人工智能背景下算法战基本理论探要

2020-12-11中国人民解放军66133部队许乾坤孙卫东

军民两用技术与产品 2020年11期

中国人民解放军66133部队武剑许乾坤孙卫东

“算法战”是利用人工智能技术从大数据中获取军事情报，大幅度提高决策速度和作战行动效率的新型战争模式[1]。未来战争的复杂程度不断提高，急需借助人工智能辅助决策以提升任务规划和作战指挥效率。算法是人工智能技术的关键，战场上掌握最优算法的一方即拥有了“制智权”，使战略谋划由“人智”优化为“人智+机智”组合，从而大幅提高决策能力[2]。近年来，美军大力开展“算法战”概念及技术应用研究，已取得明显进展[3]，其“阿尔法”智能空战系统在与资深飞行员的模拟空战中实现了完胜。算法战是智能化战争的重要一环，需要持续研究发展，这对提高军队在未来战场上的制胜概率具有重要意义。

一、算法战的技术基础

当今技术发展日新月异，大数据时代的到来、智能机器的发展，以及云计算的出现，使人们生活方式由信息化向智能化发展，同时未来战争的作战样式也在向智能化发展，算法战由此应运而生。目前，算法战的技术基础主要包括以下几个方面。

（一）大数据引领

“大智能”开辟了一次颠覆性的时代革命，尤其是人工智能、5G 和云计算等新技术的出现，将带领人类进入万物互联的移动智能化时代，大大增强数字世界和现实世界的融合能力，并在军事领域引发一场技术变革。大数据具备4 个特征，即数据体量大、处理速度快、类型繁多和价值密度低[4]（价值密度低是指需要从大量信息中筛选出有效信息）。在军事领域，军事数据包括军事情报、气象环境、战场动态，以及装备使用维护数据等，主要用于作战辅助。军事数据是智能化作战系统的“细胞”，通过建立作战数据管理中心[5]，搭建联合共享数据平台，统一作战数据管理格式，应用数据管理、分析、应用软件，辅助指挥员决策，实现数据高效整合和“人机协调”，进而实现人机结合的智能化，最终提高作战效率和质量。

（二）智能机器辅助

传统的自动化技术是通过设计确定的流程来实现规定目标的技术，其一般具有指定的输入和输出，是一个确定的系统。智能机器则是一种自我学习的机器，通过特定的过程来获得知识，是一个不确定的系统[6]。智能机器的发展得益于芯片技术和机器学习算法的发展，新型芯片是智能机器的硬件基础，未来量子计算的发展可能会大幅提高芯片的计算能力；先进的机器学习算法是智能机器的软件基础，目前深度学习是机器学习中最先进的技术，其核心是一个深度神经网络，可以利用外部数据进行学习，也可以自我学习，并不断强化自身能力。目前，部队智能化作战系统通过应用地方上计算能力强的芯片等硬件设备，为智能算法提供了硬件支撑；在未来几年内甚至可以利用5G技术，实现战场上的万物互联，并使武器装备系统向无人化和智能化迈出关键性步伐。

（三）云计算分析

云计算是智能机器处理大数据最有效的方式，利用网络资源对数据进行存储、分析，具有较强的计算能力和较高的可扩展性[7]。军事云计算平台的出现将改变传统的情报处理工作方式，提高指挥中枢对海量数据的处理能力，通过实现海陆空天等立体战场的数据共享[8]，各军兵种都能根据作战需要进行战术调整。同时，云计算具有较强的资源获取能力，能为精确打击提供战场视野，拨开战争迷雾。通过与人工智能、大数据、物联网、区块链、边缘计算等技术进行连接，云计算系统可以大幅提高有人和无人智能侦查感知能力，提高作战反应速度，辅助决策出最优作战方案。云计算强大的服务优势将开启智能化战争的新样式。

二、大数据背景下算法战的基本特点

伴随着科学技术的不断发展，战争形态已经由机械化转向信息化、智能化，未来战争将不再局限某一地域，而是全方位体系化作战，算法战也在智能化战争中应运而生。相对于传统作战，算法战作战要素从“人为主导”转向“机器主战”，对抗手段从“体系对抗”转向“算法竞争”，作战样式从“击要瘫体”转向“极限抗击”。

（一）作战要素从“人为主导”转向“机器主战”

随着智能技术的不断发展，5G 技术的加快部署，以及智能辅助决策和大数据分析技术的日臻成熟，战场环境已经突破“五域”限制，作战要素在智能技术的改造下，开始由“以人为主”转向“机器主战”。新形态战争中，人工智能开始应用于战争的各个方面，数据分析、机器控制和智能决策成为未来战争的基础，深度融合的智能化战争中，体系破击战面临着战场全息透明、战争控制有人、战场交锋无人的境况。“侦查、控制、决策、打击”的每个环节都会发生深刻变革。智能化情报侦察、智能化指挥控制、智能化决策部署和智能化攻防作战成为新的战斗形态，人在战斗中的影子越来越少，人逐渐从热兵器时代的“台前”走到信息化战争的“幕后”。

（二）对抗手段从“体系对抗”转向“算法竞争”

智能化战争的组织模式与机械化战争大不相同，从大规模消灭敌方有生力量向有效摧毁敌方的作战体系转变，从依托阵地层层攻防作战转向全纵深立体多维、点穴式作战。而军事智能化使体系破击战面临着向体系对抗和算法竞争的方向转变。“算法”是按照一定的指令规则，通过对大量数据进行分析计算，找到问题的最优解决方案。智能化战争的制胜优势在于算法，算法是以海量数据为支撑，获取更清晰的认知和更明朗的对比。量子计算机的计算效率比经典计算机快出一亿倍，使得计算速度呈几何增长，由此带来高速精确的计算优势，代替了人去开展战场侦察，实施射击计算和决策比较，提高了决策的科学性。

（三）作战样式从“击要瘫体”转向“极限抗击”

在智能化战争中，由于作战要素和对抗手段突破了战争空间和领域的限制，使得体系破击战面临作战速度加快、作战手段灵活多样、作战样式变化频繁、对抗难度增加等困难，这样的困难对人员和装备都是极大的考验。传统作战以瘫痪敌方核心枢纽的单点式攻击为主，尽管战斗发生的时间、地点、形态未知，但由于受到人员及装备的极限限制和其他保障因素的影响，战斗的时间并不会延续太久；而在智能化战争中，各个作战单元的抗击毁能力强，能实现自主作战、极限抗击，智能化战争使得全方位体系的作战样式从“击要瘫体”转向“极限抗击”。

三、算法战在智能化战争中的应用

战争可以看做是敌我双方相互较量谁能更快地完成“观察—调整—决策—行动”的循环程序[9]，算法战的出现大大加快了这个循环过程，在战场上能够更先抢占优势，从而掌握现代战争的主动权。算法战的开展由人和机器人共同完成，其在智能化战争中的应用主要体现在以下环节。

（一）数据分析，增强战场态势感知能力

智能机器可以用于解决战场感知数据量大及复杂度高等难题，可以使指挥官能够实时掌握战场空间态势；在智能机器人、高超声速、生物技术等前沿技术的支撑下，战争将跨维度、跨领域展开，有人和无人、有形和无形的新型作战手段及方式不断涌现，现有预警系统难以实现全时全方位有效监控；依靠物联网、大数据等核心技术，通过广泛部署智能传感器、各类侦察监视平台联网行动，可以使战场态势更加透明，从而进一步预判敌方的战略意图、作战计划，针对性地“先手”布势，占据战场主动性。在战场环境采集的海量信息中，利用神经网络、深度学习和迁移学习等算法，可以帮助指挥员对敌方进行快速定位，确定威胁程度，掌握战场态势，辅助开展战争指挥决策，因此，算法战在未来攻防作战流程中将发挥重要作用。

（二）实时决策，提高战场快速反应能力

智能化战争更多体现的是不同兵种之间的协同作战，在实际运用过程中，智能系统通过对侦查设备采集到的数据进行分析，过滤无效信息，整合有效信息，极大提高了数据处理能力和情报获取效率。当前无人机蜂群、群化武器等新型武器和战法提出后，对决策的时效性提出了更高的要求，而通过运用算法分析，可以缩短“观察—调整—决策—行动”的反应时间。在算法战的实现过程中，智能机器也可以辅助人类进行决策，提供高质量数据信息，制订多种作战方案，并自主对作战方案进行验证，将分析结果提供给指挥员供其选择；在这一过程中，需要充分发挥人与机器的优势，人类关注战略的规划，而机器可以作为一个战场助理，快速完成任务的分析、预测，并辅助指挥员开展决策，从而实现人与智能机器的最佳融合，最终更快、更正确地做出决策。

（三）随动响应，增强自主规划能力

当前处于信息化战争时代，军事战争强调各军兵种联合行动，指挥机构按照军事目的，依靠指挥信息链，统一协同指挥。各作战要素受指挥机构的主导控制，虽然在分目标下可以自主执行并按步骤实施，但更多的情况是依指令执行。在未来智能化战争中，各作战要素组成一个完整的体系，可以实现信息实时共享，各作战要素内部及其各要素之间，以及作战数据云端都能够多向互动和灵活反应，能够实现各作战要素在系统中的自主规划和随动响应。在作战行动中，智能机器可以根据指挥员做出的决策，自主规划作战方案，自主根据战场形势变化调整作战实施方案，自动识别目标，自主展开攻防行动，并可以依托共享的信息，与其他无人作战单元形成作战体系，协调作战方案，最大程度地发挥作战效能。

四、算法战的建设发展对策

智能机器在军事领域的广泛应用可能将推翻一些既定的战场规则，成为未来的一项“颠覆性技术”，并成为未来大国的常规威慑力量。鉴于此，我们必须加快加强算法战领域的相关研究。为此，提出以下的对策建议。

（一）与时俱进，注重作战理论创新

思维理念的转变是最关键的改变，理论上的创新是最根本的创新。在算法战领域，需要及时转变作战思维理念，加强作战理论创新研究。一方面，建议及时转变作战思维理念，不断提高思想认知。无人技术及人工智能技术是算法战中重要内容，无人平台的超量化运用、自主武器的智能化对抗，使“制智权”成为未来战争新的争夺焦点。需要各级作战人员积极主动开展无人化智能化作战问题的研究和学习，不断提高各级指挥人员对无人化智能化作战的思想认知。另一方面，建议紧贴未来作战样式，不断加强作战理论研究。需要从上至下开展无人化智能化作战理论研究攻关，特别是要遵循新形势下无人化智能化的技术原理和特点，研究探索无人化智能化作战的制胜机理，研究制定符合我军实际的智能领域作战法规政策和作战条例，及时提出应对无人化智能化作战需求的力量运用原则、典型战法样式、指挥协调程序等，不断夯实我军无人化智能化作战能力建设的理论根基。

（二）拓宽途径，探索实践军民协同之路

在冷战期间，大规模的军事科研推动了技术的进步，产生了多种先进的民用产品；如今，大规模的商业研究推动了人工智能技术的发展，改变了战争方式。在人工智能领域，民用研究已经走在了前列，因此，可以走军民协同发展的道路，依托已有的人工智能技术成果和研究体系，开展算法战等与军事智能化方面相关的研究。基于大数据的人工智能是算法战的核心，该技术具有典型的军民两用特征。在发展算法战的过程中，应吸收融合地方先进技术经验和成果，提升部队在战场态势感知、指挥控制决策、电子信息对抗、无人化系统和平台建设、作战军事训练等领域的智能化水平，促进高新技术转化为部队战斗力。

（三）畅通渠道，加强人才队伍建设

人力资源是第一资源，先进的算法离不开人的开发和使用，未来战争中指挥员将需要掌握复合知识，并能够进行知识的跨学科、多领域综合运用，具备较高的信息化理论水平；同时，未来装备逐渐向智能化和无人化发展，操作人员在进行决策和分析时，需要掌握网络技术、机器学习、数据分析、人工智能等多方面的专业知识。一方面，需要大力吸纳和培养复合型科研人才，让技术和军事进行融合，提高群体智慧、能力，使不同学科、不同部门能够通力合作，共同创新算法。另一方面，机关工作人员需要做好指挥员和智能机器间的协同工作，提高军队决策的效率，适应新时代战争的需求。在培养模式上，走军民协同的道路，对智能通信、深度学习、算法开发等相关人才的培养可以依托地方教育机构完成，利用地方成熟的人才培养体系，缩短人才培养时间。