製圖：侯繼超
解放軍報：未來戰爭，演算法比炸彈更可怕
2017-07-14
來源: 中國軍網(北京)
“戰爭演算法”正從幕後走向前臺
戰爭離不開演算法。1914年提出的蘭徹斯特方程就是通過演算法對戰鬥力及作戰毀傷進行精確評估，奠定了作戰模擬的科學基礎。
早在上個世紀90年代，受電腦軍事遊戲的啟發，美國陸軍開始研發 “戰術地面報告系統”地圖規劃軟體。此後，美國國防部高級研究計畫局啟動了一大批技術專案，旨在探索從文本、圖像、聲音、視頻、感測器等不同類型多來源資料分析中，利用獨有演算法自主獲取和處理資訊的能力。
其中，“在競爭環境下目標識別和適應”專案主要利用機器學習、遷移學習等智慧演算法解決對抗條件下態勢目標的自主認知問題，進而幫助指揮員快速定位、識別目標並判斷其威脅程度；“分散式作戰管理”專案則是未來空戰的“戰場決策助手”，可幫助飛行員在對抗條件下感知戰場態勢、自主生成作戰建議，甚至還能管理“身旁”的無人僚機。更令人驚歎的是美國國防部高級研究計畫局嘗試利用先進演算法將人與機器深度融合為共生的有機整體，探索從不同類型資訊載體中自主獲取並處理資訊，進而利用機器提升人類的認知速度和精度。
2015年12月，隨著“第三次抵消戰略”的提出，美國國防部圍繞智慧化和自主化提出了5大關鍵技術領域，更助推了自主學習、人機交互與人工智慧領域演算法的快速發展。目前，美軍已研製出可在模擬空戰中擊敗人類飛行員的“阿爾法”智慧系統，以便更好地應對海量資料來源及複雜戰場態勢。可為指揮官制定戰術決策的“指揮官虛擬參謀”專案也於2016年啟動。
妙用演算法改變戰爭規則
“戰爭演算法”源自實戰中的棘手難題。從無人機源源不斷傳來的海量視頻資料，讓數千名美軍情報分析員忙得焦頭爛額，即便他們每天對著螢幕搜索敵人的蛛絲馬跡，成功率卻並不高。借助人工智慧演算法，美“演算法戰跨職能小組”旨在研製出可將無人機收集的海量視頻資料快速分類的軟體，並實現對目標的探測、分類和預警計算，以便提供更多具有實際價值的情報，提高軍事決策水準。未來，“演算法戰跨職能小組”還將把觸角伸向其他國防情報任務領域，並將進一步加強與情報任務領域相關的人工智慧、自動化、機器學習、深度學習以及電腦視覺演算法的研究。
其實，妙用演算法改變戰爭規則早就是公開的軍事秘密。海灣戰爭時期，美軍在開展“沙漠風暴”行動之前就利用兵棋推演發現作戰計畫中可能出現的問題，經過完善後的實際作戰，結果與兵棋推演時幾乎毫無差別。長期以來，美軍都在借助任務規劃軟體計算戰爭中所有的可能結果，進而為任務決策提供智力輔助支援。
正在加速興起的無人機蜂群和群化武器同樣對軟體決策和演算法提出了較高要求。美軍不僅取得了無人機蜂群的大量試驗資料，還提出了有人機與無人機混合作戰編隊“阿凡達”專案，演算法已經成為這支特混編隊的作戰“大腦”。同時，美軍正在加速研發戰場推理軟體，運用深度學習法訓練出具有邏輯分析能力的機器，發揮機器的速度和理性優勢，以便為人類作戰提供態勢評估和建議。
“演算法革命”將改變未來戰爭樣式
人機大戰中“阿爾法狗”表現出的精湛技藝就是深度學習演算法的傑作。戰場雖不是棋盤，卻也有著與棋盤相似的地方。演算法是兵棋推演、人工智慧和指揮控制系統的核心，是實現智慧決策、指揮和協同的關鍵。隨著人工智慧及演算法的進步，未來的電腦系統將既精於計算，又善於“算計”，既能做計畫、定方案，又能出戰法、生謀略，是智慧型軍隊必須搶佔的制高點。
未來戰爭，有希望依託演算法增強現有作戰系統的對抗能力，各類作戰裝備將學習人類的成功經驗，使自主搜索目標、自動處理海量資料、自動判定威脅程度和自主決策作戰行動成為可能。同時，人工智慧將逐步介入戰爭指揮，在輔助指揮員選擇戰爭時機、判斷敵我態勢、計算戰爭規模、預測戰爭持續時間等方面發揮獨特作用，甚至成為中軍帳中不可或缺的“參謀”。
當然，演算法支撐下的人工智慧、兵棋推演乃至作戰實踐，雖然能為未來作戰提供有力支撐，但也並非完美無缺。擁有幾千萬條代碼的美軍F-35戰機對控制系統的軟體就有著嚴重依賴，曾經暴露出的兩百余項各類問題幾乎都與其軟體演算法高度關聯。一旦軟體系統出現一點問題，戰機將無法有效運轉，甚至連最起碼的安全起降都成問題。要想取得未來戰爭的勝利，必須通過實踐不斷完善戰爭演算法。
未來的資訊化戰場，戰士將首先是一名優秀的“演算法師”。屆時，“戰爭演算法”所改變的不僅僅是某一台電腦中的戰場資料，而是可“算計”陸、海、空、天、網、電等多維作戰域的智慧作戰系統，人類甚至將成為戰爭的“旁觀者”。未來戰爭的這種跨時代變革，如今正由“戰爭演算法”加速實現。
本文出處：http://war.163.com/17/0714/12/CPABGJ8H000181KT.html
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