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    智能化戰(zhàn)爭背景下人工智能技術(shù)在軍事指揮控制中的應(yīng)用

    2022-08-17 02:14:02陳亞寧
    軍事文摘 2022年15期
    關(guān)鍵詞:指揮官決策人工智能

    周 偉 陳亞寧

    當前,戰(zhàn)爭形態(tài)智能化色彩日趨濃烈,戰(zhàn)場對抗的廣度和深度空前擴大,現(xiàn)代戰(zhàn)爭的軍事指揮控制對計算能力、數(shù)據(jù)搜集能力以及算法能力的需求正在以指數(shù)速度增長。在此背景下,人工智能技術(shù)正在迅速融入指揮控制系統(tǒng),成為世界各國軍隊建設(shè)的重要領(lǐng)域。美國空軍指揮與參謀學院發(fā)布的一份報告就曾指出,“世界正處于意識到人工智能巨大威力和指數(shù)級增長的初級階段,人工智能的創(chuàng)新解決方案可以將空中力量的指揮與控制帶入21世紀”?,F(xiàn)代戰(zhàn)爭中,作戰(zhàn)環(huán)境日趨復雜、作戰(zhàn)進程不斷加快,對指揮控制能力提出了更高的要求。擁有信息優(yōu)勢的一方將決定未來戰(zhàn)爭的結(jié)果,并能夠以高效的決策方式及時做出反應(yīng),擾亂敵人的行動。在復雜作戰(zhàn)環(huán)境下,指揮官與士兵都處于OODA循環(huán)中,觀察、定位、決策以及行動的速度直接關(guān)系到戰(zhàn)爭的勝敗,人工智能技術(shù)的運用可顯著縮短決策周期。

    人工智能是一種非自然的智能體,具有與人類相當甚至更好的學習和適應(yīng)變化的能力。在21世紀,如何把握住科技優(yōu)勢,對國家的繁榮和軍事的進步至關(guān)重要。美國《2022年國家人工智能法案》指出,“對于一系列給定的人類定義的目標,人工智能可以做出影響真實或虛擬環(huán)境的預測、建議或決策”。美國務(wù)卿布林肯指出,“一場全球技術(shù)革命正在進行中。世界領(lǐng)先的大國正在競相開發(fā)和部署人工智能和量子計算等新技術(shù),這些技術(shù)可以塑造生活的一切。

    美軍聯(lián)合出版物JP3-0指出,指揮與控制是“在完成任務(wù)過程中,由適當指定的指揮官對指定和附屬部隊行使權(quán)力和指揮”。指揮與控制的目標是通過在時間和目的上規(guī)劃、同步和整合部隊,實現(xiàn)其他作戰(zhàn)可能。

    人工智能技術(shù)應(yīng)用于指揮控制的必要性

    美國防部表示,到 2025年必須擁有一支支持人工智能的部隊,因為速度將成為未來戰(zhàn)斗中的差異化因素。而人工智能的強大之處在于其學習和適應(yīng)不斷變化的情況的能力。戰(zhàn)場是一個動態(tài)的環(huán)境,適應(yīng)最快的一方占優(yōu)勢。因此,人工智能有必要應(yīng)用于軍事指揮與控制系統(tǒng)。

    大數(shù)據(jù)時代有著顯著的“3V”特征,即Volume(總量大)、Variety(類型多)、Velocity(速度快)。近乎海量的數(shù)據(jù)信息,對指揮官和參謀人員來說是極大的挑戰(zhàn)。單純依靠人力手段不僅會耗費大量時間,而且還有可能會出現(xiàn)錯誤。因此,在大數(shù)據(jù)條件下,需要將人工智能技術(shù)引入作戰(zhàn)分析和決策環(huán)節(jié),通過深度學習和機器學習等手段,輔助指揮控制的進行。

    現(xiàn)代戰(zhàn)爭“全球一體作戰(zhàn)”成為大勢所趨,需要一個機構(gòu)或機制對全球力量進行實時調(diào)配,對指揮控制提出了更高的要求。美軍空中作戰(zhàn)中心是戰(zhàn)區(qū)空中控制系統(tǒng)的高級組成部分,確保有效規(guī)劃和實施空中、空間和網(wǎng)絡(luò)空間作戰(zhàn),其職責包括規(guī)劃和控制聯(lián)合空中行動,建議空中分配、空域協(xié)調(diào)、防空協(xié)調(diào)、空間協(xié)調(diào)和網(wǎng)絡(luò)空間協(xié)調(diào)的優(yōu)先事項等??罩凶鲬?zhàn)中心有700多項作戰(zhàn)要求和技術(shù)要求,若將人工智能工具融入戰(zhàn)術(shù)決策中,可逐步將大部分任務(wù)管理負擔從人的肩上卸除。自主化的機器對機器任務(wù)布置和戰(zhàn)術(shù)決策將實現(xiàn)殺傷鏈末端的跨域協(xié)同以及多域效能聚合,系統(tǒng)運轉(zhuǎn)也會由逐級傳動向按需聯(lián)動發(fā)展。

    美軍指出,在當前作戰(zhàn)環(huán)境下,72小時的空軍戰(zhàn)役級指揮控制周期不能滿足當前戰(zhàn)場需求,不能服務(wù)于聯(lián)合目標打擊工作的開展。空中任務(wù)周期是一個規(guī)范的72小時流程,用于規(guī)劃、執(zhí)行、監(jiān)控和評估空中力量。冷戰(zhàn)時期提出的空中任務(wù)周期已無法滿足當下防御行動和實時任務(wù)變化。人工智能可以通過縮短OODA周期,大幅縮短空中任務(wù)周期的持續(xù)時間,可在指揮控制階段考慮更多的突發(fā)事件,實現(xiàn)對作戰(zhàn)力量更為有序的規(guī)劃。

    人工智能技術(shù)應(yīng)用于指揮控制的主要領(lǐng)域

    人工智能必然推動戰(zhàn)爭形態(tài)從信息化向智能化方向演變。當前,人工智能技術(shù)在指揮控制系統(tǒng)中的應(yīng)用領(lǐng)域主要有以下五個方面。

    人工智能技術(shù)為戰(zhàn)略級司令部提供重大事件預測和報警能力。在戰(zhàn)略級,通過使用大量當前世界發(fā)生的事件信息,人工智能系統(tǒng)能夠幫助指揮官分析動態(tài)變化的地理政治和軍事環(huán)境,對世界戰(zhàn)略區(qū)域的軍事、政治態(tài)勢信息進行收集分析并生成結(jié)論。

    信息化戰(zhàn)爭條件下,對作戰(zhàn)指揮決策的時效性、準確性要求變得更加嚴格。這就要求指揮與控制系統(tǒng)應(yīng)具有智能決策支持能力,通過指揮與控制系統(tǒng)提供的智能化輔助決策,能夠分析處理大量情報,智能化優(yōu)選確定目標和評估方案,撥開“戰(zhàn)爭迷霧”,為聯(lián)合作戰(zhàn)指揮決策和部隊行動提供及時可靠的輔助支持功能。2007年,美國防部高級研究計劃局(DARPA)啟動深綠項目,該項目重在輔助指揮官的決策選擇,而不是方案細節(jié)的制定。依靠該項目,美軍將人工智能引入作戰(zhàn)輔助決策,以適應(yīng)多變的戰(zhàn)場環(huán)境,為指揮官科學決策的達成提供技術(shù)支持。通過自身的算法,人工智能進行多次計算機模擬,提前設(shè)置各種想定,對敵方行動進行預判,協(xié)助指揮官做出正確決策。在戰(zhàn)術(shù)級,俄羅斯希望人工智能技術(shù)能夠管理大量數(shù)據(jù),并縮短決策周期。目前,俄羅斯正在為戰(zhàn)斗機開發(fā)人工智能系統(tǒng),幫助飛行員管理信息,簡化空戰(zhàn)中的決策方式。

    美國防部提出的聯(lián)合全域指揮與控制將云計算作為其信息共享架構(gòu)基礎(chǔ),可連接所有軍種的傳感器,融合許多信息源,輔助指揮官決策,降低采取行動所需的時間。2019年,俄羅斯國防部信息系統(tǒng)局局長稱俄軍隊正在采用云計算技術(shù),并正在開發(fā)數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò),以便國防部創(chuàng)建一個信息服務(wù)平臺。在2019年俄軍舉行的里海區(qū)艦隊演習中,俄羅斯自動化控制系統(tǒng)將陸、海、空天部隊成功地融合到了一個信息環(huán)境中。演習期間,探測到的目標數(shù)據(jù)可實時輸入系統(tǒng),指揮官可根據(jù)目標類型選擇最優(yōu)攻擊方法,自動化指揮控制系統(tǒng)利用人工智能技術(shù)可實時接收和分析信息。

    利用機器學習,人工智能可進行信息自動化處理與分析。在戰(zhàn)區(qū)范圍內(nèi)的沖突中,了解可用且最適合完成任務(wù)的資產(chǎn)是一項重大挑戰(zhàn),若人工智能可覆蓋所有域,它將能夠評估最適合使用資源的指揮官,包括那些憑人力挖掘可能無法顯現(xiàn)的資源。人工智能還能快速提醒指揮官,甚至在任務(wù)展開或新情報出現(xiàn)時自動調(diào)整命令,例如編輯空中任務(wù)分派命令,優(yōu)化資產(chǎn)部署。

    人工智能技術(shù)應(yīng)用于指揮控制的制約性因素

    正確的技術(shù)能力必須與作戰(zhàn)需求相一致。當前,盡管人工智能技術(shù)在指揮控制領(lǐng)域已得到應(yīng)用并取得一定成效,但在實際運用過程中,由于制約性因素的存在,人工智能技術(shù)的應(yīng)用仍存在一些障礙。

    指揮控制的智能化對從業(yè)人員有著極高的要求,要求相關(guān)技術(shù)人員既要精通計算機科學的知識,又要深入了解作戰(zhàn)知識。在配套設(shè)施建設(shè)上,即便是當前世界最為強大的美軍,其軍隊基礎(chǔ)設(shè)施的薄弱也制約了人工智能技術(shù)的運用。例如,在數(shù)據(jù)的采集和處理上,美國防部缺乏大型標記數(shù)據(jù)集,此外,他們還缺乏高速、高保真的仿真環(huán)境。

    近年來,美軍大力推動聯(lián)合全域指揮與控制概念發(fā)展,消除軍種間壁壘

    美國私營公司在美軍指揮控制智能化上發(fā)揮著重要作用。但是,商業(yè)公司的技術(shù)與軍事斗爭的需求無法完全匹配,技術(shù)上的鴻溝一定程度上阻礙了人工智能技術(shù)應(yīng)用于指揮控制。例如,軍事報告不同于民事報告??紤]到軍事數(shù)據(jù)的敏感性,軍用人工智能技術(shù)在進行機器學習時很難提供充分完整的數(shù)據(jù),這在一定程度上阻礙了民用人工智能技術(shù)向軍用人工智能技術(shù)的轉(zhuǎn)化。

    指揮控制的達成必然以信息的實時共享為基礎(chǔ)。以美軍為例,在信息共享上存在“煙囪林立”“標準不一”的問題,各軍種、盟國及合作伙伴在信息共享和兼容上存在諸多壁壘。在實戰(zhàn)過程中,受作戰(zhàn)域、密級、通信傳輸要求等多重障礙的影響,各作戰(zhàn)主體之間的數(shù)據(jù)并不是完全共享的,很大一部分數(shù)據(jù)仍然屬于私有或?qū)S袛?shù)據(jù),需要通過專門的方式進行傳輸和存儲,這給人工智能技術(shù)的廣泛、全面應(yīng)用帶來了挑戰(zhàn)。

    人工智能技術(shù)應(yīng)用于指揮控制的前景和趨勢

    在作戰(zhàn)行動中,人工智能技術(shù)的運用可顯著提高工作效率。當前,美國推出“聯(lián)合全域指揮與控制”概念,人工智能技術(shù)在其中發(fā)揮著重要作用。同時,美國防部還成立了聯(lián)合人工智能中心,旨在贏得人工智能戰(zhàn)爭??傮w來看,人工智能技術(shù)應(yīng)用于指揮控制前景廣闊,呈現(xiàn)以下趨勢。

    美陸軍未來司令部概述了未來五年其感興趣的11個人工智能研究領(lǐng)域,重點是數(shù)據(jù)分析、自主系統(tǒng)、安全和決策協(xié)助。人工智能將通過分析數(shù)據(jù)和協(xié)助指揮官進行決策過程,成為這項工作的關(guān)鍵。在聯(lián)合目標打擊領(lǐng)域,美國防部希望未來在目標打擊系統(tǒng)中配備人工智能技術(shù),在不需要人為干預的情況下獨立探測潛在威脅并實施分布式導彈打擊。美海軍研究實驗室開發(fā)了一種稱為Sniper-RT3的任務(wù)規(guī)劃和訓練工具,該工具是圍繞3D地形數(shù)據(jù)構(gòu)建的,可以回答“我能看到什么”或“我能看到哪里”之類的問題,這是放置傳感器或保護部隊時需要回答的關(guān)鍵問題。另一個指揮控制領(lǐng)域重點發(fā)展的人工智能技術(shù)是自動語音識別。微軟、谷歌、亞馬遜和其他公司的產(chǎn)品都將最新的深度學習技術(shù)用于基于語音的對話系統(tǒng)。

    研究和開發(fā)在技術(shù)運用上發(fā)揮的作用不容忽視,但一項技術(shù)的廣泛運用必然要以標準化為前提。人工智能技術(shù)的運行需要一個持續(xù)穩(wěn)定的應(yīng)用環(huán)境,因而需要構(gòu)建類似監(jiān)管框架或某種標準化協(xié)議的機制。事實上,在該領(lǐng)域,美軍已經(jīng)做出了嘗試。依托人工智能技術(shù),美軍構(gòu)建了聯(lián)合協(xié)商、指揮和控制信息交換數(shù)據(jù)模型,旨在實現(xiàn)共享指揮和控制信息所需的系統(tǒng)和項目。同時,美軍還出臺了聯(lián)合全域指揮與控制戰(zhàn)略,以規(guī)范人工智能技術(shù)在指揮控制中的應(yīng)用。

    通過深度學習,人工智能可以優(yōu)化資源配置

    DARPA為人工智能研究提供了持續(xù)的支持。例如,數(shù)十億美元的自動駕駛汽車市場可以追溯到第一次DARPA大挑戰(zhàn);Siri來自DARPA私人助理學習項目。這種支持也有助于取得各種軍事成功。為了應(yīng)對海量數(shù)據(jù)及復雜的戰(zhàn)場態(tài)勢,美軍希望利用蘋果公司的Siri、谷歌助理、亞馬遜的Alexa和微軟的小娜等產(chǎn)品的成果,處理海量的多源情報信息,為指揮官制定決策提供支持。

    結(jié)語

    現(xiàn)代戰(zhàn)爭的復雜性和速度已不再是指揮官單純依靠人腦就能進行的。擁有信息優(yōu)勢的一方將決定未來戰(zhàn)爭的結(jié)果,并能夠以高速決策的方式即時做出反應(yīng),同時為敵人制造復雜而多重的困境。智能化戰(zhàn)爭對指揮控制提出了更高的要求。一方面,作戰(zhàn)人員可以獲得越來越多的先進技術(shù)武器,并得到各種專業(yè)組織和系統(tǒng)的支持。另一方面,在作戰(zhàn)域上,物理戰(zhàn)場和網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)場上分布的武器和系統(tǒng)范圍不斷擴大,需要作戰(zhàn)人員和軍事領(lǐng)導人獲得更多的信息。綜上,將人工智能技術(shù)應(yīng)用于指揮控制已勢不可擋。以人工智能技術(shù)驅(qū)動的指揮控制自動化使戰(zhàn)場上的軍事指揮官和作戰(zhàn)人員能夠獲得準確和精確的數(shù)據(jù),以便比敵人更快、更有效地采取行動,把握戰(zhàn)爭主動權(quán)。在未來,人工智能技術(shù)與指揮控制的融合仍將是一個重點問題。

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