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        美軍“算法戰(zhàn)”能否改寫(xiě)現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)規(guī)則

        2018-07-13 09:56:28石海明
        軍事文摘 2018年13期
        關(guān)鍵詞:智能算法戰(zhàn)場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)

        金 寧 石海明

        隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展,戰(zhàn)爭(zhēng)已轉(zhuǎn)變?yōu)橐婚T(mén)科學(xué),戰(zhàn)爭(zhēng)的智能化趨勢(shì)愈發(fā)凸顯,而“戰(zhàn)爭(zhēng)算法”就是其中重要的技術(shù)支撐。算法是指解題一類(lèi)問(wèn)題的準(zhǔn)確而完整的描述,代表著用系統(tǒng)的方法解決問(wèn)題的清晰指令和策略機(jī)制,常用于計(jì)算、數(shù)據(jù)處理和自動(dòng)推理。2017年,隨著美軍正式提出“算法戰(zhàn)”概念并組建機(jī)構(gòu)開(kāi)展相關(guān)研究,“算法戰(zhàn)”正式由概念轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)踐。從當(dāng)前的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看,戰(zhàn)爭(zhēng)算法蘊(yùn)含著改寫(xiě)現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)游戲規(guī)則的巨大潛力,這雙“無(wú)形之手”將塑造未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)的新圖景。

        “算法戰(zhàn)”的提出

        2017年4月26日,美國(guó)防部正式提出“算法戰(zhàn)”概念,并將從更多信息源中獲取大量信息的軟件或可以代替人工數(shù)據(jù)處理、為人提供數(shù)據(jù)響應(yīng)建議的算法稱(chēng)為“戰(zhàn)爭(zhēng)算法”,同時(shí)美國(guó)防部決定組建算法戰(zhàn)跨功能小組,以推動(dòng)人工智能、大數(shù)據(jù)及機(jī)器學(xué)習(xí)等“戰(zhàn)爭(zhēng)算法”關(guān)鍵技術(shù)的研究。美軍這一看似突然的舉措實(shí)際上由來(lái)已久,適應(yīng)了現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的迫切需求。

        實(shí)戰(zhàn)需求 “戰(zhàn)爭(zhēng)算法”源自信息化作戰(zhàn)過(guò)程中出現(xiàn)的復(fù)雜難題。隨著現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)在空間上的拓展,復(fù)雜多樣的戰(zhàn)場(chǎng)信息傳感器遍布陸、海、空、外層空間和電磁網(wǎng)絡(luò)空間,各類(lèi)情報(bào)偵察與監(jiān)視預(yù)警信息呈爆炸式增長(zhǎng),由此產(chǎn)生的海量信息數(shù)據(jù)超出了情報(bào)分析員們的能力范圍,令人難以招架,導(dǎo)致戰(zhàn)場(chǎng)信息收集不及時(shí)、有效信息產(chǎn)出時(shí)效性低、反饋失誤等嚴(yán)重問(wèn)題。與此同時(shí),無(wú)人機(jī)蜂群、群化武器等新式智能化武器裝備與新型作戰(zhàn)樣式的提出,對(duì)指揮員決策的時(shí)效性、準(zhǔn)確性、靈敏性提出了更高要求。運(yùn)用不同數(shù)據(jù)類(lèi)型和數(shù)據(jù)運(yùn)用要求所需的標(biāo)準(zhǔn)化分析算法從而建立起數(shù)據(jù)自主分析系統(tǒng),能夠縮短觀察、判斷、決策、行動(dòng)環(huán)(OODA)的反應(yīng)時(shí)間,節(jié)省數(shù)據(jù)帶寬,有效提升數(shù)據(jù)處理和挖掘效率,從而減少戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知的不確定性,在智能決策、指揮協(xié)同、情報(bào)分析、戰(zhàn)法驗(yàn)證以及電磁網(wǎng)絡(luò)攻防等關(guān)鍵作戰(zhàn)領(lǐng)域發(fā)揮作用。隨著戰(zhàn)爭(zhēng)從體能較量、技能較量發(fā)展為智能較量,戰(zhàn)爭(zhēng)算法與人工智能和指揮控制系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)并在其中占據(jù)關(guān)鍵地位,是實(shí)現(xiàn)智能化作戰(zhàn)和建設(shè)智能軍隊(duì)的技術(shù)基礎(chǔ)。

        概念基礎(chǔ) “戰(zhàn)爭(zhēng)算法”的概念深植于戰(zhàn)爭(zhēng)歷史之中。從我國(guó)古代的各類(lèi)兵法、陣法與戰(zhàn)法到一戰(zhàn)前德軍的數(shù)學(xué)公式推演和圖上作業(yè),從1914年提出的蘭徹斯特方程到美軍在海灣戰(zhàn)爭(zhēng)前的兵棋推演,戰(zhàn)爭(zhēng)始終既需要計(jì)算也需要“算計(jì)”,只是在各個(gè)歷史時(shí)期的形式與載體不同。而隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展,軍用軟件成為了“戰(zhàn)爭(zhēng)算法”的載體,利用計(jì)算機(jī)對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)問(wèn)題進(jìn)行準(zhǔn)確完整的描述并產(chǎn)生清晰的作戰(zhàn)指令和策略機(jī)制,是信息化戰(zhàn)爭(zhēng)算法的新形式。20世紀(jì)90年代以來(lái),美軍借助“戰(zhàn)術(shù)地面報(bào)告系統(tǒng)”地圖規(guī)劃軟件、ScenGen無(wú)人機(jī)人工智能系統(tǒng)和LGC等任務(wù)規(guī)劃軟件計(jì)算任務(wù)中所有的可能結(jié)果,并致力于探索利用獨(dú)有算法從多類(lèi)型多源數(shù)據(jù)中自主獲取和處理信息的能力。因此,此次美軍“算法戰(zhàn)”的提出并非無(wú)本之木,而是建立在深厚的算法探究基礎(chǔ)之上。

        體系支撐 2015年12月,美國(guó)提出第三次“抵消戰(zhàn)略”,圍繞智能化和自主化重點(diǎn)發(fā)展五大關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域,當(dāng)時(shí)就已包含了推進(jìn)人工智能領(lǐng)域算法的措施。2017年4月,美國(guó)防部副部長(zhǎng)鮑勃·沃克正式發(fā)布名為“Project Maven”的備忘錄,對(duì)“戰(zhàn)爭(zhēng)算法”進(jìn)行了描述。聯(lián)系美軍此前在算法領(lǐng)域的部署不難看出,沃克此次提出的“算法戰(zhàn)”概念本質(zhì)上是第三次“抵消戰(zhàn)略”的貫徹執(zhí)行。美軍于2016年就已成立了系列機(jī)構(gòu)用以發(fā)展顛覆性作戰(zhàn)能力,包括戰(zhàn)略能力辦公室與快速能力辦公室新設(shè)立的相關(guān)服務(wù)功能、國(guó)防創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)單元等,而“算法戰(zhàn)跨功能小組”實(shí)則是這一系列機(jī)構(gòu)中的組成部分,在人工智能研發(fā)領(lǐng)域扮演“探路者”角色,其實(shí)驗(yàn)結(jié)果將為后續(xù)戰(zhàn)爭(zhēng)算法的大規(guī)模研發(fā)和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。據(jù)悉,為適應(yīng)“算法戰(zhàn)”的需求,除已成立的機(jī)構(gòu)外,美國(guó)國(guó)防部還將設(shè)立“機(jī)器學(xué)習(xí)中心”,負(fù)責(zé)將智能算法引入國(guó)家安全領(lǐng)域。在致力于開(kāi)發(fā)戰(zhàn)爭(zhēng)算法的體系建設(shè)支撐下,美軍的“算法戰(zhàn)”正在不斷加速推進(jìn)。

        “算法戰(zhàn)”的內(nèi)涵

        戰(zhàn)爭(zhēng)離不開(kāi)算法。隨著人工智能的進(jìn)步,尤其是隨著類(lèi)腦設(shè)備的發(fā)展,戰(zhàn)爭(zhēng)算法將在處理數(shù)據(jù)、計(jì)算能力等方面有巨大提升,并與兵棋推演、人工智能和指揮控制系統(tǒng)相融合,成為未來(lái)戰(zhàn)前預(yù)演、戰(zhàn)時(shí)感知與智能決策的關(guān)鍵核心。

        戰(zhàn)爭(zhēng)預(yù)演 任務(wù)規(guī)劃軟件一直是美軍進(jìn)行戰(zhàn)爭(zhēng)預(yù)演的重要工具。自20世紀(jì)90年代開(kāi)始,美國(guó)陸軍就已開(kāi)始研發(fā)“戰(zhàn)術(shù)地面報(bào)告系統(tǒng)”地圖規(guī)劃軟件,并由此發(fā)展出已納入美陸軍作戰(zhàn)指揮系統(tǒng)的戰(zhàn)術(shù)地面報(bào)告系統(tǒng),通過(guò)運(yùn)用算法實(shí)現(xiàn)巡邏隊(duì)級(jí)別單位直接的促進(jìn)協(xié)作和信息共享,成為了美軍在非洲與中東戰(zhàn)場(chǎng)行動(dòng)中不可或缺的工具。在“沙漠風(fēng)暴”行動(dòng)之前,美軍通過(guò)計(jì)算機(jī)兵棋推演系統(tǒng)尋找作戰(zhàn)計(jì)劃中的漏洞,經(jīng)過(guò)完善和修正之后的實(shí)際作戰(zhàn)結(jié)果與推演高度相似,體現(xiàn)出了美軍推演系統(tǒng)的先進(jìn)性。目前,美軍已將算法與兵棋推演系統(tǒng)深度融合,系統(tǒng)能夠基于一系列算法公式測(cè)試作戰(zhàn)計(jì)劃,預(yù)見(jiàn)戰(zhàn)爭(zhēng)走向與結(jié)局,比如美軍拓展防空兵棋系統(tǒng)(EADSIM)的視線算法公式。EADSIM系統(tǒng)由美國(guó)Teledyne Brown Engineering公司開(kāi)發(fā)研制,是一個(gè)集分析、訓(xùn)練、作戰(zhàn)規(guī)劃于一體的專(zhuān)業(yè)多功能防空兵棋系統(tǒng),其強(qiáng)項(xiàng)在于能夠?qū)?dǎo)彈預(yù)警、攔截、打擊進(jìn)行較為精細(xì)的模擬。該系統(tǒng)的描述能夠達(dá)到武器平臺(tái)層次,比如單架戰(zhàn)機(jī),同時(shí)還具有較詳細(xì)的指揮自動(dòng)化功能模型以及靈活的想定管理,能夠?qū)嵤╇p邊或多邊的對(duì)抗推演。目前,EADSIM系統(tǒng)在國(guó)防分析與訓(xùn)練領(lǐng)域己得到廣泛應(yīng)用,在全球的用戶(hù)己超過(guò)390個(gè)。美國(guó)EADSIM系統(tǒng)的成功應(yīng)用體現(xiàn)出,在算法支撐下的兵棋推演和作戰(zhàn)實(shí)驗(yàn),通過(guò)驗(yàn)證已有戰(zhàn)法和實(shí)驗(yàn)作戰(zhàn)計(jì)劃,能夠?yàn)樽罱K的作戰(zhàn)方略提供切實(shí)的經(jīng)驗(yàn)支撐。而在實(shí)戰(zhàn)對(duì)抗之中,具有高質(zhì)量算法支撐的一方在戰(zhàn)前就能夠通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲取最優(yōu)戰(zhàn)法并準(zhǔn)確預(yù)測(cè)戰(zhàn)場(chǎng)局勢(shì),從而實(shí)現(xiàn)未戰(zhàn)先勝。

        戰(zhàn)場(chǎng)感知 在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中,戰(zhàn)爭(zhēng)算法并不是孤立而行,而是作為人工智能的“大腦”,成為智能感知戰(zhàn)場(chǎng)并由此用于決策、指揮和協(xié)同的關(guān)鍵。比如,機(jī)器學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等智能算法可以解決戰(zhàn)場(chǎng)對(duì)抗條件下態(tài)勢(shì)目標(biāo)的自主認(rèn)知問(wèn)題,幫助指揮員快速定位、識(shí)別目標(biāo)并判斷其威脅程度;無(wú)人機(jī)蜂群作戰(zhàn)中的算法運(yùn)用可管理并幫助無(wú)人僚機(jī)感知戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì),自主生成作戰(zhàn)建議。當(dāng)前,美軍致力于利用算法提升無(wú)人機(jī)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)自主化處理能力。以往,無(wú)人機(jī)傳感器獲取的全動(dòng)態(tài)高清態(tài)勢(shì)視頻由數(shù)據(jù)分析師通過(guò)人工模式進(jìn)行解析,這種解析方式由于更高分辨率和更快幀傳輸效率的高質(zhì)量全動(dòng)態(tài)視頻數(shù)據(jù)而受到了挑戰(zhàn),數(shù)據(jù)分析師難以及時(shí)處理爆炸式增長(zhǎng)的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)。解決該難題的出路在于利用自主化傳感器處理和智能化信息生成,從而減少通信帶寬和人工負(fù)擔(dān)。2016年8月,美國(guó)防科學(xué)委員會(huì)向國(guó)防部建議設(shè)立專(zhuān)門(mén)的機(jī)載自主傳感系統(tǒng)項(xiàng)目,以解決無(wú)人機(jī)全動(dòng)態(tài)高分辨率視頻數(shù)據(jù)的搜集和處理需求。為了賦予無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)視頻態(tài)勢(shì)處理的自主性,美軍利用先進(jìn)算法推進(jìn)人機(jī)結(jié)合的作戰(zhàn)方式,建立起自主性態(tài)勢(shì)模型的認(rèn)知啟發(fā)型構(gòu)架,從簡(jiǎn)單的計(jì)算邏輯演化到能夠進(jìn)行自主推理的系統(tǒng),從而降低全動(dòng)態(tài)視頻數(shù)據(jù)人力分析負(fù)擔(dān),提升決策速度。這一全動(dòng)態(tài)視頻數(shù)據(jù)的算法包含一套具有人工智能特征的深度學(xué)習(xí)模型,包括了目標(biāo)確認(rèn)模型、情景確認(rèn)模型與威脅確認(rèn)模型,推動(dòng)了人工智能算法發(fā)展成為未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)的核心力量。

        決策輔助 借助人工智能算法,美軍算法戰(zhàn)跨職能小組的任務(wù)在于研制快速處理數(shù)據(jù)的軟件,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的高效探測(cè)、分類(lèi)和預(yù)警計(jì)算,收集提供高質(zhì)高量高時(shí)效性的國(guó)防情報(bào),并推進(jìn)與情報(bào)領(lǐng)域相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和視覺(jué)算法等先進(jìn)算法的研究,用以輔助軍事決策。當(dāng)前,人類(lèi)情報(bào)分析師在面對(duì)海量視頻數(shù)據(jù)時(shí)將大量時(shí)間花費(fèi)在觀察視頻、尋找異常點(diǎn)等低效活動(dòng)上,難以應(yīng)付實(shí)時(shí)傳輸、多方來(lái)源、體量龐大的數(shù)據(jù)信息,與之形成鮮明對(duì)比的是,運(yùn)用算法收集情報(bào)高速高效且結(jié)果精確,能夠?yàn)閼?zhàn)場(chǎng)決策提供及時(shí)且優(yōu)質(zhì)的參考,并且通過(guò)實(shí)時(shí)戰(zhàn)場(chǎng)的反饋算法能夠不斷得到修正更新。當(dāng)前,美軍通過(guò)發(fā)展模擬人腦神經(jīng)元信息處理機(jī)制的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),不斷增強(qiáng)融合了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與計(jì)算機(jī)的“類(lèi)腦計(jì)算”能力,即類(lèi)似于人腦的新型計(jì)算系統(tǒng)。從20世紀(jì)80年代開(kāi)始,美國(guó)國(guó)家航空航天局、美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局、美國(guó)國(guó)防部相繼資助與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算相關(guān)的項(xiàng)目,其中包括計(jì)算機(jī)芯片真北的研制項(xiàng)目,該芯片采用了類(lèi)腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì),能夠?qū)崿F(xiàn)快速地運(yùn)算、通信、存儲(chǔ),在圖像識(shí)別與綜合感官處理等復(fù)雜功能方面的效率遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)芯片,具有巨大的國(guó)防應(yīng)用潛力。運(yùn)用了算法的“類(lèi)腦”計(jì)算系統(tǒng)在未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)中有望成為增強(qiáng)現(xiàn)有作戰(zhàn)系統(tǒng)對(duì)抗能力的關(guān)鍵,在人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)中促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)人類(lèi)成功經(jīng)驗(yàn),為指揮員選擇戰(zhàn)爭(zhēng)時(shí)機(jī)、計(jì)算戰(zhàn)爭(zhēng)規(guī)模、預(yù)測(cè)戰(zhàn)爭(zhēng)持續(xù)時(shí)間、謀劃戰(zhàn)爭(zhēng)布局等方面發(fā)揮重要作用。

        如何打贏“算法戰(zhàn)”

        可以說(shuō),智能化戰(zhàn)爭(zhēng)時(shí)代是算法和數(shù)據(jù)的較量?!八惴☉?zhàn)”概念的提出進(jìn)一步改變了未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)的形態(tài),一個(gè)信息網(wǎng)絡(luò)也許就能控制未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)的一切,而戰(zhàn)爭(zhēng)中一方硬件上的劣勢(shì)也許能夠通過(guò)算法的優(yōu)勢(shì)得到彌補(bǔ)甚至逆轉(zhuǎn)。“算法戰(zhàn)”預(yù)示著未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)的變革、機(jī)遇與挑戰(zhàn),誰(shuí)能搶占智能算法制高點(diǎn),誰(shuí)就能搶占先機(jī),未戰(zhàn)先勝。

        推進(jìn)智能算法研究 由于戰(zhàn)爭(zhēng)算法是智能化建設(shè)的關(guān)鍵領(lǐng)域,美軍對(duì)此的研究不遺余力。2017年,美國(guó)財(cái)年國(guó)防預(yù)算中約有120億~150億美元用于人工智能和自動(dòng)武器的研發(fā)。目前在負(fù)責(zé)人工智能研發(fā)的5家美國(guó)聯(lián)邦機(jī)構(gòu)中,3家?guī)в熊姺奖尘?。同時(shí),美軍加快深度學(xué)習(xí)技術(shù)向應(yīng)用的轉(zhuǎn)變,自2017財(cái)年開(kāi)始增加三軍的深度學(xué)習(xí)科研項(xiàng)目,其中包括研發(fā)可用于低功耗平臺(tái)的嵌入式深度學(xué)習(xí)算法與稀疏數(shù)據(jù)分析的深度學(xué)習(xí)技術(shù),以及通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分類(lèi)等內(nèi)容。直到2017年底,剛成立半年的美軍算法戰(zhàn)跨職能小組就已開(kāi)發(fā)出首批4套智能算法,體現(xiàn)出了美軍加快進(jìn)行智能化建設(shè)的良好效果。因此為了搶占戰(zhàn)爭(zhēng)算法先機(jī),我們需要加快推進(jìn)智能算法的研究,并結(jié)合人工智能、兵棋推演與作戰(zhàn)實(shí)踐,在不斷探索研發(fā)中完善創(chuàng)新戰(zhàn)爭(zhēng)算法。值得注意的是,戰(zhàn)爭(zhēng)算法并非完美無(wú)缺,也存在漏洞與安全隱患。比如,美軍F-35戰(zhàn)機(jī)擁有幾千萬(wàn)條代碼,嚴(yán)重依賴(lài)控制系統(tǒng)的軟件,戰(zhàn)機(jī)在試驗(yàn)過(guò)程中曾暴露出的兩百余項(xiàng)問(wèn)題幾乎都與軟件的算法高度關(guān)聯(lián)。一旦算法由于過(guò)于陳舊無(wú)法適應(yīng)裝備發(fā)展,或是遇到臟數(shù)據(jù)的影響出現(xiàn)差錯(cuò),抑或是其本身存在漏洞,都極有可能導(dǎo)致武器裝備無(wú)法正常運(yùn)轉(zhuǎn)。由此可見(jiàn),推進(jìn)智能算法研究與創(chuàng)新迫在眉睫。

        大力培養(yǎng)優(yōu)秀算手 人才是智能算法領(lǐng)域的第一資源,先進(jìn)智能算法的研發(fā)與應(yīng)用離不開(kāi)優(yōu)秀的算手。首先,需要培養(yǎng)吸納多學(xué)科、多方向的算手人才。算法從概念到計(jì)算到公式的研發(fā),包含多專(zhuān)業(yè)多學(xué)科的知識(shí)結(jié)構(gòu),需要軍事與技術(shù)的深度融合,也要求軍事與數(shù)學(xué)的緊密結(jié)合。美軍算法戰(zhàn)跨職能小組內(nèi)部人才隊(duì)伍龐大,呈現(xiàn)跨學(xué)科融合的態(tài)勢(shì),不同專(zhuān)業(yè)、學(xué)科和職能的算手之間通力合作,共同創(chuàng)新算法。另外,應(yīng)在軍隊(duì)各部門(mén)各軍種培養(yǎng)優(yōu)秀算手。無(wú)論是戰(zhàn)場(chǎng)指揮員、情報(bào)分析人員還是機(jī)關(guān)參謀,通過(guò)運(yùn)用由算法支撐的人工智能處理、分析、統(tǒng)計(jì)和輔助決策,有利于推動(dòng)戰(zhàn)場(chǎng)感知、戰(zhàn)爭(zhēng)決策、后勤保障、情報(bào)偵察等多領(lǐng)域的智能化,是提高軍隊(duì)決策與運(yùn)行效率、提升戰(zhàn)斗力的有效途徑,因此能夠利用算法收集情報(bào)、分析數(shù)據(jù)、判斷局勢(shì)的優(yōu)秀算手需要走向前臺(tái)。只有大力培養(yǎng)優(yōu)秀的算手以適應(yīng)智能化戰(zhàn)爭(zhēng)的新需求,才能贏得未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)的勝利。

        拓展算法應(yīng)用空間 戰(zhàn)爭(zhēng)算法具有巨大的應(yīng)用潛力,需要與各個(gè)領(lǐng)域相結(jié)合從而不斷探索其效用。當(dāng)前,美軍正不斷擴(kuò)展戰(zhàn)爭(zhēng)算法的應(yīng)用范圍,算法在兵棋推演、自動(dòng)武器、裝備保障、物流運(yùn)輸?shù)榷鄠€(gè)領(lǐng)域中的作用已受到關(guān)注與研究,而這些努力都為其智能化體系建設(shè)提供了重要支撐。此外,隨著人工智能的發(fā)展應(yīng)用,算法需要與人工智能相結(jié)合,為實(shí)現(xiàn)武器裝備自主搜索目標(biāo)、處理數(shù)據(jù)和自主決策提供技術(shù)支持。尤其是在人工智能逐步介入戰(zhàn)爭(zhēng)指揮的情況下,算法使得機(jī)器能夠在人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)中扮演不可或缺的“參謀”角色,算法先進(jìn)與安全與否直接決定了人工智能的應(yīng)用效果與戰(zhàn)爭(zhēng)決策的效率和準(zhǔn)確性。由此可見(jiàn),戰(zhàn)爭(zhēng)算法貫徹于智能化體系建設(shè)的多領(lǐng)域,應(yīng)當(dāng)通過(guò)持續(xù)的研發(fā)與創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)其在各個(gè)軍事領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值,以適應(yīng)智能化戰(zhàn)爭(zhēng)的技術(shù)需求。

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