智能规划：未来战争智权之争的关键

点击：  作者：杨志谋, 陈浩, 周正, 殷广川    来源：战略前沿技术微信号  发布时间:2022-06-30 09:29:40

 

 

摘要：信息化技术牵引战斗力生成遇到瓶颈,倒逼人们通过智能技术寻求破解难题。人工智能在军事领域战术层面取得部分突破,但在战役层面,辅助作战规划和决策需求最大,遇到的困难也最多。实现战役层智能规划不可盲目乐观,必须科学论证发展思路和技术途径,通过借鉴成功案例,回归人工智能本质,依托成熟技术,分阶段、分步骤、分领域地逐步实现目标。信息化技术牵引战斗力生成遇到瓶颈,倒逼人们通过智能技术寻求破解难题。人工智能在军事领域战术层面取得部分突破,但在战役层面,辅助作战规划和决策需求最大,遇到的困难也最多。实现战役层智能规划不可盲目乐观,必须科学论证发展思路和技术途径,通过借鉴成功案例,回归人工智能本质,依托成熟技术,分阶段、分步骤、分领域地逐步实现目标。

 

随着多项人工智能项目先后取得成功,新一轮人工智能技术研究应用已进入高潮,同任何其他先进技术一样,人工智能技术正不可避免地被应用于军事领域,并正在引爆现代战争的智能化革命。人工智能在战术层面取得的成功牵引着人工智能技术向战役层面运用延伸,虽然人工智能技术目前运用至战役层还有诸多限制,但伴随着军事领域的多项技术和理论不断进展,依托人工智能技术辅助战役级作战规划运用的条件正逐渐成熟,但现阶段仍需为人工智能精准设计工作场景和内容,科学论证智能规划发展思路,为未来争夺智能化战争的智权高地提供理论支撑。

 

军事领域深刻变革加速推动智能化战争时代的到来

 

以美国为代表的军事科技强国都在围绕军事智能化进行战略布局,加大军事智能化投入,研发各类人工智能系统和平台,抢占军事竞争战略主动权。从武器装备到作战样式,从战术到战略层面,智能化战争时代加速到来。

 

1.1  新技术推动武器装备呈现多元发展

 

受新技术武器装备在阿富汗与伊拉克战争中成功运用的鼓舞,各种新型技术如雨后春笋竞相涌现,推动了武器装备呈多元发展。

 

1)武器装备更远距。远程打击武器使现代化战场的物理空间迅猛膨胀,而且可通过智能规划路线实施联合突击;战机在信息指引下对战场局势一目了然,借助加油机保障可不断扩大作战半径,并通过航线规划实施隐蔽突击,技术的进步正在削弱传统大纵深战略和战役优势。

 

2)武器装备更快速。伴随着作战空间的膨胀,快速性成了武器装备的一个更加重要的战技指标。高超声速武器、激光武器、电磁炮等快速打击武器具有速度极快、突防能力极强和杀伤力极大的特点。

 

3)武器装备更细小。无人机“蜂群”作战概念蕴含着对传统一体化防空系统的挑战,体现了微小型智能作战平台的潜在价值与广阔前景。

 

1.2 新型作战概念引领战法快速迭代升级

 

军事科技革命使得作战概念不断创新,从全球公域介入与机动联合(即空海一体战),到分布式作战,再到“算法战”和“马赛克战”,虽然新型作战概念实施困难着实不小,但从提出到实现,其所带来的战术、战法影响却是颠覆性的,如海湾战争,作为信息化战争的开端,至今仍影响着我们。

 

1)全球公域介入与机动联合作战概念的提出促使战术战法呈现以下显著特点:网络化作战,实现态势信息共享;陆、海、空、天、网电装备一体化建设,激发作战潜力;海空部队实施纵深打击,地面部队在关键区域介入部署。

 

2)“算法战”为军队在军事建设和作战方面走向智能化、谋求和保持军事优势提供了全新思路,在路径规划、目标侦查与识别以及无人机自主攻击等智能任务规划方面,充分运用作战运筹、数据融合、数据挖掘、在线群体智能决策等关键技术,凸显人工智能、机器学习等前沿科技在未来军事行动中的重要地位。

 

3)“马赛克战”的核心理念是结合利用人类指挥与机器控制,快速组合和重组力量,旨在发展动态、协同、高度自主的作战体系,逐步并彻底变革整个装备体系和作战模式,其策略是形成快速、可扩展、自适应联合多域的杀伤力。

 

1.3 指挥决策与行动控制规模无限扩展

 

未来战争的作战力量、作战环境、作战态势、武器装备等战场信息数量巨大且复杂多变,指挥员在决策过程中常常陷于“信息海洋”而导致信息迷茫,影响指挥决策。

 

1)团队越来越庞大。随着联合作战指挥体系的构建,作战指挥已不再局限于以往单个兵种或单个军种,而是涵盖“陆、海、空、天、火、网”多军兵种和多领域的作战指挥,指挥团队大、指挥层级多、作战协同难等问题都现实存在。近年来,美军提出“多域战”新型作战概念,核心是把全球陆海空天电网各领域视为一个相互联系、相互作用的有机整体,利用特定领域的非对称优势在其他领域产生积极联动效应,但同样涉及指挥团队越来越大,跨域协同难等现实难题。

 

2)信息越来越海量。大数据时代,战场数据将会成为影响和决定作战行动的重要资源,某海域一天的雷达侦察预警数据可达数十TB,每天收集和掌握的数据可谓海量,未来战场上,谁占领了大数据的制高点,谁就将赢得情报的主动权。依托人工智能技术深度挖掘数据,分析敌作战意图和把握敌作战规律是解决人工分析解读数据困境的方法之一。

 

3)时限越来越短。面对复杂的战场态势,如何在短时间内从海量信息中提出高价值的情报信息,实现对战场综合态势的实时感知和认知,是极其困难的。伴随着敌人在大数据领域的深入开发与应用,从数据到决策的强大决策支持以及智能化决策的逐步实现,所有指挥问题都可获得相对精确可靠的决策支撑,从而缩短OODA周期,提高快速反应能力,在某种程度上也压缩了时间,倒逼我们快速完成情报信息的分析提取,完成作战指挥决策。

 

1.4 战争形态演变倒逼作战规划思维亟须变革

 

严重的信息超载不可避免地会导致情报处理时间漫长、缺乏时效、错过警讯等问题。很明显,军事领域信息技术的运用已遇到瓶颈,即由其引发的问题正日渐超过对战斗力净增长的贡献,无力再担当战斗力的主要引擎。信息技术原理所蕴含的潜能已经在人类社会的各个领域得到充分释放,其技术局限性不断显露,一场新技术革命正孕育爆发,人工智能时代已经到来。今天的人工智能具备了强大的技术基础、海量数据的支撑和算法的重大突破,它形成的智能化浪潮与信息技术的日益衰落,不可避免地引发两者地位作用的变换更替。

 

同时,智能化技术为“零伤亡”提供了基本条件。智能化无人系统成为作战力量的主体,将导致战场主要损失从人员伤亡转移至机器损毁。随着其“零伤亡”实现条件的日益成熟,民众心态发生转变,汇聚成强大的社会希望及舆论压力,使决策者不得不把“零伤亡”作为筹划决策军事力量运用的关键性指标。

 

战争形态的变化正在倒逼现代战争由信息化时代向智能化时代迈进,军事领域的多项技术进展、理论以及思维模式的突破正在为智能规划战役级运用创造条件,使得人们看到了战役级智能规划的曙光,然而,人工智能在战役级的运用仍存在大量困难,当前必须绕过部分困难,合理设定目标,优化运用场景,才能逐步使战役级的智能规划成为现实。

 

智能规划面临的困难

 

当前,诸如Alpha Go、星际争霸等即时策略游戏等,在人工智能辅助决策发展取得较大成功的案例一般都具有边界清晰、规则明确、态势简单等特点,相反,DARPA在作战筹划领域开展的“深绿”计划等AI在军事指挥控制领域的研究项目进展受阻,智能规划还面临着诸多困难。

 

2.1 战场态势复杂,虚假信息难甄别

 

在战场上获取敌方完备、真实的信息十分困难,即使最先进的态势感知和情报侦察手段也难以排除虚假情报,人工智能技术识别信息依赖完备数据库,但建立一个包含真实和虚假信息并能标示差异的数据库相当困难。战争不可能排除主客观两类复杂因素的干扰,“战争迷雾”带来的不确定性对人工智能运行也会产生干扰。

 

2.2 战场规则繁多,机器学习难度大

 

大规模联合作战往往是全域范围内的多军兵种协同作战,各域和各军兵种之间的作战规则之间存在差异,当前各类规则之间缺少关联,规则运用不够灵活,还不能为人工智能系统提供完整、准确、融合度较好的规则库。随着认知深化,规则库必然不断扩充,每增加一条新规则都可能会与先前的规则库产生冲突,规则库的维护难度呈指数级增长,以现有技术手段,规则不断扩充可能面临不可逾越的“天花板”。

 

2.3 战场模型混乱,知识处理能力差

 

作战领域和样式不同,知识表示方式和获取策略也各有差异,如果没有统一的标准对信息进行预处理,各自为政方式形成的中间产品对人工智能系统最终运行结果影响很大。国防大学胡晓峰教授指出,人们在战场看到一只猫,可以轻松理解猫的行为,判断猫的意图,而机器则很难理解,无法将猫转换成机器可以理解的“cat”及其相关行为动作。

 

智能规划的总体思路

 

目前已初步实现智能规划并得到广泛运用的成功案例之一是智能手机。当我们身处陌生城市,智能手机不仅仅是通信工具,而且是重要的智能助手。路不知道怎么走,手机地图软件规划好路线并让我们选择,还实时指引我们前往目的地,如果走错还可以实时重新规划,这就是现阶段人工智能技术可以达到的状态。然而,地图是确定的,目的地也是明确的,交通规则也是明确的,实时路况是可以根据海量信息分析得出的,智能是在十分庞大的技术支撑体系中实现的,5G通信基础建设、海量云端数据、机器学习算法、导航技术、微型计算机技术等大量技术融合在一部手机上,成为人们生活中最得力的智能助手。军事领域实现智能规划虽然存在诸多难点,但仍可以借鉴成功案例,弄清内在机理,由简单到复杂,由低阶到高阶,依托成熟技术,逐步实现军事智能规划。

 

3.1 借鉴成功开发案例,积极探索智能规划工作模式

 

前文提到,作为成功范本之一智能手机规划出行方案,它与军事智能规划作战方案的流程是一致的。首先明确目的(到达目的地),其次规划生成不同方案(根据出行方式、时间限制、费用限制、路况信息、途径点等不同维度筛选出多条可选路径),再次是提出初选方案(根据算法推荐最佳路线),然后是定下决心(确定终选路线),最后是控制执行、临机调整并完成行动(沿路线前进中出现情况更换路线后,及时重新规划路线并到达目的地)。

 

拥有强大计算能力,集成陀螺仪、加速计、压力传感器、摄像头等诸多传感器的智能手机,在网络技术、大数据技术、智能算法等技术的支撑下,不仅可以为人们导航,还可以成为人们衣食住行的生活助手,安装特定的软件就可以成为人们的随身秘书、翻译、数据库、健康专家、股票分析师等,是人们生活、学习、工作的超级智能助手,其作用在某种意义上甚至超过了身边的人类助手。

 

另一个成功案例则是星际争霸II、魔兽等即时策略类游戏中的AI机器人,目前AI机器人在多项比赛中打败世界顶级玩家。即时策略类游戏在某些方面与作战行动有着很高的相似度,比如战争迷雾、隐性信息、行动空间、资源调配、实时对抗、层级分明、多军兵种对抗等特点。在游戏中,对抗的一方(即AI机器人)首先去探测地图和敌方信息(即情报获取与处理);然后将所有获取的敌方信息进行综合分析和提取(即态势觉察),根据提取的态势,利用评估模块对敌我双方可能获胜的概率进行分析(即态势理解),根据游戏规则,预测敌方可能采取的增加胜率的行动(即态势预测);之后选取敌方最有可能采取的行动,列举出我方可以采取的行动,并评估这些行动的应对效果,选取最好的应对方式(即辅助决策);最后,游戏AI机器人逐步生成应对方案并控制实施(即筹划控制),游戏中AI机器人完成“侦察—分析—决策—行动”整个流程,与现实作战流程深度契合。

 

尽管日常生活智能助手、即时策略类游戏AI机器人距离现实战场的智能规划仍然存在较大差距,但上述成功案例对现实作战智能规划具有很强的启发作用,对逐步实现军事领域智能规划具有重要的参考价值。依托人工智能技术,其目标是首先成为指挥机构的“智能助手”,帮助指挥机构完成大量的工作,并按照下面流程帮助指挥机构重点完成以下工作:

 

一是情报处理。将情报经人工智能技术处理后,自动分类并匹配敌方态势特征,能够对敌方可能威胁我方的意图、行动、样式发出警报;通过智能搜索,可以自动剔除虚假目标,提高寻找目标的效率;通过接收新信息,自动标记情报差异,动态更新态势,提醒用户注意新信息。

 

二是态势分析。态势分析又可细分为态势觉察、态势理解和态势预测。态势觉察主要是通过对战场态势数据(图形、图像和文档等)的捕获和处理,提取相关态势分析数据和有价值的战场事件,再进行态势理解和预测;态势理解指根据态势觉察获得的态势要素,结合相关知识和规则,对当前战场态势进行分析和描述,判断各方战场部署、战役意图、行动企图和优劣势等;态势预测指根据已得出的当前态势,对未来可能出现的态势情况进行预测,它既可以是对某个作战平台未来态势的预测,也可以是对敌方兵力行动未来态势的预测,还可以是对高层全局态势的预测等。

 

三是辅助决策。根据当前态势,生成多套应对手段、兵力部署、主要任务等,并对不同的应对方案进行预测,得出结果预测,辅助指挥员进行决策。

 

四是筹划控制。根据指挥员选定决策,匹配最佳兵力、火力及作战设施,生成多个可行任务窗口和行动路线,还可以根据战场态势的变化,不断匹配最新的任务参数,辅助指挥员和参谋团队进行筹划控制。

 

3.2 回归人工智能本质,深入研究智能规划发展路径

 

智能规划的目的是借助日益成熟的人工智能技术,辅助指挥机构规划作战行动,生成优选作战方案,转入执行后,根据情势变化,实时调整优化行动,辅助做出决策。前文通过分析当前人工智能技术的成功案例,提出了人工智能可以参与的工作内容。如何拓展人工智能辅助决策实现智能规划,需要进一步深入研究智能规划的内在机理,回归人工智能本质探寻答案。

 

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。智能是基于各神经器官的高级综合能力,它主要包括感知能力(获取外部信息的能力)、记忆和思维能力、学习与自适应能力以及行为能力四个方面。目前,在军事领域,人工智能运用一直集中在规则相对清晰、任务相对单一、战场信息数据可预先装载的战术平台上,而在战役层面,由于战场环境边界模糊,战场信息数据庞大,战场规则复杂,作战单元行为描述缺乏标准等原因,进展相对缓慢。

 

通过人工智能成功案例,不难发现,其成功归因于支撑技术成熟,运用场景合适,发展路线正确,目标定位合理等,总体可归纳为遵循了人工智能本质,找准了人工智能在特定领域发展运用的内在机理。在军事领域,目前已在作战平台进展顺利的“忠诚僚机”“无人作战平台”“蜂群”等计划,同样是遵循其内在发展机理,核心是巩固建强感知能力(依托当前信息网络及传感器技术)、着重打造记忆和思维能力(依托行为规则、规范建模、计算机、大数据基础和数据挖掘技术和智能算法)、摸索培养学习和自适应能力(智能算法)、合成行为能力(综合上述技术,大幅度提高运算能力)。

 

人们将其运用到战役层面,同样应遵循其发展机理,根据技术现阶段发展情况,将战役筹划流程活动逐步分解,提炼出可借助人工智能实现的功能,先行先试先实现部分功能,不能简单地把人脑活动简单地看成“计算”,不再简单地强调计算机替代人脑,不能盲目设定目标,不追求大而全、全流程、全要素实现智能规划。现阶段,可采取“人—机”结合的思路,注重发展人工智能与人脑互补长短的“人—机”共生智能系统,将运算量大且可重复、结构数据挖掘、系统可记忆理解的知识交由人工智能技术完成,需要依靠人脑分析判断且手工输入的,在现阶段还必须由人脑去完成。在未来发展上,必须紧紧伴随现代军事理论和人工智能配套技术的发展,迭代升级和分阶段实现智能规划的功能。

 

3.3 依托当前成熟技术,分阶段实现智能规划预期目标

 

发展“人—机”共生智能系统,研究推动智能规划,就是将人工智能可担负的任务筛选出来,在特定的领域,依托当前已成熟的人工智能技术辅助完成规划任务。通过前文分析人工智能目前可从事的工作任务,可依托的技术和可实现目标主要有以下几点:

 

1)依托网络技术,让战场各节点稳固链接

 

当前,随着5G技术的到来,战场各节点的信息传输能力大幅度提高,太空、空中、地面、海上甚至水下的有人、无人装备初步实现互联互通,异构链接的互操作性初步得到实现,各节点获取的信息汇集于作战云端,作战体系内需要的节点可以安全实时获取。人们依托成熟信息网络技术,获取丰富的网络数据,其为实现大数据分析提供了可能性,也为实时调控战场行动规划提供了实时战场数据分析基础。

 

2)依托大数据技术,减少战场不确定因素

 

随着信息网络技术不断拓展,战场要素逐渐变得庞大,看不见的数据是未来战争真正较量的重心所在。在以往战争中,数量甚少的数据和信息主要用于指挥决策,功能主要是减少认知的不确定性,也就是驱散认知“迷雾”,大数据的出现导致了数据质变。其一,大数据为克服数据缺陷提供了有力方法,大数据特点之一是数据规模庞大,数据与数据之间可以相互印证,可大幅减少战场不确定性,某项数据错误可以在其他数据中得到弥补,因此信息缺失和信息错误不再对形势判断和决策构成致命影响;其二,在巨大规模的数据中,伴随着数据挖掘及相关技术的发展,使得战争分析逻辑较为简单清晰,使得难以理解的现象得到更有效的解释,可有效研判敌方行动及战局发展。

 

3)依托智能算法,不断提升智能规划能力

 

大数据改变战争规则,不在数据本身,而在于对数据的挖掘开发,而挖掘数据的关键在于算法。智能算法可在各节点提炼出有效信息进行传输,传输云端后可依靠算法,挖掘有用的数据关联信息,为智能规划提供信息依据,从这个意义上讲是算法激活了数据。与此同时,算法由于其自身所具有的独特性,其定义的军事系统一般也具有独特性、高扩展性和鲁棒性[11],通过作战体系效能分析和优化,一般可以稳定、高效、实时运转,是实现智能规划的重要内容之一。

 

4)依托计算机技术,实现实时优化和调控方案执行

 

2015年,“天河二号”超级计算机已经达到每秒33.86亿次,长期发展使得计算机拥有了超级计算能力,运算速度接近了人脑的运算速度。虽然计算机和人脑不能简单对比,但随着计算机技术的发展,使得智能规划初步具备了技术基础。计算机浮点计算能力极高,重复计算能力强,适合执行高密度、高并行度的任务,可为智能规划方案执行过程中的实时调控、实时重新规划最新方案提供强大的技术支撑。

 

智能规划未来展望

 

1)方案是打出来的,是筛选可行解而非当前人工计算的最优解

 

智能手机中地图导航给出的出行方案往往是多个出行方案,用户可以根据个人喜好选择出行方案。军事领域作战方案智能规划同样会在大量的计算和仿真推演中,得出多套可行方案,而非当前大量参谋团队求解的最优方案。方案首先是通过大规模仿真推演得出,是通过虚拟战场打出来的,得出的方案首先消解、避免了己方资源的冲突;其次考虑了战场多元因素和可能性,与当前作战方案生成方式相比,往往可以自行查找并填补方案中隐藏漏洞;最后给出的方案往往是符合战役目的的多套可行方案,指挥员可以根据自己对战争的理解和偏好选择方案,避免了过去寻求的最优解,给对手研判己方行动增加了难度。

 

2)指挥所智能化,形成三位一体的新型指挥所结构组成

 

指挥所是运用智能规划的主体,指挥所内一般由指挥员和大量参谋人员组成,当智能规划不断成熟,参谋团队搜集研究敌情,提出报告建议,拟用军事文书,传达命令指示等功能可能被人工智能技术取代。各类态势感知系统在多维空间领域内的应用,改变了参谋人员的数据信息搜集方式。当基于卫星通信、互联网络、全球定位系统的态势感知体系实时向指挥所传输经算法筛选出的有效信息后,可自动融合形成一张要素齐全、实时更新的态势图;机器人根据我方企图及作战规则、敌我态势分析、敌我力量体系对比等给出行动建议;写作机器人可将参谋人员从繁重的文书起草工作中解放出来,形成各军兵种统一标准、容易识别的文书格式;最后,智能机器人在人工复核后,可根据方案计划,自动裁剪成任务指令并下发至任务部队。技术和决策方式的演变,指挥所可能会发展成“指挥官—智能化指挥决策系统—高级参谋小组”组成的三位一体新型指挥所结构模式。

 

智能规划的很多问题在全世界范围内都是共同的难题,我们不能急功近利,应按照人机融合、机器自主的渐进式发展路线,明确短期、中期和长期目标。短期内,人和机器分工协作时,机器能够较好地学习和积累关于人的作战筹划和策略,实现单一类别作战想定中小规模战役级作战方案智能推送和筹划,支持战区级典型任务应急处置。中期阶段,机器不断积累作战筹划案例数据,形成庞大数据库,机器智能化程度明显提高,人机结合做法推广至多类作战想定,推送方案和筹划结果越来越接近人的筹划水平,推送方案和筹划质量进一步提高。长远看,智能化指挥所已形成,智能化特征明显:方案博弈对抗后形成方案库,面对战场的兵力及任务调整可迅速调取方案,输入条件变化,通过大量快速演练和迭代生成可行方案。

 

虽然目前的人工智能技术还难以解决态势感知、行为模拟、决策选择等核心问题,但随着人工智能技术的发展,智能规划目标终有一天会实现。我军应在充分结合自身作战能力和需求的基础上,认真探索智能规划与我军未来发展方向的结合点,从联合作战指挥体制机制、武器装备研制、体系作战研发和实战化等方面推动我军联合作战模式迅速向着世界先进方向发展。

 

来源：《指挥控制与仿真》；作者：杨志谋, 陈浩, 周正, 殷广川（图片来源网络 侵删）