航空軍事領(lǐng)域的人機(jī)混合智能技術(shù)

鄧平煜 裘旭益 姚子羽

摘要：本文對(duì)未來航空軍事領(lǐng)域的發(fā)展趨勢——人機(jī)混合智能技術(shù)進(jìn)行了闡述。人機(jī)混合智能技術(shù)是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的重要研究方向，針對(duì)航空軍事領(lǐng)域的典型問題，本文提出了運(yùn)用人機(jī)混合智能技術(shù)解決未來空戰(zhàn)中感知、判斷、決策和執(zhí)行問題的基本解決方案，最后對(duì)人機(jī)混合智能的未來發(fā)展進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞：人機(jī)混合智能；空戰(zhàn)；OODA；人機(jī)融合；人工智能

中圖分類號(hào)：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI：10.19452/j.issn1007-5453.2020.10.001

人機(jī)混合智能作為人工智能2.0的重要方向，是一種顛覆性的人工智能技術(shù)，它旨在通過人機(jī)協(xié)作的方式，提高人與系統(tǒng)綜合的性能，使得人類智能和人工智能的結(jié)合成為最高效的解決復(fù)雜任務(wù)問題的基本方式[1]。當(dāng)前的人工智能技術(shù)在解決以環(huán)境高復(fù)雜、邊界不確定、博弈強(qiáng)對(duì)抗、響應(yīng)強(qiáng)實(shí)時(shí)和樣本稀疏為主要特征的航空軍事問題上還存在較大挑戰(zhàn)，在航空軍事領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用還十分有限，人機(jī)混合智能概念的出現(xiàn)給解決航空軍事智能問題提供了可行的途徑[2-4]。本文針對(duì)當(dāng)前航空軍事領(lǐng)域的典型問題——空戰(zhàn)，提出采用人機(jī)混合智能方法的一般技術(shù)途徑，可供相關(guān)科研人員參考。

當(dāng)前航空軍事領(lǐng)域的空戰(zhàn)問題主要集中在感知、判斷、決策和執(zhí)行（博伊德“OODA”循環(huán)）等方面[5-7]，如圖1所示。在這4個(gè)方面運(yùn)用人機(jī)混合智能方法實(shí)現(xiàn)能力突破，就能在未來航空軍事問題的解決上占得先機(jī)。采用人機(jī)混合智能技術(shù)解決感知問題的核心是實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)場態(tài)勢的知識(shí)彌散與聚合；解決判斷問題的關(guān)鍵是實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)場全域全維度的時(shí)空因果價(jià)值評(píng)估；實(shí)現(xiàn)智能決策的重要方法是將人類規(guī)則和智能網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行復(fù)合優(yōu)化；實(shí)現(xiàn)高效執(zhí)行的主要途徑是將新概念人機(jī)交互技術(shù)與自動(dòng)化技術(shù)進(jìn)行有機(jī)融合。最終形成基于人機(jī)混合智能的未來空戰(zhàn)問題復(fù)雜任務(wù)解決范式。

1態(tài)勢感知中的知識(shí)彌散與聚合

針對(duì)空戰(zhàn)中的戰(zhàn)場態(tài)勢感知問題，當(dāng)前主要的方式為：超視距態(tài)勢運(yùn)用傳感器（雷達(dá)、紅外、SAR、電子戰(zhàn)等）捕獲戰(zhàn)場信息，視距內(nèi)主要依靠飛行員的個(gè)人視覺進(jìn)行戰(zhàn)場信息搜集。在當(dāng)前軍用飛機(jī)座艙中，平視顯示器、下視顯示器、無線電導(dǎo)航系統(tǒng)、多種通信鏈路等機(jī)載設(shè)備源源不斷地將戰(zhàn)場信息提供給飛行員，與此同時(shí)軍用飛機(jī)的健康管理系統(tǒng)也實(shí)時(shí)地將飛機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)以特定方式進(jìn)行呈現(xiàn)。數(shù)以萬計(jì)的傳感器如同不同的感知器官，提供對(duì)周圍環(huán)境的信息搜集能力。因此，當(dāng)前的主要關(guān)于態(tài)勢感知的研究主要聚焦在面向多傳感器的數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域，很少涉及具體任務(wù)戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)法對(duì)態(tài)勢的影響，也即缺乏知識(shí)層的融合，使得態(tài)勢感知更像一種客觀世界的信息呈現(xiàn)。

事實(shí)上，隨著傳感器數(shù)量的提升，飛行員面臨著信息嚴(yán)重“過載”的問題，海量信息與數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)如同一把“雙刃劍”，如何實(shí)現(xiàn)高效的態(tài)勢感知是當(dāng)前面臨的重要難題[8]。人機(jī)混合智能技術(shù)從知識(shí)的彌散與聚合角度提出了一種新的研究思路：OODA環(huán)的目標(biāo)是完成空戰(zhàn)任務(wù)，各個(gè)階段環(huán)環(huán)相扣，感知問題與判斷、決策和執(zhí)行之間存在緊密的關(guān)聯(lián)，因此可以考慮將感知環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)和信息提煉為知識(shí)，與其他各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。構(gòu)建以任務(wù)和環(huán)境為核心認(rèn)知的混合智能感知系統(tǒng)，以人類感知和機(jī)器感知的高效結(jié)合為抓手，綜合多類異構(gòu)廣義傳感器的數(shù)據(jù)信息特征，以最有效的方式獲取戰(zhàn)場信息，實(shí)現(xiàn)感知知識(shí)的彌散；與此同時(shí)，判斷、決策和執(zhí)行環(huán)節(jié)的領(lǐng)域知識(shí)與感知知識(shí)進(jìn)行融合后形成新的認(rèn)知知識(shí)結(jié)構(gòu)，將各個(gè)環(huán)節(jié)綜合形成的新的認(rèn)知需求反饋至感知環(huán)節(jié)，協(xié)同感知知識(shí)進(jìn)化式的分類、匯總與自組織，完成知識(shí)聚合，形成感知環(huán)節(jié)自我完善的知識(shí)體系，實(shí)現(xiàn)完整戰(zhàn)場信息的智能化呈現(xiàn)，支撐作戰(zhàn)行動(dòng)的有效開展，具體思路如圖2所示。

2戰(zhàn)場時(shí)空因果的價(jià)值評(píng)估分析

判斷環(huán)節(jié)的核心目標(biāo)是將戰(zhàn)場中的數(shù)據(jù)和信息轉(zhuǎn)化為戰(zhàn)場價(jià)值的認(rèn)知，以解決戰(zhàn)場邊界不確定條件下的定勢問題。實(shí)現(xiàn)認(rèn)知雙方作戰(zhàn)力量的分布特征與威脅影響區(qū)域，面向全武器的攻防能力開展評(píng)估，針對(duì)特定的空戰(zhàn)時(shí)空環(huán)境，理解和挖掘其態(tài)勢發(fā)展的關(guān)鍵要素，基于時(shí)空因果進(jìn)行推演和預(yù)測，形成任務(wù)過程戰(zhàn)場全區(qū)域全維度價(jià)值體系的構(gòu)建，最終為任務(wù)博弈決策提供有效的依據(jù)[9-10]。當(dāng)前進(jìn)行態(tài)勢評(píng)估的主要方法有貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、隱式馬爾可夫過程、共軛梯度法等算法，多半需要生成帶標(biāo)簽的樣本，無法解決不確定邊界的問題，難以獲得通用的解決方案。

面向空戰(zhàn)的具體問題，以單機(jī)的人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)、編隊(duì)的有無人協(xié)同系統(tǒng)和體系的高層指揮控制系統(tǒng)為研究對(duì)象，考慮從超視距空戰(zhàn)、中距離空戰(zhàn)到近距離空戰(zhàn)的空間序列，從實(shí)時(shí)、短時(shí)到長時(shí)的時(shí)間序列下的全武器攻擊、防御和逃逸的價(jià)值評(píng)估問題。目前在單機(jī)的系統(tǒng)中，部分功能（如電子偵察等）已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)自主敵我認(rèn)知判斷，圖像識(shí)別等技術(shù)的引入也可將本來需要人工識(shí)別的任務(wù)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化的功能，這樣就把人機(jī)系統(tǒng)的認(rèn)知任務(wù)聚焦到了空戰(zhàn)任務(wù)本身，使得更高層級(jí)的復(fù)雜戰(zhàn)場時(shí)空因果分析成為可能?？梢酝茢?，單機(jī)的人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)一旦實(shí)現(xiàn)純自主的認(rèn)知判斷，就可以將認(rèn)知的層級(jí)提升到編隊(duì)級(jí)的有人無人協(xié)同空戰(zhàn)任務(wù)認(rèn)知，進(jìn)一步提升編隊(duì)級(jí)的智能層級(jí)，最終將可實(shí)現(xiàn)全戰(zhàn)場的態(tài)勢的純自主分析判斷。但除了最后的形態(tài)，人機(jī)混合智能將會(huì)覆蓋從當(dāng)前到最終目標(biāo)的每一個(gè)階段，成為戰(zhàn)場時(shí)空因果價(jià)值評(píng)估分析的主要研究形式。圖3為多維度戰(zhàn)場時(shí)空因果價(jià)值評(píng)估。

3“規(guī)則+網(wǎng)絡(luò)”的強(qiáng)對(duì)抗博弈

此處的“規(guī)則”指的是人類的智能，人類智能的優(yōu)勢在于“靈感”“演繹”“推理”；“網(wǎng)絡(luò)”指的是機(jī)器的智能，機(jī)器人工智能的優(yōu)勢在于“計(jì)算”“存儲(chǔ)”“持久”，如圖4所示。如何將人類智能與機(jī)器人工智能進(jìn)行復(fù)合優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)有機(jī)的結(jié)合是決策環(huán)節(jié)主要考慮的問題。

空戰(zhàn)決策問題本質(zhì)是強(qiáng)對(duì)抗條件下的博弈問題，需要人機(jī)綜合系統(tǒng)給出最優(yōu)的復(fù)雜任務(wù)問題解決方案。智能空戰(zhàn)決策問題是當(dāng)前的前沿課題，美國空戰(zhàn)AI阿爾法采用的遺傳模糊決策樹方法，本質(zhì)上就是一種智能算法結(jié)合人類經(jīng)驗(yàn)的解決方案。遺傳模糊決策樹將人類的經(jīng)驗(yàn)?zāi)：?，使得其可以適應(yīng)于全任務(wù)空間的決策中，形成模糊決策規(guī)則；然后根據(jù)模糊規(guī)則的輸入輸出關(guān)系，將各種規(guī)則進(jìn)行參數(shù)耦合，構(gòu)建完整的決策邏輯組織，形成空戰(zhàn)模糊決策規(guī)則樹；最后根據(jù)任務(wù)需求，設(shè)計(jì)目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)，將模糊決策樹中的相關(guān)變量表示為目標(biāo)的優(yōu)化函數(shù)，最終將復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化空戰(zhàn)任務(wù)問題轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的最優(yōu)數(shù)學(xué)問題，通過遺傳算法等優(yōu)化方法不斷地遍歷任務(wù)過程，尋求最優(yōu)的解決方案。從文獻(xiàn)檢索結(jié)果來看，我國雖然發(fā)表了大量自主空戰(zhàn)、無人機(jī)空戰(zhàn)、智能空戰(zhàn)相關(guān)的文章，聚焦在機(jī)動(dòng)決策、電磁對(duì)抗、火力控制和群體對(duì)抗問題上，采用了深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、馬爾可夫規(guī)則、支持向量機(jī)等算法，但是多數(shù)研究沒有給出相對(duì)完整的解決方案，并且以無人作戰(zhàn)概念為主，在航空軍事智能技術(shù)未成熟的情況下，由于理想化的假設(shè)，無法將研究成果應(yīng)用于工程中，缺乏參考意義。

基于以上分析，本文認(rèn)為人機(jī)混合決策可以同時(shí)兼顧機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢以及不確定性問題的約束。未來空戰(zhàn)問題的一般解決方案可以參考遺傳模糊決策樹的方式，將人類經(jīng)驗(yàn)知識(shí)以結(jié)構(gòu)化的方式進(jìn)行歸納與總結(jié)，構(gòu)建面向復(fù)雜任務(wù)的一般運(yùn)行框架，采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等前沿人工智能方法將結(jié)構(gòu)化的知識(shí)模型進(jìn)行以自我博弈為特征的進(jìn)化處理，最終形成最優(yōu)任務(wù)決策解決方案。

4人機(jī)互信的協(xié)同與融合

空戰(zhàn)執(zhí)行環(huán)節(jié)的目標(biāo)是以最高效的方式將任務(wù)決策形成的方案轉(zhuǎn)化為控制指令，自動(dòng)快捷地實(shí)現(xiàn)任務(wù)目標(biāo)，解決響應(yīng)強(qiáng)實(shí)時(shí)的問題。人機(jī)交互幾乎貫穿執(zhí)行環(huán)節(jié)的每一個(gè)細(xì)節(jié)，需要充分發(fā)揮人機(jī)協(xié)同在執(zhí)行上的優(yōu)勢以合理的方式實(shí)現(xiàn)人機(jī)權(quán)限分配，達(dá)到人機(jī)互相信任以及能力互補(bǔ)的水平，提升人與系統(tǒng)深度綜合的能力狀態(tài)。

實(shí)現(xiàn)人機(jī)融合需要突破兩方面的混合智能技術(shù)（見圖5），自然人機(jī)交互技術(shù)和智能可信任技術(shù)。自然人機(jī)交互技術(shù)主要實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間無差異的信息交互，針對(duì)空戰(zhàn)問題，基于對(duì)飛行員生理、情緒和動(dòng)機(jī)、能力等特征的認(rèn)知，建立主動(dòng)適應(yīng)其感知通道（視覺、聽覺、觸覺）與行為通道（語音、手足、頭、眼、生理）的自然人機(jī)交互方式，提升飛行員的作戰(zhàn)行為能力，從操作交互、知識(shí)交互到意識(shí)交互，不斷提升飛行員與機(jī)器智能之間的交互層級(jí)。智能可信任技術(shù)的目標(biāo)是建立人類智能與機(jī)器智能之間的信任關(guān)系，需要從智能技術(shù)可解釋性和人機(jī)知識(shí)交互兩個(gè)方面實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破。當(dāng)前以大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)為特征的智能算法多數(shù)為不可解釋的黑盒，如何將此黑盒打開，以可解釋邏輯模型代替現(xiàn)有模型是亟待解決的問題。與此同時(shí)，將機(jī)器智能形成的知識(shí)與人類智能形成的知識(shí)進(jìn)行深度融合，使得二者可以具備相同的知識(shí)背景，就有望形成人機(jī)之間深度的信任關(guān)系，實(shí)現(xiàn)人機(jī)從交互、意圖到意識(shí)思想的融合。一旦實(shí)現(xiàn)人機(jī)一體化融合，空戰(zhàn)任務(wù)執(zhí)行將以極高效的方式進(jìn)行持續(xù)運(yùn)作。

5結(jié)束語

近年來，人機(jī)混合智能逐漸成為人工智能領(lǐng)域新的研究方向，它在解決復(fù)雜任務(wù)和稀疏數(shù)據(jù)的問題上是一個(gè)值得深度探索的重要課題，有著廣泛的應(yīng)用前景。本文以空戰(zhàn)問題為研究對(duì)象，從感知、判斷、決策和執(zhí)行4個(gè)方面初步闡述了人機(jī)混合智能在空戰(zhàn)問題上的一般技術(shù)途徑，相信隨著人機(jī)混合智能技術(shù)的不斷發(fā)展，未來會(huì)有更多領(lǐng)域獲得技術(shù)輻射收益。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人類智能與人工智能如何能夠更加和諧共處，實(shí)現(xiàn)良好的智能系統(tǒng)運(yùn)行生態(tài)，將是我們在研究人機(jī)混合智能技術(shù)的同時(shí)需要思考的問題，其中涉及的技術(shù)甚至是人機(jī)倫理的問題值得進(jìn)一步的探索。

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作者簡介

鄧平煜（1979-）男，研究員。主要研究方向：航空電子技術(shù)、航空特種飛機(jī)任務(wù)系統(tǒng)。

裘旭益（1983-）男，高級(jí)工程師。主要研究方向：人機(jī)混合智能技術(shù)、人與系統(tǒng)綜合技術(shù)。

姚子羽（1989-）男，博士研究生，工程師。主要研究方向：機(jī)器學(xué)習(xí)、飛行器設(shè)計(jì)、人與系統(tǒng)綜合技術(shù)。

Tel：18112869699E-mail：yzy_4028@foxmail.com

Human-Machine Hybrid Intelligence Technology in Military Aviation Field

Deng Pingyu1，Qiu Xuyi2，Yao Ziyu2，*

1. AVIC Leihua Electronic Technology Research Institute，Wuxi 214000，China

2. Science and Technology on Avionics Integration Laboratory，AVIC Aeronautical Radio Electronics Research Institute，Shanghai 200233，China

Abstract： In this paper， the future development trend of military aviation field： human-machine hybrid intelligence technology is described. Man-machine hybrid intelligence technique is the important research direction in the field of artificial intelligence. In view of the typical problems in the field of military aviation， this paper puts forward the basic solution of the problem of using man-machine hybrid intelligent technology to solve the future air combat in perception， judgment， decision and carry out. Finally the future development of the man-machine hybrid intelligence is proposed.

Key Words： human-machine hybrid intelligence； air combat； OODA； man-machine fusion； artificial intelligence