彭設(shè)強 郭連城
(國防科技大學信息通信學院,湖北 武漢 430010)
人工智能技術(shù),是世界各國競相發(fā)展的尖端技術(shù)之一。2016年 3月,人工智能“阿爾法狗”(AlphaGo)以4:1戰(zhàn)勝韓國棋手李世石九段,之后,2017年10月19日,谷歌下屬公司Deepmind在《自然》雜志上刊文稱,新版圍棋程序:“阿爾法狗零”(AlphaGo Zero),可以從空白狀態(tài)學起,在無任何人類輸入的條件下,迅速自學圍棋,并已經(jīng)以100:0的戰(zhàn)績擊敗老版“阿爾法狗”(AlphaGo),進一步促進人工智能技術(shù)廣泛而深入的研究與應(yīng)用。目前,美國、英國、日本等許多國家,都將人工智能的研究應(yīng)用列入本國的高科技發(fā)展計劃重點,在人力和物力等方面不斷加大投入,其應(yīng)用正在向各個領(lǐng)域滲透。
人工智能(Artificial Intelligence,簡稱 AI)是研究計算機模擬人類智能活動的有關(guān)理論與技術(shù)。人工智能是計算機科學的一個分支,是計算機科學技術(shù)的前沿研究領(lǐng)域,但它的研究并不僅僅局限于計算機科學領(lǐng)域,往往還涉及到模糊數(shù)學、數(shù)理邏輯、認知科學、控制論、信息論、心理學、自然語言以及哲學等眾多學科。人們普遍認為,人工智能就是從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā),研究怎樣通過軟硬件設(shè)計,制造出人造的、能獨立自動運行的智能機器或智能系統(tǒng),來模擬人類思維處置及表達過程,以延伸人類思維智能的科學。人工智能本質(zhì)上是對人的思維過程的模擬,從這方面考慮,人工智能并不是人的智能,但其技術(shù)實現(xiàn)與應(yīng)用已越來越接近或在局部已超過人的智能,如計算速度、記憶能力等等。從人工智能實現(xiàn)原理方面考慮,有專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器人學等多種具體表現(xiàn)形式,這些具體應(yīng)用形式為網(wǎng)絡(luò)信息體系的深入研究應(yīng)用提供了不竭的發(fā)展動力。
專家系統(tǒng)是應(yīng)用人工智能技術(shù),綜合利用眾多人類專家的知識和經(jīng)驗,遵循一定原則和形式推理規(guī)則,模仿人類專家進行分析決策,為指揮管理人員提供輔助決策和解釋(如執(zhí)行任務(wù)的方法、流程、措施、具體的計算步驟等)的系統(tǒng)。它先對相關(guān)領(lǐng)域?qū)<业闹R和經(jīng)驗進行總結(jié)、抽象,形成形式規(guī)則,建立該領(lǐng)域?qū)<抑R庫;然后用適當?shù)目刂撇呗?,建立擁有類似于該類專家解決實際問題的推理機制,構(gòu)成推理系統(tǒng),并形成一定算法;當外界輸入問題時,系統(tǒng)就運用其儲存的相關(guān)知識、推理規(guī)則進行分析運算,做出具有該領(lǐng)域?qū)<宜降呐袛嗪蜎Q策,而直接發(fā)揮類似專家的作用,或間接地作為助手為指揮管理人員及專家提出合理化的意見建議,這種決策方式也稱為專家輔助決策。目前,專家系統(tǒng)的應(yīng)用方式主要是輔助決策,在有足夠數(shù)據(jù)支撐的基礎(chǔ)上,指揮管理人員可以運用專家系統(tǒng),產(chǎn)生多種具體方案。專家系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)主要包括知識的表示、獲取和運用,難點在于許多領(lǐng)域的專家知識往往是不精確、不完全或是不確定的,專家系統(tǒng)仍是人工智能研究比較集中的領(lǐng)域。
在網(wǎng)絡(luò)信息體系中實際應(yīng)用專家系統(tǒng)時,計算機通過分析判斷給出的各個備選方案,都應(yīng)有相應(yīng)的優(yōu)缺點分析、具體計算方法步驟以及排序的先后次序等內(nèi)容,相當于提示正在進行決策的指揮管理人員,在同樣的條件下,多數(shù)人員一般會采取什么樣的決策行動,此時,指揮管理人員可以根據(jù)自己掌握的具體情況,果斷快速地進行決策,當指揮管理人員進行具體決策之后,系統(tǒng)將自動生成相應(yīng)實施方案。所以說,專家系統(tǒng)為網(wǎng)絡(luò)信息體系的輔助決策提供了強有力的支撐,相當于為指揮管理人員配備了一個高智能的助手。
廣義上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是由生物的大腦神經(jīng)元、細胞等組成的網(wǎng)絡(luò),使得生物具備意識、反應(yīng)、思維和行動。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是上世紀80年代以來計算機科學領(lǐng)域研究的熱點問題之一,是從信息獲取、傳遞、處理、存儲、應(yīng)用的角度,對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行抽象、建模,構(gòu)建由大量節(jié)點(或稱神經(jīng)元)相互聯(lián)接的網(wǎng)絡(luò)。對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、算法、原理和軟硬件實現(xiàn)的大量研究,為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機走向具體實際應(yīng)用提供了基本支撐?,F(xiàn)在,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已廣泛應(yīng)用于模式識別、自動控制、圖形圖像處理、信息獲取與處理等諸多領(lǐng)域。人們期望人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機將重建人腦的形象,極大地提高信息處理能力,在更多方面取代傳統(tǒng)的計算機。
在網(wǎng)絡(luò)信息體系建設(shè)中,應(yīng)積極推動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的建設(shè)與應(yīng)用,首先,是對過去的發(fā)生的案例進行分析,建立諸如相應(yīng)事件處置模型。例如,在軍事領(lǐng)域,利用反向傳播(BP)網(wǎng)絡(luò)建立渡海登陸的戰(zhàn)斗模型時,就需要先收集上千個過去世界各國軍隊成功的渡海登陸戰(zhàn)例,然后對收集到的戰(zhàn)例樣本進行數(shù)字化處理,以實現(xiàn)人機對話,使計算機能對它們進行運算處理。技術(shù)處理完后,將戰(zhàn)例樣本輸入計算機以便對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練,通過訓練最終確定網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán),這樣就建立了渡海登陸作戰(zhàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;其次,是對平時訓練成果進行分析,建立訓練戰(zhàn)斗模型,使平時的訓練更接近于實際的戰(zhàn)時情況。作戰(zhàn)時,指揮員就可以將身處戰(zhàn)場的具體情況信息輸入到相應(yīng)的戰(zhàn)斗模型,由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為指揮員提供一個或多個具體可行的方案供參考。平時這樣的戰(zhàn)斗模型越多,分析訓練得越充分,則對戰(zhàn)時的幫助就越大。
機器人是指靠自身動力和自身控制能力來自動執(zhí)行工作的機器裝置,一般由驅(qū)動裝置、執(zhí)行機構(gòu)、檢測反饋裝置和控制系統(tǒng)等部分組成,機器人技術(shù)就是研究開發(fā)應(yīng)用機器人方面的技術(shù)總稱。在軍事應(yīng)用領(lǐng)域,新型軍事機器人作為未來信息化戰(zhàn)爭發(fā)展的趨勢之一,已成為研究應(yīng)用的熱點,已有諸多新近研發(fā)的軍事機器人與無人平臺被投放于真實戰(zhàn)場,如美國的“劍(SWORDS)”、英國的“狼錘 2(MACE2)”、以色列的“守護者(Guardium)”、德國的“壁虎(GECKO)”、俄羅斯的“MRK-27-BT”等戰(zhàn)斗機器人,在替代人類士兵進行搜索、偵察、布雷、排爆、支援,乃至直接參與作戰(zhàn)完成核心作戰(zhàn)任務(wù)等方面都能發(fā)揮很好的作用。機器人士兵本身作為網(wǎng)絡(luò)信息體系中的智能終端,是網(wǎng)絡(luò)信息體系的組成部分,其執(zhí)行任務(wù)時,需要依托網(wǎng)絡(luò)信息體系中的信息獲取、傳遞,還需要網(wǎng)絡(luò)信息體系中強大的計算能力來進行信息融合處理、計算與決策,因此,人工智能技術(shù)已融入網(wǎng)絡(luò)信息體系中機器人士兵執(zhí)行任務(wù)的各個環(huán)節(jié)。美國國防部先進研究項目局(DARPA)從2010年開始就啟動了一項代號為 “阿凡達”(Avatar)的研究項目,研究實現(xiàn)讓人類士兵通過自己的思維控制自己的替身機器人參戰(zhàn),從而使人類士兵能夠遠離危險的戰(zhàn)場,并在2013年預(yù)算報告中稱:這些被意念遙控的機器人可以成為人類士兵的完美替身,從事日常工作、站崗執(zhí)勤、沙場鏖戰(zhàn)等一系列工作。到2016年4月,美軍已成功開發(fā)了250名男性三維“阿凡達戰(zhàn)士”,研究人員希望每名軍人都創(chuàng)建出自己的虛擬形象,無論性別、身材和高矮,這種網(wǎng)絡(luò)虛擬形象與真實的“阿凡達戰(zhàn)士”一結(jié)合,直接參與未來作戰(zhàn),將極大地提升部隊的作戰(zhàn)能力。俄羅斯、英國、德國、日本等許多國家也緊隨其后,加大機器人的研究開發(fā),并依托網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建機器人應(yīng)用控制平臺,使得機器人研究領(lǐng)域異?;馃?,其應(yīng)用前景非常廣闊。
在網(wǎng)絡(luò)信息體系中,機器人將成為末端執(zhí)行任務(wù)的主要形式。我國在機器人研究方面取得了一些成果,在工業(yè)、娛樂、服務(wù)等領(lǐng)域已有初步應(yīng)用。在網(wǎng)絡(luò)信息體系中,一是要盡快將已有機器人的研發(fā)成果進行轉(zhuǎn)化,融入網(wǎng)絡(luò)信息體系,實現(xiàn)全信息流程的整合;二是要深入研究特定功能的專用機器人,為完成特定任務(wù)提供支撐;三是加快機器人的推廣應(yīng)用步伐,加強包含機器人在內(nèi)的各項訓練,確保網(wǎng)絡(luò)信息體系的建設(shè)與應(yīng)用落到實處。