淺析智能算法對陸軍戰術發展的影響

云腦智庫 2022-09-16 00:00


戰爭歷史發展的規律告訴人們,一切戰爭現象都與當時的軍事技術,以及在此基礎上發展起來的武器裝備相聯系,并隨著軍事技術和武器裝備的進步而發展。武器裝備的發展必然引起合同戰斗的本質變化,其性質和水平決定著合同戰斗在實踐中發展的進程和效果。在整個合同戰斗發展史上,武器裝備的技術水平是階梯式提高的,階段量的積累形成新軍事技術群,進而引發戰術變革。智能算法是通過計算機程序或代碼表達,依托構建系統有效實現,并能夠在各種行動中運作的系列指令。智能算法與武器裝備的初步融合已經催生出智能化戰爭的雛形,也將進一步推動陸軍合同戰術的發展。



智能算法極大增強戰斗能力

智能算法融入作戰指揮體系,大幅提升戰斗能力,主要表現在戰場適應能力、態勢感知能力以及跨域作戰能力等方面。
(一)無人前置,戰術空間適應能力增強
未來智能化戰場上,要想更好地消滅敵人,就必須具備強大的戰場適應能力以保存好自己。以智能算法為主要依托的“算法戰”將是未來戰爭的大趨勢,通過將人工智能、機器學習、深度學習、自主技術、模式識別、計算機視覺技術等融入到武器裝備、作戰平臺、后勤保障系統的方法,可以形成新的超人類作戰能力。“人在環內”、“人在環上”以及“人不在環”是人類作為作戰單元直接參與作戰發展到真正無人化作戰的三個階段,通過智能算法不斷創新人與機器的協作模式,人類最終將成為未來戰爭的環外“旁觀者”。“算法戰”時代,人類操縱或干預智能化作戰平臺進行“非接觸”式作戰,不會產生戰場恐懼,不會有疼痛感,沒實際上的人員傷亡,可以適應缺氧、極寒、極熱、高壓甚至核、化、生等人類難以生存的極端戰場環境。

(二)數據支撐,戰術偵察感知能力增強
“發現即摧毀”的未來戰爭新常態,要求以強大的態勢感知能力作為支撐,先敵發現,先敵實施打擊。人工智能技術與大數據的相互融合,使得開放式模型算法、廣泛兼容型數據庫技術和分布并行式系統架構日趨成熟,成為支撐聯合戰場態勢感知的技術群,對未來戰爭態勢預測、規律洞察、輔助決策形成巨大推動作用。美“專家計劃”開發的首個算法系統,目標是以先進算法優勢完善自主化數據處理技術和智能化生成信息技術,提升無人機戰場態勢感知能力,其下一個目標是基于戰場對抗條件下的態勢感知,提升作戰平臺的自主認知能力,形成快速定位、精準識別、判斷威脅程度的能力。美國國防部高級研究計劃局的“分布式作戰管理”項目則可協助飛行員感知戰場態勢、自主生成作戰建議,實現無人僚機協同作戰。
(三)集智提效,跨域超限戰斗能力增強
未來戰場將呈現跨域、網絡化、非線性等特點,在要素種類、時空范圍、行動節奏上對指揮、決策、行動和協同都要求非常高,傳統以人腦及機體為主的作戰方式已無法適應。“算法戰”將人工智能、算法等先進技術與各領域致命性武器相結合,形成未來作戰模式,保持跨域作戰新優勢。隨著跨域聯合作戰需求的不斷增加,美軍致力于依托智能化、信息化等技術優勢,全面打破區域界限、消除領域隔閡、重組時空格局,將區域分散的作戰人員、武器平臺和指控系統有效整合,高效的智能算法系統是保障這些能力得以實現的技術支撐。未來“算法戰”戰場必將是智慧與力量的結合,是智能與正義的化身。“智”力將成為超越火力、信息力的首要戰爭勝負決定因素,未來跨域作戰中,集“智”的效能將遠遠超過集中火力或兵力的作用。

智能算法極大加速作戰決策

作戰指控體系嵌入智能算法,建立起自主性態勢模型的認知啟發型構架,通過機器學習、深度學習等先進智能算法,將簡單的邏輯計算躍升至自主推理層面,大幅降低海量視頻數據人力分析處理的負擔,有效提升作戰決策速度。
(一)數據處理智能,輔助決策高效
相較于人類大腦,以算法為依托的人工智能技術在速度、效率及可靠性方面都具有較大優勢,通過將先進智能算法融入武器平臺的方式,實現對海量圖片、聲音及視頻等數據的高效探測、分類和預警計算,高效形成高質、高量、高準確性的軍事情報,并通過機器學習、深度學習及視覺算法等的進一步處理,達到高效輔助軍事決策的目的。“算法戰”首個早期案例是美軍打擊“伊斯蘭國”的作戰任務中,運用算法智能化處理大量無人機視頻信息,為作戰行動提供技術支持。2017年12月初,美“專家計劃”項目實現了算法戰場初始部署,工作重點是從“掃描鷹”、MQ-9“死神”等無人機偵察的數百萬小時視頻圖像中,自主識別目標,識別準確率已達80%,開發的算法目前己在美國非洲司令部、中央司令部的5至6個地點實現部署。

(二)OODA環路增速,作戰周期縮短
在“算法戰”數據自主分析系統的構建過程中,通過運用不同數據類型和運用要求的標準化分析算法,縮短OODA環路時間,能夠減小數據帶寬,有效提升數據處理和數據挖掘效率,達到消除戰場態勢感知不確定性的目的,在智能決策、指揮協同、情報分析、電磁網絡攻防及戰法驗證等關鍵作戰領域發揮作用。擁有高效的OODA環,就可以更加自主、迅速、不規則地實施觀察、判斷、決策和行動,爭取主動、保持優勢、出其不意,快速抓住敵人暴露出來的弱點,直接“秒殺”敵人。在指揮控制方面,高效的算法將縮短作戰周期,實現任務再規劃,加快作戰節奏,增強作戰靈活性。美“算法戰跨職能小組” 借助人工智能技術及算法開發軟件,在初始階段提高OODA效率,起到縮短作戰周期良好效果。
(三)深度學習融合,自主決策增效
算法是人工智能、指控系統和兵棋推演的核心,是加速智能指揮、協同和決策的關鍵。機器學習、遷移學習、深度學習等智能算法能夠提升戰場態勢的自主認知能力,輔助決策者快速定位、識別、判斷威脅程度。在深度學習等算法的助推下,未來“算法戰”作戰平臺將既精于計算,又善于“算計”,自主作戰和決策能力將得到極大提升。“阿爾法狗”在人機大戰中的出色表現就是深度學習算法的突出案例。美國多部門聯合開發的計算機芯片真北的研制項目采用模擬人腦神經元信息處理機制的深度神經網絡技術,圖像識別與綜合感官處理能力大幅提升。為了賦予無人機視頻數據態勢處理的自主性,降低人力分析壓力,提升決策速度,美軍開發了一套具有人工智能特征的深度學習模型,由目標確認、情景確認與威脅確認三個模型組成。

智能算法極大豐富戰術手段

智能算法在軍事領域的廣泛運用,助推人機協作模式由“人在環內”不斷向“人在環上”甚至“人不在環”層次演進,是催生新作戰樣式的內在動力,戰術手段進一步更新換代。
(一)基于超限破閾攻擊的集群式作戰
集群式作戰也稱之為“蜂群式”作戰,即“云攻擊”,是以智能化無人作戰平臺作為基本作戰單元,以算法為核心的人工智能技術為支撐,對敵同一目標實施“飽和式”打擊的作戰方式。集群式作戰體系突出以“量”代替“質”形成高效戰力,以數量優勢抵消單個作戰單元戰斗力低的劣勢,提高體系生成能力以及群體綜合打擊能力。隨著以算法為支撐的人工智能技術的發展以及作戰理念的不斷成熟,未來戰場上將充斥數量驚人、高度分散、協同行動的作戰“集群”,在智能系統的協同指揮下,作戰單元時而分散隱蔽,時而聚合發起向心攻擊。二戰時德國的潛艇“狼群戰術”充分體現了動態聚能、精準釋能的戰法思想,“集群”在摧毀目標后各自散去,伺機等待下一次聚合攻擊。

(二)基于批量并行攻擊的母艦式作戰
母艦式作戰是母體裝備搭載成建制、成體系的無人作戰平臺進入作戰地域后,各無人作戰平臺根據戰前設定或臨時指定的目標,或傾巢出動或部分前出,執行打擊或偵察任務,而后返回母體一同撤出戰場的作戰手段。智能算法為母體裝備整體操控子平臺、規劃作戰方案、實施作戰協同提供有效強大的技術支持。母艦式作戰思想是力圖以大批量并行攻擊的方式一次徹底毀癱敵作戰體系。未來戰場上,傳統的條塊化的作戰集群(隊)責任區概念將進一步模糊淡化,各攻擊子平臺以就近、就便、就快的原則,自主、并行、精確地攻擊目標群。美國防部高級研究計劃局 “小精靈”項目就是典型的“母艦式”作戰,它運用C-130運輸機在敵方防御射程外發射成群的小型無人機實施作戰任務。
(三)基于人機互補攻擊的協同式作戰
人機協同作戰是美軍提出“第三次抵消戰略”的技術支柱,將成為未來戰爭重點發展方向。隨著人工智能技術和控制技術的持續發展,有人平臺與無人作戰平臺聯合協同作戰的可能性不斷增大。在算法體系的構架下,可以實現有人與無人系統的優勢互補,充分發揮有人系統對付偽裝目標、執行隨機任務、克服復雜干擾等方面的長處,以及無人系統成本低、數量多、機動性強、隱身性好的優勢,讓無人作戰平臺充當“先遣部隊”,降低有人作戰平臺被敵摧毀的概率。有人作戰平臺“混”在數量眾多的無人作戰平臺中,以“飽和”的方式突破敵防御體系,在敵來不及反應的情況下對敵發起致命一擊。美軍“阿凡達”項目就是以算法為核心技術支撐的有人與無人機混合編隊作戰體系。
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