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  • 人工智能倍增无人系统作战效能

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    • 时间:2016-06-02
    • 来源: 学习时报
    • 编译:lx
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       人机大战中,谷歌公司的围棋程序AlphaGo4∶1大胜韩国棋手李世石,一举攻克了围棋这个“人类智慧的最后高地”,展现了人工智能加速发展的强劲趋势。信息化战争的本质是智能化,可以预见,此次人工智能的突破性进展及其在军事领域引发的后续效应,将进一步推进未来战争形态的加速演变。人工智能在军事领域的应用是多方面的,尤其是在无人化作战方面,人工智能更是无人系统作战效能的倍增器。
     
      人工智能可以增强无人系统的格斗能力。2002年12月,美国一架“捕食者”无人机与伊拉克军队的一架“米格”战斗机在空中遭遇,“傻乎乎”的美军无人机很快被击落,这一事件被称为是有人机和无人机的第一次较量。由于当前无人系统的智能化程度仍然很低,面对激烈复杂的战场环境,特别是与有人平台对抗时,不能及时作出灵活准确的机动、瞄准、开火甚至逃跑等战术动作,只能成为对方的“活靶子”。随着人工智能“智力”水平的提升,以强人工智能为“大脑”的空战无人机,将学习大量优秀人类飞行员空战经验,通过模拟人类决策过程来“思考”和采取行动,能够自主规划航路、自主控制飞行、自主搜索目标、自动处理海量数据、自动识别不同武器装备、自动判定威胁程度、自主决策行动等,再加之无人机与有人机相比所具有的大过载、长航时和隐形等独特优势,这都使得无人机将称霸未来空中战场,成为有人战斗机的可怕对手。
     
      人工智能可以提升无人系统的环境适应性。理解并适应战场环境,是无人系统过去很想实现却很难实现的目标。由于恶劣天气、复杂电磁环境等原因,无人机失事的概率目前比有人机还要高。导致无人机坠毁的主要原因除恶劣天气外,还包括机器故障、失去通讯信号或受到干扰,以及人为操作失误等。前美国空军情报处副局长戴维曾坦言:“我们今天虽然拥有一些无人机,但如果把它们放在一个具有高度威胁性的环境,它们就会像雨点一样从空中往下掉。”A1phaGo所使用的深度学习技术一旦应用到无人系统,通过集中强化训练,无人系统的环境感知、运动控制、电子对抗等自主能力大大增强,就能更加灵敏地感知外部环境的变化并做出调整,更加灵活地处置突发情况。2011年12月美国RQ-170型隐形侦查无人机被伊朗诱骗降落的事件,就不会再轻而易举地复现了。
     
      人工智能可以减少无人系统的保障需求。目前,无人系统的发展尚处在遥控无人阶段,多数无人系统还需要有人在后方操纵,形象地说还只是“提线木偶”。由于智能化程度不高,无人系统比有人武器相比,在作战保障人员需求上可能还要多。例如,绝大多数美军无人机不仅要求地面操控员,还需要由监视分析师、传感器操作员、维修人员等人员组成的庞大团队。一架“捕食者”无人机升空,需要168人为之服务。相比之下,F-16战斗机升空所需保障人员仅约100人。最近几年,美国空军培训的无人机操控保障人员数量已超过了飞行员的数量,但由于无人机数量增加迅猛,人手仍然不足。长时间操控无人机还会带来操作者的疲劳。美国空军研究表明,三分之一的长航时战略侦查无人机机组成员,因长时间工作而有过度疲劳的现象,其中很多人还患有焦虑症和抑郁症等疾病。未来高度智能化的无人系统,其自主性将越来越强,人类操作者在后方提供的保障可以大幅度减少。
     
      人工智能可以提高无人系统的操控效率。研究表明,仅仅让一名操作手同时操控两台无人系统,而不是一人一台无人系统的这种方法,会让无人系统的性能平均降低50%。随着人工智能水平的提升,无人系统可以最大限度地“自己管自己”,大幅度提高控制效率,从而实现一人控制多个无人系统。据媒体报道,韩国2010年试验的SGR-1遥控武器系统,1名士兵已经可以同时操控16台遥控武器站。美陆军的未来作战系统(FCS),计划安排2名操作手一起坐在完全相同的控制台前,联合监督一个由10台地面机器人构成的作战分队。无人系统操作效率的提高,一方面可以进一步减少军队人力需求和扩大无人化部队,另一方面官兵将有更多的时间和精力去考虑战略和战术,而不必陷入繁琐的具体作战事务之中。
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