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    淺析自主深度學(xué)習(xí)如何在無人作戰(zhàn)裝備中發(fā)揮作用

    2021-12-23 04:26:12由里張佳濤王澤宇
    軍事文摘 2021年12期
    關(guān)鍵詞:無人裝備深度

    由里 張佳濤 王澤宇

    當(dāng)今世界正處于新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的前夜,各國新式武器裝備技術(shù)借東風(fēng)呈現(xiàn)出井噴式的發(fā)展勢頭,其中以無人化、智能化技術(shù)為代表,運(yùn)用自主深度學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練的無人作戰(zhàn)裝備,已成為當(dāng)今世界最具代表性的軍事前沿科技產(chǎn)品。無人裝備的運(yùn)用與發(fā)展,未來將推動戰(zhàn)爭進(jìn)入信息化、網(wǎng)絡(luò)化、無人化的高級階段。

    無人化裝備因其泛用性強(qiáng)的特點,可執(zhí)行保護(hù)部隊前方基地、支援特種作戰(zhàn)小分隊執(zhí)行偵察、監(jiān)視和搜集目標(biāo)(RSTA)任務(wù),還可在城區(qū)作戰(zhàn)中用于支援瞄準(zhǔn)目標(biāo)、通信、彈藥投送等多種不同任務(wù)。俄軍涅列赫塔作戰(zhàn)機(jī)器人不僅可以提供火力支援,也可以起到為主要戰(zhàn)力運(yùn)載彈藥的作用;搭載支索電子戰(zhàn)系統(tǒng)的俄羅斯海鷹無人機(jī)可以壓制移動通信基站,同時充當(dāng)虛擬基站,向敵方控制地區(qū)手機(jī)用戶發(fā)送短信。目前,無人裝備的互操作性、自主性、通信能力、機(jī)動能力、有人/無人協(xié)調(diào)能力都將進(jìn)一步顯著提升,執(zhí)行任務(wù)的功能性將得到進(jìn)一步優(yōu)化,范圍也將大大擴(kuò)展。

    除因其強(qiáng)勁火力以及良好的機(jī)動性得到各國青睞之外,無人裝備精確化、遠(yuǎn)程化、智能化武器系統(tǒng)避免了作戰(zhàn)人員的直接傷害,降低人員傷亡,更是各國大力發(fā)展無人技術(shù)的一個重要原因。在納卡沖突中,阿方大規(guī)模采用各型軍用無人機(jī)和巡飛彈,占據(jù)戰(zhàn)爭優(yōu)勢地位。在這次沖突中,阿方使用的TB-2型察打一體化無人機(jī)表現(xiàn)突出,該無人機(jī)摧毀大量亞方運(yùn)輸車輛及指揮所,有效地殺傷對方有生力量,控制了局勢。哈比-2型巡飛彈的表現(xiàn)也十分亮眼,這種武器可自主前往目標(biāo)實施攻擊,操作手可中途介入更改指令。無人裝備的使用,也將阿方官兵傷亡降至最低限度,給予亞美尼亞官方極大政治壓力和心理壓力。在“西部-2021”聯(lián)合戰(zhàn)略演習(xí)期間,俄軍部隊首次使用了天王星-9和涅列赫塔戰(zhàn)斗機(jī)器人與士兵編隊共同執(zhí)行任務(wù),體現(xiàn)了俄軍無人化發(fā)展的最新成果和盡量避免局部戰(zhàn)爭中人員直接傷亡的作戰(zhàn)理念。雖然現(xiàn)階段智能無人化技術(shù)層面仍存在一定局限性,如機(jī)械故障,靈活性差、自主程度不高等問題,但是無人裝備代替人員完成危險任務(wù),在戰(zhàn)爭中盡量減少作戰(zhàn)人員直接介入高風(fēng)險戰(zhàn)斗的顯著特點,為其帶來了強(qiáng)大的前線作戰(zhàn)效能,仍然值得各國在智能無人作戰(zhàn)領(lǐng)域繼續(xù)深耕。

    俄羅斯涅列赫塔作戰(zhàn)機(jī)器人

    近年來無人化裝備協(xié)同系統(tǒng)得到長足發(fā)展,以無人機(jī)為例。單無人機(jī)能力始終有一定的限度,存在搜索范圍小、環(huán)境敏感度低和運(yùn)行時間短等問題,同時在遇到硬件損壞或軟件故障等情況時很難順利完成任務(wù)。而無人機(jī)協(xié)同系統(tǒng)是一組無人機(jī)通過與其他無人機(jī)和周圍環(huán)境相互作用來完成特定任務(wù),具有作戰(zhàn)成本低、自適應(yīng)能力強(qiáng)和可擴(kuò)展性強(qiáng)等優(yōu)點。同時,無人裝備跨軍種聯(lián)合作戰(zhàn)思想也應(yīng)運(yùn)而生。挪威黑色大黃蜂微型無人機(jī)只有10厘米長,加上電池重量為18克左右,其微小身形甚至可以對敵軍地下室進(jìn)行滲透偵察,不可謂不精細(xì)。美軍也早已開始以微型無人機(jī)打造監(jiān)視偵察攻擊平臺。數(shù)架無人機(jī)組成的編隊,在敵方某空域盤旋搜索,一機(jī)被摧毀,馬上二機(jī)繼續(xù)對這一區(qū)域進(jìn)行偵察,而三機(jī)則進(jìn)行遠(yuǎn)紅外拍攝。所有收集到的信息,都傳到機(jī)匯總后報告給指揮官,指揮官再下命令給四機(jī),出動摧毀可疑目標(biāo)。高等級神經(jīng)元無人機(jī)具有自動捕獲和自主識別目標(biāo)的能力,解決了無人機(jī)間的通信、火力協(xié)同等問題,實現(xiàn)了無人機(jī)的自主編隊飛行,有較高的智能化水平。

    目前,無人武器裝備主要依靠人工智能技術(shù)中的深度學(xué)習(xí)來完成人類賦予的各項職能,作為人工智能領(lǐng)域的又一里程碑概念,深度學(xué)習(xí)算法的有效性、穩(wěn)定性直接決定了無人自主設(shè)備的智能化程度高低,可謂潛力巨大。因此人工智能發(fā)展情況一直受到各國政府的高度重視。2018年4月,美國會研究中心發(fā)布了《人工智能與國家安全報告》,分析了當(dāng)前人工智能項目在國防領(lǐng)域應(yīng)用的進(jìn)展。該報告提到,美國會預(yù)算和立法決策,包括影響人工智能資金、采購、規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)以及國際競爭,有可能極大影響美國人工智能的發(fā)展,以及美國人工智能軍事應(yīng)用的增長和普及速度及隱患,并對確保美國軍方獲取人工智能這一先進(jìn)技術(shù),以支持美國的國家安全目標(biāo)和軍事霸權(quán)至關(guān)重要。除美國外,日本、俄羅斯也從頂層設(shè)計層面制定了一系列相關(guān)戰(zhàn)略,意在為軍用人工智能技術(shù)設(shè)立發(fā)展目標(biāo)、規(guī)劃發(fā)展路線、制定應(yīng)用舉措,由于各國對人工智能的理解不同,發(fā)展方向也有所側(cè)重:日本開展人工智能技術(shù)應(yīng)用研究,將自主操控和智能化技術(shù)作為軍事技術(shù)發(fā)展的重點方向;俄羅斯謀求在人工智能裝備領(lǐng)域的世界領(lǐng)先地位,重點是半自主和自主式運(yùn)載工具。未來各國間的軍備技術(shù)競賽將在人工智能領(lǐng)域持續(xù)展開。

    納卡沖突中,阿塞拜疆使用TB-2型無人機(jī)發(fā)揮了巨大的戰(zhàn)力

    雖然無人作戰(zhàn)裝備層出不窮,但目前所列裝裝備仍要高度依賴“人”的作用,本質(zhì)上只是搭載火力系統(tǒng)或功能模塊的遙控裝備,缺乏自主性,這也導(dǎo)致裝備不能對緊急情況做出快速反應(yīng),容易貽誤戰(zhàn)機(jī)。要想實現(xiàn)高度的自主性,就要在無人化裝備中融合自主深度學(xué)習(xí)等最新的人工智能算法,采用“類腦”技術(shù),切實提高裝備的計算能力和決策能力。深度學(xué)習(xí)的概念提出最早可以追溯到上世紀(jì)80年代,而在本世紀(jì)初逐步形成以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)算法。廣泛應(yīng)用于圖像分析、語音處理、金融反欺詐、智能機(jī)器人等領(lǐng)域。以美國為首的技術(shù)大國早已認(rèn)清人工智能對于未來戰(zhàn)爭的深刻影響,率先將其應(yīng)用于國防目的,其國防高級研究計劃局(DARPA)已啟動了數(shù)十項旨在增進(jìn)對大腦動態(tài)機(jī)制的了解、推進(jìn)類腦計算(深度學(xué)習(xí))平臺研究的項目,并在一些裝備自主化、無人化方面取得部分進(jìn)展。

    原有機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是通過訓(xùn)練有素的算法來模仿人類行為的技術(shù),需專人將大量信號處理事例和裝備使用的經(jīng)驗告訴機(jī)器,因此訓(xùn)練效率較低,采用此算法的武器裝備屬于無人化初級階段,需要人為參與、控制的因素較大,其應(yīng)用范圍局限性較大。

    與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相比,深度學(xué)習(xí)雖然在數(shù)據(jù)和硬件依賴性上要求更高,但是其對運(yùn)算通暢性能、數(shù)據(jù)表征能力和模型推廣性能等方面的提升卻極其顯著,尤其適用于當(dāng)今大數(shù)據(jù)時代的眾多任務(wù)。深度學(xué)習(xí)是受哺乳動物大腦皮質(zhì)的多層機(jī)制啟發(fā),模擬其信息蘊(yùn)含規(guī)律構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過層與層之間的非線性變換,有機(jī)組裝底層特征,繪制為抽象的頂層表示,使得一個自主深度學(xué)習(xí)裝備能夠不依賴人工的特征選擇,剖析數(shù)據(jù)的分布式特征表示,并學(xué)習(xí)到相對高難度的目標(biāo)表達(dá)函數(shù)。因此,配備自主深度學(xué)習(xí)功能的裝備無人化程度高,泛用性強(qiáng),可以在各種復(fù)雜多變的環(huán)境中遂行戰(zhàn)斗任務(wù)。

    目前深度自主學(xué)習(xí)在傳感器利用、圖像目標(biāo)識別、稀疏數(shù)據(jù)分析、多源集成和作戰(zhàn)識別等方面,均有部分進(jìn)展。假以時日,應(yīng)用先進(jìn)自主學(xué)習(xí)算法的無人潛航器、無人戰(zhàn)車、無人作戰(zhàn)飛機(jī)等高精尖武器將會陸續(xù)列裝,構(gòu)建真正意義上的無人軍隊。

    無人裝備微型化是一大趨勢

    與人腦類似,深度學(xué)習(xí)的核心結(jié)構(gòu)稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)。深度學(xué)習(xí)先以無監(jiān)督的學(xué)習(xí)模式——逐層訓(xùn)練,進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練階段,包含數(shù)據(jù)輸入層、用來處理數(shù)據(jù)的隱藏層和用戶看到的輸出層。在無監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)的有機(jī)結(jié)合下,深度學(xué)習(xí)算法系統(tǒng)可自行完成從提取到識別的全過程,以此賦予無人化裝備一定的自主性。

    經(jīng)過近十年的發(fā)展,深度學(xué)習(xí)演化出許多有效的網(wǎng)絡(luò)模型,其中最具代表性的包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(deep reinforcement learning,DRL)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(long short-term memory,LSTM)等模型。

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由卷積層、池化層、全連接層和輸出層等組成,通過從底層到高層的特征前饋運(yùn)算,將底層的視覺特征逐步抽象化,從而形成高層的圖像表征。許多代表性的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被相繼提出,例如AlexNet、VGG-Net、ResNet和DenseNet等。這些算法在解決圖像等二維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的復(fù)雜特征抽取問題上效果顯著,可以快速提取多傳感器采集的信息特征,為無人裝備提供決策?;诖四P偷乃惴梢詾樽灾鲗W(xué)習(xí)提供基礎(chǔ),廣泛適用于陌生環(huán)境帶來的海量信息源,從而實現(xiàn)自我分析、自我識別、自我決策??v使數(shù)據(jù)有一定的殘缺,也可以通過分析、判斷,得出最優(yōu)解,并錄入到已有樣本數(shù)據(jù)庫之中。

    深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)將處理大規(guī)模樣本數(shù)據(jù)的能力融入強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,其特點是與環(huán)境進(jìn)行深維度的信息交互,通過閉環(huán)的形式不斷優(yōu)化對于環(huán)境的感知,從而學(xué)習(xí)得到完成任務(wù)目標(biāo)的最優(yōu)策略。此種主動尋求信息反饋的方法也可以理解為自主深度學(xué)習(xí)的一種典型案例,類似于反潛常用的主/被動聲吶系統(tǒng)區(qū)別,大大優(yōu)化無人裝備的事態(tài)感知能力。

    長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的提出旨在處理語音、視頻等時序數(shù)據(jù)的分析問題,其根據(jù)先前信息和當(dāng)前信息來共同進(jìn)行分析和決策。作用在武器裝備上,相當(dāng)于在傳感器數(shù)據(jù)分析中尋找時間相關(guān)性特征,并把其作為進(jìn)行決策的一項重要依據(jù),其應(yīng)用原理與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似,但可以大大優(yōu)化對于時序信息的分析能力,對于提高自主深度訓(xùn)練和“類腦”訓(xùn)練的效率起到重要作用。

    雖然自主深度學(xué)習(xí)裝備化上取得部分進(jìn)展令人鼓舞,但仍面臨一些亟需解決的困難。

    一是訓(xùn)練樣本庫開發(fā)。在基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人控制中,數(shù)據(jù)量是保證機(jī)器人能夠完成復(fù)雜任務(wù)的關(guān)鍵因素,僅僅是為了同一款機(jī)器人的機(jī)械手平面抓取問題,就要收集近百萬次抓取動作數(shù)據(jù)。這些初始數(shù)據(jù),類似于嬰兒幼年的蹣跚學(xué)步,不可能通過自主互動方式加以解決,只有通過良好樣本不間斷訓(xùn)練才能達(dá)到效果。自主深度學(xué)習(xí)可以解決部分困難,但是如果要解決樣本之間權(quán)重問題,仍然需要采取有監(jiān)督學(xué)習(xí)方式進(jìn)行訓(xùn)練。

    二是作戰(zhàn)效率評估。為適應(yīng)復(fù)雜多變環(huán)境下而研制的武器裝備,其自主深度學(xué)習(xí)算法需要實戰(zhàn)環(huán)境中進(jìn)行檢驗。根據(jù)以往的深度學(xué)習(xí)理論,只要給定足夠數(shù)量樣本,學(xué)習(xí)過程一定是收斂的,即代表賦予武器的功能將會趨于穩(wěn)定。但是自主學(xué)習(xí)的武器產(chǎn)品,會不會在戰(zhàn)場上表現(xiàn)出與人類預(yù)期不符甚至是截然相反的決策結(jié)果,仍值得深究。整體來看,對于基于自主深度學(xué)習(xí)的武器控制系統(tǒng),其控制性能很難評估分析,即便是表現(xiàn)出一定的控制效果,也無法保證控制性能的魯棒性和穩(wěn)定性,這是自主學(xué)習(xí)相對于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的一個缺點,也是未來需要重點攻克的問題之一。

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的核心

    三是硬件性能約束。與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比,深度學(xué)習(xí)在精度方面有較大優(yōu)勢,但其除了硬件要滿足矩陣相乘、卷積、循環(huán)層和全局規(guī)約4種基本運(yùn)算的性能要求外,還要滿足數(shù)據(jù)級別和流程化的并行性、高內(nèi)存帶寬、多線程等特性。而無人化作戰(zhàn)裝備對于尺寸的要求與日俱增,小型化、微型化的趨勢明顯,這對于硬件性能滿足又提出了較高要求,谷歌、高通、英偉達(dá)等美國公司已經(jīng)陸續(xù)推出了基于深度學(xué)習(xí)的硬件架構(gòu),但目前市場上仍未有較為完整、統(tǒng)一的硬件處理架構(gòu)。誰能開發(fā)出性能好、尺寸合適的硬件系統(tǒng),誰就能在無人化、智能化武器裝備上先行一步,從而在真正意義上開發(fā)出自主深度學(xué)習(xí)的武器裝備。

    感知環(huán)境態(tài)勢,數(shù)據(jù)融合能力強(qiáng)。自主深度學(xué)習(xí)裝備在態(tài)勢感知上具有較大優(yōu)勢,針對一些例行性工作或戰(zhàn)術(shù)級別任務(wù),往往可以代替人工進(jìn)行分析判斷。以海洋為例,近年來,隨著我國海洋事業(yè)的蓬勃發(fā)展,海洋裝備智能化長足發(fā)展,積累了豐富的海洋數(shù)據(jù),但由于觀測裝備的差異,海洋生態(tài)的復(fù)雜性,為數(shù)據(jù)收集、動態(tài)監(jiān)測等過程帶來了不小的挑戰(zhàn)。而使用深度學(xué)習(xí)的無人勘測潛艇,具有長航時、隱蔽性強(qiáng)、自主性強(qiáng)等特點,適用于海洋各類水文、生態(tài)、未知目標(biāo)的數(shù)據(jù)搜集與融合等任務(wù)。

    在未來,無人裝備智能化水平將進(jìn)一步提高,數(shù)據(jù)融合能力將進(jìn)一步加強(qiáng)。多傳感器信息采集能力可以借助深度學(xué)習(xí)處理手段得到有效發(fā)揮,快速提取重要特征,為戰(zhàn)地指揮官及時提供最優(yōu)決策。

    提高個體性能,協(xié)同作戰(zhàn)質(zhì)效高。從個體性能角度而言,通過收集大量情報,自主深度學(xué)習(xí)可以讓智能化裝備及時發(fā)現(xiàn)敵方弱點,輔助戰(zhàn)斗員遂行戰(zhàn)斗任務(wù)?,F(xiàn)階段聯(lián)合作戰(zhàn)主要為廣域上的諸兵種協(xié)同作戰(zhàn),想要真正達(dá)到如同美軍提出的蜂群戰(zhàn)術(shù)的階段,極大提高戰(zhàn)術(shù)層面上執(zhí)行任務(wù)效率,仍有很長一段路要走。除了無人裝備群內(nèi)部通信鏈路要足夠高效外,對指揮平臺系統(tǒng)也有很高的要求。

    在自主深度學(xué)習(xí)的幫助下的無人化武器裝備可以有自主決策權(quán),將“讀秒戰(zhàn)爭”的作戰(zhàn)效率進(jìn)一步提升,做到真正的“發(fā)現(xiàn)即摧毀”。之前由偵察敵情,到指揮系統(tǒng),再到精確打擊的實施過程,可以由單一兵器直接完成。例如,無人機(jī)A進(jìn)行精確打擊的同時,無人機(jī)B可同時進(jìn)行觀察、火力跟進(jìn)或者掩護(hù)等任務(wù)。在多重?zé)o人化武器協(xié)同參與的情況下,作戰(zhàn)毀傷效能將呈指數(shù)級上升,而對于無人裝備的需求量則大幅減少。

    擴(kuò)大作戰(zhàn)疆域,陸??仗烊采w。鑒于人類生理活動極限,之前傳統(tǒng)作戰(zhàn)地域往往帶有較強(qiáng)的局限性。目前智能化程度較低的裝備雖然可以實現(xiàn)在更寬廣疆域執(zhí)行任務(wù),但仍然需要借助通信手段,依靠人類指令進(jìn)行活動。而無人化智能化裝備技術(shù)能彌補(bǔ)有人作戰(zhàn)系統(tǒng)的不足,實現(xiàn)長時間、高速度、大強(qiáng)度、全空間執(zhí)行各種作戰(zhàn)和勤務(wù)保障任務(wù)。其活動范圍從太空、深海、高原、極地到核生化污染等“新邊疆”極限區(qū)域。

    在高技術(shù)條件下的戰(zhàn)爭,作戰(zhàn)領(lǐng)域已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越“局部”概念,在未來,能夠搶先一步占據(jù)極限區(qū)域的主動權(quán),才更有可能贏得整個戰(zhàn)局的主動權(quán)。通過自主導(dǎo)航、決策、攻擊的超高空無人飛行器摧毀敵人的偵察衛(wèi)星;通過無人深潛器發(fā)現(xiàn)并定點清除敵人海底的水聲偵察網(wǎng)絡(luò);通過無人蜂群機(jī)潛入敵指揮中樞,對重要節(jié)點設(shè)備快速毀傷,均可以在某一方面形成局部優(yōu)勢,并供戰(zhàn)地指揮官加以利用,從而影響整個戰(zhàn)局走向。

    責(zé)任編輯:劉靖鑫

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