人工智能在军事领域的渗透与应用思虑_人工智能_技巧

2025-01-10 17:41:51 智能助手

人工智能（artificial intelligence，AI）技能现已进入新的高速增长期，是公认最有可能改变未来天下的颠覆性技能。
天下许多国家已将发展人工智能上升到国家计策，从政策导向、计策方案、资金预算层面予以大力支持。
人工智能武器的涌现则将从根本上改变战役办法，即由“人对人”的战役变成“机器自主杀人”的战役。
以美国为代表的天下军事强国，预见到人工智能技能在军事领域的广阔运用前景，认为未来的武备竞赛是智能化的竞赛，并已提前布局了一系列研究操持，发布“第三次抵消计策”，力求在智能化上与潜在对手拉开代差。
掉队即意味着受制于人，为避免因损失发展先机而造成巨大代差，中国亟待奋起直追，大力发展人工智能技能的军事运用研究。

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人工智能发展剖析

人工智能的涵义

人工智能是研究、开拓用于仿照、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技能及运用系统的一门技能科学。
从智能化水平看，人工智能大体可分为运算智能、感知智能和认知智能3个层次。

1）运算智能即快速打算和影象存储能力。
旨在帮忙存储和快速处理海量数据，是感知和认知的根本，以科学运算、逻辑处理、统计查询等形式化、规则化运算为核心。
在此方面，打算机早已超过人类，但如凑集证明、数学符号证明一类的繁芜逻辑推理，仍须要人类直觉的赞助。

2）感知智能即视觉、听觉、触觉等感知能力。
旨在让机器“看”懂与“听”懂，并据此赞助人类高效地完成“看”与“听”的干系事情，以图像理解、语音识别、措辞翻译为代表。
由于深度学习方法的打破和重大进展，感知智能开始逐步趋于实用水平，目前已靠近人类。

3）认知智能即“能理解、会思考”。
旨在让机器学会主动思考及行动，以实现全面赞助或替代人类事情，以理解、推理和决策为代表，强调会思考、能决策等。
因其综合性更强，更靠近人类智能，认知智能研究难度更大，长期以来进展一贯比较缓慢。

人工智能的发展趋势

人工智能技能产生于20世纪50年代。
当时天下的科学技能已经进入一个新的发展阶段，信息量急剧增加，信息通报日益加快，人类的自然智能已经无法迅速处理如此巨大数量的信息，于是开始探索通过打算机实行须要利用人的智能才能完成的任务。
人工智能发展至今，紧张经历了三轮浪潮。
20世纪60年代，人工智能技能紧张用于弈棋、定理证明和大略的人工智能专家系统研究。
20世纪70年代，随着微型电子打算机技能和集成电路技能的迅猛发展，人工智能专家系统研究进入运用开拓阶段。
20世纪80年代以来，人工智能技能得到迅速发展，运用于遗传工程、化学合成、业务管理、石油勘探、法律断案及军事领域中的专家系统相继研制成功。
20世纪90年代，人工智能技能发展进入加速阶段，国际商业机器公司（IBM）国际象棋高手“深蓝”降服了天下冠军加里卡斯·帕罗夫，标志着人工智能技能取得了具有里程碑意义的成功。
当前的人工智能发展浪潮始于2010年，随着大数据技能和打算能力的发展，联网大数据为改进机器学习办法和算法供应了有力支撑。

2014 年秋，斯坦福大学发起了人工智能百年研究（one hundred year study on artificial intelligence）调研项目，紧张稽核人工智能的发展现状，展望未来发展潜力并剖析其对社会的影响。
2016年9月，作为该项研究的一部分，斯坦福发布了《2030年的人工智能与生活》报告，剖析了人工智能过去15年的发展状况，并预测了其在未来15年的发展趋势。

人工智能革命得益于多个成分协同浸染，技能的积累和日趋成熟使人工智能呈现爆发增长之势。
未来15年，人工智能领域将集中关注人类意识系统的开拓，紧张包括以下6项核心技能。

1）打算机视觉。
用摄影机和打算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和丈量等机器视觉，并进一步做图像处理，成为更适宜人眼不雅观察或传送给仪器检测的图像。
打算机视觉技能利用由图像处理操作及机器学习等技能所组成的序列将图像剖析任务分解为便于管理的小块任务。

2）机器学习。
机器学习是打算机仿照人类的学习活动，通过对已有的案例进行学习，借助归纳和总结的方法，对本身的能力加强或改进，使机器得到新知识和新技能，不才一次实行相同或类似任务时，会好比今做得更好或效率更高。
机器学习是从数据中自动创造模式，模式一旦被创造便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
日前颇受瞩目的AlphaGo深度学习便是集中于深层神经网络的机器学习的分支之一。

3）文本措辞处理。
对自然措辞文本的处理是指打算机拥有与人类类似的对文本进行处理的能力。
例如从文本中提炼出核心信息，打算机可从自然措辞写成的文本中自主解读出含义，做到对文本的“理解”。
例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将条约中的条款提取出来制作成表。

4）自然措辞处理。
通过建立措辞模型预测措辞表达的概率分布，确定某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。
选定的特色可以与文中某些元素结合识别笔墨，通过识别这些元素，将某类笔墨同其他笔墨区分开，例如垃圾邮件和正常邮件。

5）机器人技能。
即机器+人工智能，将机器视觉、自动方案等认知技能整合至极小却高性能的传感器制动器以及设计奥妙的硬件中，使机器人具有与人类一起事情的能力，能在各种未知环境中灵巧处理不同任务。
近年来，随着算法等核心技能的提升，机器人技能已取得主冲要破。

6）生物识别技能。
生物识别可领悟打算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的身体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于法律鉴定。
近年来，随着暴恐、偷窃等各种危害社会治安的事宜逐渐增多，对体征形态的数据进行采集、比对、剖析的需求愈加急迫，生物识别技能由此迎来发展良机。

人工智能战役时期

人工智能是未来沙场新高点

近年来，随着大数据、云打算和深度学习等新技能和新观点的涌现，人工智能在感知智能领域和认知智能领域取得了重大进展，可能使未来的战役场景发生翻天覆地的变革，“智能化战役”指日可待，并可能成为战役史上继炸药、核武器之后的“第三次革命”。
炸药的涌现是“第一次革命”，在此阶段，不易受个人能力影响的武器（枪和火炮）实体化了，军队构成更加大众化和大量化；核武器实用化是“第二次革命”，拥有核武器意味着可以进行以毁坏全体国家为条件的计策性对峙，持核武器的国家具有主要国际影响力。
这两次革命分别使此前的战役办法完备发生变革。
人工智能具有从根本上改变战役办法的潜力，使得战役从“人对人”变成“机器自主杀人”。

目前，天下紧张大国正在构想建成仅由人工智能武器组成的武装机构（部队），人工智能武器在武力轇轕和战役中霸占较大比重的未来正在来临。
为了避免“未打先输”，天下军事大国一定全力争夺这一未来沙场“新制高点”。

美国军事领域人工智能现状

2016年10月，美国国家科技委员会连续发布了两个主要的计策文件《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研究与发展计策方案》，将人工智能上升到了国家计策层面，为美国人工智能的发展奠定了宏伟操持和发展蓝图。
2017年初，美国公布的《2016—2045年新兴科技趋势报告》明确了20项最值得关注的科技发展趋势，个中就包括人工智能、云打算、量子打算、大数据剖析等新兴技能。
足见在未来的30年，这些技能都将成为影响美国国家力量的核心科技，以确保其在未来沙场上的计策上风。

美军很早就开始探索人工智能技能在军事领域的运用。
美国国防高等研究操持局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）于2007年启动了“深绿（Deep Green）”操持，目的是将仿真嵌入指挥掌握系统，从而提高指挥员临机决策的速率和质量。
2009—2014年，DARPA先后启动了大量根本技能研究项目，探索发展从文本、图像、声音、视频、传感器平分歧类型多源数据中自主获取、处理信息、提取关键特色、挖掘关联关系的干系技能。
近年来，美国在军事装备领域支配了一系列人工智能技能研究项目（表1）。

美国对人工智能的未来发展充满了信心，而人工智能则已成为巩固其环球霸主地位的一个主要筹码。
美国国防部的行动操持指出，人工智能技能使五角大楼重新调度了人和机器在沙场上的位置，新的人工智能武器将具有人力无可匹敌的速率和精确度，同时又能减少士兵伤亡。
同时，美国五角大楼也已将人工智能置于坚持其主导环球军事大国地位的计策核心，以应对未来可能的“反参与/区域拒止”威胁，并将自主技能、人工智能及前辈导弹视为支撑美国反制未来数十年威胁的关键。

人工智能在中国军事领域运用的思考

当前，天下科技正酝酿着新打破的发展格局。
以人机大战为标志，人工智能发展取得了打破性重大进展，并加速向军事领域转移，这必将对信息化战役形态产生冲击乃至“颠覆性”的影响。
因此，应紧跟人工智能技能变迁，加紧做好技能创新的计策性布局，科学应对战役形态可能的演化。

敏锐感知人工智能发展趋势

对战役的理解程度，本身便是敌对双方对抗的重大内容。
中国在信息化军事变革中最大收成绩是，顺势强化了技能敏感性，对人与武器之间关系的认识更加科学辩证，将技能与装备成分提高到了应有高度，军队培植对前辈技能的吸纳能力更强。
当前以智能化为代表的军事技能群的发展，推动战役形态处在实时流变之中。
从军事变革史看，军事技能在历次变革中发挥了源头匆匆发性、根本支撑性浸染，谁具有技能变革的敏感性并首先实现技能上的打破，谁就能节制新的战役规则、掌握打赢未来战役的制高点。

当前，人工智能是技能发展的最新成果，在智能、神经、思维等领域，对信息化具有“范式”打破意义。
对军队而言，如果不能精确预判军事科技的打破方向、把握战役形态变革，不仅会导致“技能代差”，更会导致核心能力和国家安全等危急。
作为战役的主体、技能的主人，必须要有高度敏感性，洞悉战役形态演化规律。
从人工智能的思想认知域与行动掌握域的双重维度，实现智能技能对信息化、机器化的重大打破。

美国“第三次抵消计策”便是利用人工智能和自主性等“颠覆性”技能发展，将这些技能嵌入到美国国防部的作战网络中，使美国的传统威慑能力登上一个新的台阶，创设下一场战役的制胜规则。
因此，中国不仅要着眼于信息化技能发展，更要放眼于人工智能等“颠覆性”技能发展，钻营计策超越、“弯道超车”，在后信息化战役形态上节制先机。
中国很早就开始探索人工智能技能在军事领域的运用，经由研发的决策支持系统（decision support system，DSS）借助打算机，基于模型库、数据库、知识库、方法库等，为决策职员供应帮助，这些系统在实际军事行动中得到了运用。
当前，随着新军事变革对体系致胜观点的不断深入，更要充分利用人工智能技能，压缩指挥员在不雅观察—判断—决策—行动（OODA）循环中的韶光，实现多域联合作战指挥和掌握的目标，以取得未来战役的制胜权。

把握识别人工智能战役属性

军事智能化是军事信息化的继续与发展，成为推动信息化战役形态逐步演化的强大技能力量。
评价一种军事技能的战役属性是否强大，关键看其向军事领域全面渗透、转化为战役决胜能力的强弱。
智能化具有掌握思想与掌握行动的双重能力，可以渗透到军队指挥决策、战法利用、部队掌握等活动中；或直接用“聪慧炸弹打击对手思想意识，瓦解战斗意志；或将智能归天到武器、指挥系统，考试测验用机器学习、迁移学习等智能算法办理对抗条件下态势目标的自主认知，帮助指挥员快速定位、识别目标并判断其威胁程度等，以智能办法掌握机器化、信息化妆备，以“聪慧开释”替代“信息主导”，引发最大作战效能。

1）智能化军事指挥。
指控系统是作战体系的中枢神经，是战役制胜规则的核心部分，指挥掌握办法智能化，能战胜人性弱点困扰，提升指挥决策的精确性。

2）智能化军事装备。
紧张是各种无人化武器的利用，打造立体无人作战体系。
将人与机器深度领悟为共生的有机整体，让机器的精准和人类的创造性完美结合，并利用机器的速率和力量让人类做出最佳判断，从而提升认知速率和精度。
如美军发明的“意识头盔”，能感应人的脑电波，具有识别敌我的“读心术”功能。

3）智能化作战办法。
从搜索创造目标，到威胁评估，到锁定摧毁，再到效果评估，均不须要人参与，作战中实现无人化。
此外，还可以思想、生理为打击掌握目标，通过智能化办法手段，遵照思想认知规律，进行思想掌握和精神“软打击”的作战行动，个中也包括“文化冷战”和“政治转基因”等意识形态渗透毁坏行为。

重视完善人工智能基准标准

标准、基准、测试平台，以及人工智能在军事领域的运用对付勾引和促进人工智能技能的研发来说是必不可少的。
标准的制订必须加快跟上人工智能在军事领域运用的快速发展，为智能化战役水平的评估供应根本和可靠依据。

1）制订人工智能标准。
标准包括可以持续利用的哀求、规范、准则或特性，以确保人工智能技能知足军事领域功能性和互操作性等关键目标哀求，并能够可靠安全地运行。

2）建立人工智能技能基准。
由测试和评估组成的基准，为制订标准和评估标准屈服性供应了量化方法。
基准通过促进旨在办理计策性选择的想定的进展来驱动创新；还可以供应客不雅观数据来追踪人工智能科学和技能的发展。
为了有效地评估人工智能技能，必须制订并标准化干系的且有效的测试方法和指标。
标准测试方法将规定评估、比较和管理人工智能技能性能的协议和程序，并通过指标量化人工智能技能水平。

3）建立人工智能测试平台。
测试平台是至关主要的，研究职员可以利用实际运行数据，在现实系统和良好测试环境下的想定中进行建模并实验。
军事领域拥有大量独占的任务敏感型数据，应该建立安全且精准的测试平台环境，为人工智能研究职员供应独特的研究机会平分享和验证人工智能模型和实验方法。

加强确保人工智能安全防护

从技能层面看，人工智能在军事领域运用利于减少专业军事职员数量，降落培养和掩护本钱，可以最大限度保障人的生命安全；而且，人工智能不会感到疲倦，也不受感情成分影响，可以避免人为失落误，从而准确完成任务。
但人工智能也存在着一些不敷，紧张是由于下列缘故原由而面临着重要的安全和防护方面的寻衅。

1）技能复制。
在开拓和制作方面不须要高端技能，可能被胆怯集团节制，用于制造自尽性胆怯打击等。
由于小国也较随意马虎制造出更有威力的武器，因而可能引发新的轇轕和扩军竞争。

2）黑客攻击。
无法打消系统遭黑客攻击、程序被修正而导致人工智能武器缺点行动等的可能性。

3）繁芜和不愿定的环境成分。
在很多情形下，人工智能系统被设计为可以在有大量的不能被详尽检讨或测试的各种潜在情形的繁芜环境中事情，一个别系乃至可能会面对设计期间从未考虑过的环境。

4）突发行为。
对付支配后再进行学习的人工智能系统来说，系统的行为在很大程度上是由无监督情形下的学习阶段来决定。
在这种情形下，很难对系统的行为进行预测。

5）目标误设。
由于很难将人类目标转化为打算机指令，所以为一个人工智能系统设定的目标可能无法与程序员的预期目标相匹配。

6）人机交互。
在很多情形下，人工智能系统的性能在很大程度上受到人机交互的影响，由此，人类反应的变革可能会影响系统的安全性。

为办理上述问题及其他可能存在的问题，须要加强人工智能的安全和防护，包括改进可阐明性和透明度、建立信赖、加强验证和确认、制订防攻击安全策略等，使人工智能系统终极实现“递归自我改进”，从而确保长期人工智能的安全性和代价同等性。

结论

人工智能的出身与发展是20世纪最伟大的科学造诣之一，也是新世纪引领未来发展的主导学科之一。
要敏锐把握人工智能快速发展的契机，冲破固化思维，促进智能化向军事领域内深度扩散与渗透，加快推进中国军队智能化在变革战役形态中的根本主导浸染。