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來源：軍報解放

作者：陶九陽單鴻昌吳琳

圖①：美軍人員進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

圖②：“城墻衛(wèi)士”行動中，以軍對哈馬斯目標(biāo)發(fā)起攻擊。

圖③：俄軍KUB-BLA巡飛彈。

不久前，《華盛頓郵報》一篇題為《算法如何打破俄烏戰(zhàn)爭平衡？》的報道，披露了美國高科技公司與美軍方合作，開發(fā)了一系列先進(jìn)算法工具，為烏克蘭整合作戰(zhàn)數(shù)據(jù)、提供精準(zhǔn)情報，從而深度介入俄烏沖突的諸多內(nèi)幕。

算法，顧名思義就是計算方法，廣義上指的是解決問題的一系列清晰指令，是用系統(tǒng)的方法來求解問題的策略機(jī)制。作為人類社會最激烈、最殘酷的對抗性活動，戰(zhàn)爭從一開始就與算法結(jié)下不解之緣。從《孫子兵法》的未戰(zhàn)“廟算”到《戰(zhàn)爭論》的“重心計算”，從張良的“運(yùn)籌帷幄”到拿破侖的“彈道計算”，從一定程度上看，人類關(guān)于算法對于戰(zhàn)爭重要性的認(rèn)識由來已久。

計算機(jī)發(fā)明后，算法的效能加速顯現(xiàn)。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)快速進(jìn)入軍事應(yīng)用領(lǐng)域，算法在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中發(fā)揮著越來越重要的作用，成為衡量一個國家綜合軍事實力的新要素，以及世界各軍事強(qiáng)國競相爭奪的戰(zhàn)略新高地。

決定現(xiàn)代戰(zhàn)爭勝負(fù)的關(guān)鍵因素

先進(jìn)智能算法的發(fā)展一日千里，讓機(jī)器涌現(xiàn)出令人驚嘆的洞察力和創(chuàng)造力。在觀察、定位、跟蹤、判斷、決策、打擊和評估等殺傷鏈的各個環(huán)節(jié)，機(jī)器算法相較人腦展現(xiàn)出越來越大的優(yōu)勢，在提升戰(zhàn)場決策和指揮控制能力方面發(fā)揮著越來越重要的作用，逐漸成為決定現(xiàn)代戰(zhàn)爭勝負(fù)的一個關(guān)鍵因素。

數(shù)據(jù)處理算法讓態(tài)勢感知和情報分析更有洞察力。隨著大量傳感器和偵察手段的使用，信息化戰(zhàn)場中的海量數(shù)據(jù)像洪流一樣涌入，人的大腦已無法及時處理。以深度學(xué)習(xí)為代表的新一代數(shù)據(jù)挖掘算法，在云計算等技術(shù)的加持下，能夠?qū)膽?zhàn)場收集的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行快速整合，不知疲倦地深度關(guān)聯(lián)分析有價值的情報信息，幫助作戰(zhàn)人員更快更好預(yù)測戰(zhàn)場態(tài)勢變化，深度實現(xiàn)“知己知彼”。

智能博弈算法讓作戰(zhàn)籌劃和輔助決策更有創(chuàng)造力?，F(xiàn)代聯(lián)合作戰(zhàn)的復(fù)雜程度遠(yuǎn)超想象，單純依靠傳統(tǒng)的作戰(zhàn)原則和指揮員的直覺，在戰(zhàn)爭這個“不確定性的王國”中尋找創(chuàng)造性的解決之道愈發(fā)困難。以強(qiáng)化學(xué)習(xí)為代表的智能博弈和決策算法，在大規(guī)模分布式算力的支撐下，能夠在虛擬環(huán)境中自主博弈對抗，快速充分探索戰(zhàn)爭決策空間，幫助指揮員發(fā)現(xiàn)和錨定決策點(diǎn)，更高效地創(chuàng)造生成行動方案。

自主控制算法讓兵力編組和任務(wù)實施更有執(zhí)行力。隨著大量無人裝備和平臺進(jìn)入戰(zhàn)場，可控的作戰(zhàn)資源越來越多，“兵力分散，火力集中”的分布式作戰(zhàn)成為主流。完全依靠人控制所有作戰(zhàn)單元，已無法適應(yīng)未來智能化作戰(zhàn)。以“遺傳模糊樹”等為代表的自主控制算法，能夠根據(jù)任務(wù)目標(biāo)和能力需求對作戰(zhàn)資源進(jìn)行動態(tài)組合，形成人機(jī)混合編組高效執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)。在這種模式下，部分作戰(zhàn)力量具有自主應(yīng)變能力，可以根據(jù)態(tài)勢變化自動處置情況，從而大大減輕人工控制的壓力。

各國加速布局搶占算法制勝高地

隨著智能化戰(zhàn)爭時代加速到來，算法作為人工智能的“靈魂”，日益受到各國青睞。世界主要軍事強(qiáng)國紛紛加速布局，搶占算法制勝高地。

早在2017年，美軍“第三次抵消戰(zhàn)略”的總設(shè)計師羅伯特·沃克就提出了“算法戰(zhàn)”概念。隨后，美軍設(shè)立“算法戰(zhàn)跨職能小組”，啟動“碼文工程”項目，吸收谷歌、亞馬遜、微軟等商業(yè)巨頭參與，積極推動人工智能、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的先進(jìn)算法快速融入美軍作戰(zhàn)體系。在2021年美軍進(jìn)行的“全球信息優(yōu)勢實驗”測試中，“碼文工程”項目開發(fā)的人工智能算法，可以在一分鐘內(nèi)預(yù)判敵人數(shù)日后的行動，效率之高讓人側(cè)目。當(dāng)前，美軍已建成全球最大、最全面的戰(zhàn)場算法生態(tài)，并仍在不斷鞏固其“制智權(quán)”，力圖實現(xiàn)“打一場讓對手看不懂的戰(zhàn)爭”的目標(biāo)。

俄羅斯深厚的數(shù)學(xué)積淀使其具備強(qiáng)大的戰(zhàn)場算法開發(fā)能力。俄軍KUB-BLA巡飛彈應(yīng)用了先進(jìn)的人工智能視覺識別算法，能夠?qū)δ繕?biāo)進(jìn)行實時識別和分類。該型武器2022年首次投入實戰(zhàn)，取得一定效果。俄軍重點(diǎn)關(guān)注算法對態(tài)勢感知、自主控制、編隊協(xié)同、決策分析的有效賦能，目前相關(guān)領(lǐng)域部分核心算法的成熟度已達(dá)到實戰(zhàn)應(yīng)用水平。按俄軍計劃，其30%的軍事力量將在2025年前實現(xiàn)遠(yuǎn)程控制。

此外，日本、韓國、英國、法國、以色列等國也在開展戰(zhàn)場算法方面的研究。2021年，以色列對哈馬斯發(fā)起“城墻衛(wèi)士”行動。11天的行動中，以色列依靠信息搜集技術(shù)、人工智能輔助決策系統(tǒng)，實現(xiàn)了對哈馬斯火箭彈發(fā)射陣地、彈藥庫、軍事工廠和高級指揮官住所等目標(biāo)的有效打擊。不過，受諸多因素所限，這些國家的戰(zhàn)場算法開發(fā)很難離開美國的支持。

戰(zhàn)場算法目前仍存在諸多“軟肋”

正如《華盛頓郵報》那篇報道所指出的：“戰(zhàn)爭向算法敞開大門，危險也隨之而來。”在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中，算法雖然發(fā)揮了重要作用，但也存在很多不容忽視的短板甚至隱患。要想在未來戰(zhàn)爭中更大限度地釋放算法效能，就必須著力破解目前存在的諸多難題，從而最大限度地消除戰(zhàn)場算法的“軟肋”。

數(shù)據(jù)樣本難題。以智能計算為核心的新一代戰(zhàn)場算法，需要“投喂”海量數(shù)據(jù)才能構(gòu)建出來。實踐表明，一個目標(biāo)識別算法至少需要100萬個樣本數(shù)據(jù)支撐，一個輔助決策算法則需要高達(dá)5000萬個以上樣本數(shù)據(jù)。但軍事領(lǐng)域充滿對抗性、欺騙性和謀略性，這就導(dǎo)致軍用大型數(shù)據(jù)集的構(gòu)建難度極高，收集的數(shù)據(jù)樣本可能存在大量難以發(fā)現(xiàn)的“雜質(zhì)”，采用這些數(shù)據(jù)模型將帶來很大風(fēng)險。

安全可靠難題。戰(zhàn)場算法的目的是提高效率，但其必須要建立在安全可控的基礎(chǔ)上。當(dāng)前，大量無人自主系統(tǒng)使用了數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)習(xí)型算法，其訓(xùn)練模塊中的數(shù)據(jù)有限，而真實戰(zhàn)場情況瞬息萬變、難以預(yù)料。這會造成無人自主系統(tǒng)在訓(xùn)練中效果不錯，但一到實際場景就可能“掉鏈子”。有的圖像識別算法，在光線強(qiáng)弱或角度出現(xiàn)一定變化的情況下無法正常工作，就是典型的例子。此外，這類智能算法模型很容易被攻擊而失效，進(jìn)而產(chǎn)生不可控風(fēng)險，對戰(zhàn)場態(tài)勢造成不利影響。

人機(jī)融合難題?，F(xiàn)代戰(zhàn)爭主體依然是人而不是機(jī)器，開發(fā)戰(zhàn)場算法并不意味著機(jī)器完全取代人，而是通過人機(jī)融合，將人類的可塑性和創(chuàng)造力與機(jī)器的精準(zhǔn)和高效完美結(jié)合，進(jìn)一步提高作戰(zhàn)能力。目前，人機(jī)融合在實驗室環(huán)境下已經(jīng)取得了一些進(jìn)展。美軍最近開發(fā)的“頭腦風(fēng)暴”作戰(zhàn)籌劃系統(tǒng)，可通過人機(jī)混合組隊方式擊敗人類高手團(tuán)隊。但是，這一系統(tǒng)要投入實戰(zhàn)應(yīng)用依然任重道遠(yuǎn)。此外，由于算法系統(tǒng)存在“黑盒效應(yīng)”，人機(jī)之間極易因為相互理解、信任等問題，在配合過程中出現(xiàn)不同步或行動沖突。

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