譚 芬
國防科技大學信息通信學院
著名的管理大師戴明與德魯克在以前都曾經指出:“不會量化就無法管理”。大數據的最重要的意義是其的管理價值。大數據的特點是注重數據的整體分析,不是簡單一部分或者其中的某一個數值。它更加注重事物之間的相關性而非每一事物得準確程度和他們之間的因果關系。
把大數據運用到軍事方面,說明國家在軍事管理方面更加的系統化和制度化,在很大程度上不會受到人為的改變,并且更加的方便快捷。因此,大數據時代對于當代軍事的重要意義,本質上是軍事管理科學化程度的提高,和過去的小數據相比,大數據對于軍事的管理水平的提升更加明顯,手段也更加進步,范圍越來越廣,質量和效率也穩步上升。
很多時候在人類對于戰爭分析的過程中,發現尋找戰爭模式有三種辦法,又稱為三大范式:實驗科學范式,第一,在戰爭前期運用演習的手段反復模擬實戰,第二,運用科學方法進行理論的推理。利用數學公式來演算,如經典的蘭徹斯特方程;第三,計算科學范式,在電腦計算的基礎上模擬實戰場景。
然而,以上的研究方法只能使人們接受結果,并不能提高人們對于大數據的使用管理分析能力。
云腦控制,數據攻防。未來充分智能化的軍事體系,將有一個“大腦”隱喻的中心,分布式作戰單元通過云大腦鏈接起來,這個云大腦既是物理信息、生理信息及心理信息中心,也是軍事指揮與控制中心,同時也是顛覆性軍事技術研發中心,等等。多中心的耦合賦予了該云大腦核心的戰略地位,從而使其匯聚的數據本身成為對壘雙方的攻防中心,如何滲透、污染、破壞敵方的數據源、數據鏈、數據網,成為掌握戰爭主動的關鍵。古時言“兵馬未動,糧草先行”,在未來的智能化戰爭中,或許將是“兵馬未動,數據先行”。一旦發現問題,及時改進,作出調整,減少傷亡。
大數據在武器裝備上的廣泛應用,說明軍隊的武器建設已經從開發到數據處理的轉變的完成。實現了信息的互聯與信息交互的有效融合。當前武器使用的信息化程度越來越進步,裝備體系內各個節點之間的信息共享能力也越來越高,但在這些進步的同時,也出現了巨大的問題。例如原有的信息量太大,其中所具有的意義卻并不明顯,對于信息直接使用的難度古達,導致在武器的使用效率方面大大降。在這種情況下,更新后的大數據已經解決了這一突出問題。
需要重點強調的是:大數據不但是人類運用全新的方式使用這些數據,還要運用人工智能的手段對接收到的信息進行整理和傳播,加以敘述,以此來改變當前利用專業的技術人員進行信息處理的方法。
大數據與人工智能是一而二、二而一的關系。由于大數據的廣泛應用,武器裝備體系將從戰場上的信息使用者升級為高度智能化和自主化的系統。這一過程是運用人工智能的手段將有價值的信息處理后輸入戰爭網絡系統,將網絡上虛擬的戰爭和武器裝備與實際的戰場問題相融合,將戰場上的敵我形式具體分析,做出詳細而有針對性的作戰方法,確立行動方案,經過審核后再進行真實的行動,已達到最優目標。
在軍事方面應用大數據的走在世界前列的國家目前仍是美國。美國在數據應用的第一個重要目標是通過大數據創建真正能自主決策、自主行動的無人系統。這一問題目前在無人機的使用方面已經實現。當然,美國最后的目標是希望無人機徹底脫離人類,在無需控制的情況下實現自動化的處理。美國在2013年試飛的X-47B便是其標志,這一無人機已經能在人類毫無控制的狀態下進行起飛和降落并且完成作戰任務。
190 0年初期,軍事戰略家克勞塞維茨以人的認知局限為由,提出了“戰爭迷霧”概念。很簡單,他所說的戰爭迷霧就是指在數據上的迷霧。在當前的戰爭中,最為顯著的就是信息戰,那么就必須先出信息對于人們的干擾,信息戰是一個極其復雜的過程,對于兵種,武器裝備和戰爭環境都需要做出完整的分析,并且對于敵我的能力有所概括,在數據不斷增長的情況下,任然可以保持清醒的判斷,這比傳統的戰爭更加復雜和困難。可以說,信息化戰爭的機制深藏在“數據迷霧”中。
那么,消除“戰爭迷霧”會提高指揮員的情報分析與軍情預測能力。以前,因為人們所可以了解的數據相對簡單,戰爭時可能出現各種的不確定因素,很容易給指戰員造成誤導,做出錯誤的指揮。現在,大數據最大的優勢就是做出提前的預測,也就是把意外情況可能發生的狀況運用數據分析的方法全部預測出來。
總體來說,在以后的戰爭中,有很大程度的可能會玩缺德依賴于大數據的方法去分析戰爭模式,在海量數據中尋找出對于戰爭最有力的信息,即時分析掌握戰爭要素,對地我進行信息挖掘,真正做到“知己知彼”,保證戰場的透明化,達成運籌于帷幄之中、決勝于千里之外的作戰目的。
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