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【軍事博評】呂琪:第三次抵消戰略——智能改變戰爭(下)

(網絡圖片)

 


本質上說,美國正在推行的「第三次抵消戰略」為的是重建國家總體威懾地位。美國渴望再次獲得壓倒性的全球優勢及其帶來的全面戰略穩定,以免大國間爆發戰爭或導致國際體系發生動盪。


從目前美國的報告來看,此次抵消戰略以「創新驅動」為核心、以發展「改變未來戰局」的顛覆性技術群為重點的第三次「抵消戰略」,旨在通過發展新的軍事技術和作戰概念以「改變遊戲規則和未來戰局」,作戰概念創新突破,突出信息主導,推出「作戰雲」概念、「智能戰」概念、「水下作戰」概念以及「全球監視和打擊(GSS)」概念。重點突出的人工智能,強調獨立作戰的能力。


一時間,仿佛美軍即將開啟機器人作戰的模式,似乎各種「Terminator」將要出現在美軍的序列中。



美軍所提出的新作戰概念,其實比較接近未來戰士系列中的Sky Net(天網)。


 


AI非彼AI


按照目前流行的解釋,「人工智能」是以研究、開發用於模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法及相關技術的學科,是現代信息技術的重要分支。具體而言,廣義的人工智能主要研究如何讓計算機完成以往需要人類腦力才能完成的工作;狹義的人工智能領域則主要研究機器人及其相關技術。


BQM-34無人靶機火蜂,可說是今天UAV的濫觴。(網絡圖片)

但是不知是否受荷里活電影的影響,很多時候人們會認為人工智能就是各種無人機器,比如無人機、無人艦艇和無人車輛等,但這樣理解美國的第三次抵消戰略中關於人工智能的部分,其實是有失偏頗的。以現在的科學技術來看,如大家尋常接觸到的無人機(drones)等無人機器其實很簡單,但是這類機器和美軍這次倡導發展的人工智能其實不是一個概念。


由BQM-34開始,特莱丁瑞安航空就開發出28種衍生自該機而具不同用途的UAV。現時該公司歸屬諾斯洛普.格魯曼集團(Northrop Grumman)。(網絡圖片)

 


在無人機器這方面,實際上美國國防部一直都有跟進。早在幾十年前美軍就開始發展裝備無人機器,從早期的「火蜂」無人靶機到近幾年的「捕食者」、「全球鷹」各種無人機;從各種拆彈機器人到著名的機器人「大狗」等。美軍一直都計劃用機器取代人去執行大部分戰場的危險工作。根據2015年度《軍事力量平衡》統計,美軍光是現役無人機就共有9種型號、875架,不管是種類還是數量都是全球最多。更不要說各種無人車輛、拆爆機器人等等。但是所有這類無人系統,僅僅是美軍這次要發展的智能作戰模式其中的一種,並非全部。


 


為信息化作戰添保險


2003年伊拉克戰爭初期,美軍發現在使用GPS制導的精確武器時,會有一些導彈或炸彈偏離預定目標的情況,美軍的判斷是伊拉克軍方使用了產自俄羅斯的GPS干擾器。隨後美軍也火速購買了一些同類產品進行研究分析。美軍是GPS系統的開發者,所以他們對GPS的弱點很清楚。


對美軍而言,手提電腦當然不止於玩電玩或看片解悶吧。(網烙圖片)

事實上從本世紀初開始,美軍就在設法開發新的定位導航系統,以使武器平台與彈藥在導航與定位方面,不再完全依靠GPS。隨後美軍越來越注意到不少國家在軍事發展上,對於美軍的網絡和信息鏈等很多關鍵的節點有重點的針對。例如干擾GPS導航、攻擊美軍網絡、干擾衛星系統等等。


近年來美軍的多份報道顯示:自從美軍完成了信息化、網絡化以後,美國的士兵已經習慣了依賴衛星、對著電腦作戰。曾經有一份駐阿富汗美軍的內部調查提到,很多美軍士兵已經把電腦視作和步槍一樣重要的作戰工具,這類情況在美軍內部形成常態。同時美軍也深感到面對信息對抗、網絡病毒、電子數碼領域的攻擊時,網絡安全性將會受到嚴峻挑戰。


美國國防部迫切希望美軍依賴的這些高科技裝備在戰時能夠「獨立而且智能」地作戰,從而更好的發揮裝備的性能。與此同時,隨著信息對抗能力的不斷提升,戰場中信息量呈現出爆裂式增長,戰爭迷霧的根源從原來的「信息缺乏」演變為海量混雜信息引發的「信息淹沒」。此外,以信息技術為支撐的軍用動力、核心元器件、高端芯片、關鍵原材料、先進制造工藝、基礎軟件等領域開始遭遇瓶頸,而其相應的軍事行動能力也都逐漸趨近發展極限。


美軍在近幾年的軍事行動中屢屢感受到海量數據處理壓力,信息化導致的「信息爆炸」對戰場的壓迫。目前美軍的分布式通用地面系統每日采集的視頻流數據超過7太(Trillion, 或1*1012)字節;空軍每天收集的情報偵察視頻數據約160小時。激增的信息,僅僅依靠人工難以有效地應對和處理。同時,戰場的非線性、跨域、網絡化等特點,在時空範圍、要素種類、行動節奏上都對決策、指揮和協同提出了極高要求。


科學怪傑馬斯克正積極開發的人腦電腦界面—「神經帶」(neural lace),能讓人腦與電腦或其他電子儀器/機械直接聯動。(網絡圖片)

美軍最終追求「人機結合」?


所以仔細看過美軍關於這次人工智能發展著重點,都會留意到「學習」這一詞彙,主要就是「機器學習」和「深度學習」。現在的社會獲取信息不再是問題,最大的問題就是獲取信息後的處理能力和反應速度。「AlphaGo」之所以能夠擊敗人類頂尖的圍棋選手,靠的就是算法、超算能力和大數據技術的共同推動。同理在醫學領域,現在醫院使用智能軟件判斷淋巴結細胞是否含癌細胞的錯誤率是7.5%,而人類病理學家的判斷錯誤率是3.5%,但是在人機協同的情況下,這個錯誤率可以下降到驚人的0.5%。這就是人機結合帶來的「質的提升」,也是美軍希望得到的「如何讓機器更有效的幫助士兵去完成任務」答案。


人工智能在作戰中的最重要的意義,可能是將不同節點所收集到的訊息作統整及初步分析,成為上至指揮官下至士兵容易掌握的訊息,讓他們作最佳的戰略戰術決定。(網絡圖片)

因此美軍提倡的基於人工智能作戰,重點突出的是「算法」。美軍的研究表明,在當今網絡信息爆炸時代,算法、數據和計算能力才是當前主流人工智能的三大要素;網絡、超算能力和大數據技術相結合產生的東西才是此次美軍想得到的人工智能,遠不是簡單制造出一堆會自己跑、自己動、能自主發射武器的機器。


美軍這次提倡的「第三次抵消戰略」中的人工智能並非要取代上一次抵消戰略中發展出的網絡化、信息化,因為網絡化和信息化帶給美國的好處是實實在在的。美軍這次要的,是網絡能夠更加流暢、信息更快處理,是希望人和機器能更好結合,從而得到一加一大於二的結果,讓美軍繼續在網絡和信息方面更好地壓制住潛在對手。


各種各樣的搖控偵察機械,已經成為美國陸軍不可或缺的工具。新一輪發展其實是要將他們進一步AI化,不用過分干預其行動下更能支援步兵的作戰。(網絡圖片)

舉例而言,美國陸軍正加緊研發偵察機器人、貨運機器人、排爆機器人等戰術智能化裝備,以此引導或伴隨士兵行動;美國空軍正重點推進「忠誠僚機」項目,通過運用智能化技術,讓數架無人機配合「F-35」戰機執行任務,讓戰機飛行員使用數字助手控制無人機群。而美國海軍陸戰隊在新版作戰構想中則提出,要加快完善「有人-無人」協同概念,在未來登陸作戰中讓更多的智能作戰系統充當前鋒和誘餌,實現智能作戰系統與有人平台和陸戰隊員的高效協同。


F-35A 與 UCAV作戰機群協同作戰圖。UCAV可以根據”長機”指示,協助前出偵察、誘敵、作為空中彈葯庫,甚至為主機”擋彈”。下圖為洛馬的QF-35D方案,務求在性能上和F-35更接近,協調性可以更好。(網絡圖片)


https://www.litenews.hk/?p=60454

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