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人工智能在作战指挥中的应用

近年来,人工智能技术取得突破性进展,在作战指挥领域将得到广泛应用,可以有效缩短观察-判断-决策-行动(OODA)环的时间,极大提升态势感知、情况研判、任务规划、方案生成、分析决策、行动管控等能力,提高作战指挥的效率和决策的科学性。

人工智能应用将大大提升作战指挥效率

随着在军事领域的广泛应用,人工智能技术正在成为推动新一轮军事变革的强大动力,战争时空条件、战争主体、战争手段、战争方式方法都将发生深刻改变,并将催生新的作战概念、作战手段和作战思想,决定战争胜败的规律突出体现在“制智权”的争夺上。在夺取战场控制权上,将由夺取制信息权和信息优势为主,向夺取制认知权和智能优势为主转变;在对抗重心上,将由注重物理域、信息域对抗向更加注重认知域对抗转变。

未来战场将进入“秒杀”时代,高速度、大机动和远射程装备发展趋势使得战争节奏显著加快,人脑跟不上作战速度;大规模体系作战、一体化联合作战,使得战争复杂性大幅提升,人脑无法适应战争规模;无人系统自主作战,反应速度极快,使得战争灵活性不断加强,人脑跟不上战场变化;战场的非线性、跨域、网络化等特点,在时空范围、要素种类、行动节奏上都对决策、指挥和协同提出了极高要求,传统以人工为主的方式难以适应。在战场上,指挥员面对的是海量的、瞬息万变的战场数据和信息,人脑已经无法快速容纳和高效处理,人的感官也无法承受作战行动超常规的变化速度。例如,美军自“9·11”事件以来,仅源于无人机和其他监控技术的数据量就增长了16倍;美军分布式通用地面系统每日采集的视频流数据超过7太字节;美国空军每天收集的情报侦察视频数据约160小时。只有充分发挥人脑创造性、灵活性和主动性的优势,以及机器速度快、精度高和不会疲劳的特长,实施人机协同、人机交互,才能弥补时空差和机脑差,才能确保作战指挥决策的优势。

未来智能化战争的作战指挥决策,将具有自主的数据挖掘、态势感知、智能决策、指挥控制能力。这将在一定程度上颠覆人们对作战指挥决策的传统认知,形成由信息系统辅助人向智能系统代替人的深度融合转变。在战场情报分析、数据处理、运筹分析、模拟仿真、任务规划、方案制定等方面引入人工智能技术,极大地提高人类指挥现代战争和作战行动的智能化水平。指挥员运用跨媒体数据融合技术,可以从海量、多元、异构的情报数据中快速发掘支撑作战指挥决策的关键信息,识别意图、发现征候、研判趋势、发现规律、作出决策。人工智能技术的发展和运用,使人类能够突破思维的逻辑极限、感官的生理极限和存在的物理极限,极大地提升战场态势研判、战争趋势预测、作战方案评估和作战行动管控等能力,在多维空间、多维领域实现优势作战资源的快速跳转、聚集和攻击,掌控OODA环的主动权。

随着智能辅助决策技术和“云端大脑”“数字参谋”“虚拟仓储”的出现,作战指挥决策将由单纯的人脑决策发展为人机混合决策、云脑智能决策和神经网络决策,从而孵化出全新的指挥控制方式。人工智能这一“作战大脑”可以从各类传感器中接收、处理大量数据,其快速反应和做出决定的速度比人类要快出数百倍。在对物理域、社会域、知识域、认知域的解析及建模基础上,利用人工智能快速生成辅助决策信息,并可根据指挥员的意图进行快速优化,实现作战指挥决策的快速性和精准性。利用人工智能技术构建数据自主分析能力,优化指挥信息系统,有效提升战场数据处理挖掘的效率,以“人在回路”或“人机协同”等形式实现人和机器的优势互补,以智能化优势夺取战场主动权。

借助人工智能算法,研制快速处理数据的软件,实现对目标的高效探测、分类和预警计算,收集提供高质高量高时效性的军事情报,并推进与军事情报相关的机器学习、深度学习和视觉算法等先进算法的研究,用以辅助作战指挥决策。运用智能算法收集情报,高速、高效且结果精确,能够为作战指挥决策提供及时且优质的参考,并且通过实时战场的反馈算法能够不断得到修正更新。发展跨媒体数据融合技术、价值网络模型和快速推演体系,从海量、多元、异构情报数据中快速发掘支撑作战指挥决策的关键信息,实现对战场态势的快速判断;研制模拟仿真与计算环境,模拟战场态势演化过程,基于实时掌握的最新战场态势数据不断更新,发展运用遗传算法、遗传规划等,应用知识推理和搜索求解等方法自动推理搜索处置方案、计算生成行动指令,实现基于信息博弈的人工智能辅助决策、精准指挥和灵活控制;运用云计算、大数据、多媒体信息处理、智能决策支持等技术,构建智能化作战指挥决策体系,研发知识推理、搜索求解等人工智能技术,将精确打击的目标清单、使用作战兵力、行动计划及费效分析等简单业务自动化。

高速度、大机动和远射程装备发展趋势使得战争节奏显著加快
人工智能将被广泛应用于战场态势感知

2016年8月美国国防部国防科学委员会《自主性》研究报告提出,假如指挥官们能够运用自主化情报分析、解读,连续规划和重规划战术级作战行动,就能利用敌方作战间隙进行攻击。美国国防部高级研究计划局早在2007年就启动了“深绿”计划,旨在将仿真技术嵌入指挥控制系统,提高指挥员临机决策的速度和质量,目标是将美国陆军战术级作战任务规划周期缩短75%。其核心技术是在指挥作战过程中,基于实时战场态势数据,通过计算机的多次模擬仿真,推演出敌我采用不同作战方案可能产生的结果,预测敌方可能采取的作战行动和战场形势的可能走向,引导指挥官做出正确决策,缩短制定和调整作战计划的时间。2009年以来,美国国防高级研究计划局先后启动了“洞察”、可视化数据分析、深度学习、文本深度发觉与过滤、高级机器学习概率编程等大量基础技术研究项目,探索发展从不同类型、多源战场数据的自主获取、处理信息、提取关键特征和挖掘关联关系的相关技术。美国空军的Alpha AI空战仿真系统,已经在仿真环境下将人工智能技术用于整个作战指挥流程。美国陆军装备司令部通信-电子研究、开发和工程中心计划于2016年底启动CVS项目,旨在通过综合应用认知计算和人工智能等技术,以应对海量数据源和复杂战场态势,提供主动建议、高级分析和自然人机交互,为指挥员作出决策提供从规划、准备、执行到战争行动回的顾全过程支持。

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