走向戰(zhàn)場的人工智能

文/劉肖琳

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走向戰(zhàn)場的人工智能

文/劉肖琳

2016年3月9日至15日，韓國棋手李世石與谷歌人工智能圍棋程序AlphaGo進行了人機圍棋大戰(zhàn)，AlphaGo最終4∶1勝李世石，引發(fā)了媒體和公眾的廣泛關注。有人興奮，為人工智能中深度學習研究的勝利歡欣鼓舞；有人恐懼，擔心人工智能發(fā)展下去會超越人類，甚至主宰人類。那么，什么是人工智能？人工智能在軍事領域有哪些應用？人工智能會主宰未來戰(zhàn)場嗎？下面由筆者來嘗試作答。

什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence）是研究人類智能活動的規(guī)律，研究如何制造出人造的智能機器或智能系統來模擬人類思維過程和智能行為的基本理論、方法和技術。

那么什么又是人類智能活動呢？一般來說，智能活動涉及感知、信息處理、學習、通訊（交流）和自適應復雜環(huán)境的能力。還包括大腦的其他一些高級精神活動。

感知是指人們利用自己的眼、耳、鼻、觸覺等感官活動，從周圍環(huán)境獲取并且理解文字、圖像、聲音、語言、味道等各種外界“自然信息”能力，即認識和理解所處世界環(huán)境的能力。

信息處理是指人腦通過生理和心理活動對眼睛看到的場景、耳朵聽到的聲音或鼻子聞到的味道加以分析綜合，并且形成判斷與選擇的能力。人類具有將感性知識抽象為理性知識，并且對事物運動規(guī)律進行分析、判斷和推理，做出決策的能力。

人類具有學習能力。每個人隨時隨地、有意識無意識地通過學習適應環(huán)境的變化。小孩子被仙人掌的刺扎痛了，他會記著下次避免直接用手去拿仙人掌。我們在成長過程中，通過學校教育、技能培訓和日常學習，能夠豐富自身的知識和技能，這些都是學習能力。

我們具有相互交流信息的能力，而且知道眾人拾柴火焰高、三個臭皮匠頂個諸葛亮的道理，我們通過團隊協作完成艱巨復雜的任務。

人類也具有排除外界干擾、刺激，靈活適應變化多端外界環(huán)境的能力。

當然，人類還有一些諸如幻覺、直覺、信念、希望、恐懼、夢、慈祥、愛情等高級精神活動，在某些情況下，高級精神活動會影響我們對事物的分析、判斷和決策。

人工智能就是要模擬、延伸和擴展人的智能活動，讓計算機具有智能。一方面使智能機器或系統能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。另一方面理解使智能成為可能的原理。

如何去模擬人類智能？主要有兩大方向：一是功能模擬方法。通過傳感器和計算機處理程序構造能夠從效果上模擬人類智能的智能系統，即以人思維或行動的結果作為衡量人工智能系統是否成功的標準。二是物理模擬方法。從大腦結構、大腦和感覺器官的細胞組織和生理機能特征出發(fā)，研究大腦的神經元模型，搞清大腦信息處理過程和機理。

按照從功能上模擬人類智能的標準來看，在圍棋這個體現智能的博弈中，目前AlphaGo顯然已經超越了人類下棋能力。但是，博弈只是驗證人工智能研究中搜索策略、機器學習等研究成果的其中一個很好的應用背景，事實上人工智能的研究領域很寬廣。

國防科技大學研制的無人駕駛汽車“開路雄獅”就是另一個智能系統實例。它具備了一定的環(huán)境感知能力，能夠識別前進道路上的障礙物，看得懂路標，會分析可通行區(qū)域，自動規(guī)劃行駛路徑，自動控制車輛行駛。在不遠的將來可以與人并肩作戰(zhàn)，具備偵察、巡邏、戰(zhàn)場跟隨，以及貨物運輸等多種用途。

走向戰(zhàn)場的人工智能

軍事應用是推動科技發(fā)展的動力之一，在美國，軍方是人工智能研究的主要資助者，其所提供的經費占國內總投資的80%。目前，從戰(zhàn)場環(huán)境感知、軍用機器人、智能武器、軍事輔助決策到軍事訓練，人工智能已經滲透到軍事領域的方方面面。據報道，2003年伊拉克戰(zhàn)爭打響時，美軍沒有裝備任何機器人，但是到2008年末，美軍使用的機器人已達到1.2萬臺。用人工智能武裝的無人系統（機器人）已經在戰(zhàn)場上承擔起各種類型的艱巨任務，在未來戰(zhàn)場上，必然會發(fā)揮越來越重要的作用。

應用之一：戰(zhàn)場環(huán)境感知

中國有句古話，知己知彼，百戰(zhàn)不殆。任何時候，對戰(zhàn)場狀況的及時、準確把握，都是取得勝利的前提。

隨著傳感器技術的進步，機器人已經具備“眼觀六路，耳聽八方”的基本物質條件。從大的方面說，天基的衛(wèi)星、空中的無人機、地面機器人（無人車），以及海洋機器人為我們提供了上天入地全方位的戰(zhàn)場環(huán)境信息。從具體的裝備性能方面看，今天，我們幾乎已經可以看到任何我們感興趣的事件。紅外相機使我們能夠透過茫茫黑夜，看到夜晚埋伏在我們四周的敵人；多光譜相機幫助我們分辨什么是模型做成的假陣地，什么是真實的陣地；國防科技大學研制的太赫茲雷達甚至可以穿透墻體看到墻后面的恐怖分子。作為人工智能里面最重要的分支——機器視覺，則幫助戰(zhàn)士或機器人處理、分析和理解圖像，找出感興趣的信息或目標，精確地測量出敵方目標的位置和姿態(tài)，最終實現精確打擊。在海洋戰(zhàn)場，水下監(jiān)聽器向計算機傳遞聽到的信號，計算機中的信號識別理解系統則排除波濤等噪聲，提取出潛艇、軍艦發(fā)動機的聲音，分析出他們的位置和運動軌跡。

據Lockheed Martin公司官網報道，在F-35戰(zhàn)機的航電系統中，Northrop Grumman公司研制了由6個紅外相機構成的分布孔徑熱成像系統DAS，該系統的配套軟件能將6個紅外相機的圖像拼接成360°全景圖，顯示在一個顯示器上，以幫助飛行員快速獲取戰(zhàn)機前后左右環(huán)境信息，相當于飛行員腦袋后面也長了眼睛；并能實現夜間飛機近距編隊飛行，還可在夜間和煙塵覆蓋情況下為飛行員在頭盔顯示器上顯示飛機下方目標圖像，這意味著飛行員可以在任何時間、任何氣候條件下向敵人開火。DAS還能與Lockheed Martin公司的光電瞄準系統EOTS一起提供遠距離檢測、導彈來襲告警和精確瞄準。

此外，加裝了可變焦鏡頭的攝像頭還能使我們看得更遠，大大提高瞄準精度。福斯特-米勒公司的“利劍”機器人上就裝備有這樣的遠程遙控快速瞄準平臺。士兵射擊會受呼吸、心跳或情緒波動的影響，但是，機器人射手非常準確，它幾乎消除了所有可能影響射擊精度的人為誤差。在早期測試中，“利劍”機器人70次槍彈試射全中靶心；62發(fā)火箭彈和16發(fā)反坦克火箭彈測試也全部命中目標。2013年駐阿富汗美軍裝備了這款武裝機器人。

據《參考消息》報道，2009年8月，阿富汗的英軍狙擊小組采用在iPhone手機上運行的“子彈飛行”軟件計算狙擊彈道，精確狙擊1853米外的塔利班高官。

應用之二：機器人

機器人是人工智能技術最好的驗證對象。機器人利用傳感器采集環(huán)境信息，其后端的感知和認知系統則賦予機器人認知能力，幫助其理解環(huán)境中各個物體的含義，然后控制執(zhí)行機構完成特定任務。

由于軍用機器人不知疲倦、不會恐懼、不怕生化武器、不怕犧牲，能夠完成那些對人來說無法完成的最危險、最艱苦的戰(zhàn)斗任務。因此，受到各國軍方的重視。

美國國防先進研究項目局（DARPA）是無人系統的主要資助者，他們通過設立研究課題，發(fā)起由私營公司和大學參與的機器人競賽活動，推動機器人技術發(fā)展，在快速發(fā)展和部署無人系統方面取得了很大成功。“背包”“魔爪”“利劍”機器人都是當今地面戰(zhàn)場無人系統的典型代表。這些機器人裝備了先進的傳感器，但是智能水平不高，主要通過士兵遙控機器人完成偵察、爆炸裝置的搜尋和排除等任務。但是，這些機器人在阿富汗和伊拉克戰(zhàn)場的成功應用堅定了美國軍方對無人作戰(zhàn)系統的重視，進一步推動了人工智能的發(fā)展，大大提高了機器人的自主能力（機器人自主能力越強，人類操控員需要提供的協助就越少——作者注）。

DARPA早在20世紀70年代就提出了自主地面車輛（ALV）計劃，取得了一系列重要的研究成果。今天無人車可以在城市環(huán)境和一定復雜度的越野環(huán)境下自主行駛，說明地面移動機器人在環(huán)境感知（如識別地形、地物）、智能控制與決策（如規(guī)劃、選擇前進道路）方面已經具備一定的智能水平。2011年國防科技大學和中國第一汽車集團公司研制的紅旗HQ3自主駕駛系統首次完成了從長沙到武漢286公里的高速無人駕駛試驗，創(chuàng)造了我國自主研制的無人車在結構化交通環(huán)境下的自主駕駛新紀錄。

DARPA資助的波士頓動力公司第三代阿特拉斯能直立行走，對各種地形具有較好的平衡能力，可以抗擊外力沖擊，說明其已經具備人類的小腦功能。阿特拉斯配備激光雷達、一對相機和力傳感器，會開門（進入推的門，進入拉的門，進入帶彈簧的拉的門），能在戶外原野行走，說明他已經具備一定的智能水平。不久的將來，它將能承擔偵察、搬運物品等工作。波士頓動力的“大狗”已經開始參與相關軍事演練，這款機器人能夠攜帶181千克左右重物，時速達7000米，未來能在戰(zhàn)場上，幫助行進中的士兵運輸彈藥、槍支、輔助器械等。

在空中戰(zhàn)場，DARPA資助的“全球鷹”無人機大部分時間都是自主飛行，而不是人工遙控；自主著陸在航空母艦上是非常困難的工作，對人類飛行員也是如此，但是，完全無須人工干預的無人機X-47B在2013年7月10日成功地完成了在喬治·布什航空母艦上自動起降測試。

在海上戰(zhàn)場，艦艇上的“阿圖”機器人能自動跟蹤并擊落穿過其防線的導彈；無人艦艇能執(zhí)行港口、水域巡邏任務；已經列裝的具有小型動力裝置的智能水雷，可以改變位置形成活動雷場。無人潛艇可以執(zhí)行水下維修、排雷和跟蹤敵方潛艇的任務；可以主動搜尋敵方潛艇，又不暴露我方潛艇的位置。

毋庸置疑，以人工智能為基礎的軍用機器人和無人系統的發(fā)展將對未來戰(zhàn)爭和戰(zhàn)場產生巨大影響，帶來革命性的變化。

應用之三：智能武器

智能武器是指具有自動識別、跟蹤、打擊目標能力的武器。景象匹配制導武器是這類武器的典型代表，它將導彈飛行過程中相機拍攝的圖像不斷與發(fā)射前預裝的打擊目標的圖像進行實時比對（配準），確定導彈相對于目標的位置，自動控制導彈飛向目標。由于預裝訂的圖像可能是很早以前的圖像，圖像的拍攝季節(jié)、拍攝角度、天氣、光線等都可能與戰(zhàn)爭時不一樣，導彈上的景象匹配程序要能認出看到的景象就是要打擊的目標，說明它具有類似于人的圖像識別智能。

應用之四：輔助決策

傳感器技術的進步帶來海量數據，信息處理量劇增，衛(wèi)星圖像、無人機的航拍圖像、雷達數據、地面或水下機器人得到偵察圖像，人工解譯、分析效率太低，但是，計算機具有算得快的優(yōu)點，用機器學習方法教會計算機對一定范圍內的圖像進行識別、分類，并且自動提供輔助決策意見的系統已經出現。不同傳感器數據的信息融合技術幫助我們綜合不同視角的數據得到更為真實、準確的戰(zhàn)場態(tài)勢。在無人系統中，出發(fā)前的任務規(guī)劃、全局路徑規(guī)劃，執(zhí)行任務過程中的局部路徑規(guī)劃都已經達到相當水平，在某些方面已經超過人類。

誰是未來戰(zhàn)場的主宰

技術從來不是打贏戰(zhàn)爭的靈丹妙藥。空談誰是未來戰(zhàn)場的主宰是沒有意義的。認真研究如何打贏才是正道。從上述討論我們可以看到，人類研究、開發(fā)技術的目的是為了讓技術更好地為我們服務，延伸和拓展人的能力，就像望遠鏡讓我們看得更遠，顯微鏡讓我們看到一般手段下看不見的細菌和小微生物一樣。今天，各種傳感器，以及它們身后配套的傳感器數據處理技術，輔助決策信息系統，在信息處理的某些方面，已經超過了人的智能。但是，尺有所短，寸有所長，每一種技術和設備都有它的優(yōu)勢和弱點，如何用好智能裝備仍值得好好思考。

我們要贏，作為科研人員要認真思考戰(zhàn)場環(huán)境與平時民用環(huán)境的不同之處，努力研究出適應戰(zhàn)場環(huán)境的更好的裝備。目前，很多信息技術僅適應于民用靜態(tài)、非對抗場景，而軍事對抗態(tài)勢變化通常非常快。民用人工智能系統中，為了規(guī)避組合爆炸問題，我們只關心針對特定問題的變化量，相對比較簡單；在戰(zhàn)場環(huán)境下，變量要多得多，狀態(tài)劇烈變化很可能使一般人工智能系統中采用的決策策略的前提條件不再成立，自然也就談不上得到正確的決策結果。今天，谷歌汽車已經能識別前進道路上的其他車輛和行人，做到無人駕駛行駛，但是，這并不意味著其所采用的技術全部能在戰(zhàn)場環(huán)境下使用。和平時期，GPS、路邊的建筑物和其他的地標地物都能為無人車的行駛提供重要的參照信息，在戰(zhàn)時，GPS可能被摧毀，地標地物可能被夷為平地。再比如，拿AlphaGo人機大戰(zhàn)來說，下棋程序的棋局狀態(tài)是確定的、有限的，面臨的挑戰(zhàn)是各種棋局狀態(tài)組合起來數量巨大，存在組合爆炸問題，計算機主要需要解決如何在有限的計算資源下，搜索出一步相對較好的走步。而軍事對抗是遠比人機對弈復雜的一類博弈，它是信息不完全博弈問題。當然，如何讓深度學習在軍事對抗中發(fā)揮更大的作用仍然有很大研究空間。

作為裝備使用者，則必須研究如何最大限度發(fā)揮智能武器的長處，特別是，如何實現人機融合，發(fā)揮人和機器各自的優(yōu)勢；作為裝備對抗者，則必須最大限度地利用智能武器的短處，干擾敵方智能武器，讓他們不能發(fā)揮作用。比如，激光制導炸彈在塵土、煙霧環(huán)境下會失效；圖像識別系統無法區(qū)分偽裝成平民的軍人；更典型的一個實例是美軍的無人機被誘騙到伊朗降落。在未來戰(zhàn)爭中，誰對智能裝備了解得最透徹，誰就能掌握戰(zhàn)爭的主動權。

事實上，人工智能還有很長的路要走。“看”和“聽”對人類易如反掌，但是，對計算機來說要看懂看到的場景或聽懂所聽到信號卻非常困難。在過去50年里，機器視覺主要還是在做感知問題，遠沒有達到認知層面。從另一方面來看，人腦的計算和記憶能力遠不如計算機，因此如何人機協作，發(fā)揮各自的長處值得深入研究。★

責任編輯：曹舒雅