人工智能在军事方面有怎样的应用

随着2016年谷歌推出的阿尔法狗战胜围棋顶尖高手，人工智能逐渐成为最热门的技术领域。那么什么是人工智能？简单而言人工智能是指，赋予机器或电脑模拟人类智能行为的能力。

人工智能起源于20世纪50年代，曾经历过两次发展高潮，最后因技术等原因又跌入低谷，直到GPU和云计算技术发展起来，才引发以深度学习技术为代表的第三次，也就是本次人工智能高潮的再次爆发。

人工智能对军事发展会产生何种影响？人工智能在军事领域的应用价值可从以下几个方面说明：

作战数据分类与预测

作战活动中往往会产生大量数据，例如敌军作战单元的活动轨迹、武器毁伤范围、通信系统覆盖范围等等。受自然环境影响，这些数据和理论计算数据差距往往较大，不利于指导作战。人工智能系统通过分类和预测功能得出的数据，则非常接近真实值。准确的数据能催生出战斗力，大大增强武器的命中概率，部队和武器的作战效能也会随之增加。

敌我目标识别

随着信息化技术的发展，作战活动的“观察—判断—决策—攻击”的速度在不断提高。但由于信息系统本身还不够智能，目标识别的效率不是很高。海湾战争期间，美军误伤造成的地面部队损失巨大。而以基于深度学习的图像识别为代表的敌我目标识别技术能为这一问题提供解决方案。

例如在反恐行动中，可以利用安装在城市各处的摄像头，根据犯罪分子的脸部特征、体态特征识别恐怖分子。而在地面和空中武器平台上，一旦雷达、摄像头等传感器使用该算法，即可快速识别敌人的飞机、舰船、坦克等作战单元类型，特别是对于具有一定伪装能力的敌作战单元。

作战数据生成模拟

数据生成模拟指的是人工智能系统利用历史数据、既定规则生成与真实数据一致的大量模拟数据技术，这种模拟数据的真实性甚至可以达到令人工智能系统自身都难以分辨的水平。

作战数据生成模拟技术在军事上的第一个用处就是欺骗系统，如将GAN运用到制造新的电子干扰机，该电子干扰机能够根据对手的雷达信号制造出令其雷达接收机根本无法识别的假信号，达到干扰功率最小、干扰效果最大的目的。到了该电子干扰机普及之时，世界各国以雷达为基础的空防系统就变得形同虚设。这种欺骗系统的军事意义之大，不言而喻。

作战数据生成模拟技术在军事上的第二个用处就是制造虚拟态势。该技术可以根据真实数据的分布规律或战场规则，对其稍加修改，不断生成不同的作战态势，直接用于训练指挥员、战斗员的作战技巧和指挥艺术。

智能作战决策

我们能否制造出如阿尔法狗一般强大的无人坦克、无人机横行战场。这种想法近10年内实现的可能性并不大。真实世界远比围棋复杂，单纯利用图像识别技术识别出战场中敌军的身份和动作意图需要就需要很大的计算量，这大大超过了阿尔法狗的计算能力，更别说还有复杂的自然战场环境和战术背景。而且机器人本身没有“常识”，往往会遇到难以预料的“意外”。

面对智能决策话题，深度学习也并非一筹莫展，阿里巴巴人工智能试验室曾利用双向循环神经网络让游戏《星际争霸》里的作战单元学习人类选手的拦截、围杀等各种战术，其内在算法就是将深度学习和强化学习结合起来，设计出一个巧妙的价值函数，通过和人类选手的反复搏杀，让AI始终求取价值函数最大值，实现学习战术的目的。

但游戏不同于真实世界，真实交战世界中的战术效能、毁伤效果评估十分复杂，远非一个简单的价值函数能够解决。但这样的方法至少让人看到了深度强化学习在智能决策上的巨大潜力。

无人作战平台

无人驾驶指让机器人、汽车、飞行器等智能体拥有自主决策、自主寻路和自主检测目标的能力。就军事领域而言，可让无人作战车辆、无人坦克、无人潜航器、无人机等作战装备在战场上发挥重要作用。

无人驾驶技术涉及的主要领域为无人定位、图像识别、自动控制、路径规划等。 但无人驾驶平台不能处理所有的“意外”问题，因而还不能完全脱离人的操控，“无人+有人”协同作战体系是无人作战平台走向战场的现有作战模式，未来向何种方向发展，仍需拭目以待。