人工智能在军事领域的发展应用

彭 昉，田 尧，南永刚，席龙飞，杨 涛

（1.78131部队，四川 成都 610000；2.78092部队，四川 成都 610000）

1 引言

随着人工智能的不断发展，相关信息技术在专家系统、智能机器人、机器学习、计算机视觉等方面取得了重大突破，人工智能技术将会对国防战略、战争形态、军事指挥等军事领域造成深刻而重大的影响。在当前智能化浪潮的迅猛冲击下，军事领域逐步向全新的、智能化的形态转变，人工智能扮演着越来越重要的角色。与此同时，人工智能军事应用所带来一系列风险隐患，也需要引起足够的重视。

2 人工智能的发展历程

人工智能是指依托计算机运用数学算法模仿人类智力，让机器具备人类的分析、推理和思维能力。可将人工智能简单概括为“人工智能=智能算法+大数据+云计算”。人工智能核心技术包括深度学习、图像识别、云因处理、自然语言处理、无人驾驶、大数据、物联网等。

人工智能自1956年诞生以来，一共经历了大致3个阶段。第一阶段是人工智能的萌芽初始阶段，主要为1956年—1970年，此时以机器学习技术为代表的人工智能处于初步发展时期，此时的计算机具有一定的逻辑推理能力，能够进行一定的智能思考和自我优化行为。第二阶段是人工智能的发展阶段，主要为1970年—1980年，在计算机、控制科学、系统科学等信息技术逐步兴起的推动下，以专家系统、知识处理、智能算法为标志的人工智能进入发展兴起时期。第三阶段是人工智能的蓬勃发展阶段，主要为1980年至今，信息网络、电子信息、生命科学等得到快速发展，推动人工智能进入以无人系统、机器感知、语音识别、虚拟增强现实、仿真智能体为标志的第二轮发展浪潮，展示了良好的应用前景。近年来，随着泛在信息网络、大数据处理、脑与认知、生物交叉技术等领域的突破，高智能自主系统、脑域模拟、网络云智能等有望掀起新一轮发展浪潮，促使人工智能应用更加广泛，逐步推动人类社会进入智能化形态。

人工智能主要的研究途径可以概括为3种：一是符号主义路线，即运用推理逻辑手段模仿基本功能，主要代表是专家系统；二是连接主义路线，即运用数理统计方法进行模拟仿生，主要代表有机器学习；三是行为主义路线，主要从进化的角度出发运用智能控制系统理论、方法和技术，模拟人类智能控制行为。

3 人工智能的主要研究方向

经过数十年发展历程，人工智能研究领域形成多个活跃的研究方向，主要包括专家系统、自然语言理解、机器人、虚拟增强现实技术（AR与VR）、机器感知、分布式人工智能等。除此之外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、数理逻辑等多门学科，研究范畴非常广泛。

机器学习。主要通过对已知因果关系和问题答案的海量数据进行大数据分析，将经过处理的大数据输入至具有自我修复功能的模型算法中，使该模型算法具备解决相似问题的能力。在下一次遇到相似问题时，会获得更加优化的解决方案和求解结果。当前机器学习围绕面向任务、认识模拟和理论分析3个方向进行研究。

计算机视觉。主要是对人类视觉进行仿生模拟与能力扩展的重要技术，能够替代人眼对很多类型各异的复杂图像信息进行有效识别、跟踪和测量。计算机视觉技术是人工智能领域中的一个重要分支，具有较大的发展空间，在社会发展中具有广泛的应用前景。

自动推理。用机器证明定理是人工智能最早的研究方向。早在1976年，美国的K.Appel等学者就利用计算机证明了困扰人们124年之久的四色定理。自动推理采用的方法有归结方法、吴方法、推演方法、自然演绎法等，让机器能根据现有知识库推理出其他成立的定理。

专家系统。专家系统是具有专家水平的专门知识和经验，进行有效逻辑推理运算并不断获取知识。事先可以将有关的知识、经验进行归纳总结并形成规律，然后选择合适的控制策略，按照输入的原始数据进行推理演绎，作出判断和决策。

自然语言理解。是指让计算机理解人类自然语言的过程，是深层次人机交互的基础。研究内容包括：计算机能正确理解的自然语言输入的信息，并能正确答复；计算机能把输入的自然语言翻译成要求的另一种语言，如谷歌翻译、百度翻译、有道翻译等。

机器人学。通过装备高灵敏度高精度传感器，使机器能自主感知和分析环境信息，控制自身行为，并具有自我学习、归纳、总结和提高知识的能力。机器人能够代替人类完成繁重的劳动，执行危险的任务。目前，已在医用手术机器人、排爆机器人等领域取得了广泛应用。

4 人工智能在军事领域的发展应用

4.1 国防战略

美国军方一直关注人工智能技术的军事化发展，在早期人工智能领域进行了大量投资，取得了诸如后勤与战斗管理系统、察打一体无人机等重要成果。在2019年2月11日和12日，美国接连抛出两大人工智能战略文件《维持美国人工智能领导力的行政命令》（简称“AI行政令”）和《2018年国防部人工智能战略摘要：利用人工智能促进国家安全和繁荣》（简称“AI国防战略”），明确了人工智能国防发展重大战略，即重视研发、重视人才培养、推动国际合作和确立美国标准的4大举措。要将人工智能作为美国决策的主要优先任务进行研发和投入；重视培养一支高精尖人工智能人才队伍；同时不断推动国际合作，与其他国家共同推动人工智能技术的开发和应用[1]。

俄罗斯近年来基于对未来战争的预测和分析，为确保其在未来战争中拥有的优势，从顶层制定相关规划，引导智能武器装备发展，加速推进以仿生机器人、无人作战平台、智能导弹等为代表的智能武器装备发展。2016年3月，俄罗斯国防部通过“2025年前发展军事科学综合体构想”，认为智能武器将成为未来战场的关键因素，将在短期内重点发展陆上、海上机器人装备。之后，俄罗斯在“2018—2025年新版国家武器装备计划”中提出，要大力发展高超声速武器、智能化机器人和新一代常规智能化武器装备，并将智能机器人作为优先发展方向。未来，随着俄罗斯智能技术的进一步发展，将会实现武器装备非连续、超常规、跨越式发展，催生出一批新型作战力量，实现传统军事力量的倍增[2]。

4.2 战争形态

智能化的战争形态与机械化战争、信息化战争相比较，已经初步呈现出无人化、自主化、人机协同化、集群协作化等特征。无人化，即战场上作战的主要力量将由基于武器装备平台的人与人之间的对抗为主，转变为基于人工智能技术、高度自动化的无人化作战平台与平台之间的对抗为主；自主化，即作战装备或平台由人类主导操控、程序化地被动执行逐步向自主观察、判断、决策、行动和评估转变，向智能自主化、多功能一体化发展；人机协同化，即战场上的作战样式将由人类的单打独斗逐步向人类与智能作战平台协同作战演进；集群协作化，即战场将由传统的高价值高性能、小规模、精确化的精兵作战向低成本低性能、大规模、饱和式蜂群协同作战演进。

由此可见，智能化战争将实现4个转变，即作战主体由“知识力量型”向“智能信息型”转变，作战平台由“低智能”向“高智能”转变，作战样式由“体系作战”向“开源作战”转变，制胜机理由“信息主导、体系对抗、精确打击、联合制胜”向“智能主导、自主对抗、溯源打击、云脑制胜”转变。由智能系统或作战武器平台主导的OODA（观察、调整、决策、行动）自主决策环将成为战场制胜关键因素。作战数据将成为影响战略全局的重要资源，控制作战行动的关键环节，克敌制胜的核心因素。而人类将可能不再是武器平台的操作员、甚至战术行动的战斗员，只是置身于作战行动之外的监督员、控制员。

4.3 指挥控制

随着智能化装备逐步登上战争舞台，作战指挥模式也随之发生了重大变化，“信息+智能”主导将成为未来作战指挥控制的重要特征，指挥决策将由传统的经验决策向智能辅助决策转变。从发展理念来看，以智能化军事理论、自动化武器装备和无人化作战为标志的军事变革悄然而至，作战平台、信息系统、指挥控制将向全面实际智能甚至无人化快速迈进，用于指挥控制的“云端大脑”“数字参谋”等新型指挥控制辅助决策系统开始发挥越来越重要的作用。指挥活动由“基于少量数据的粗放式力量对比”向“基于智能算法的大数据精算细算”演进。从指挥控制过程来看，人工智能技术有助于发挥人与机器的互动优势，能够实现实时感知战场态势、智能分析处理情报信息、智能辅助生成目标清单、自主监控作战评估行动等，达到对信息的有效运用和对能量的有效控制，进一步将信息智能优势转化为筹划、决策和行动优势。从指挥模式来看，随着人工智能技术在指挥决策活动中的地位越来越重要，人与机器的地位作用也在发生着相应的改变。从以人为主导的“人在回路”（参与式决策）到注重临机调控的“人在回路之上”（掌控式决策），再到智能自主决策主导的“人不在回路”（自主式决策）的指挥模式，反映出指挥员、指挥机关和智能化系统三者的紧密融合。

5 人工智能军事应用面临的风险挑战

未来，人工智能技术快速发展，赋能智能军事情报、自主作战规划、智能武器装备等军事领域，同时也面临着一定的风险挑战[3]。

5.1 情报研判的误判风险

智能情报系统以深度学习、神经网络等人工智能技术为基础支撑，通过大数据综合分析、图像识别对比、目标情报综合匹配等，实现自主智能分析判断情报信息。发生误判风险主要有3点：一是智能情报系统主要基于海量情报样本数据进行训练，形成情报判断能力，说明智能情报系统对于情报样本数据的可信性、可靠性等有着较高要求，如果情报样本数据的质量不佳，会对智能情报判断分析效果产生负面作用；二是智能情报系统是在接受大数据训练后才具备情报判断能力，但在遇见情报样本数据集之外的信息时，就显得捉襟见肘，存在情报误判的风险；三是智能情报系统在面对情报欺骗，如假图像、假数据、假信息等，是否能够“拨开迷雾见日月”，存在一定不确定性。

5.2 辅助决策的安全风险

智能辅助决策系统提升了作战筹划与指挥控制效率，加快了各层级信息数据流转速率，为指挥员进行指挥决策提供了强有力支撑。发生安全风险主要有3点：一是未来战争呈现体系性对抗、智能性对抗、复杂性对抗等特征，战场越发复杂、参与作战要素越发多元，智能辅助决策系统面临的战争复杂性呈现指数级增长，发生误判性辅助决策的风险性增大；二是对抗双方在都使用智能辅助决策系统时，使得智能决策分析的博弈性、对抗性、复杂性动态增加，极有可能超出原有设定的系统计算能力，增加系统脆弱性风险，进而加大辅助决策失误的概率；三是智能辅助决策系统压缩了部分指挥决策流程，传统需要指挥员决策的环节部分被智能辅助决策系统自主决策所代替，一旦爆发军事冲突，一些自主决策极有可能加剧冲突烈度，增加国家安全风险。

5.3 智能装备的行动风险

相比于传统武器装备，智能武器装备具有智能化、无人化、自主化等特征，能够自主决策进行军事行动，有效降低了战场人员伤亡，降低了战争门槛。发生行动风险主要有3点：一是智能武器装备缺少人类情感，缺乏伦理道德束缚；二是在接受错误数据信息、假情报等，智能武器装备的分析判断能力受到极大影响；三是随着智能武器装备在复杂战场环境中不断发展，“大脑”智慧得到充分进化、获得自我意识，极有可能摆脱军队控制，擅自做主进行军事行动，造成极大军事风险。

6 结束语

在当前智能化浪潮的迅猛冲击下，军事领域逐步向全新的、智能化的战争形态转变，随之而来的战场态势智能化感知、多源情报信息智能融合处理、制权作战创新发展甚至是颠覆性发展，也必将加速推动人工智能技术牢牢占据未来战场的制高点。同时也应当清醒看到，人工智能的军事应用面临多种风险挑战，这就要求在充分运用人工智能技术的同时，要对其进行适当限制。