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        戰(zhàn)爭(zhēng)與認(rèn)知計(jì)算平臺(tái):美軍加大投入搶占人工智能“制高點(diǎn)”

        2018-01-18 08:26:06張策
        軍事文摘 2018年1期
        關(guān)鍵詞:制高點(diǎn)軍事人工智能

        張策

        當(dāng)今世界正在興起人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等熱潮。2017年2月,被認(rèn)為是世界上最大的認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)——IBM超級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)沃森參加美國(guó)智力游戲《危險(xiǎn)邊緣》,擊敗了兩位最優(yōu)秀的選手詹寧斯和魯特奪得冠軍,成為各大媒體頭條新聞。谷歌公司的AlphaGo在圍棋比賽中也擊敗了柯潔和李世石等圍棋界頂尖選手。各大公司都在積極尋求多種解決方案加強(qiáng)人工智能最新技術(shù)的應(yīng)用,并將其融入到產(chǎn)品線:亞馬遜使用優(yōu)化算法為企業(yè)提供更好的產(chǎn)品建議; Facebook正在尋求建立讓更多的社交媒體用戶之間形成聯(lián)系,并已付諸實(shí)施;與此同時(shí),IBM正在將沃森系統(tǒng)作為分析師,為使用它的公司帶來(lái)顯著的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。

        在軍事工業(yè)方面,美國(guó)國(guó)防部也在積極推動(dòng)利用人工智能技術(shù)輔助解決軍事問(wèn)題。計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)能夠幫助圖像分析師更快地識(shí)別潛在目標(biāo);后勤保障人員可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來(lái)管理斯特賴克作戰(zhàn)車輛的維護(hù)需求;情報(bào)機(jī)構(gòu)利用深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)建立分析模型,發(fā)現(xiàn)敵方威脅活動(dòng)中隱含的聯(lián)系。但是美軍并不滿足于當(dāng)前這些成果,認(rèn)為這些努力還沒(méi)有達(dá)到美軍提出的“卓越部隊(duì)任務(wù)式指揮中心”建設(shè)所構(gòu)想的人工智能應(yīng)用目標(biāo),美軍希望將人工智能技術(shù)形成一個(gè)綜合系統(tǒng),真正成為作戰(zhàn)和指揮人員的左膀右臂,幫助其了解作戰(zhàn)環(huán)境,在整個(gè)作戰(zhàn)流程中起到支撐作用。

        要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),美軍認(rèn)為必須要進(jìn)一步開(kāi)拓視野,在通用人工智能系統(tǒng)的旗幟下整合多種不同的應(yīng)用工具,形成同步運(yùn)行、統(tǒng)一處理的綜合運(yùn)用效能。

        警示故事

        幾十年來(lái),很多電影都涉及了人工智能問(wèn)題,提供了若干人工智能應(yīng)用的典型范例,如1968年拍攝的《2001太空漫游》中的HAL 9000,1983年拍攝的《戰(zhàn)爭(zhēng)游戲》中的約書(shū)亞,以及《終結(jié)者》系列中的Skynet。雖然應(yīng)用題材來(lái)自于科幻小說(shuō),但這些流行影片中描述的故事都向人們發(fā)出了人工智能系統(tǒng)誤入歧途的警告,為現(xiàn)實(shí)世界中人工智能系統(tǒng)的創(chuàng)作劃定了界限。

        由美國(guó)國(guó)防部常務(wù)副部長(zhǎng)羅伯特·沃克領(lǐng)導(dǎo)完成并發(fā)布的第三次“抵消戰(zhàn)略”極大地促進(jìn)了人工智能在軍事上的應(yīng)用,國(guó)防部正在進(jìn)行多項(xiàng)協(xié)調(diào)工作促進(jìn)人工智能項(xiàng)目研發(fā)。2017年4月,沃克任命了算法作戰(zhàn)跨職能小組,旨在加強(qiáng)人工智能及機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)域向作戰(zhàn)融合,促進(jìn)人工智能應(yīng)用系統(tǒng)在軍事領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)和列裝。沃克表示,雖然我們?cè)囂叫缘匮芯苛巳斯ぶ悄?、大?shù)據(jù)及深度學(xué)習(xí)的潛力,但我們需要在整個(gè)國(guó)防部范圍內(nèi)更快、更多地開(kāi)展工作,以充分利用這些關(guān)鍵領(lǐng)域當(dāng)前及未來(lái)技術(shù)進(jìn)步所帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)。當(dāng)前人工智能應(yīng)用系統(tǒng)通常僅局限于解決相對(duì)較小的問(wèn)題,并且只針對(duì)特定的、狹隘的目標(biāo),各系統(tǒng)互不兼容,很容易形成相對(duì)獨(dú)立的“煙囪”。

        而美國(guó)陸軍希望構(gòu)建的是一個(gè)更宏大的人工智能應(yīng)用體系。按照陸軍作戰(zhàn)概念對(duì)人工智能系統(tǒng)的描述,它將是能夠展開(kāi)部署的具有學(xué)習(xí)能力的自動(dòng)化或半自動(dòng)化系統(tǒng)。機(jī)器人與自動(dòng)化系統(tǒng)戰(zhàn)略描述了目標(biāo)指示和預(yù)警、信息對(duì)抗和網(wǎng)絡(luò)防御以及其他方面的應(yīng)用。對(duì)人工智能產(chǎn)生質(zhì)疑的一個(gè)關(guān)鍵假設(shè)是,它們都已經(jīng)受過(guò)相關(guān)培訓(xùn),對(duì)作戰(zhàn)環(huán)境非常了解,可以防護(hù)網(wǎng)絡(luò)或提出建議。然而迄今為止,沒(méi)有采取任何措施幫助新生的人工智能系統(tǒng)了解作戰(zhàn)人員做了什么,尤其重要的是他們?cè)趺醋龅摹?/p>

        為了使人工智能變得有用和有效,它必須能夠區(qū)別各種情況下某些信息的含義。例如,如果你要求尋找“ISIS”,它不知道是尋找恐怖組織“伊斯蘭國(guó)”,還是美國(guó)伊西斯制藥公司或是古埃及女神伊西斯。然而,如果在世界歷史課上有人問(wèn)這個(gè)問(wèn)題,最有可能的答案是古埃及女神伊西斯。世界歷史課增加了查詢信息必要的上下文關(guān)系,以便人工智能提供最佳、最可能的答案。這種做法與亞馬遜如何推薦不同作者的書(shū)籍相似,必須在特定主題或類型下查詢。他們采用的算法結(jié)合了用戶的查詢歷史,從而將搜索結(jié)果與類似的用戶或相關(guān)產(chǎn)品相匹配。人工智能系統(tǒng)通過(guò)掌握用戶過(guò)去查詢的信息從而判斷出當(dāng)前你所需要查詢的信息,因此軍事人員對(duì)“ISIS”的搜索便必然指向恐怖組織。創(chuàng)建和管理這些人與產(chǎn)品關(guān)系的算法是需要特別保護(hù)的商業(yè)秘密。

        實(shí)現(xiàn)途徑

        通過(guò)技術(shù)研究,團(tuán)隊(duì)合作和實(shí)驗(yàn)檢測(cè),任務(wù)式指揮作戰(zhàn)實(shí)驗(yàn)室正在幫助陸軍積累基礎(chǔ)數(shù)據(jù),從而可以創(chuàng)建支持決策所需的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。如果陸軍要實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)型機(jī)器的愿望,針對(duì)未來(lái)未知作戰(zhàn)環(huán)境提供采取行動(dòng)的信息或建議,則以下兩方面的工作都必須完成。

        首先是對(duì)特定人工智能項(xiàng)目展開(kāi)訓(xùn)練,使其掌握作戰(zhàn)單位在執(zhí)行任務(wù)中如何通過(guò)各層級(jí)部隊(duì)展開(kāi)相應(yīng)范圍的軍事行動(dòng)。例如,軍事決策過(guò)程就是一個(gè)很好的初級(jí)訓(xùn)練,因?yàn)闆Q策過(guò)程中有明確的輸入和產(chǎn)出。進(jìn)一步的訓(xùn)練,可以讓人工智能系統(tǒng)學(xué)習(xí)通過(guò)運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)從任意一個(gè)車輛傳遞圖像報(bào)告,用于幫助作戰(zhàn)部門制定計(jì)劃,確定目標(biāo),指揮作戰(zhàn)行動(dòng),或用于幫助情報(bào)部門人員進(jìn)行態(tài)勢(shì)感知和判斷情況。軍事人員如何管理信息和分發(fā)作業(yè)產(chǎn)品的邏輯方法,對(duì)于確定算法至關(guān)重要。這就像人工智能在商業(yè)上運(yùn)用一樣,允許計(jì)算機(jī)為用戶提供有效的建議,如“尋找車輛X的人也搜索……”

        構(gòu)建未來(lái)通用人工智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)包括4個(gè)基本項(xiàng)目:歷史、作戰(zhàn)條令、軍事理論和經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。雖然這一切可能聽(tīng)起來(lái)很普通,但卻是其他所有形式軍用人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)。

        在構(gòu)建軍事知識(shí)基礎(chǔ)之后,各類人工智能系統(tǒng)的學(xué)科方向領(lǐng)域?qū)<揖湍軌驗(yàn)樗惴ㄌ砑由舷挛穆?lián)系和相關(guān)知識(shí)。就像軍隊(duì)必須訓(xùn)練作戰(zhàn)人員理解軍事術(shù)語(yǔ)一樣,也必須訓(xùn)練機(jī)器了解每個(gè)語(yǔ)境中詞匯的相應(yīng)含義。通過(guò)這方面的訓(xùn)練使各種類型的人工智能系統(tǒng)不斷提升應(yīng)用能力,從而開(kāi)發(fā)出功能更強(qiáng)大的通用人工智能系統(tǒng)。這樣就給了眾包算法更多擴(kuò)張發(fā)展的機(jī)會(huì)。所謂“眾包”是指一個(gè)公司或機(jī)構(gòu)把過(guò)去由員工執(zhí)行的工作任務(wù),以自由自愿的形式外包給非特定的,通常是大型的大眾網(wǎng)絡(luò)的做法。眾包算法可以為用戶貢獻(xiàn)最佳實(shí)踐應(yīng)用或特定位置應(yīng)用的相應(yīng)數(shù)據(jù)。但是要真正實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)軍隊(duì)的應(yīng)用價(jià)值,則需要進(jìn)行全面性開(kāi)發(fā),讓人工智能系統(tǒng)在多個(gè)層級(jí)和跨戰(zhàn)斗職能下進(jìn)行訓(xùn)練。endprint

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