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再談智慧化指揮“自主決策”
華夏經緯網   2019-10-24 14:35:51   
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把重點放在輔助決策上——再談智慧化指揮“自主決策”

■顧靜超 劉 奎 解放軍報

智慧化系統“自主決策”,本質上是未來智慧化作戰系統建設 “人在回路中”抑或“人在回路外”的發展路徑選擇問題。在現有人工智慧機理與技術體系下,智慧化系統自主決策的實現難度大、應用範圍窄,應該慎重考慮其實現的可能性、必要性。

人工智慧技術原理先天不足。大數據、超級計算能力與深度學習演算法結合是當代人工智慧基本原理。其中,深度學習本質是對海量數據用概率學習的處理方法來尋找規律,它只能尋找到重復出現的模式並作為成功的經驗。在這種模式下,系統只能學習獲取既往戰爭勝利的經驗知識,卻無法預測下一場戰爭的發展方向,新的作戰思想與方法很可能因與學習到的既有知識衝突而被當成錯誤資訊排除。二戰爆發前,戴高樂已經認識到坦克帶來的戰術革命性創新,提出組建單獨裝甲機械化部隊並實踐運用的構想,卻因與法軍從一戰中總結出的陣地防禦勝利經驗衝突而被壓制。智慧化作戰系統數據不僅需要學習裝備技戰術參數等有形數據,更需要學習戰爭制勝機理、作戰理論等無形數據。但是,作戰行動對抗激烈,欺騙性強、不透明程度高,是雙方博弈而非單方推演。雖然戰前可蒐集作戰對手情報資訊、總結對手作戰思想與理論、研判對手戰術戰法,為系統學習提供參考,但是無法保證戰爭爆發後敵人能按照己方設定劇本行動。一旦敵人的作戰行動跳出系統學習範圍,系統就難以有效應對。

人工智慧支撐技術有待突破。超級計算能力是人工智慧基礎支撐技術之一。但是,複雜激烈的軍事對抗行動計算需求,遠遠超出現有超級電腦計算能力。比如,有人曾計算過,圍棋對弈的可能情況數是10的170次方,而4機對2機小型空戰的情況數是10的7022次方,一個具有200個左右作戰單位的中型戰役可能情況數則高達10的86000000次方,現有技術框架下的超算技術根本無法完成。此外,物聯網、雲平臺、5G通信等社會、經濟建設中運轉良好的人工智慧基礎支撐技術,是否適用於對抗環境複雜、干擾欺騙激烈的實戰環境,恐怕還得打個問號。比如,資訊化戰爭形態已經成熟的今天,戰術通信的有效性、穩定性、可靠性尚未得到有效解決,而無人平臺的作戰運用必須以可靠的戰場通信作保障。通過總結近期局部戰爭實踐,可發現無論是美軍的無人飛機,還是俄軍的“機器人連”,現有無人裝備平臺都是處於非對稱作戰環境、己方擁有絕對的戰場制電磁權時才能成功運用。一旦對抗雙方裝備的代差不明顯,無人裝備就無法取得預期成效。

智慧系統運用場景還很受限。清華大學人工智慧研究院院長張鈸院士指出,現代人工智慧的應用場景必須滿足確定性資訊、完全資訊、靜態、單任務和有限領域等5個條件,是完全資訊博弈,軍事智慧系統概莫能外。比如,深入分析美軍“Alpha AI”智慧空戰系統完勝人類飛行員的案例,可發現智慧空戰系統執行任務單一,裝備、環境與對手應對措施等資訊清晰可見,交戰規則清楚明確,參加模擬的人類飛行員只有1人,符合完全資訊博弈的基本條件。但是,實際空戰中系統需面對敵機、友機、地面火力,甚至可能不明飛行物等多方動態資訊,是典型的不完全資訊博弈,已超出系統運用場景,智慧化系統無法“自主決策”。因此,美軍並未將單一無人飛機作為未來空戰發展方向,而是推出“忠誠僚機”項目,以“有人+無人”混合編隊方式執行空中作戰任務。由此可見,智慧化作戰系統運用場景受到極大限制,不能脫離人類的引導與控制。

戰爭是嚴肅而殘酷的對抗活動,容錯程度低,一旦失誤,需要用鮮血與生命去彌補。在當前人工智慧機理、技術與應用場景條件限制下,研究智慧化作戰,應該把重點放在智慧化系統輔助人、補位人,提高人類決策效率、降低人為錯誤上,以“人+智慧系統”的人機混合增強智慧作為智慧化系統的發展方向,機腦輔助人腦、人腦利用機腦,實現“人在回路中”的智慧指揮。

 

責任編輯:胡光曲

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