美軍“算法戰(zhàn)”能否改寫現(xiàn)代戰(zhàn)爭規(guī)則

金 寧　石海明

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，戰(zhàn)爭已轉(zhuǎn)變?yōu)橐婚T科學(xué)，戰(zhàn)爭的智能化趨勢愈發(fā)凸顯，而“戰(zhàn)爭算法”就是其中重要的技術(shù)支撐。算法是指解題一類問題的準(zhǔn)確而完整的描述，代表著用系統(tǒng)的方法解決問題的清晰指令和策略機(jī)制，常用于計(jì)算、數(shù)據(jù)處理和自動(dòng)推理。2017年，隨著美軍正式提出“算法戰(zhàn)”概念并組建機(jī)構(gòu)開展相關(guān)研究，“算法戰(zhàn)”正式由概念轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)踐。從當(dāng)前的發(fā)展趨勢來看，戰(zhàn)爭算法蘊(yùn)含著改寫現(xiàn)代戰(zhàn)爭游戲規(guī)則的巨大潛力，這雙“無形之手”將塑造未來戰(zhàn)爭的新圖景。

“算法戰(zhàn)”的提出

2017年4月26日，美國防部正式提出“算法戰(zhàn)”概念，并將從更多信息源中獲取大量信息的軟件或可以代替人工數(shù)據(jù)處理、為人提供數(shù)據(jù)響應(yīng)建議的算法稱為“戰(zhàn)爭算法”，同時(shí)美國防部決定組建算法戰(zhàn)跨功能小組，以推動(dòng)人工智能、大數(shù)據(jù)及機(jī)器學(xué)習(xí)等“戰(zhàn)爭算法”關(guān)鍵技術(shù)的研究。美軍這一看似突然的舉措實(shí)際上由來已久，適應(yīng)了現(xiàn)代戰(zhàn)爭的迫切需求。

實(shí)戰(zhàn)需求 “戰(zhàn)爭算法”源自信息化作戰(zhàn)過程中出現(xiàn)的復(fù)雜難題。隨著現(xiàn)代戰(zhàn)場在空間上的拓展，復(fù)雜多樣的戰(zhàn)場信息傳感器遍布陸、海、空、外層空間和電磁網(wǎng)絡(luò)空間，各類情報(bào)偵察與監(jiān)視預(yù)警信息呈爆炸式增長，由此產(chǎn)生的海量信息數(shù)據(jù)超出了情報(bào)分析員們的能力范圍，令人難以招架，導(dǎo)致戰(zhàn)場信息收集不及時(shí)、有效信息產(chǎn)出時(shí)效性低、反饋失誤等嚴(yán)重問題。與此同時(shí)，無人機(jī)蜂群、群化武器等新式智能化武器裝備與新型作戰(zhàn)樣式的提出，對指揮員決策的時(shí)效性、準(zhǔn)確性、靈敏性提出了更高要求。運(yùn)用不同數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)運(yùn)用要求所需的標(biāo)準(zhǔn)化分析算法從而建立起數(shù)據(jù)自主分析系統(tǒng)，能夠縮短觀察、判斷、決策、行動(dòng)環(huán)（OODA）的反應(yīng)時(shí)間，節(jié)省數(shù)據(jù)帶寬，有效提升數(shù)據(jù)處理和挖掘效率，從而減少戰(zhàn)場態(tài)勢感知的不確定性，在智能決策、指揮協(xié)同、情報(bào)分析、戰(zhàn)法驗(yàn)證以及電磁網(wǎng)絡(luò)攻防等關(guān)鍵作戰(zhàn)領(lǐng)域發(fā)揮作用。隨著戰(zhàn)爭從體能較量、技能較量發(fā)展為智能較量，戰(zhàn)爭算法與人工智能和指揮控制系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)并在其中占據(jù)關(guān)鍵地位，是實(shí)現(xiàn)智能化作戰(zhàn)和建設(shè)智能軍隊(duì)的技術(shù)基礎(chǔ)。

概念基礎(chǔ) “戰(zhàn)爭算法”的概念深植于戰(zhàn)爭歷史之中。從我國古代的各類兵法、陣法與戰(zhàn)法到一戰(zhàn)前德軍的數(shù)學(xué)公式推演和圖上作業(yè)，從1914年提出的蘭徹斯特方程到美軍在海灣戰(zhàn)爭前的兵棋推演，戰(zhàn)爭始終既需要計(jì)算也需要“算計(jì)”，只是在各個(gè)歷史時(shí)期的形式與載體不同。而隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展，軍用軟件成為了“戰(zhàn)爭算法”的載體，利用計(jì)算機(jī)對戰(zhàn)場問題進(jìn)行準(zhǔn)確完整的描述并產(chǎn)生清晰的作戰(zhàn)指令和策略機(jī)制，是信息化戰(zhàn)爭算法的新形式。20世紀(jì)90年代以來，美軍借助“戰(zhàn)術(shù)地面報(bào)告系統(tǒng)”地圖規(guī)劃軟件、ScenGen無人機(jī)人工智能系統(tǒng)和LGC等任務(wù)規(guī)劃軟件計(jì)算任務(wù)中所有的可能結(jié)果，并致力于探索利用獨(dú)有算法從多類型多源數(shù)據(jù)中自主獲取和處理信息的能力。因此，此次美軍“算法戰(zhàn)”的提出并非無本之木，而是建立在深厚的算法探究基礎(chǔ)之上。

體系支撐 2015年12月，美國提出第三次“抵消戰(zhàn)略”，圍繞智能化和自主化重點(diǎn)發(fā)展五大關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，當(dāng)時(shí)就已包含了推進(jìn)人工智能領(lǐng)域算法的措施。2017年4月，美國防部副部長鮑勃·沃克正式發(fā)布名為“Project Maven”的備忘錄，對“戰(zhàn)爭算法”進(jìn)行了描述。聯(lián)系美軍此前在算法領(lǐng)域的部署不難看出，沃克此次提出的“算法戰(zhàn)”概念本質(zhì)上是第三次“抵消戰(zhàn)略”的貫徹執(zhí)行。美軍于2016年就已成立了系列機(jī)構(gòu)用以發(fā)展顛覆性作戰(zhàn)能力，包括戰(zhàn)略能力辦公室與快速能力辦公室新設(shè)立的相關(guān)服務(wù)功能、國防創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)單元等，而“算法戰(zhàn)跨功能小組”實(shí)則是這一系列機(jī)構(gòu)中的組成部分，在人工智能研發(fā)領(lǐng)域扮演“探路者”角色，其實(shí)驗(yàn)結(jié)果將為后續(xù)戰(zhàn)爭算法的大規(guī)模研發(fā)和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。據(jù)悉，為適應(yīng)“算法戰(zhàn)”的需求，除已成立的機(jī)構(gòu)外，美國國防部還將設(shè)立“機(jī)器學(xué)習(xí)中心”，負(fù)責(zé)將智能算法引入國家安全領(lǐng)域。在致力于開發(fā)戰(zhàn)爭算法的體系建設(shè)支撐下，美軍的“算法戰(zhàn)”正在不斷加速推進(jìn)。

“算法戰(zhàn)”的內(nèi)涵

戰(zhàn)爭離不開算法。隨著人工智能的進(jìn)步，尤其是隨著類腦設(shè)備的發(fā)展，戰(zhàn)爭算法將在處理數(shù)據(jù)、計(jì)算能力等方面有巨大提升，并與兵棋推演、人工智能和指揮控制系統(tǒng)相融合，成為未來戰(zhàn)前預(yù)演、戰(zhàn)時(shí)感知與智能決策的關(guān)鍵核心。

戰(zhàn)爭預(yù)演 任務(wù)規(guī)劃軟件一直是美軍進(jìn)行戰(zhàn)爭預(yù)演的重要工具。自20世紀(jì)90年代開始，美國陸軍就已開始研發(fā)“戰(zhàn)術(shù)地面報(bào)告系統(tǒng)”地圖規(guī)劃軟件，并由此發(fā)展出已納入美陸軍作戰(zhàn)指揮系統(tǒng)的戰(zhàn)術(shù)地面報(bào)告系統(tǒng)，通過運(yùn)用算法實(shí)現(xiàn)巡邏隊(duì)級別單位直接的促進(jìn)協(xié)作和信息共享，成為了美軍在非洲與中東戰(zhàn)場行動(dòng)中不可或缺的工具。在“沙漠風(fēng)暴”行動(dòng)之前，美軍通過計(jì)算機(jī)兵棋推演系統(tǒng)尋找作戰(zhàn)計(jì)劃中的漏洞，經(jīng)過完善和修正之后的實(shí)際作戰(zhàn)結(jié)果與推演高度相似，體現(xiàn)出了美軍推演系統(tǒng)的先進(jìn)性。目前，美軍已將算法與兵棋推演系統(tǒng)深度融合，系統(tǒng)能夠基于一系列算法公式測試作戰(zhàn)計(jì)劃，預(yù)見戰(zhàn)爭走向與結(jié)局，比如美軍拓展防空兵棋系統(tǒng)（EADSIM）的視線算法公式。EADSIM系統(tǒng)由美國Teledyne Brown Engineering公司開發(fā)研制，是一個(gè)集分析、訓(xùn)練、作戰(zhàn)規(guī)劃于一體的專業(yè)多功能防空兵棋系統(tǒng)，其強(qiáng)項(xiàng)在于能夠?qū)?dǎo)彈預(yù)警、攔截、打擊進(jìn)行較為精細(xì)的模擬。該系統(tǒng)的描述能夠達(dá)到武器平臺層次，比如單架戰(zhàn)機(jī)，同時(shí)還具有較詳細(xì)的指揮自動(dòng)化功能模型以及靈活的想定管理，能夠?qū)嵤╇p邊或多邊的對抗推演。目前，EADSIM系統(tǒng)在國防分析與訓(xùn)練領(lǐng)域己得到廣泛應(yīng)用，在全球的用戶己超過390個(gè)。美國EADSIM系統(tǒng)的成功應(yīng)用體現(xiàn)出，在算法支撐下的兵棋推演和作戰(zhàn)實(shí)驗(yàn)，通過驗(yàn)證已有戰(zhàn)法和實(shí)驗(yàn)作戰(zhàn)計(jì)劃，能夠?yàn)樽罱K的作戰(zhàn)方略提供切實(shí)的經(jīng)驗(yàn)支撐。而在實(shí)戰(zhàn)對抗之中，具有高質(zhì)量算法支撐的一方在戰(zhàn)前就能夠通過實(shí)驗(yàn)獲取最優(yōu)戰(zhàn)法并準(zhǔn)確預(yù)測戰(zhàn)場局勢，從而實(shí)現(xiàn)未戰(zhàn)先勝。

戰(zhàn)場感知 在實(shí)際運(yùn)用過程中，戰(zhàn)爭算法并不是孤立而行，而是作為人工智能的“大腦”，成為智能感知戰(zhàn)場并由此用于決策、指揮和協(xié)同的關(guān)鍵。比如，機(jī)器學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等智能算法可以解決戰(zhàn)場對抗條件下態(tài)勢目標(biāo)的自主認(rèn)知問題，幫助指揮員快速定位、識別目標(biāo)并判斷其威脅程度；無人機(jī)蜂群作戰(zhàn)中的算法運(yùn)用可管理并幫助無人僚機(jī)感知戰(zhàn)場態(tài)勢，自主生成作戰(zhàn)建議。當(dāng)前，美軍致力于利用算法提升無人機(jī)戰(zhàn)場態(tài)勢自主化處理能力。以往，無人機(jī)傳感器獲取的全動(dòng)態(tài)高清態(tài)勢視頻由數(shù)據(jù)分析師通過人工模式進(jìn)行解析，這種解析方式由于更高分辨率和更快幀傳輸效率的高質(zhì)量全動(dòng)態(tài)視頻數(shù)據(jù)而受到了挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)分析師難以及時(shí)處理爆炸式增長的戰(zhàn)場態(tài)勢數(shù)據(jù)。解決該難題的出路在于利用自主化傳感器處理和智能化信息生成，從而減少通信帶寬和人工負(fù)擔(dān)。2016年8月，美國防科學(xué)委員會(huì)向國防部建議設(shè)立專門的機(jī)載自主傳感系統(tǒng)項(xiàng)目，以解決無人機(jī)全動(dòng)態(tài)高分辨率視頻數(shù)據(jù)的搜集和處理需求。為了賦予無人機(jī)動(dòng)態(tài)視頻態(tài)勢處理的自主性，美軍利用先進(jìn)算法推進(jìn)人機(jī)結(jié)合的作戰(zhàn)方式，建立起自主性態(tài)勢模型的認(rèn)知啟發(fā)型構(gòu)架，從簡單的計(jì)算邏輯演化到能夠進(jìn)行自主推理的系統(tǒng)，從而降低全動(dòng)態(tài)視頻數(shù)據(jù)人力分析負(fù)擔(dān)，提升決策速度。這一全動(dòng)態(tài)視頻數(shù)據(jù)的算法包含一套具有人工智能特征的深度學(xué)習(xí)模型，包括了目標(biāo)確認(rèn)模型、情景確認(rèn)模型與威脅確認(rèn)模型，推動(dòng)了人工智能算法發(fā)展成為未來戰(zhàn)爭的核心力量。

決策輔助 借助人工智能算法，美軍算法戰(zhàn)跨職能小組的任務(wù)在于研制快速處理數(shù)據(jù)的軟件，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的高效探測、分類和預(yù)警計(jì)算，收集提供高質(zhì)高量高時(shí)效性的國防情報(bào)，并推進(jìn)與情報(bào)領(lǐng)域相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和視覺算法等先進(jìn)算法的研究，用以輔助軍事決策。當(dāng)前，人類情報(bào)分析師在面對海量視頻數(shù)據(jù)時(shí)將大量時(shí)間花費(fèi)在觀察視頻、尋找異常點(diǎn)等低效活動(dòng)上，難以應(yīng)付實(shí)時(shí)傳輸、多方來源、體量龐大的數(shù)據(jù)信息，與之形成鮮明對比的是，運(yùn)用算法收集情報(bào)高速高效且結(jié)果精確，能夠?yàn)閼?zhàn)場決策提供及時(shí)且優(yōu)質(zhì)的參考，并且通過實(shí)時(shí)戰(zhàn)場的反饋算法能夠不斷得到修正更新。當(dāng)前，美軍通過發(fā)展模擬人腦神經(jīng)元信息處理機(jī)制的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，不斷增強(qiáng)融合了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與計(jì)算機(jī)的“類腦計(jì)算”能力，即類似于人腦的新型計(jì)算系統(tǒng)。從20世紀(jì)80年代開始，美國國家航空航天局、美國國防高級研究計(jì)劃局、美國國防部相繼資助與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算相關(guān)的項(xiàng)目，其中包括計(jì)算機(jī)芯片真北的研制項(xiàng)目，該芯片采用了類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，能夠?qū)崿F(xiàn)快速地運(yùn)算、通信、存儲(chǔ)，在圖像識別與綜合感官處理等復(fù)雜功能方面的效率遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)芯片，具有巨大的國防應(yīng)用潛力。運(yùn)用了算法的“類腦”計(jì)算系統(tǒng)在未來戰(zhàn)爭中有望成為增強(qiáng)現(xiàn)有作戰(zhàn)系統(tǒng)對抗能力的關(guān)鍵，在人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)中促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)人類成功經(jīng)驗(yàn)，為指揮員選擇戰(zhàn)爭時(shí)機(jī)、計(jì)算戰(zhàn)爭規(guī)模、預(yù)測戰(zhàn)爭持續(xù)時(shí)間、謀劃戰(zhàn)爭布局等方面發(fā)揮重要作用。

如何打贏“算法戰(zhàn)”

可以說，智能化戰(zhàn)爭時(shí)代是算法和數(shù)據(jù)的較量?！八惴☉?zhàn)”概念的提出進(jìn)一步改變了未來戰(zhàn)爭的形態(tài)，一個(gè)信息網(wǎng)絡(luò)也許就能控制未來戰(zhàn)場的一切，而戰(zhàn)爭中一方硬件上的劣勢也許能夠通過算法的優(yōu)勢得到彌補(bǔ)甚至逆轉(zhuǎn)。“算法戰(zhàn)”預(yù)示著未來戰(zhàn)爭的變革、機(jī)遇與挑戰(zhàn)，誰能搶占智能算法制高點(diǎn)，誰就能搶占先機(jī)，未戰(zhàn)先勝。

推進(jìn)智能算法研究 由于戰(zhàn)爭算法是智能化建設(shè)的關(guān)鍵領(lǐng)域，美軍對此的研究不遺余力。2017年，美國財(cái)年國防預(yù)算中約有120億～150億美元用于人工智能和自動(dòng)武器的研發(fā)。目前在負(fù)責(zé)人工智能研發(fā)的5家美國聯(lián)邦機(jī)構(gòu)中，3家?guī)в熊姺奖尘?。同時(shí)，美軍加快深度學(xué)習(xí)技術(shù)向應(yīng)用的轉(zhuǎn)變，自2017財(cái)年開始增加三軍的深度學(xué)習(xí)科研項(xiàng)目，其中包括研發(fā)可用于低功耗平臺的嵌入式深度學(xué)習(xí)算法與稀疏數(shù)據(jù)分析的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以及通過深度學(xué)習(xí)方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分類等內(nèi)容。直到2017年底，剛成立半年的美軍算法戰(zhàn)跨職能小組就已開發(fā)出首批4套智能算法，體現(xiàn)出了美軍加快進(jìn)行智能化建設(shè)的良好效果。因此為了搶占戰(zhàn)爭算法先機(jī)，我們需要加快推進(jìn)智能算法的研究，并結(jié)合人工智能、兵棋推演與作戰(zhàn)實(shí)踐，在不斷探索研發(fā)中完善創(chuàng)新戰(zhàn)爭算法。值得注意的是，戰(zhàn)爭算法并非完美無缺，也存在漏洞與安全隱患。比如，美軍F-35戰(zhàn)機(jī)擁有幾千萬條代碼，嚴(yán)重依賴控制系統(tǒng)的軟件，戰(zhàn)機(jī)在試驗(yàn)過程中曾暴露出的兩百余項(xiàng)問題幾乎都與軟件的算法高度關(guān)聯(lián)。一旦算法由于過于陳舊無法適應(yīng)裝備發(fā)展，或是遇到臟數(shù)據(jù)的影響出現(xiàn)差錯(cuò)，抑或是其本身存在漏洞，都極有可能導(dǎo)致武器裝備無法正常運(yùn)轉(zhuǎn)。由此可見，推進(jìn)智能算法研究與創(chuàng)新迫在眉睫。

大力培養(yǎng)優(yōu)秀算手 人才是智能算法領(lǐng)域的第一資源，先進(jìn)智能算法的研發(fā)與應(yīng)用離不開優(yōu)秀的算手。首先，需要培養(yǎng)吸納多學(xué)科、多方向的算手人才。算法從概念到計(jì)算到公式的研發(fā)，包含多專業(yè)多學(xué)科的知識結(jié)構(gòu)，需要軍事與技術(shù)的深度融合，也要求軍事與數(shù)學(xué)的緊密結(jié)合。美軍算法戰(zhàn)跨職能小組內(nèi)部人才隊(duì)伍龐大，呈現(xiàn)跨學(xué)科融合的態(tài)勢，不同專業(yè)、學(xué)科和職能的算手之間通力合作，共同創(chuàng)新算法。另外，應(yīng)在軍隊(duì)各部門各軍種培養(yǎng)優(yōu)秀算手。無論是戰(zhàn)場指揮員、情報(bào)分析人員還是機(jī)關(guān)參謀，通過運(yùn)用由算法支撐的人工智能處理、分析、統(tǒng)計(jì)和輔助決策，有利于推動(dòng)戰(zhàn)場感知、戰(zhàn)爭決策、后勤保障、情報(bào)偵察等多領(lǐng)域的智能化，是提高軍隊(duì)決策與運(yùn)行效率、提升戰(zhàn)斗力的有效途徑，因此能夠利用算法收集情報(bào)、分析數(shù)據(jù)、判斷局勢的優(yōu)秀算手需要走向前臺。只有大力培養(yǎng)優(yōu)秀的算手以適應(yīng)智能化戰(zhàn)爭的新需求，才能贏得未來戰(zhàn)爭的勝利。

拓展算法應(yīng)用空間 戰(zhàn)爭算法具有巨大的應(yīng)用潛力，需要與各個(gè)領(lǐng)域相結(jié)合從而不斷探索其效用。當(dāng)前，美軍正不斷擴(kuò)展戰(zhàn)爭算法的應(yīng)用范圍，算法在兵棋推演、自動(dòng)武器、裝備保障、物流運(yùn)輸?shù)榷鄠€(gè)領(lǐng)域中的作用已受到關(guān)注與研究，而這些努力都為其智能化體系建設(shè)提供了重要支撐。此外，隨著人工智能的發(fā)展應(yīng)用，算法需要與人工智能相結(jié)合，為實(shí)現(xiàn)武器裝備自主搜索目標(biāo)、處理數(shù)據(jù)和自主決策提供技術(shù)支持。尤其是在人工智能逐步介入戰(zhàn)爭指揮的情況下，算法使得機(jī)器能夠在人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)中扮演不可或缺的“參謀”角色，算法先進(jìn)與安全與否直接決定了人工智能的應(yīng)用效果與戰(zhàn)爭決策的效率和準(zhǔn)確性。由此可見，戰(zhàn)爭算法貫徹于智能化體系建設(shè)的多領(lǐng)域，應(yīng)當(dāng)通過持續(xù)的研發(fā)與創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)其在各個(gè)軍事領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值，以適應(yīng)智能化戰(zhàn)爭的技術(shù)需求。