基于人工智能的智能化战争形态发展研究_杨芸.pdf

第 44 卷第 1 期 国 防 科 技 Vol.44,No.1 2023 年 2 月 NATIONAL DEFENSE TECHNOLOGY Feb.2023 收稿日期 2022-10-05 修回日期 2022-12-29 采用日期 2023-01-09 作者简介 杨芸，男，硕士，工程师，研究方向为装备管理、飞行仿真和军事智能化；李雪青，男，硕士，高级工程师，研究方向为飞行仿真。“科技+军事”未来战争高端论坛推荐论文 基于人工智能的智能化战争形态发展研究 杨 芸，李雪青（92289部队，北京 102488）摘 要 经过60多年的发展，人工智能对人类生产生活各方面都产生了巨大影响。近年来，随着世界各国大力推进军事智能化建设，人工智能向军事领域渗透的步伐逐步加快，引发军事领域新一轮变革，推动战争形态向智能化战争的新方向演变。本文采用文献分析和实例研究的方法，深入剖析了人工智能技术对智能化战争形态发展的影响；将智能化战争划分为算法战争阶段和类脑化战争阶段两个阶段，并从基本概念、发展现状、作战样式等角度进行了细致分析。通过分析算法战争的局限性及类脑领域快速发展的趋势可以看出，世界各国、各科技企业均十分重视脑科学与类脑智能相关研究，智能化战争未来将从当前的算法战争阶段进入到类脑化战争阶段。关键词 人工智能；智能化战争；算法战争；类脑化战争 中图分类号 E8/TP18 文献标志码 A 文章编号 1671-4547(2023)01-0047-07 DOI：10.13943/j.issn 1671-4547.2023.01.08 引言 军事领域是对科技发展最为敏感的领域。从古至今，每一次大的科学技术突破后，随着新的技术应用于军事领域，作为推动战争发展的 原始动力，科学技术都会引发人类的新一轮军事革命，进而推动人类战争形态和作战方式的深刻变革。智能化无疑是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）时代各领域的普遍发展趋势1-3。2016年，由美国辛辛那提大学开发的人工智能空战程序ALPHA4在模拟空战中连续战胜退役空军上校基纳李，引起普遍关注。在由美国国防高级研究计划局于2020年8月举办的“Alpha Dogfight”空中格斗 竞赛中，人工智能算法以5:0的战绩战胜人 类，再一次在军事领域引发震动。从某种意义上说，军事领域已开始新一轮革命智能化革命，智能化战争这一新的战争形态已经 到来3,5-6。对于智能化战争，李风雷等3认为，“纵观科技革命对战争的推动以及美军对未来战争的布局，未来战争的武器技术、作战概念将向以智能为主要特征的高级战争形态演进”。贾珍珍等7将智能化战争的作战样式分为以体系为支撑的无人机蜂群作战、以人为主导的人机协同作战、以算法为依托的智能认知作战、以“云脑”为中心的数据开源作战以及以制智为目标的全域渗透作战。庞宏亮5将智能化战争定义为基于物理网络信息系统，使用智能化武器装备及相应作战方法，在陆、海、空、天、网络电磁及认知领域进行的一体化战争。吴明曦8对智能化战争进行了细致分析，指出“智48 国防科技 2023 年第 1 期（总第 338 期）能化战争，主要基于仿生、类脑原理和基于AI的战场生态系统，是以 能量机动和信息互联为基础、以网络通信和分布式云为支撑、以数据计算和模型算法为核心、以认知对抗为中心，多域融合、跨域攻防，无人为主、集群对抗，虚拟与物理空间一体化交互的全新作战形态”。当前，对智能化战争的研究多集中于人工智能技术对战争可能产生的影响，少有学者从技术发展的角度来深入分析智能化战争形态的发展。人工智能技术是推动当前智能化战争形态演变的关键。目前，一方面，以深度学习、强化学习等为代表的智能算法已在军事领域展现巨大潜力，得到大量应用，但仍存在诸多当前技术无法解决的问题；另一方面，脑科学与类脑研究逐步受到重视，世界各国和大型科技企业争相在这一领域进行投资，推动类脑智能快速发展，这必将对军事领域产生巨大冲击。因此，从人工智能技术发展的角度来看，智能化战争可分为两个发展阶段，第一阶段是以智能算法为主导的“算法战争”阶段，也就是当前智能化战争所处的阶段；第二阶段是以类脑智能技术为主导的“类脑化战争”阶段。1 战争形态及其演进分析 1.1 历次战争形态及其演进分析 纵观国内外相关研究，大多数学者认为战争形态已经经历了四个发展阶段：冷兵器战争、热兵器战争、机械化战争和信息化战争9-10。战争形态的演进如图1所示。冷兵器战争阶段约为公元前35世纪到公元14世纪，主战武器以青铜、铁等金属打造的刀、枪、剑等武器为主。热兵器战争阶段约为公元14世纪到20世纪30年代末，主战武器以火炮、火枪、线膛枪炮等火器为主。对于这两种战争形态而言，不论是最初的刀、枪、剑，还是火药驱动的火炮、线膛枪炮等，武器装备均是单向发展，而且功能较为单一，因此，图1 战争形态的演进 这两次战争形态发生的时期为单系统发展时期。机械化战争阶段约为20世纪30年代末到20世纪90年代，第二次世界大战加快了这一战争形态的发展。由于飞机、坦克、舰艇等机械化平台出现并成为主战武器，它们可以将诸多功能集于一身，因而这一时期为合成系统发展时期。信息化战争阶段约为20世纪90年代末到21世纪10年代，以精确制导武器、无人系统等高技术装备为主战武器。在此阶段，信息技术大量应用于军事领域和装备发展，军事信息系统在战场大展身手，武器平台可以通过信息技术进行横向联合，推动军事领域进入联合系统发展时期。当前，虽然信息化依然是军队建设发展的重点，但以美国为首的西方国家的军事智能化进程正逐步加快，战争形态正悄然向智能化战争转变。这要求军队在信息化建设的基础上加强对智能化战争形态的研究，加快推进军事智能化建设。战争形态演变间隔时间如图2所示。在图2中，横轴为距今的时间点，以年为单位，间隔时间逐渐累加，纵轴为战争形态演变。由图2可以看出，随着科学技术领域“摩尔定律”的实现，战争形态正在加速演变。1.2 智能化战争形态及其演进分析 进入21世纪10年代，人工智能技术再一次 杨芸，等：基于人工智能的智能化战争形态发展研究 49 图2 战争形态演变间隔时间 实现巨大飞跃，给军事领域带来巨大冲击，推动战争向智能化战争形态演变。军事领域步入智能化自主协同系统发展时期，目的在于通过提升武器装备的智能水平构建科学的全域武器装备生态体系，最终实现陆、海、空、天、网、电磁、社会域、认知域等全域范围内，人和武器装备之间的智能化自主协同作战。算法战争作为智能化战争的第一阶段，以智能算法为基础，以无人系统作为主要承载平台，通过研发具备一定智能水平的无人自主平台，在某一具体领域内实现人-无人系统之间、无人系统-无人系统之间的战场协同。由于无人武器装备目前仅具备低水平态势感知和自主决策能力，因此，人依然是战场中的主导因素。当前，智能算法已展露其锋芒，AlphaGo围棋程序、Alphastar游戏程序和美国空军研发的ALPHA空战程序等，均在与人的对战中战胜了人类。类脑化战争作为智能化战争的第二阶段，以类脑智能技术为基础，借鉴脑科学与类脑研究成果，研发类脑化集成智能武器平台，使得武器装备在全域感知与自主决策能力等方面达到类人水平；同时不断推进全域武器装备生态体系建设和发展，最终实现人-武器装备之间、武器装备-武器装备之间的智能化自主协同作战。随着各国脑科学与类脑研究取得较大进展，类脑智能和群体智能相关研究不断取得突破，以互联网大脑11为基础的城市大脑和智慧城市建设正在快速推进，智能化战争形态正逐步进入第二阶段。2 算法战争分析 2013年4月，美国智库“大西洋理事会”网络治理倡议研究项目主任詹森希利（Jason Healey）发表了一篇题为“震网”事件预示“算法战”时代来临的文章，明确提出了“算法战争”这一概念，并指出“震网”病毒是世界上第一种用算法取代人的手指来扣动扳机的自主武器。2.1 基本概念 美国哈佛大学法学院在2016年9月发布的战争算法问责研究报告中，将“战争算法”定义为“通过电脑代码表达、利用构建系统实现以及能在与战争相关的行动中运作的算法”12。有国外学者认为，来自商业领域最新的五种颠覆性技术为先进计算、大数据分析、AI、自治技术和机器人技术，它们所产生的影响无法进行严格比较，因此，使用“算法战争”这一术语来描述和探讨最新技术推动战争的思想发展更为准确13。印度智库公共政策研究中心高级研究员Jayakrishnan N Nair在其文章算法战争世界正在等待中，将“算法战争”定义为由人工智能赋能的自治系统驱动的战争。这类人工智能技术可以在网络中心战的战场上控制各种武器平台、系统，甚至制定战术。龙坤等12将“算法战争”定义为将算法运用于战争领域，通过挖掘人工智能算法在态势感知、情报分析、指挥决策、打击行动等方面拥有的巨大潜力，用算法方式破解战争攻防问题，从而达到在战争中制胜、为政治服务的目的。2.2 作战样式及发展现状分析 当前算法战争作战样式可分为三种。第一种方式是利用算法武器。这种方式是随着信息技术的快速发展和广泛使用而产生的，主要表现为破坏对手的网络空间信息体系。它并不只在战时使用，通常采取平时入侵然后潜伏下来，等到关键时刻发起攻击的形式。典型例子如“震网”病毒等。第二种方式是利用人类+智能算法。这种方式早在计算机诞生之初就已出现。可以说，50 国防科技 2023 年第 1 期（总第 338 期）计算机的创新发展动力正是源于军事需求。进入21世纪，随着计算机处理能力的大幅提升，机器学习、大数据、计算机视觉等人工智能领域技术取得突破，智能算法大量应用于军事领域的各个方面。美军在2017年成立“算法战争跨职能小组”。该小组的最初任务就是为美军提供目标检测、分类和警报相关的计算机视觉算法，用于高度全动态视频处理、开发和分发。在成立的半年时间内，“算法战争跨职能小组”就开发出了4套智能算法。第三种方式是利用算法+无人系统。这种方式是随着自主无人系统技术的快速发展和应用而产生的，也是当前军事领域发展的主流，世界各国均在大力推进其发展和应用。目前，“算法+无人系统”主要包括无人“蜂群”作战和有人-无人协同作战两种代表性应用。保罗沙瑞尔所著的军事类畅销书无人军队：自主武器与未来战争第一章的标题就是“即将到来的蜂群”。这一章详细描述了作者曾参观过的一次十对十无人机“蜂群战”14。2018年1月，俄罗斯军队在叙利亚境内成功挫败一起由恐怖分子发起的无人机“蜂群”式攻击。虽然此次攻击“蜂群”规模较小，仅有13架无人机，但却标志着无人“蜂群”作战已从概念进入实战。在有人-无人协同作战方面，近年来，美国空军大力推进“空中博格人”（Skyborg）项目的建设。Skyborg是美国空军于2019年3月启动的智能无人僚机项目，旨在开发集成在无人机上的试验平台，支撑基于AI辅助决策、自主驾驶等功能的核心程序开发研究，最终目标是部署于有人机或无人机上，实现“虚拟副驾驶”和“自主无人作战飞机”能力。2.3 存在的问题 由于当前人工智能算法本身存在诸多弱点，使得算法战争在技术推进上存在较大限制，其局限主要体现在几个方面。一是智能算法系统对复杂环境整体态势感知能力仍较低，受扰动影响较大，易发生对抗样本问题15和后门问题16等系统事故。二是由于不可预测性，智能算法系统在学习过程中可能走“捷径”，采用与设计者初衷完全不相符的方法，从而引发安全问题或出现漏洞。三是黑箱问题导致人类无法有效理解智能算法系统作出的决策，容易在应用过程中对其产生不信任感，从而导致人机交互失败。四是能耗问题，智能算法系统不仅在模型训练过程中依赖大量计算资源，在运行过程中同样如此，而这些计算资源需要消耗大量能量，这给战场应用带来了极大困难。3 类脑化战争分析 随着类脑技术的快速发展和世界各国、各科技企业对脑科学与类脑研究的大力推进，计算机逐步向类脑形态发展，互联网逐步由巨网向大脑进化，智能化战争形态将快速走向类脑化战争阶段。3.1 技术发展现状 类脑智能技术和城市大脑构建技术是影响类脑化战争发展的两项关键技术。中国工程院院士潘云鹤教授早在20