李曉松，王鑫運，彭欣然，雷 帥

(軍事科學(xué)院軍事科學(xué)信息研究中心，北京 100142)

0 引 言

1956年麥卡錫首次提出“人工智能”的概念，經(jīng)過60多年發(fā)展，智能技術(shù)突飛猛進，不僅帶來了技術(shù)變革，還在全社會引起了一場以“智能化”為主要特征的行業(yè)大革命。隨著國防科技發(fā)展環(huán)境的日益復(fù)雜，以及科技活動越加豐富多樣，傳統(tǒng)國防科技情報研究已經(jīng)無法滿足實踐發(fā)展的新要求和新挑戰(zhàn)，很難真正達到精細(xì)化、快速化和細(xì)?；哪繕?biāo)。未來智能技術(shù)將全面滲透到國防科技情報研究需求分析、數(shù)據(jù)挖掘、綜合研判和服務(wù)反饋等各個環(huán)節(jié)，有效克服人類在腦容量、專業(yè)知識、計算效率等方面的局限，有效提升需求的理解度、數(shù)據(jù)采集廣度深度、數(shù)據(jù)處理質(zhì)量效率、綜合研判智慧化程度，以及情報服務(wù)精準(zhǔn)度，形成智能化研究范式，達到科技情報數(shù)據(jù)來源的多源化、分析研判的深度化、解決方案的精準(zhǔn)化、產(chǎn)品服務(wù)高效化。為此，亟需開展智能技術(shù)在國防科技情報研究流程的應(yīng)用分析，深入理解智能技術(shù)在國防科技情報研究流程中的主要作用方式和可能帶來的效果，為科學(xué)推進國防科技情報研究智能化發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

1 基本認(rèn)識

國防科技情報研究，是根據(jù)國防科技戰(zhàn)略管理用戶特定需求，圍繞國防科技發(fā)展全局性或某一領(lǐng)域關(guān)鍵性問題，開展全面綜合深入的情報搜集與分析研判，為國防科技戰(zhàn)略管理、戰(zhàn)略決策與規(guī)劃計劃制定提供支撐[1]。智能技術(shù)，是指模擬實現(xiàn)人的抽象思維和智能行為的技術(shù)，通常包括機器學(xué)習(xí)、語言識別、圖像識別、自然語言處理、人機交互等[2]。智能技術(shù)是國防科技情報研究從信息化向數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化智能化發(fā)展的催化劑，能夠有力支撐以創(chuàng)新為核心要義的情報研究工作，將成為引領(lǐng)情報研究工作發(fā)展的新引擎，能夠更好地服務(wù)于國防科技創(chuàng)新，以及國防科技戰(zhàn)略管理與決策。文獻[3]從業(yè)務(wù)模式、數(shù)據(jù)資源、技術(shù)手段、協(xié)同應(yīng)用等角度闡述了構(gòu)建數(shù)據(jù)密集型科技情報范式的構(gòu)想。文獻[4]提出了“智能科學(xué)家”理念，構(gòu)想了科技信息驅(qū)動下的輔助科研創(chuàng)新、協(xié)助科研創(chuàng)新和自主科研創(chuàng)新等三個階段。文獻[5]分析了軍事情報領(lǐng)域協(xié)同過濾推薦、基于內(nèi)容的推薦和組合推薦等3種智能推薦算法。文獻[6]提出美國情報領(lǐng)域的情報人員與智能技術(shù)的“人機關(guān)系”，以及智能技術(shù)在情報領(lǐng)域發(fā)展困境。文獻[7]提出數(shù)據(jù)和知識雙輪驅(qū)動是未來智能情報分析發(fā)展重要方向。文獻[8-9]分析了智能技術(shù)在情報研究領(lǐng)域應(yīng)用方式。文獻[10]提出了軍事科技信息智能技術(shù)體系，包括數(shù)據(jù)自動標(biāo)注、知識自動構(gòu)建、脈絡(luò)自動綜述、態(tài)勢自動研判等核心關(guān)鍵技術(shù)。文獻[11]提出了國防科技信息大數(shù)據(jù)開發(fā)利用的關(guān)鍵技術(shù)問題。

隨著深度學(xué)習(xí)算法的突破、計算能力的大幅提升，以及數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長等，智能技術(shù)發(fā)展迎來了第三次發(fā)展浪潮，也為國防科技情報研究變革提供了重要戰(zhàn)略機遇。通過智能技術(shù)能夠全面獲取、自動挖掘和有效分析數(shù)量巨大、種類多樣、實時動態(tài)、高價值的國防科技情報數(shù)據(jù)，更加深入地了解和認(rèn)識國防科技情報的本質(zhì)規(guī)律，得到更加科學(xué)、更加可信、更加實用的國防科技情報研究結(jié)論。當(dāng)然，智能技術(shù)無論如何發(fā)展，也不可能代替人的智慧和獨特技術(shù)。因此，國防科技情報研究，可以說是人類智慧與智能技術(shù)深度融合、全面協(xié)同、迭代發(fā)展和不斷強化的過程?；诖耍疚恼J(rèn)為智能技術(shù)在國防科技情報研究流程的應(yīng)用，是指在國防科技情報研究過程中利用計算機模擬人的思維，采取人機協(xié)同方式，完成部分原本需要專家智慧才可能完成的研究工作，顯著縮短國防科技情報研究流程，提升研究效果。

2 總體思路

借鑒文獻[12]提出的“收集信息—揭示信息—綜合研判—形成方案”方法和文獻[13]提出的“機理分析—影響分析—政策分析—形成方案”邏輯層次法等理論方法。本文提出了國防科技情報研究流程，即“需求分析—數(shù)據(jù)挖掘—綜合研判—服務(wù)反饋”(Requirements Data Judge Feedback，RDJF)循環(huán)[1]。當(dāng)然，國防科技情報研究工作是兼具技術(shù)性和藝術(shù)性的高級腦力勞動，是專家經(jīng)驗和智慧的大集成，現(xiàn)在或?qū)碇悄芗夹g(shù)也不可能完全替代人的情報價值判斷、復(fù)雜邏輯推理和創(chuàng)造性。因此，智能技術(shù)在國防科技情報研究不同階段作用方式有所不同，如圖1所示。

圖1 智能技術(shù)在國防科技情報研究流程應(yīng)用示意圖

1)需求分析階段，具有創(chuàng)新性較強、可學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)較少、重復(fù)性較低、主觀性較強等特點。該階段主要采取“人為主、技術(shù)為輔”方式，智能技術(shù)主要完成“增能”作用。

2)數(shù)據(jù)挖掘階段，具有數(shù)據(jù)量大、規(guī)律性強、可學(xué)習(xí)樣本較多、標(biāo)準(zhǔn)化程度較高等特點。該階段主要采取“技術(shù)為主、人為輔”方式，智能技術(shù)主要完成“釋能”作用。

3)綜合研判階段，不僅需要經(jīng)驗，更需要創(chuàng)新思維。該階段主要采取“人機結(jié)合”方式，智能技術(shù)主要完成“賦能”作用。

4)服務(wù)反饋階段，具有標(biāo)準(zhǔn)化程度較高、服務(wù)對象明確、規(guī)則較為簡單等特點。該階段主要采取“技術(shù)主導(dǎo)”方式，智能技術(shù)主要完成“全能”作用。

3 詳細(xì)分析

3.1 智能技術(shù)在需求分析階段應(yīng)用方式

需求分析是國防科技情報研究工作“指揮棒”，是提高情報研究成果質(zhì)量效益核心關(guān)鍵。當(dāng)前，國防科技信息研究需求分析主要采取問卷調(diào)查、專家訪談、動態(tài)跟蹤等以人為主的方式。隨著用戶行為感知、深度學(xué)習(xí)等智能技術(shù)快速發(fā)展，需求分析逐步向泛化、嵌入化和精準(zhǔn)化轉(zhuǎn)變。需求分析主要包括自上而下用戶需求感知和自下而上需求挖掘等兩個方面。

3.1.1用戶需求感知

在用戶需求感知方面，通過智能技術(shù)，學(xué)習(xí)用戶行為和情感，建立用戶畫像，掌握用戶偏好，能夠有效協(xié)助研究人員快速獲取用戶的國防科技情報研究需求。如，中國銀行的智慧金融服務(wù)機器人能夠在與客戶交流中挖掘用戶的喜好與需求，以此為牽引介紹最新的營銷業(yè)務(wù)，實現(xiàn)了目達耳通的效果。

3.1.2潛在需求挖掘

在挖掘識別潛在需求方面，通過智能技術(shù)，自動跟蹤國外科技發(fā)展動態(tài)，自主發(fā)現(xiàn)、挖掘和識別“專家”無法感知的研究需求。如，大型互聯(lián)網(wǎng)平臺利用智能技術(shù)，通過用戶瀏覽、檢索和購買等行為，分析培養(yǎng)用戶喜好和興趣，挖掘引導(dǎo)用戶產(chǎn)生新的需求。

3.2 智能技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘階段應(yīng)用方式

國防科技情報研究數(shù)據(jù)挖掘階段主要包括數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理等工作。

3.2.1數(shù)據(jù)采集

國防科技情報研究數(shù)據(jù)采集，是指根據(jù)情報研究問題，廣泛收集國防科技數(shù)據(jù)資源，為綜合研判提供必要和可靠素材。據(jù)統(tǒng)計，有80%的情報是通過發(fā)掘公開資料獲得。當(dāng)前，數(shù)據(jù)采集主要通過研究人員根據(jù)問題采取信息搜索方式或特殊途徑，獲取數(shù)據(jù)資源。在智能時代，通過深度爬蟲、事件跟蹤等智能技術(shù)，讓機器自動學(xué)習(xí)研究問題的主題和內(nèi)容，能夠深度獲取不同來源、不同語種的文獻、動態(tài)新聞、數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)資源以及事件線索數(shù)據(jù)，顯著提升數(shù)據(jù)采集質(zhì)量效果。

1)在數(shù)據(jù)爬取方面，智能技術(shù)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)基于主題和語義的開源數(shù)據(jù)快速爬取，還能實現(xiàn)源頭數(shù)據(jù)深度穿透和訪問。如，2018年蘭德公司發(fā)布《第二代開源情報》，提出美在獲取傳統(tǒng)開源信息基礎(chǔ)上，加強了灰色文獻、社交媒體等渠道的數(shù)據(jù)抓取工作。美陸軍通過智能技術(shù)掃描了40多個國家66種語言的社交網(wǎng)絡(luò)，獲取政治、經(jīng)濟、軍事等領(lǐng)域開源信息。美國國防部高級研究計劃局(DARPA)，開展了“主題探測與追蹤”項目，在不需要人工干預(yù)的情況下，讓計算機在新聞信息流中自動獲取新聞主題及其發(fā)展趨勢。DARPA的“暗網(wǎng)搜索引擎”項目，提供了互聯(lián)網(wǎng)信息的智能化網(wǎng)絡(luò)檢索和抓取工具。

2)在事件跟蹤方面，智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)基于信息檢索的跟蹤、基于規(guī)則的跟蹤、基于事件觸發(fā)的跟蹤等。如，美國防部“技術(shù)監(jiān)視和地平線掃描”項目，通過專利、大學(xué)學(xué)報、研究性雜志等數(shù)據(jù)，有效跟蹤研發(fā)初期的新技術(shù)。其中，“技術(shù)監(jiān)視”通過跟蹤高頻的關(guān)鍵技術(shù)術(shù)語，獲取了技術(shù)應(yīng)用的領(lǐng)域和方向。

3.2.2數(shù)據(jù)處理

國防科技情報研究數(shù)據(jù)處理，是指在分析評估已采集情報數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，開展數(shù)據(jù)加工處理，得到可用、可信、可參考的高質(zhì)量信息。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠獲取更加海量數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)噪音也增加了數(shù)據(jù)處理效率。運用智能技術(shù)，通過學(xué)習(xí)以往高價值情報數(shù)據(jù)生成規(guī)則和內(nèi)在聯(lián)系，針對情報研究問題，對海量數(shù)據(jù)進行聚類分析、關(guān)聯(lián)分析和規(guī)則研判等，從多個維度自動評估數(shù)據(jù)價值，并對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理和關(guān)鍵要素提取。

1)在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方面，智能技術(shù)能夠?qū)Χ鄠€信息源數(shù)據(jù)進行組合或綜合處理，共同揭示研究對象特征，得到比單一數(shù)據(jù)源更精確、更可靠的信息。如，DARPA的“洞察”項目，具有開放性、規(guī)?；约凹床寮从玫忍卣?，可以快速整合已收集到的多源異構(gòu)情報數(shù)據(jù)。DARPA的“自動知識獲取”項目，利用語義識別和機器學(xué)習(xí)技術(shù)自動整合不同來源的數(shù)據(jù)，使機器在不需要人工干預(yù)的情況下執(zhí)行數(shù)據(jù)融合集成工作。

2)在數(shù)據(jù)整編方面，智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)獲取數(shù)據(jù)的自動分類、標(biāo)注、加工和處理。如，美國情報高級研究計劃局(IARPA)的“科技論述中的預(yù)測和理解”項目，可以獲取和整編大規(guī)模、多學(xué)科、不斷增長、有噪音且多語種的科技文獻，以及實時數(shù)據(jù)。DARPA的“文本深度發(fā)掘與過濾”項目，通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，幫助情報研究人員快速處理大量文本和語音數(shù)據(jù)，了解“人物、時間、地點、事由”等關(guān)鍵信息，并解讀模糊說法或暗示。

3)在數(shù)據(jù)抽取方面，智能技術(shù)能夠高質(zhì)量完成數(shù)據(jù)關(guān)鍵要素提取、摘要自動歸納和知識提煉等工作。DARPA“自動化科學(xué)知識提取”項目，可以快速匯總多個復(fù)雜系統(tǒng)的科學(xué)數(shù)據(jù)，并自動識別新的數(shù)據(jù)和資源。谷歌運用智能技術(shù)實現(xiàn)了學(xué)術(shù)、故事、電子郵件、專利等不同文本數(shù)據(jù)摘要的自動歸納，且流暢性和連貫性達到了較高水平。美軍“從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策”項目能夠從數(shù)據(jù)中高效地提煉出“知識”。美國防部“算法戰(zhàn)跨職能小組”實施的“Maven”計劃，能夠快速處理如“掃描鷹”等小型無人機的視頻數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對人、車輛、建筑等目標(biāo)的識別，并利用實戰(zhàn)環(huán)境中的無人機視頻作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，目標(biāo)識別率從60%提升到80%。

3.3 智能技術(shù)在綜合研判階段應(yīng)用方式

國防科技情報研究綜合研判，是指在獲取和處理科技情報數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，開展深入細(xì)致的分析研究工作，得到高質(zhì)量、高價值的研究結(jié)論。當(dāng)前，綜合研判主要利用專家經(jīng)驗和專業(yè)知識，以及創(chuàng)造性思維和邏輯推理能力，通過歸納總結(jié)和研究分析得到結(jié)論。智能技術(shù)既能夠協(xié)助專家開展深度研究，也能夠?qū)W習(xí)專家知識推演提出研究結(jié)論。

3.3.1弱智能階段

在弱智能階段，通過數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、知識圖譜、語義理解等智能技術(shù)，從不同數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系中獲得隱含的知識或規(guī)律，自動歸納總結(jié)多樣化的研究觀點與結(jié)論，計算得到各種結(jié)論的可能性、準(zhǔn)確性和可信度等，并按照固定模板自動生成研究報告，也能夠協(xié)助情報研究者獲取更多差異化、規(guī)律性、精細(xì)化和趨勢性的結(jié)論和線索。如，IARPA“聚合推理預(yù)測”項目，通過對眾多情報研究人員作出的判斷進行激活、權(quán)衡和聯(lián)合，提高事件預(yù)測的準(zhǔn)確性、精確度和時效性。DARPA的“知識導(dǎo)向的智能推理圖譜”項目，通過分析多媒體信息，理解世界各地發(fā)生的事件，并根據(jù)上下文和時間推理，從看似無關(guān)的事件中，分析事件之間的關(guān)聯(lián)性。DARPA“大機理”項目，通過構(gòu)建因果關(guān)系模型，采取智能化的計算方法和邏輯推理工具，大幅度提高計算機從海量數(shù)據(jù)中提取有用情報的效率。2017年該項目發(fā)展為“世界建模”項目，建立了區(qū)域和全球范圍內(nèi)自然和人為系統(tǒng)的推理模型，模擬仿真復(fù)雜社會網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。美國水晶球公司開發(fā)的大數(shù)據(jù)分析“哥譚”平臺，實現(xiàn)了智能算法與搜索引擎的深度融合，提出了人機共生的可視化大數(shù)據(jù)交互探索分析方法，能夠?qū)?shù)據(jù)進行全面掃描、深度挖掘、關(guān)聯(lián)分析和科學(xué)預(yù)測，為美軍分析亞丁灣海盜活動熱點區(qū)域等工作發(fā)揮了重要作用。

3.3.2強智能階段

在強智能階段，通過專家創(chuàng)造性思維和邏輯推理能力，引導(dǎo)計算機開展無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)，推動數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系與專家因果推理的相互滲透融合，也可通過腦機接口方式，學(xué)習(xí)專家思維方式，從而得到高價值的綜合研判結(jié)論。強智能階段的最終形態(tài)是構(gòu)建國防科技情報研究智能體，能夠根據(jù)規(guī)則和外部環(huán)境開展邏輯推理，自主思考解決情報研究問題。如，DARPA“可解釋性人工智能研究”項目，通過建立新的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，使計算機能夠解釋自身邏輯、具備常識推理能力并能夠讓用戶理解其行為。IARPA開展的“大腦皮層網(wǎng)絡(luò)的機器智能”項目，通過神經(jīng)學(xué)和計算機科學(xué)專家通力合作，開展大腦運作機制的逆向工程研究，從而創(chuàng)造新的機器學(xué)習(xí)算法，使計算機能夠?qū)崿F(xiàn)類似大腦的性能，達到“類似人類的熟練程度”。

3.4 智能技術(shù)在服務(wù)反饋階段應(yīng)用方式

國防科技情報研究服務(wù)反饋，是指根據(jù)用戶需求提供情報研究產(chǎn)品，即把相應(yīng)產(chǎn)品在恰當(dāng)時間以合適方式傳遞給用戶，并根據(jù)用戶體驗完善產(chǎn)品。當(dāng)前，國防科技情報研究服務(wù)一般是以紙質(zhì)或電子文檔等方式交付給用戶。智能技術(shù)能夠以用戶需求為牽引，實現(xiàn)廣覆蓋、差異化、一站式的服務(wù)，并通過數(shù)字工程協(xié)助用戶嵌入國防科技情報產(chǎn)品生產(chǎn)全過程，產(chǎn)出個性化和定制化產(chǎn)品。

3.4.1產(chǎn)品生成

在國防科技情報產(chǎn)品生成方面，通過人機交互等智能技術(shù)，根據(jù)用戶以往的習(xí)慣和興趣，對產(chǎn)品進行碎片化組裝，精準(zhǔn)推送情報產(chǎn)品，使得產(chǎn)品發(fā)布速度更快，到達率更準(zhǔn)，與用戶的互動性更強。如，美國防部國防技術(shù)信息中心發(fā)展愿景之一就是縮短用戶發(fā)現(xiàn)有價值信息的時間，確保向用戶優(yōu)先提供最相關(guān)的信息，該中心建立了國防部科技維基百科以及國防部技術(shù)空間，便于科學(xué)家、工程師和軍事人員快速獲取情報研究產(chǎn)品。美空軍的“多源開發(fā)數(shù)字助理”項目，類似于蘋果siri、谷歌助理、亞馬遜Alexa等支持對話的虛擬助理，通過交互式問答軟件，輔助用戶開展軍事情報分析和指揮控制決策。美“自動可視化定制分析報告”項目，通過對開源的作戰(zhàn)需求數(shù)據(jù)進行挖掘，自動形成可視化分析報告，滿足特種作戰(zhàn)部隊特定需求。

3.4.2產(chǎn)品推送

在國防科技情報產(chǎn)品推送方面，智能技術(shù)能夠通過用戶對產(chǎn)品使用體驗及反饋數(shù)據(jù)，了解用戶新需求和行為習(xí)慣，采取協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦、混合推薦和產(chǎn)品用戶雙向推薦等方式，向用戶精準(zhǔn)推薦情報產(chǎn)品。如，今日頭條等新媒體平臺，從內(nèi)容、用戶和環(huán)境等三個維度出發(fā)，對海量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，得到用戶特征，并向用戶推薦個性化的產(chǎn)品。

3.4.3全過程參與

在國防科技情報產(chǎn)品生產(chǎn)過程體驗方面，智能技術(shù)能夠協(xié)助用戶沉浸式了解國防科技情報研究需求生成、數(shù)據(jù)挖掘、綜合研判等全過程，全面了解產(chǎn)品產(chǎn)出的全過程，為優(yōu)化情報產(chǎn)品提供了支撐。如，美國防部正在推進的數(shù)字化工程，綜合采用建模仿真、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)字孿生等數(shù)字化方法，讓管理人員深度融入裝備建設(shè)管理全過程，支撐全壽命精細(xì)化管理。

4 結(jié) 語

隨著大數(shù)據(jù)和智能技術(shù)的快速發(fā)展，國防科技情報研究原始數(shù)據(jù)的維度、量度、深度和精度等將大幅度提升，能夠多方位、多角度、動態(tài)地描述解釋研究對象，也能精準(zhǔn)地探尋情報研究結(jié)論?；诖?，智能技術(shù)在國防科技情報研究流程的應(yīng)用，將重塑和再造傳統(tǒng)研究流程、方法和范式，國防科技情報研究將逐漸從經(jīng)驗研究轉(zhuǎn)向?qū)嵶C研究、個案研究轉(zhuǎn)向全樣本研究、因果研究轉(zhuǎn)向關(guān)聯(lián)分析、表現(xiàn)研究轉(zhuǎn)向深度研究，從而推動建立“智能+數(shù)據(jù)+模型+專家”深度融合的新模式，提高國防科技情報研究鑒別力、認(rèn)知力和創(chuàng)新力，提升情報研究成果的質(zhì)量效果。下一步，建議通過加快推動形成智能時代國防科技情報研究范式、建立國防科技“數(shù)據(jù)池”、突破國防科技情報智能挖掘分析關(guān)鍵技術(shù)、聚合國防科技情報研究體系力量、建設(shè)國防科技情報研究智能分析平臺等措施，有效推動智能技術(shù)在國防科技情報研究全流程的應(yīng)用。