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军事|自动化

所属分类:行业动态 点击次数:377 发布日期:2022-05-14

随着深度学习、强化学习等新一代人工智能技术的发展其在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、生物医疗领域及游戏博弈等方面取得很大的突破人工智能在军事领域应用也愈加广泛催生了军事智能的概念。美国《2019财年国防授权法案》将人工智能定义为:在没有足够的人类监督的情况下能够在变化的、不可预测的环境下“理性地行动”或能够在经验中学习能够利用数据提升性能的所有系统。当前世界各军事强国都将人工智能作为未来军事中“改变游戏规则”的颠覆性技术纷纷加快推进智能化作战装备研究。就在2018年6月美国国防部提出建立“联合人工智能中心”(共设有几十人包括文职、军人、学者)以此作为专职负责军队智能化建设的机构开始统筹规划建设智能化军事体系。军事智能的不断发展智能化装备的大量使用不但将与传统的战争形态从技术上产生巨大的不同在军事指挥与控制的理论上也将对传统作战制胜机理产生不同程度的颠覆。因此当前加快军事智能化发展不仅要继续智能化武器装备的研究还要提高对智能化战争条件下作战指挥控制理论的研究。军事智能研究是一个领域不是一个学科我们必须要用不同的方法论从不同的角度来研究军事智能方法论、角度越多军事智能研究就会做得越好。


无论是纵观古今还是展望未来各种军事作战装备或系统始终都是一个人-机-环境系统。无论是现在还是未来无人机、无人车、无人艇等各种无人装备都不可能是完全无人的只不过是人由前置转为后置由体力变为智慧由具体执行变为指挥控制其中涉及到复杂的人机交互及其相互关系的问题单纯的人工智能与人类智能都不能使其发挥更大效能人机智能的混合是其重要的发展方向。


对军事智能而言无论机器学习还是自主系统都不外乎是为了地感知、正确地推理和准确地预测这就涉及到了一个大家司空见惯又望之兴叹的军事智能核心概念之一:态势感知。

    无论面向军用还是民用人工智能的本质都不是简单的赋能而是人类智慧的自我反馈是他人在不同时空中的概念知识规则概率伦理道德意识在“我”时空情境里的运行所以常会出现人机融合的不适不过也很正常:风马牛硬相及的结果。如果非要说人工智能是赋能那也是别人以前的可程序化可预测性知识赋予給现在“我”的能力而已。其中的知识一般分为两个层次顶层由概念的、符号的、离散的或命题性的知识构成;底层的由感觉的、前概念的、亚符号的、连续的或非命题性的知识构成。底层的知识往往涉及到感性与态势中的“态”有关;而顶层的知识常常涉及到理性与态势中的“势”有关。

 在军事智能领域中特别是态势感知处理过程里态势与感知的形式化、意向性描述分析非常重要其中形式化就是理性了的意向性意向性就是感性了的形式化逻辑就是连接感性与理性、形式化与意向性的桥梁。意向的可及性是其形式化的一个关键同时可及性也是可能性向现实性转化的前提条件。就意向性而言可及性就是(而且几乎总是)态与势之间的限定交互如同一个事物在不同时空情境(各种态+各样势)中转换的配对和映射、漫射、影射。事实上从数学的映射到物理的漫射到心理的影射都涉及智能问题既是逻辑命题与经验命题之间的相互融合过程也是人类理—解、感—知过程其中从理到解的一部分变成了人工智能


总之军事人机融合智能领域的发展离不开长期的技术积累重点是要依靠数据、算法、硬件等基础支撑层面的技术突破和人机交互、工效学等技术的有机磨合。目前虽然出现了人机融合智能军事应用热潮在自主系统、ISR、辅助决策、人机协同领域出现了不少新的技术应用但人机融合智能技术本身仍属于较弱功能范畴技术进展不大这也限制了人机融合智能的进一步应用。美军在发展人工智能技术时并不是一味强调应用而是投入大量资金长期推动数据、算法、硬件、实验等基础支撑技术的发展通过内部独立研究实验室持续累积数据分析、基础算法、智能硬件、基础工效实验等方面的技术成果在此基础上优先选择人机融合智能技术中较成熟的图像、语音识别等通过短期项目进行军事应用转化通过长短期项目相结合基础与应用并重的理念推动人机融合智能技术发展。