楊潤鑫　楊龍霄　丁鑫鑫

當(dāng)前，人工智能是繼第三次工業(yè)革命以后科技發(fā)展的戰(zhàn)略制高點，各世界強國相繼把人工智能上升為國家發(fā)展戰(zhàn)略層面，隨著戰(zhàn)爭形態(tài)正加速向智能化轉(zhuǎn)變，人工智能將成為未來戰(zhàn)爭形態(tài)的第一推動力。此前，美國防部“第三次抵消戰(zhàn)略”提出5大關(guān)鍵技術(shù)：人工智能、自主學(xué)習(xí)、人機協(xié)作、機器輔助作戰(zhàn)、有人-無人作戰(zhàn)編隊。其中自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)是美軍正著力打造的前沿技術(shù)，通過深度機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于無人作戰(zhàn)領(lǐng)域?qū)順O大的對抗競爭優(yōu)勢。因此，能否掌握自主學(xué)習(xí)這一技術(shù)，發(fā)揮無人作戰(zhàn)裝備的最大性能，將直接決定未來無人化戰(zhàn)場的戰(zhàn)爭走勢。

人工智能主要依賴于機器學(xué)習(xí)提供的算法，達成智能完成任務(wù)的目的。進入21世紀以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲與計算能力的提升，人工智能開始了大爆發(fā)。而相較于傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，自主學(xué)習(xí)技術(shù)能夠幫助人工智能更好地處理浩瀚的數(shù)據(jù)，滿足數(shù)據(jù)時代日益增長的需求，因此得以迅猛發(fā)展。自主學(xué)習(xí)技術(shù)，從屬于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，是一種模式分析的統(tǒng)稱，其概念源自于對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，即通過算法建立、模擬人腦、大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練來進行分析學(xué)習(xí)，從而模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)的一種實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)技術(shù)。對傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)技術(shù)而言，特征工程往往需要大量的時間去提取和優(yōu)化，這在瞬息萬變的現(xiàn)代化戰(zhàn)場上是致命的弱點;相比之下，依靠著不斷積累的數(shù)據(jù)，深度自主學(xué)習(xí)技術(shù)則能夠自動地學(xué)習(xí)特征和任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)，并且能夠從簡單特征中提取復(fù)雜的特征，對目標進行解析、學(xué)習(xí)，并作出合理的判斷與決策。毫不夸張地說，深度自主學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能適應(yīng)戰(zhàn)場、投入戰(zhàn)場的關(guān)鍵技術(shù)。

前美國防部副部長羅伯特·沃克提出了第三次“抵消戰(zhàn)略”，呼吁發(fā)展人工智能、自主學(xué)習(xí)等技術(shù)

在軍事作戰(zhàn)領(lǐng)域，自主學(xué)習(xí)技術(shù)最廣泛應(yīng)用在無人作戰(zhàn)領(lǐng)域。而在無人作戰(zhàn)這一方面，美國始終確保研發(fā)和軍事應(yīng)用處在最前沿的地位。據(jù)統(tǒng)計，美國將無人技術(shù)運用到軍事作戰(zhàn)領(lǐng)域已有數(shù)十年的時間。

隨著伊拉克戰(zhàn)爭的逐漸結(jié)束，美國開始將政治視線轉(zhuǎn)移，加大了尤其是在科技和軍事等領(lǐng)域的研究進程。美軍的作戰(zhàn)概念不再拘泥于常規(guī)、單一的優(yōu)勢裝備或基于網(wǎng)絡(luò)信息及通信的聯(lián)合作戰(zhàn)方式，而是將人工智能、無人集群等前沿技術(shù)納入其軍事發(fā)展的目標中。據(jù)一定數(shù)據(jù)表明，美軍裝備的無人作戰(zhàn)飛機已超過其飛機總數(shù)的50%。美國《航空和航天技術(shù)周刊》2014年11月報道稱，根據(jù)美國軍方的兩項研究公告表明，在未來，融合了人工智能技術(shù)的無人機將會成為載人機密不可分的搭檔。在2018年的《國防戰(zhàn)略報告》中，美國防部將“在自主、人工智能、機器學(xué)習(xí)等方面廣泛投入，以獲取軍事優(yōu)勢”，2020年2月11日，CSBA發(fā)布的《馬賽克戰(zhàn)爭：利用人工智能和自主系統(tǒng)來實施以決策為中心的行動》中表明，美軍將馬賽克戰(zhàn)定義為以決策為中心的作戰(zhàn)實例，更加強調(diào)了人工智能技術(shù)的運用和無人系統(tǒng)的加入，以此保持己方?jīng)Q策的優(yōu)勢。連年增長的人工智能研發(fā)經(jīng)費也體現(xiàn)出美國對該領(lǐng)域的重視程度。美國2022財年國防預(yù)算中，為人工智能技術(shù)劃撥的預(yù)算高達8.74億美元，同比增長3.9%。

當(dāng)前，美軍正在加快形成無人作戰(zhàn)體系化的實戰(zhàn)能力，提高人工智能武器化的水平。通過以機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)為核心，提高無人裝備和指揮系統(tǒng)等智能化程度，部署不同領(lǐng)域的無人機、無人車、無人戰(zhàn)艦等無人作戰(zhàn)裝備，進一步擴大在現(xiàn)代化戰(zhàn)場的作戰(zhàn)實力，形成智能作戰(zhàn)優(yōu)勢。

優(yōu)質(zhì)的算法是實現(xiàn)無人作戰(zhàn)自主學(xué)習(xí)技術(shù)的裂變核心。早在2017年4月，美國“第三次抵消戰(zhàn)略”的“設(shè)計師”羅伯特·沃克提出算法戰(zhàn)概念，強調(diào)算法對自主化武器發(fā)揮著關(guān)鍵性賦能作用。特別在大數(shù)據(jù)技術(shù)與計算機超級計算能力的支持下，算法對自主化地面無人作戰(zhàn)的使用價值更加凸顯，通過集約高效的算法，地面無人作戰(zhàn)系統(tǒng)不但具有看、聽、說的功能，而且還具有某種“思維”能力，類似人有自主學(xué)習(xí)的能力，能夠自主感知外部環(huán)境，將互不關(guān)聯(lián)的分散“感觸點”獲取的信息有機地統(tǒng)一聯(lián)系起來，并做到互相確認，互相證實，主動感知戰(zhàn)場態(tài)勢，并設(shè)計作戰(zhàn)行動。

2021年8月17日，美國機器人設(shè)計公司波士頓動力公布了Altas雙足人型機器人的動作視頻，視頻中機器人通過設(shè)計的算法，感覺驅(qū)動，在運動過程中通過它所看到的東西調(diào)整自己的行為，工程師不需要為其可能遇到的障礙預(yù)先編制跳躍動作，而是通過機器人的自主學(xué)習(xí)完成各項動作。假如該機器人朝著軍事化發(fā)展，使其與戰(zhàn)斗裝具有機結(jié)合，這很大程度上是未來地面戰(zhàn)斗機器人的應(yīng)用前景。

改變傳統(tǒng)的地面無人作戰(zhàn)樣式。從近幾場局部戰(zhàn)爭可以看出，地面無人作戰(zhàn)系統(tǒng)的投入出現(xiàn)爆炸式的增長，發(fā)展技術(shù)呈現(xiàn)顛覆性的變革，作戰(zhàn)樣式從遙控作戰(zhàn)到獨立自主作戰(zhàn)，從單一自主作戰(zhàn)到編隊集群協(xié)同作戰(zhàn)，強調(diào)人機之間的關(guān)系，之前的無人作戰(zhàn)主要是：“有人為主，無人為輔”的臨機協(xié)同編組模式與“有人控制，無人為主”的人機協(xié)同編組模式，這兩種模式主要強調(diào)人在無人作戰(zhàn)中仍占據(jù)主導(dǎo)地位，這表明武器裝備自主化能力不能滿足智能化戰(zhàn)爭的需求。

通過深度自主學(xué)習(xí)技術(shù)加持，將武器裝備自主化，建立以網(wǎng)絡(luò)為中心的智能型系統(tǒng)，不僅可以減少與人進行交互，還可以形成“有人設(shè)計，無人自主”的自主協(xié)同模式，這種模式依托強大的技術(shù)支撐，以集群智能技術(shù)為核心，具有“去中心，強進攻，難防御”的特點。以美軍為代表的各軍事強國都把集群智能當(dāng)做無人作戰(zhàn)力量的風(fēng)向標領(lǐng)域，例如，美國提出的“蜂群”“母艦”“復(fù)眼”等戰(zhàn)術(shù)體系?；诩褐悄艿淖灾鲄f(xié)同武器裝備體系一旦投入戰(zhàn)爭，將在戰(zhàn)術(shù)層面對所有以人類智能為基礎(chǔ)的部隊形成壓倒性優(yōu)勢。

自主學(xué)習(xí)通過建立算法、模擬人腦、數(shù)據(jù)訓(xùn)練來實現(xiàn)

不僅僅只是在地面領(lǐng)域，經(jīng)過多年的探索，美軍的無人系統(tǒng)與裝備陸續(xù)走向戰(zhàn)場實踐，在高度信息化、智能化以及人工智能自主學(xué)習(xí)等一系列尖端技術(shù)的支撐下，無人戰(zhàn)場從陸地延伸到天空與海洋作戰(zhàn)領(lǐng)域，三位一體的無人聯(lián)合作戰(zhàn)逐漸成型。依托大數(shù)據(jù)和深度自主學(xué)習(xí)技術(shù)，無人作戰(zhàn)裝備能夠自主地快速完成多手段打擊效果的評估與反饋。美陸軍現(xiàn)已裝備魔爪系列、TITAN無人車等地面無人裝備總數(shù)超過1萬套，且已大量投放到伊拉克、阿富汗、敘利亞戰(zhàn)場中。與此同時，為了解決無人潛航器的長期自主水下作業(yè)、利用傳感器實現(xiàn)安全自主導(dǎo)航等問題，美海軍裝載的金槍魚系列無人潛航器，具有掃雷、跟蹤、監(jiān)視、偵察、自主工作、智能化攻擊的能力，并可搭載各型號導(dǎo)彈、炸彈進行自主攻擊。同時也能夠利用自主學(xué)習(xí)與艇載傳感器進行告警、規(guī)避等功能，具有很強的前沿部署和大范圍反潛能力，將人工智能的自主作用發(fā)揮到了極致。

Altas雙足人型機器人展示了未來地面戰(zhàn)斗機器人的應(yīng)用前景

自主學(xué)習(xí)技術(shù)的完善將提高無人系統(tǒng)的決策速度，并使它們能夠執(zhí)行比人類反應(yīng)時間更快的決策周期的任務(wù)。這不僅有利于提高它們在諸如導(dǎo)彈防御等各種任務(wù)領(lǐng)域的作戰(zhàn)能力，也能提升操作能力，減少人類對武器裝備和作戰(zhàn)系統(tǒng)的干預(yù)、控制。這就意味著同時實現(xiàn)對多個無人系統(tǒng)進行更高級的控制或監(jiān)督變得更加容易，并且通過減少操縱者的認知負荷，使得可以更快地做出命令決策。自主學(xué)習(xí)技術(shù)通過實現(xiàn)自組織、任務(wù)劃分和活動協(xié)調(diào)來提高效率，尤其是在復(fù)雜環(huán)境中，它給人工智能提供了收集、簡單處理和精確分析大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集的能力，并通過數(shù)據(jù)可視化向人類傳達有價值的數(shù)據(jù)趨勢或相互關(guān)系的能力，實現(xiàn)人機交互，為人類做出決策提供了更客觀有力的參考。在系統(tǒng)不斷反饋的訓(xùn)練下，增強自主系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程。由此可見，提高無人系統(tǒng)效率和效能的科學(xué)進展對未來軍事的發(fā)展至關(guān)重要。

美國多個國家級戰(zhàn)略都將自主學(xué)習(xí)列為重點領(lǐng)域

未來，美軍的無人作戰(zhàn)裝備將更為智能化自主化。未來戰(zhàn)場也將從信息化向智能化、多維化跨越?？梢哉f，能夠進行戰(zhàn)場判斷決策無人作戰(zhàn)平臺將會成為智能化戰(zhàn)場不可或缺的一環(huán)。而美國抓住這一契機，將科研重點轉(zhuǎn)移到更高技術(shù)要求的人工智能自主學(xué)習(xí)這一方面，賦予無人裝備與有人裝備同等重要的地位。秉持著無人作戰(zhàn)裝備“體系化、自主化、多樣化”的理念，美軍建立起一套延伸至陸、海、空、天、電等多個領(lǐng)域的無人作戰(zhàn)體系，這對預(yù)測未來戰(zhàn)爭形態(tài)、掌握戰(zhàn)爭走勢具有重要意義。

當(dāng)前，圍繞著深度自主學(xué)習(xí)技術(shù)、人工智能展開的無人作戰(zhàn)已成為各軍事大國競爭的焦點。隨著科學(xué)技術(shù)的進一步發(fā)展，制約戰(zhàn)爭的因素也越來越復(fù)雜。自主學(xué)習(xí)不僅能推動無人裝備新一輪的更新?lián)Q代，也為指揮者的決策部署提供了一定的輔助。準確認識到自主學(xué)習(xí)在無人作戰(zhàn)中的作用及影響，把握戰(zhàn)爭態(tài)勢，才能更好地應(yīng)對智能化戰(zhàn)爭的到來。

責(zé)任編輯：劉靖鑫