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套路VS出路
——对人工智能技术军事应用的再思考

2019-12-06

国防 2019年6期
关键词:指挥员战争人工智能

康 昊

从“阿尔法狗”大胜李世石,到不久前“阿尔法星”在游戏竞技《星际争霸2》中完胜,人工智能技术汹涌而来,也引发了学界对这一技术进行军事应用的一波热议。笔者日夜所思,作抛砖引玉之论。

纵观技术发展史,有两个很有趣的“套路”。

一则,每当一种新技术出现的时候,发明者总是想选取一些博人眼球的方法来展示或“证明”自己,否则便很难得到资金投入下一步发展。当年有蒸汽火车和马车比速度,现在轮到人工智能和人类顶级玩家比“智力”——硬件变了,套路是一样的。技术界一片欢呼雀跃。但对于游戏玩家而言,计算机打游戏赢了人类,是很正常的事。就像人类跑步肯定跑不过汽车,算加减法肯定算不过计算器。

二则,舆论对于某项新奇技术通常也会走向两个极端。一种是,认之为奇技淫巧,哗众取宠,故极端排斥,严酷打压。采取这种态度的,大多数是担心被该项技术抢走饭碗。另一种是,不但对新技术盲目乐观,甚至将之宣扬成“救世主”,可包打天下,改变一切已有规则,冠以“颠覆性”“革命性”的头衔。特别是对于一些与普通大众认知水平相距较远的技术,后一种表现居多。对“人工智能”的看法就属于后者。毕竟,看过《终结者》系列电影的普罗大众,要远多于研究深度学习算法的专家。甚至有人提出,既然计算机已经能打赢即时战略游戏,那未来岂不是可以轻松指挥真实的战争?然而,就现实来看,这一场景的实现仍极为遥远。

不可否认,人工智能未来在军事领域的运用将越来越多。但在最核心的指挥决策上,它永远只能是辅助角色。因为,现实战争的复杂性和残酷性远远超过任何的游戏,是人工智能也无法应对的。

首先说复杂性。不论是围棋还是“星际争霸”,游戏都是经过高度抽象和简化的,和真实战场环境差别极大。比如,地形地物被高度简化。实际环境中,一个小土坑就很可能被用作新的火力点,挡住一个排的进攻,在游戏中,则不存在这种情况。再比如,对作战单元的主观能动性和作战人员士气的模拟仍极为困难,“兵败如山倒”和“背水一战”等场景,很难用算法来描述。如我志愿军一个战士打退美军一个排轮番冲击的场景,也绝不可能在游戏中出现。因为,按杀伤力、射程、射击频率等要素模拟,单兵是没有机会取胜的。

其次说残酷性。战争的残酷性其实是另一种内在复杂性,也存在于两个方面。一种是情感上的。在穷尽人性之前,似乎很难建立一个算法模型来描述战争造成的残酷。另一种则是博弈规则上的。不论是下棋还是游戏,都有公式化的规则体系。但战争最大的特点就在于没有规则。敌人是和你一样积极主动的“人”,斗争中针尖对麦芒,为求胜利而无所不用其极。

回到技术本身看,深度学习算法依赖可数据化的“题库”。但对实现战场指挥而言,建立“题库”本身就是一个难题。让人工智能读懂战例,是非常具有挑战性的研究项目。目前的深度学习算法,尚不能应付此类任务。

因此,前所提“用人工智能代替人来指挥”这种想法,其实是非常“不科学”的。

一是混淆了战争观。战争解决的是人的矛盾和冲突,战争的哲学是人的哲学,不是机器的哲学。没有人的文明,不是文明;由机器指挥的战争,已经不是战争。即便如《终结者》和《黑客帝国》中呈现的那样,“天网”和Matrix已经成为比人类更高级的新物种,人类则变成其奴隶乃至能量来源。但由此爆发的冲突已经不是战争,而是类似于非洲草原上角马对抗狮群的本能行为。战争观的混淆,会对战争目的、性质、对象认知不清,导致把科学幻想中的场景当成真实而沉迷其中,反而对眼前的敌人和实际的短板视而不见。

二是助长了不学无术之风。作为指挥员,如果头脑里面没有一张通天彻地的地(海、空、天)形图,没有一套自己切实掌握的武器性能详表,没有一个明确清晰的部署任务能力清单;不掌握敌人的调动变化,不针对上述问题开展积极主动的学习研究,反而寄希望于人工智能技术的发展来辅助甚至代替指挥员作决策,则是懒惰和愚蠢的想法。人工智能技术的确能够把指挥员从一些基础计算和常规统计中解放出来。但正所谓先有“人工”,后有“智能”。指挥员自己不下苦功,机器怎么会有智能?指挥员自身学识技能的丰富积淀和灵活运用,是任何机器都无法代替的。

三是带偏了人工智能发展方向。适当的“炫技”,有助于提高某项技术的发展运用。但为了“炫技”而搞研究,则必然背离科技发展的初衷。当下,急需解决的人工智能技术发展问题有很多。比如,开发更安全可靠的机械加工、化工设备,减少人为操纵失误造成的爆炸和伤亡。一项技术的诞生,是为了服务人类,而不是让人成为技术的奴隶。当然,人工智能有其特殊性:几乎从这一技术诞生开始,就有人幻想通过推动其发展,让机器拥有智慧,变成某种高于人类的“神”,从而解决人类暂时解决不了的问题和困难,甚至淘汰人类……如果人工智能忙着“战胜人”而不是“服务人”,那么,这项技术的发展已经南辕北辙了。

其实,人工智能在军事上的应用,还有很多值得研究发展的领域。比如,需要将并不复杂的算法与现实的复杂问题深度结合。诸如,对某个具体目标体系的快速分析和联合火力组织;对空情的智能监视;对战场空间内数以百计的战机航线的自动规划与协调;对海量作战物资的监管分析;等等。这些技术工程的实施推进,可实实在在提高军事工作效率。再比如,把以单纯识别分析判断为主的人工智能与机械自动化结合,实现智能化领域的“知行合一”。可以制造能够在密林中进退自如、自动识别并挖掘回收地雷的机器人;对战机飞行错误操作的及时纠偏;等等。从而,让我们的战士少流血,让我们的装备更可靠。

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