拉克战场上,美军使用的机器人就有4000多个,用于探测地雷、路边炸弹,以及在一些危险区域进行作业。美军现有8000多个空中无人系统、1.2万多个地面无人系统,这些系统已经成为美军实施行动不可或缺的组成部分。人工智能技术的发展,可以使无人平台变得更加“聪明”,也可提高武器装备的作战效果,但无人平台自主决策迄今尚不可能。

  二是智能精确弹药。美军在导弹技术上采用先进的激光或电视制导,始于20世纪70年代的越南战争,其“宝石路”导弹在越南战场上的命中率达到60%以上。美军装备的JDAM“联合直接攻击弹药”采用了更为先进的制导方式:惯性制导+GPS全球定位系统卫星制导。海湾战争时期的“联合直接攻击弹药”还只能在起飞前加注目标数据。伊拉克战争中,其接收器能够接收导航卫星传来的目标数据,能随时改变攻击目标实施摧毁,“智力”明显提升。

  三是指挥辅助决策。将“阿尔法Go”看作一个黑白对抗的指挥决策系统,其在黑白对抗的认知决策中的出色表现,其思路和方法应该可以为作战指挥决策借鉴。

  战场上的态势感知非常复杂,多源情报汇聚形成海量数据,依靠指挥员进行人工分析根本无法完成。人工智能在海量数据搜索、存储、计算、挖掘等方面具有相对于人的巨大优势。引入类似“阿尔法Go”的深度学习算法,对诸如卫星图片、雷达数据等进行智能化分析,将大幅提升情报分析效率。

  围绕数据收集开展一场“闪电战”

  现代战场上的传感器产生了海量信息,远远超过参战官兵的分析能力。众所周知,人脑在长时间分析数据的过程中会感到疲劳甚至遗失信息,容易造成指挥决策失误。

  相比之下,人工智能系统具有很大优势。它不会劳累,只要硬件能够持续运转,就可以24小时不间断地工作。更重要的是,具有人工智能的机器在学习知识、分析信息等方面的速度比普通电脑更快,在绝大多数场合的表现远超人类。

  随着人工智能技术成为未来战争的制高点,各国军方在深度学习、自适应、人机协同等前沿领域积极寻求突破,为终将到来的人工智能战争厉兵秣马。

  美国国防部战略能力办公室主任威廉·罗珀称,未来战争发生的第一天,人类驾驶的作战飞机或无人机不会急于摧毁敌方的部队和军事基地,而会优先执行情报侦察、收集信息等任务,从而使得己方掌握更多情报和数据。

  罗珀曾在接受美国媒体采访时表示,下一场局部冲突的形式和传统战争有很大不同,它更像一场围绕数据收集的“闪电战”;参战双方通过计算机软件和传感器对抗,数据收集和分析处理最快、人工智能系统深度学习能力最强的一方,不发一枪就可获胜。

  作为在人工智能领域起步较早的国家,美国已开始探讨深度学习在军事领域的运用。美国海军水面作战中心的专家与印第安纳大学的信息和计算机学院的科研人员合作,希望在未来几年内打造具有人工智能的军用传感器,它将具有极强的深度学习能力。

  学会判断陌生目标

  是否是敌人

  “阿尔法Go”具有超强的学习能力,面对固定的围棋棋盘和结构化数据,可以打败最优秀的人类棋手,但在军事领域,如果要在动态环境和广阔空间中识别目标并做出判断,人工智能系统以往总是一筹莫展。相比之下,人类大脑能更好地适应环境并应对自如。

  早在20世纪60年代,科学家就发现了与人类认知能力有关的脑电波信号:当人类察觉到异常情况、受到外部刺激、需要快速做出决定时,就会产生一种代号为P300的信号。士兵在判断某个突然出现的物体是否为敌方时,其生物学活动也遵循这一机理。

  据英国《每日邮报》报道,研究人员受到人脑的启发,试图将人类脑电波的数据输入基于神经网络的人工智能系统,让人工智能系统模仿人类,在面对新环境、新事物时正确决策。研究者希望,人工智能可以通过观察、记录训练有素的士兵的脑电波和眼球运动,在士兵做出决定的瞬间实时理解这些信号,为人工智能系统识别、评估陌生目标打下基础。相关技术推广后,具有自主攻击能力的机器人战士将不再是幻想。

  各国军方不仅将研究重点聚焦在复杂的人脑,也在关注不太发达的动物大脑,希望快速取得进展。他们正在寻找新方式,不断修正人工智能系统的决策框架,将遇到的新情况和从前的经验结合起来,提高人工智能系统适应能力。

  通过战术场景推演判断战争轨迹

  在谈及无人系统和武器的自主运行时,几乎所有研究者都强调,不打算用它完全代替人类做决策。从某种意义上说,人机协同仍然以人为主,人工智能系统能够和人类交流、与士兵合作,共同解决双方无法单独解决的问题。在人机共同参战的场合,人工智能系统将扮演参谋的角色,可以弥补人类的智慧盲点,辅助人类指挥官做出判断和决策。

  未来,各国军方将把高度网络化的无人机和精确制导弹药投入战场,各种无人驾驶平台、基层士兵和指挥官可以互相联网、持续通讯、实时跟踪目标,通过深度学习程序共同解析有关敌方防御部署的情报,并根据战场环境变化采取相应的攻击和防御策略。

  随着技术进步,经过训练的人工智能系统能综合多种信息来源,有效地把目前的和将来的事件联系在一起,分析它们之间可能存在何种关系。由此,军用人工智能将演化到新阶段,不仅能够展望未来,还可解析整个战场的形势,理论上还能够进行战术场景推演,根据目前的形势判断战争发展的轨迹,辅佐人类趋利避害地进行指挥决策来争取胜利。

  正如克劳塞维茨所说,“战争是不确定性的王国”。围棋对弈与军事对抗最本质的不同,是确定性与不确定性的不同。人工智能已经取得的成功,是了不起的科学成果;但军事指挥不仅是科学,也是艺术。高超的指挥艺术,更多源于指挥员的想象力与灵感的迸发,“运用之妙,存乎一心”,所以总的来说,人工智能在军事领域的应用,将会随着技术的发展进入一个空前活跃的时代,但战争或者战场的主导者永远是人。南 文