下一個制高點

　　
　　提到簡稱為AI的人工智能，讀者們都有所耳聞。但是現(xiàn)實中人工智能將如何應(yīng)用到武器裝備的現(xiàn)代化中，卻沒有多少人能夠說明白。本次專題我們特別邀請了航天12院的姚保寅博士為讀者系統(tǒng)性解讀這個問題，并向大家介紹一度在軍迷間掀起過爭論的“賽博格”無人機(jī)等相關(guān)知識。

關(guān)于人工智能

　　基于人工智能的武器裝備可借助人工智能技術(shù)從而具備感知、決策和反饋能力——感知自身狀態(tài)及戰(zhàn)場環(huán)境變化，實時替人類完成中間過程的分析和決策，最終形成反饋，實施必要機(jī)動，完成作戰(zhàn)使命。
　　人工智能技術(shù)在武器裝備中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在模式識別（智能感知）、專家系統(tǒng)（智能決策）、深度學(xué)習(xí)（智能決策）和運動控制（智能人32智能技術(shù)在武器裝備中的應(yīng)用反饋）等幾個方面。

模式識別

　　模式識別是計算機(jī)模擬人類感覺器官，對外界產(chǎn)生各種感知能力的技術(shù)途徑之一，包括語音識別、圖像識別，文字識別等。模式識別技術(shù)有助于武器裝備獲得自動目標(biāo)識別（ATR）能力。
　　模式識別中的機(jī)器視覺，可通過光學(xué)非接觸式感應(yīng)設(shè)備，自動接收并解釋真實場景的圖像以獲得系統(tǒng)控制的信息。例如DARPA的“心眼”項目和“圖像感知、解析、利用”項目開發(fā)的機(jī)器視覺系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有“動態(tài)信息感知能力”，能對動態(tài)物體的解構(gòu)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)，將圖片中的信息轉(zhuǎn)化成計算機(jī)的“知識”。在實際作戰(zhàn)中，模式識別系統(tǒng)通過觀察目標(biāo)的視頻動態(tài)信息，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專門的機(jī)器視覺硬件，可在復(fù)雜的戰(zhàn)場環(huán)境下，自動識別出潛在威脅，為目標(biāo)打擊提供參考信息。
　　以地空導(dǎo)彈陣地為例，它們遵循既定模式，以確保最大的防御覆蓋率。陣地布局是星形的，擁有4組或5組導(dǎo)彈發(fā)射架，圍繞著控制中心呈放射性布置。在中央陣地上，擁有控制方艙、跟蹤和制導(dǎo)雷達(dá)以及發(fā)電機(jī)。通常情況下，每個發(fā)射陣地都被護(hù)堤包圍。這給模式識別帶來了便利。
　　據(jù)美國《大眾機(jī)械》網(wǎng)站2017年11月23日報道，美國密蘇里大學(xué)的團(tuán)隊曾利用人工智能算法，在我國東南部的一塊面積約為14.5萬平方千米的地區(qū)找到90個地空導(dǎo)彈陣地，并且這個過程能夠在45分鐘內(nèi)完成。而通常人類判讀專家要達(dá)到相同的準(zhǔn)確度，看完所有的圖像大約60個小時。該事件足以引起我們的重視，應(yīng)注重加強對防御陣地的偽裝，提高“反識別”的能力。

專家系統(tǒng)

　　專家系統(tǒng)ES（Expert System）是一類具有專門知識的計算機(jī)智能程序系統(tǒng)。它運用特定領(lǐng)域中專家提供的專門知識和經(jīng)驗，采用人工智能中的推理技術(shù)來求解和模擬通常由專家才能解決的各種復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)是目前人工智能領(lǐng)域最活躍、最有成效的一個分支。它一般由知識庫和數(shù)據(jù)庫、推理機(jī)制、解釋機(jī)制、知識獲取和用戶界面等組成。
　　專家系統(tǒng)應(yīng)用于武器裝備可使其具備實時戰(zhàn)場態(tài)勢評估的能力。該系統(tǒng)能將已證明的專家關(guān)于武器在戰(zhàn)時的典型態(tài)勢和毀傷效果評估的事實和過程，用數(shù)學(xué)方法加以描述，組成數(shù)據(jù)庫和知識庫。作戰(zhàn)中武器裝備接收的天基、空基、海基或地面控制站的信息，武器自身傳感器獲得的地理信息和敵方武器發(fā)出的聲波、無線電波、可見光、紅外、激光等信息，與數(shù)據(jù)庫和知識庫中信息進(jìn)行比對，借助人工智能的自動推理技術(shù)，經(jīng)計算機(jī)快速處理，確定戰(zhàn)場環(huán)境中出現(xiàn)的威脅，并與用戶界面的專家和指戰(zhàn)員進(jìn)行交互。
　　專家系統(tǒng)還可與數(shù)據(jù)存儲和通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，用于各種野戰(zhàn)軍用系統(tǒng)，例如飛機(jī)的機(jī)載預(yù)警和控制系統(tǒng)、美軍“宙斯盾”戰(zhàn)艦和偵察衛(wèi)星，幫助判斷敵軍的位置和動機(jī)。美國海軍已利用網(wǎng)絡(luò)化專家系統(tǒng)為在作戰(zhàn)區(qū)域內(nèi)的所有軍隊提供通用作戰(zhàn)圖像，從而具備協(xié)同作戰(zhàn)的能力。這個領(lǐng)域中最有名的案例是美國研制的智能C3I系統(tǒng)，具有“個性”和人的“特征”、“智慧”，熟知指揮官的脾氣、思維習(xí)慣和其他情感特征，能在幾分鐘內(nèi)甚至幾秒內(nèi)幫助指揮官判斷戰(zhàn)場情況。
　　DARPA于2007年提出“深綠”系統(tǒng)的概念。該系統(tǒng)可預(yù)測戰(zhàn)場的瞬息變化，幫助指揮員提前思考，判斷是否需要調(diào)整計劃，并將注意力集中在決策選擇而非方案細(xì)節(jié)制定上。

　　
　　
　　整個系統(tǒng)由指揮官助手（人機(jī)接口）、閃電戰(zhàn)（模擬仿真）、水晶球（系統(tǒng)總控，完成戰(zhàn)場態(tài)勢融合和分析評估）、“深綠”與指揮系統(tǒng)接口四部分組成。
　　其主要特點有三點：一是基于草圖指揮，包含“草圖到計劃”（STP）、“草圖到?jīng)Q策”（STD）兩個模塊，實現(xiàn)從戰(zhàn)場態(tài)勢感知、作戰(zhàn)方案制定到作戰(zhàn)行動執(zhí)行、作戰(zhàn)效果評估，全部實現(xiàn)“基于草圖進(jìn)行決策”。二是自動決策優(yōu)化。決策通過模型求解與態(tài)勢預(yù)測的方式進(jìn)行優(yōu)化，系統(tǒng)從自動化接口的“指揮官助手”進(jìn)去，然后通過“閃電戰(zhàn)”這個模塊進(jìn)行快速多維仿真，再通過“水晶球”模塊實現(xiàn)對戰(zhàn)場態(tài)勢的實時更新、比較、估計，最后提供給指揮員提供各種決策的選擇。三是指揮系統(tǒng)的集成，負(fù)責(zé)將決策輔助功能集成進(jìn)一個名為“未來指揮所”的指揮信息系統(tǒng)中。

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