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深度分析大數(shù)據(jù)和人工智能下的裝備體系

電子工程師 ? 來源:cc ? 2019-01-28 15:53 ? 次閱讀
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大數(shù)據(jù)和人工智能是當前發(fā)展最為迅猛的技術(shù),世界先進國家都紛紛將大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)上升為國家戰(zhàn)略。2012年我國計算機學會編制了《中國大數(shù)據(jù)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》,2015年“大數(shù)據(jù)”寫入國家《政府工作報告》。自從AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石之后,人工智能技術(shù)得到了爆炸式的發(fā)展,美、歐、日等國家紛紛將人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面。2017年7月國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,人工智能正式上升為國家戰(zhàn)略,這是中國首個面向 2030 的人工智能發(fā)展規(guī)劃。大數(shù)據(jù)和人工智能加速應(yīng)用于武器裝備體系,催生了新的武器裝備體系類型的誕生,并且其武器裝備體系的概念內(nèi)涵、本質(zhì)特征和內(nèi)在規(guī)律等基礎(chǔ)研究也出現(xiàn)了全新特征。從目前技術(shù)發(fā)展狀態(tài)上看,在今后一段時間內(nèi)武器裝備體系及其基礎(chǔ)研究主要有以下幾個方面。

大數(shù)據(jù)支持下武器裝備體系復(fù)雜性和不確定性研究展望

關(guān)于大數(shù)據(jù)的特征,2001年DougLaney最先提出“3V”模型,包括數(shù)量(Volume)、速度(Velocity)和種類 (Variety),隨后又加入價值性(Value)特征。后來一些學者將變化性(variability)、復(fù)雜性(complexity)和準確性(veracity)也作為大數(shù)據(jù)的特征。目前從技術(shù)層面上看,大數(shù)據(jù)目前存在異構(gòu)性和不完整性、規(guī)模、時效性、隱私性、人員協(xié)作、訪問與共享、數(shù)據(jù)管理政策等方面的挑戰(zhàn),需要突破的基礎(chǔ)科學問題包括:大數(shù)據(jù)復(fù)雜性的內(nèi)在機理,大數(shù)據(jù)的可計算性及新型計算范式,大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的效能評價與優(yōu)化等。

武器裝備體系具有很強的復(fù)雜性和不確定性,尤其是復(fù)雜戰(zhàn)場物理環(huán)境對武器裝備體系影響的復(fù)雜性與不確定性,對武器裝備體系作戰(zhàn)效能產(chǎn)生極其重要的影響。一直以來的做法是在物理環(huán)境因素與武器裝備性能之間建立具有因果關(guān)聯(lián)的數(shù)學物理模型,隨著技術(shù)的發(fā)展和時代的變遷,目前在很多情況下,這種方式遇到了瓶頸,無法獲得突破性進展?;诖髷?shù)據(jù)技術(shù)和機器學習(尤其是深度)算法的發(fā)展,為有效處理武器裝備體系復(fù)雜性和不確定性提供機遇。事實上,武器裝備體系在復(fù)雜的作戰(zhàn)環(huán)境下實現(xiàn)對敵方目標的感知、探測、識別和定位,就是從低信噪比的數(shù)據(jù)中找到目標特性。而大數(shù)據(jù)和深度學習具有從大容量、高速率的數(shù)據(jù)中快速找到有價值信息的天然優(yōu)勢。因此以武器裝備體系收集的巨量數(shù)據(jù)作為輸入,采用大數(shù)據(jù)和深度學習的方法,找到隱藏在其中的目標特性,是應(yīng)對武器裝備體系復(fù)雜性和不確定性的一個重要研究課題。

無人智能武器裝備體系研究展望

當前人工智能正在加速向軍事領(lǐng)域轉(zhuǎn)移,這必將對信息化戰(zhàn)爭形態(tài)產(chǎn)生沖擊甚至是“顛覆性”的影響,人工智能的快速發(fā)展使得新的戰(zhàn)爭形態(tài)——“智能化戰(zhàn)爭”指日可待。

無人智能是人工智能的一個重點方向,在武器裝備層面上,各式各樣的空中無人智能機器(群)、陸上無人智能機器(群)、水面水下無人智能機器(群)等紛紛被推出,未來在陸、海、空、天各個領(lǐng)域?qū)⑿纬深愃朴凇袄侨骸?、“魚群”“蜂群”等各類無人集群,實施全域無人集群攻擊與防御的新作戰(zhàn)模式。立體化無人智能武器裝備體系基于群聚生物的協(xié)作行為與交互方式,通過多分布式集群傳感器的全方位偵察探測實現(xiàn)戰(zhàn)場感知優(yōu)勢,通過智能自主決策與自動任務(wù)分配縮短OODA環(huán)周期獲得戰(zhàn)場速度優(yōu)勢,通過多平臺自適應(yīng)自優(yōu)化的攔截、打擊、壓制、防護等有機性行動,獲得群體高度一致的協(xié)同優(yōu)勢。因此,構(gòu)建立體化無人智能武器裝備體系是應(yīng)對未來智能化作戰(zhàn)的一個重要前提,也是未來需要重點開展研究的方向。

裝備體系生命力層次結(jié)構(gòu)

面向集群作戰(zhàn)方式的立體化無人智能武器裝備體系具有去中心化、自主化、集群復(fù)原等新特征。目前無人智能武器(群)的技術(shù)研究主要集中在智能技術(shù)上,例如單機智能、多機智能協(xié)同、任務(wù)自主智能技術(shù),以及面向集群的持續(xù)學習、對抗學習和魯棒決策等方法研究。從體系角度,對于立體化無人智能武器裝備體系在作戰(zhàn)使用過程中出現(xiàn)的復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境自適應(yīng)復(fù)雜性、自主決策飽和打擊的適用性和危害性、集群內(nèi)部隱秩序以及外在表現(xiàn)的結(jié)構(gòu)行為有機性等方面,是未來一段時間內(nèi)無人智能武器裝備體系研究的一個重點方向。

智能增強的武器裝備體系研究展望

無人智能武器裝備體系是無人或極少有人干預(yù)(如決策是否攻擊可能需要人的干預(yù))的情況下,無人集群具有全自主或絕大多數(shù)情況下自主行為。智能增強武器裝備體系則是無人與有人作戰(zhàn)裝備協(xié)同一體,以及基于人機智能共生的武器裝備構(gòu)成的有機整體,實現(xiàn)人機功能互補、優(yōu)勢互補增強作戰(zhàn)能力。無人與有人作戰(zhàn)裝備協(xié)同一體主要用于情報偵察探測與協(xié)同攻防,例如有人機與無人機協(xié)同、有人艦艇與無人艦艇協(xié)同等,2016年10月,美國海軍三架超級大黃蜂戰(zhàn)斗機總共投放 103 架山鶉小型無人機,進行組網(wǎng)通信和智能協(xié)同,以及自行完成編隊集結(jié)、搜索定位和攻擊任務(wù)等演示驗證。人機智能共生的武器裝備是人智慧和機器智能相結(jié)合,很大程度是通過機器超強的計算推理能力來增強人對戰(zhàn)爭的應(yīng)對能力,主要應(yīng)用于戰(zhàn)場認知與輔助決策上。在戰(zhàn)場認識上,主要通過人工智能對海量數(shù)據(jù)自動分析與識別的強大計算能力,極大提升信息處理速度和質(zhì)量,最大程度撥開了“戰(zhàn)爭迷霧”,極大增強作為主導戰(zhàn)爭的人對戰(zhàn)場的認知能力。在輔助決策上,主要通過機器的快速推理能力和對戰(zhàn)效果高效評估反饋能力,形成高質(zhì)量的輔助決策信息,加上人的“指揮藝術(shù)”的創(chuàng)造性和獨特性,增強復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下的決策指揮能力。因此,無人與有人裝備協(xié)同體系、基于人機智能共生的裝備體系將是未來一段時間內(nèi)的重點發(fā)展方向。

目前對于智能化戰(zhàn)爭一個最大的爭議在于無人裝備的自主決策(尤其在自主決策攻擊上)上,有人認為這會帶來一些我們無法接受的風險,甚至有人認為會導致人類的滅亡。這也恰恰說明目前人工智能尚有很多的基礎(chǔ)難題尚未突破。2018年8月2011年諾貝爾經(jīng)濟學獎獲得者Thomas J. Sargent在世界科技創(chuàng)新論壇上表示:“人工智能就是統(tǒng)計學,只不過用了一個很華麗的辭藻”。2017年丘成桐教授在CNCC大會上也指出,人工智能的理論基礎(chǔ)非常薄弱,需要一個可以被證明的理論作為基礎(chǔ)。李國杰教授指出目前人工智能存在莫拉維克悖論、新知識悖論和啟發(fā)式悖論。從體系角度,構(gòu)建智能增強武器裝備相關(guān)技術(shù)層次結(jié)構(gòu)和組成關(guān)系,梳理急需解決的關(guān)鍵技術(shù)難題,多方面綜合性地解決人工智能存在的悖論,這是未來智能增強的武器裝備體系急需要開展的工作。

武器裝備體系生命力理論研究展望

隨著武器裝備體系正朝著無人化與智能化方向發(fā)展。人們開始將目光投向自然界的復(fù)雜體系及其表現(xiàn)出來的整體特性,如蜂群和蟻群,通過類比的方法,用于指導武器裝備體系的設(shè)計。無論是蜂群、蟻群的智能或是人類的智能,都是通過低層次個體的自主性協(xié)同涌現(xiàn)出來的高層次的整體屬性,這是智能的本質(zhì)。體系群體智能產(chǎn)生的條件是具有自主性個體之間的通信、形成網(wǎng)絡(luò)與計算,這些能力恰恰是武器裝備體系所具有的,因此武器裝備體系具備了產(chǎn)生出群體智能的基本條件,也就是形成了武器裝備體系的生命力。

但是群體智能只是自然界有機生命體系的一種重要屬性而已,武器裝備體系在物聯(lián)網(wǎng)云計算、大數(shù)據(jù)分析與人工智能算法等新技術(shù)的支持下,具備了產(chǎn)生有機生命體系更多屬性的能力,稱為生命有機性,包括自感知、自決策、自恢復(fù)、自學習、自優(yōu)化與自進化,這些屬性將傳統(tǒng)的武器裝備體系從無機體系改造成為有機體系,具有生命有機性。將體系生命力分為生存力、Cyber力、恢復(fù)力、學習力和進化力五個層次,這五個層次既代表了體系改進的難易程度,也代表了體系進化的遞進關(guān)系。在每一層次上都有其獲得的標志性有機特性。具有生命力的武器裝備體系將具備足夠的感知、決策和優(yōu)化能力,成為具有一定獨立作戰(zhàn)能力的超級體系,大大提升作戰(zhàn)效能。如何實現(xiàn)并獲得體系生命力是一個需要開展研究的方向。

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原文標題:大數(shù)據(jù)和人工智能下的裝備體系研究展望

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