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帮你读懂未来战争,算法比炸弹更可怕

2020-02-16 22:20

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全面提高新时代备战打仗能力是我军的中心任务,也是军事智能化发展的根本指向,为此应聚焦备战打仗需求,加速推进指挥控制、武器装备、军事训练等关键领域人工智能技术的军事应用,实现我军跨越式发展。

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随着现代科学技术的迅猛发展,战争已转变为一门科学,战争的智能化趋势愈发凸显,而“战争算法”就是其中重要的技术支撑。算法是指解题一类问题的准确而完整的描述,代表着用系统的方法解决问题的清晰指令和策略机制,常用于计算、数据处理和自动推理。2017年,随着美军正式提出“算法战”概念并组建机构开展相关研究,“算法战”正式由概念转变为实践。从当前的发展趋势来看,战争算法蕴含着改写现代战争游戏规则的巨大潜力,这双“无形之手”将塑造未来战争的新图景。

信息化战场,某种程度上可以看作是一个巨大的数字空间,瞬间变化的战场态势、复杂多元的战场要素、实时回传的战场数据,共同构成了信息化战争的“数据汪洋”。数据挖掘技术是信息化条件下感知战场环境、理解数据信息,把数据优势转化为制胜优势的得力助手。如何有效分析并成功利用海量战场数据,成为决定战争胜负的关键因素。请关注今日《解放军报》的报道——

指挥控制——统筹全局的“智慧中枢”。未来战争对指挥控制的迅捷性、精准性、可靠性提出更高要求,迫切需要运用人工智能技术增强战场感知、情报分析处理、辅助决策能力。战场态势感知是指挥决策的基础,应综合运用数据挖掘、深度学习等技术,提高图像理解、语音识别、目标匹配能力。运用智能组网技术,为战场感知大数据传输提供高速、可靠、抗干扰的信息网络支撑。通过战场要图智能标绘、态势要素智能计算、作战进程智能推演等典型应用,为指挥决策提供实时、立体、多维、精确的战场态势感知。情报分析处理是实施科学指挥决策的前提。应加快研究和运用跨媒体数据融合技术,从海量、多元、异构情报数据中快速发掘支撑作战决策的关键信息,识别意图、发现征候、研判趋势、找到规律。科学而高效的作战决策是争夺战场主动、赢得制胜先机的关键,要基于实时战场态势数据,通过平行仿真推演作战方案,预测战争演进趋势,自动匹配最佳行动策略,帮助指挥员压缩“观察、调整、决策、行动”周期时间成本。武器装备——破敌制胜的“智慧铁拳”。武器装备是战斗力生成的物质基础和核心要素,是军事智能技术率先应用、直接应用的对象和载体,也是发展最快、成果最多、成效最为显著的领域。通过加装智能化软硬件,让传统武器装备“长眼睛”“有耳朵”“会判断”“能自主”,大幅增强传统武器装备的生存力、突防力和毁伤力;智能无人作战系统是未来战场的主要力量,无人与有人、无人与无人间的协同作战将成为重要形式,空中的“蜂群”、水中的“鱼群”、陆上的“狼群”等无人作战集群将大量涌现;给精确制导弹药加上“智能大脑”,通过与智能战场态势感知系统、指挥控制系统互联互通,自主机动规避、自动识别定位、自动锁定目标,使弹药变得更“聪明”、灵敏、迅速,极大提升打击精度、速度和毁伤能力。军事训练——通往实战的“智慧桥梁”。“像作战一样训练”是军事训练的发展指向。人工智能技术能够创设更加“真实”的武器操作体验和战场环境,能够逼真演绎作战进程、评估作战构想。在单兵训练中运用人工智能以及增强现实、虚拟现实、模拟仿真等技术,为官兵的战斗技能、生理机能、心理效能等训练提供“虚实融合”的平台与环境支撑,官兵可看到、听到、“触摸”到“真实”的武器装备和战场环境,实现“身临其境、感同身受”“基于现实、超越现实”的训练。在分队训练中综合运用目标识别、意图判断、多域融合、认知互通等智能应用,加速作战单元的能力生成,推动作战单元高效自主协同,提升自适应能力。在战役训练中运用全息投影、虚拟现实、大数据和智能算法,使指挥员全面直观地观察和分析兵力部署和战场情况,使作战构想、方案推演以及能力评估等环节更加科学可靠,进而实时预测战局走向,自主推演、自主推送作战方案,先于真实战场进行仿真模拟,形成决策优势。

制图:侯继超

“算法战”的提出

进入大数据时代,数据挖掘技术或将成为战场制胜的核心要义——

你还在为美军的超级大杀器 “炸弹之母”而惊叹吗?如今,比“炸弹之母”更可怕的信息化战争“算法之母”正快步到来。日前,美国正式成立“算法战跨职能小组”,将通过全新的算法和代码改变未来战争的作战样式。据悉,“算法战跨职能小组”的第一份“算法武器”就是用于无人机目标探测、分类和预警的计算机视觉算法,将在分析处理全动态视频信息中为美军打击“伊斯兰国”等作战任务提供技术支持。

2017年4月26日,美国防部正式提出“算法战”概念,并将从更多信息源中获取大量信息的软件或可以代替人工数据处理、为人提供数据响应建议的算法称为“战争算法”,同时美国防部决定组建算法战跨功能小组,以推动人工智能、大数据及机器学习等“战争算法”关键技术的研究。美军这一看似突然的举措实际上由来已久,适应了现代战争的迫切需求。

数据挖掘:帮你读懂未来战争

随着信息化战争的加速到来,大数据和人工智能等高新技术不断推动“战争算法”进入新的高度。美国国防部除运用新型算法从海量情报中快速获取战场情报外,还将依托算法为指挥员提供数据响应建议,在未来网络战和导弹防御作战中减少人类判断的失误。有专家预言,“战争算法”将成为未来军事斗争的制高点,是揭开战争制胜机理面纱的金钥匙。

美国正在大力推进“算法战”研究

■陆天歌 王兆亮 制 图:徐 鹏

“战争算法”正从幕后走向前台

实战需求 “战争算法”源自信息化作战过程中出现的复杂难题。随着现代战场在空间上的拓展,复杂多样的战场信息传感器遍布陆、海、空、外层空间和电磁网络空间,各类情报侦察与监视预警信息呈爆炸式增长,由此产生的海量信息数据超出了情报分析员们的能力范围,令人难以招架,导致战场信息收集不及时、有效信息产出时效性低、反馈失误等严重问题。与此同时,无人机蜂群、群化武器等新式智能化武器装备与新型作战样式的提出,对指挥员决策的时效性、准确性、灵敏性提出了更高要求。运用不同数据类型和数据运用要求所需的标准化分析算法从而建立起数据自主分析系统,能够缩短观察、判断、决策、行动环的反应时间,节省数据带宽,有效提升数据处理和挖掘效率,从而减少战场态势感知的不确定性,在智能决策、指挥协同、情报分析、战法验证以及电磁网络攻防等关键作战领域发挥作用。随着战争从体能较量、技能较量发展为智能较量,战争算法与人工智能和指挥控制系统相关联并在其中占据关键地位,是实现智能化作战和建设智能军队的技术基础。

信息化战场,某种程度上可以看作是一个巨大的数字空间,瞬间变化的战场态势、复杂多元的战场要素、实时回传的战场数据,共同构成了信息化战争的“数据汪洋”。数据挖掘技术是信息化条件下感知战场环境、理解数据信息,把数据优势转化为制胜优势的得力助手。如何有效分析并成功利用海量战场数据,成为决定战争胜负的关键因素。目前,美国国防部专门启动了相关计划,将数据挖掘技术视为涉及国防安全的核心功能加以重点发展,每年投入巨额研究经费。一场关于数字的“无形战争”已悄然打响。

战争离不开算法。1914年提出的兰彻斯特方程就是通过算法对战斗力及作战毁伤进行精确评估,奠定了作战模拟的科学基础。

概念基础 “战争算法”的概念深植于战争历史之中。从我国古代的各类兵法、阵法与战法到一战前德军的数学公式推演和图上作业,从1914年提出的兰彻斯特方程到美军在海湾战争前的兵棋推演,战争始终既需要计算也需要“算计”,只是在各个历史时期的形式与载体不同。而随着现代科技的发展,军用软件成为了“战争算法”的载体,利用计算机对战场问题进行准确完整的描述并产生清晰的作战指令和策略机制,是信息化战争算法的新形式。20世纪90年代以来,美军借助“战术地面报告系统”地图规划软件、ScenGen无人机人工智能系统和LGC等任务规划软件计算任务中所有的可能结果,并致力于探索利用独有算法从多类型多源数据中自主获取和处理信息的能力。因此,此次美军“算法战”的提出并非无本之木,而是建立在深厚的算法探究基础之上。

把数据优势转化为制胜优势

早在上个世纪90年代,受计算机军事游戏的启发,美国陆军开始研发 “战术地面报告系统”地图规划软件。此后,美国国防部高级研究计划局启动了一大批技术项目,旨在探索从文本、图像、声音、视频、传感器等不同类型多源数据分析中,利用独有算法自主获取和处理信息的能力。

人工智能技术的发展给“战争算法”的研究注入了新的活力

数据挖掘技术,主要是从数量庞大、随机、不完整的数据中,使用特定算法抽取事先未知的、具有潜在价值的规则与信息,是交叉融合了模式识别、机器学习、可视化、数据库以及统计学、信息检索、高性能计算等多门技术的“集大成者”。其实,通过表面现象推断深层含义的战场案例屡见不鲜。信息技术的飞速发展,也给现代战争带来了前所未有的“数据危机”。

其中,“在竞争环境下目标识别和适应”项目主要利用机器学习、迁移学习等智能算法解决对抗条件下态势目标的自主认知问题,进而帮助指挥员快速定位、识别目标并判断其威胁程度;“分布式作战管理”项目则是未来空战的“战场决策助手”,可帮助飞行员在对抗条件下感知战场态势、自主生成作战建议,甚至还能管理“身旁”的无人僚机。更令人惊叹的是美国国防部高级研究计划局尝试利用先进算法将人与机器深度融合为共生的有机整体,探索从不同类型信息载体中自主获取并处理信息,进而利用机器提升人类的认知速度和精度。

体系支撑 2015年12月,美国提出第三次“抵消战略”,围绕智能化和自主化重点发展五大关键技术领域,当时就已包含了推进人工智能领域算法的措施。2017年4月,美国防部副部长鲍勃·沃克正式发布名为“ProjectMaven”的备忘录,对“战争算法”进行了描述。联系美军此前在算法领域的部署不难看出,沃克此次提出的“算法战”概念本质上是第三次“抵消战略”的贯彻执行。美军于2016年就已成立了系列机构用以发展颠覆性作战能力,包括战略能力办公室与快速能力办公室新设立的相关服务功能、国防创新实验单元等,而“算法战跨功能小组”实则是这一系列机构中的组成部分,在人工智能研发领域扮演“探路者”角色,其实验结果将为后续战争算法的大规模研发和应用奠定基础。据悉,为适应“算法战”的需求,除已成立的机构外,美国国防部还将设立“机器学习中心”,负责将智能算法引入国家安全领域。在致力于开发战争算法的体系建设支撑下,美军的“算法战”正在不断加速推进。

以情报分析为例,大规模应用部署的情报、监视和侦察系统给后端分析部门带来了数据“洪流”。据悉,美军前几年在阿富汗部署的情报侦察系统,每天获取的数据量就超过了53TB,其中真正被有效分析的数据却屈指可数。事实上,仅美军一架“捕食者”无人机一天所收集的视频数据,就需要19名情报分析人员全负荷分析处理,这也难怪美军抱怨:“如同从打开的高压水管中喝水一样困难。”

2015年12月,随着“第三次抵消战略”的提出,美国国防部围绕智能化和自主化提出了5大关键技术领域,更助推了自主学习、人机交互与人工智能领域算法的快速发展。目前,美军已研制出可在模拟空战中击败人类飞行员的“阿尔法”智能系统,以便更好地应对海量数据源及复杂战场态势。可为指挥官制定战术决策的“指挥官虚拟参谋”项目也于2016年启动。

“算法战”的内涵

伊拉克战争开始前,美军在掌握了伊拉克大量政治、经济和军事情报数据的基础上,通过数据挖掘对各种作战方案进行了充分论证和演练。美军还借助数据挖掘等技术整理出众多核心攻击目标,专门制定了“联合一体化目标清单”。在伊拉克战争中,美军对其庞大情报侦察网收集的情报实时开展数据挖掘与数据融合,不仅挖掘出许多新的关键信息,还高效预测出伊方可能采取的军事行动,为实施高速突击作战提供了数据参考。

妙用算法改变战争规则

战争离不开算法。随着人工智能的进步,尤其是随着类脑设备的发展,战争算法将在处理数据、计算能力等方面有巨大提升,并与兵棋推演、人工智能和指挥控制系统相融合,成为未来战前预演、战时感知与智能决策的关键核心。

融入信息化战争的“神经血脉”

“战争算法”源自实战中的棘手难题。从无人机源源不断传来的海量视频资料,让数千名美军情报分析员忙得焦头烂额,即便他们每天对着屏幕搜索敌人的蛛丝马迹,成功率却并不高。借助人工智能算法,美“算法战跨职能小组”旨在研制出可将无人机收集的海量视频数据快速分类的软件,并实现对目标的探测、分类和预警计算,以便提供更多具有实际价值的情报,提高军事决策水平。未来,“算法战跨职能小组”还将把触角伸向其他国防情报任务领域,并将进一步加强与情报任务领域相关的人工智能、自动化、机器学习、深度学习以及计算机视觉算法的研究。

无人机蜂群作战靠算法辅助决策

数据挖掘起源于“情报深加工”,前身为“知识发现”,其实质就是找寻出数据背后的“故事”。用好数据挖掘技术,就能破除信息化战场的“数据迷雾”,从而发现数字背后的奥秘,从战略、战役、战术各个层面准确掌握战场态势及对手作战特点。

其实,妙用算法改变战争规则早就是公开的军事秘密。海湾战争时期,美军在开展“沙漠风暴”行动之前就利用兵棋推演发现作战计划中可能出现的问题,经过完善后的实际作战,结果与兵棋推演时几乎毫无差别。长期以来,美军都在借助任务规划软件计算战争中所有的可能结果,进而为任务决策提供智力辅助支持。

战争预演 任务规划软件一直是美军进行战争预演的重要工具。自20世纪90年代开始,美国陆军就已开始研发“战术地面报告系统”地图规划软件,并由此发展出已纳入美陆军作战指挥系统的战术地面报告系统,通过运用算法实现巡逻队级别单位直接的促进协作和信息共享,成为了美军在非洲与中东战场行动中不可或缺的工具。在“沙漠风暴”行动之前,美军通过计算机兵棋推演系统寻找作战计划中的漏洞,经过完善和修正之后的实际作战结果与推演高度相似,体现出了美军推演系统的先进性。目前,美军已将算法与兵棋推演系统深度融合,系统能够基于一系列算法公式测试作战计划,预见战争走向与结局,比如美军拓展防空兵棋系统的视线算法公式。EADSIM系统由美国TeledyneBrown Engineering公司开发研制,是一个集分析、训练、作战规划于一体的专业多功能防空兵棋系统,其强项在于能够对导弹预警、拦截、打击进行较为精细的模拟。该系统的描述能够达到武器平台层次,比如单架战机,同时还具有较详细的指挥自动化功能模型以及灵活的想定管理,能够实施双边或多边的对抗推演。目前,EADSIM系统在国防分析与训练领域己得到广泛应用,在全球的用户己超过390个。美国EADSIM系统的成功应用体现出,在算法支撑下的兵棋推演和作战实验,通过验证已有战法和实验作战计划,能够为最终的作战方略提供切实的经验支撑。而在实战对抗之中,具有高质量算法支撑的一方在战前就能够通过实验获取最优战法并准确预测战场局势,从而实现未战先胜。

信息化战争中,军事决策的正确、及时与否,直接决定战争行动的成败。数据挖掘技术的出现,可以帮助军事决策人员从海量战场数据中分析获取有价值信息,进而为作战筹划等军事决策提供有力支撑。借助专家系统、遗传算法,可高效完成兵力区分、战术编组、队形配置等决策;借助关联算法、统计决策,可准确预判敌人的行动路线,对重要目标实施保护;借助“决策树”方法、人工神经网络以及可视化技术等,可进行目标火力分配。数据挖掘还可以进行战场环境分析,实现战场态势的精确感知,为指挥员提供更加清晰的战场态势显示。

正在加速兴起的无人机蜂群和群化武器同样对软件决策和算法提出了较高要求。美军不仅取得了无人机蜂群的大量试验数据,还提出了有人机与无人机混合作战编队“阿凡达”项目,算法已经成为这支特混编队的作战“大脑”。同时,美军正在加速研发战场推理软件,运用深度学习法训练出具有逻辑分析能力的机器,发挥机器的速度和理性优势,以便为人类作战提供态势评估和建议。

战场感知 在实际运用过程中,战争算法并不是孤立而行,而是作为人工智能的“大脑”,成为智能感知战场并由此用于决策、指挥和协同的关键。比如,机器学习、迁移学习等智能算法可以解决战场对抗条件下态势目标的自主认知问题,帮助指挥员快速定位、识别目标并判断其威胁程度;无人机蜂群作战中的算法运用可管理并帮助无人僚机感知战场态势,自主生成作战建议。当前,美军致力于利用算法提升无人机战场态势自主化处理能力。以往,无人机传感器获取的全动态高清态势视频由数据分析师通过人工模式进行解析,这种解析方式由于更高分辨率和更快帧传输效率的高质量全动态视频数据而受到了挑战,数据分析师难以及时处理爆炸式增长的战场态势数据。解决该难题的出路在于利用自主化传感器处理和智能化信息生成,从而减少通信带宽和人工负担。2016年8月,美国防科学委员会向国防部建议设立专门的机载自主传感系统项目,以解决无人机全动态高分辨率视频数据的搜集和处理需求。为了赋予无人机动态视频态势处理的自主性,美军利用先进算法推进人机结合的作战方式,建立起自主性态势模型的认知启发型构架,从简单的计算逻辑演化到能够进行自主推理的系统,从而降低全动态视频数据人力分析负担,提升决策速度。这一全动态视频数据的算法包含一套具有人工智能特征的深度学习模型,包括了目标确认模型、情景确认模型与威胁确认模型,推动了人工智能算法发展成为未来战争的核心力量。

信息化战争愈发复杂,致使作战仿真数据海量增加。数据挖掘可对作战仿真中收集的数据进行高效分析,发现仿真数据间的未知关系和信息规律,为指战员提供全面、可靠的数据分析和仿真结果,为部队训练、装备论证和作战等提供有力的技术支撑。

“算法革命”将改变未来战争样式

决策辅助 借助人工智能算法,美军算法战跨职能小组的任务在于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国防情报,并推进与情报领域相关的机器学习、深度学习和视觉算法等先进算法的研究,用以辅助军事决策。当前,人类情报分析师在面对海量视频数据时将大量时间花费在观察视频、寻找异常点等低效活动上,难以应付实时传输、多方来源、体量庞大的数据信息,与之形成鲜明对比的是,运用算法收集情报高速高效且结果精确,能够为战场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。当前,美军通过发展模拟人脑神经元信息处理机制的深度神经网络技术,不断增强融合了深度神经网络技术与计算机的“类脑计算”能力,即类似于人脑的新型计算系统。从20世纪80年代开始,美国国家航空航天局、美国国防高级研究计划局、美国国防部相继资助与神经网络计算相关的项目,其中包括计算机芯片真北的研制项目,该芯片采用了类脑神经网络设计,能够实现快速地运算、通信、存储,在图像识别与综合感官处理等复杂功能方面的效率远高于传统计算机芯片,具有巨大的国防应用潜力。运用了算法的“类脑”计算系统在未来战争中有望成为增强现有作战系统对抗能力的关键,在人机协同作战中促进机器学习人类成功经验,为指挥员选择战争时机、计算战争规模、预测战争持续时间、谋划战争布局等方面发挥重要作用。

信息化战争和大数据时代,情报获取手段逐渐增多,军事数据来源渠道大幅拓宽,在提升情报信息传输效率的同时,也给情报分析处理带来了巨大的工作量。借助数据挖掘,可对情报文本内容进行分析,形成情报分类自动化模型,进而对情报进行自动分类,有力提升情报处理效率。除对情报进行自动分类外,数据挖掘技术还可用于情报文本的自动摘要、情报的个性化推送等更多智能化服务。

人机大战中“阿尔法狗”表现出的精湛技艺就是深度学习算法的杰作。战场虽不是棋盘,却也有着与棋盘相似的地方。算法是兵棋推演、人工智能和指挥控制系统的核心,是实现智能决策、指挥和协同的关键。随着人工智能及算法的进步,未来的计算机系统将既精于计算,又善于“算计”,既能做计划、定方案,又能出战法、生谋略,是智能型军队必须抢占的制高点。

F-35非常依赖软件的算法

借助数据挖掘进行监视预警,是其融入信息化战争“神经血脉”的又一重要应用。联合国此前就专门开展了“全球脉动”计划,通过对全球范围内互联网数据的实时监测,为疾病、动乱、种族冲突等提供了早期预警。数据挖掘也能为作战部队提供作战区域流行病的监视预警。

未来战争,有希望依托算法增强现有作战系统的对抗能力,各类作战装备将学习人类的成功经验,使自主搜索目标、自动处理海量数据、自动判定威胁程度和自主决策作战行动成为可能。同时,人工智能将逐步介入战争指挥,在辅助指挥员选择战争时机、判断敌我态势、计算战争规模、预测战争持续时间等方面发挥独特作用,甚至成为中军帐中不可或缺的“参谋”。

如何打赢“算法战”

数据挖掘在监视预警领域的重要应用还体现在网络安全维护上。数据挖掘可通过分类算法、关联规则挖掘、代价敏感建模、流数据分析以及提供可视化查询工具等方法,开发出可有效应对敌方网络入侵的安全防御系统,进一步提升信息化战场网络安全的防护能力。

当然,算法支撑下的人工智能、兵棋推演乃至作战实践,虽然能为未来作战提供有力支撑,但也并非完美无缺。拥有几千万条代码的美军F-35战机对控制系统的软件就有着严重依赖,曾经暴露出的两百余项各类问题几乎都与其软件算法高度关联。一旦软件系统出现一点问题,战机将无法有效运转,甚至连最起码的安全起降都成问题。要想取得未来战争的胜利,必须通过实践不断完善战争算法。

可以说,智能化战争时代是算法和数据的较量。“算法战”概念的提出进一步改变了未来战争的形态,一个信息网络也许就能控制未来战场的一切,而战争中一方硬件上的劣势也许能够通过算法的优势得到弥补甚至逆转。“算法战”预示着未来战争的变革、机遇与挑战,谁能抢占智能算法制高点,谁就能抢占先机,未战先胜。

从战场数据中判读各种关联

未来的信息化战场,战士将首先是一名优秀的“算法师”。届时,“战争算法”所改变的不仅仅是某一台计算机中的战场数据,而是可“算计”陆、海、空、天、网、电等多维作战域的智能作战系统,人类甚至将成为战争的“旁观者”。未来战争的这种跨时代变革,如今正由“战争算法”加速实现。

推进智能算法研究 由于战争算法是智能化建设的关键领域,美军对此的研究不遗余力。2017年,美国财年国防预算中约有120亿~150亿美元用于人工智能和自动武器的研发。目前在负责人工智能研发的5家美国联邦机构中,3家带有军方背景。同时,美军加快深度学习技术向应用的转变,自2017财年开始增加三军的深度学习科研项目,其中包括研发可用于低功耗平台的嵌入式深度学习算法与稀疏数据分析的深度学习技术,以及通过深度学习方法和人工神经网络实现目标分类等内容。直到2017年底,刚成立半年的美军算法战跨职能小组就已开发出首批4套智能算法,体现出了美军加快进行智能化建设的良好效果。因此为了抢占战争算法先机,我们需要加快推进智能算法的研究,并结合人工智能、兵棋推演与作战实践,在不断探索研发中完善创新战争算法。值得注意的是,战争算法并非完美无缺,也存在漏洞与安全隐患。比如,美军F-35战机拥有几千万条代码,严重依赖控制系统的软件,战机在试验过程中曾暴露出的两百余项问题几乎都与软件的算法高度关联。一旦算法由于过于陈旧无法适应装备发展,或是遇到脏数据的影响出现差错,抑或是其本身存在漏洞,都极有可能导致武器装备无法正常运转。由此可见,推进智能算法研究与创新迫在眉睫。

数据挖掘技术既是处理信息的工具,也代表着信息化战争的思维方法。信息化战场由一系列瞬时事件组成,数据挖掘能发现已有的数据库与新近发生的战场事件之间的关联,通过已知事件推导预测未知事件,对夺取战场决策和军事行动优势至关重要。只有在复杂纷繁的海量战场数据中发现其内在规律,快速有效形成战场数据支援和战场态势分析,才能牢牢把握住未来战争的主动权。

大力培养优秀算手 人才是智能算法领域的第一资源,先进智能算法的研发与应用离不开优秀的算手。首先,需要培养吸纳多学科、多方向的算手人才。算法从概念到计算到公式的研发,包含多专业多学科的知识结构,需要军事与技术的深度融合,也要求军事与数学的紧密结合。美军算法战跨职能小组内部人才队伍庞大,呈现跨学科融合的态势,不同专业、学科和职能的算手之间通力合作,共同创新算法。另外,应在军队各部门各军种培养优秀算手。无论是战场指挥员、情报分析人员还是机关参谋,通过运用由算法支撑的人工智能处理、分析、统计和辅助决策,有利于推动战场感知、战争决策、后勤保障、情报侦察等多领域的智能化,是提高军队决策与运行效率、提升战斗力的有效途径,因此能够利用算法收集情报、分析数据、判断局势的优秀算手需要走向前台。只有大力培养优秀的算手以适应智能化战争的新需求,才能赢得未来战争的胜利。

美国特种作战司令部曾专门实施了名为“A级威胁”的高密级情报项目。该项目通过数据挖掘技术对开源信息分类筛选,借此确定基地组织内部的薄弱环节、关键节点和关联情况。如今,在数据挖掘技术上尝到“甜头”的美军,明确提出要通过数据挖掘将战场数据分析能力提高100 倍以上。

拓展算法应用空间 战争算法具有巨大的应用潜力,需要与各个领域相结合从而不断探索其效用。当前,美军正不断扩展战争算法的应用范围,算法在兵棋推演、自动武器、装备保障、物流运输等多个领域中的作用已受到关注与研究,而这些努力都为其智能化体系建设提供了重要支撑。此外,随着人工智能的发展应用,算法需要与人工智能相结合,为实现武器装备自主搜索目标、处理数据和自主决策提供技术支持。尤其是在人工智能逐步介入战争指挥的情况下,算法使得机器能够在人机协同作战中扮演不可或缺的“参谋”角色,算法先进与安全与否直接决定了人工智能的应用效果与战争决策的效率和准确性。由此可见,战争算法贯彻于智能化体系建设的多领域,应当通过持续的研发与创新实现其在各个军事领域的应用价值,以适应智能化战争的技术需求。

在信息化战场上,数据挖掘技术未来大有可为。挖掘装备数据,可以给部队提供快速识别目标和选择摧毁的先机条件。挖掘气象数据,可以利用对己方作战有利的气象条件,抢先发起攻击。挖掘涉恐数据,能发现恐怖主义网络、涉恐人员、地点和事件之间的联系,加强反恐行动的针对性。挖掘军事训练中的数据,可利用关联规则对官兵训练成绩进行分析,更有针对性地组织训练。

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可以预言,伴随着数据挖掘技术在军事领域的广泛应用,人们有望从战场数据中“读懂”未来战争。

对战场数据多花点“心思”

■张海波

信息化战争中,作战优势集中体现为信息优势,信息优势的本质就是数据优势。着力提升部队打赢未来战争的能力,必须高度重视战场数据这一关键因素。

近年来,得益于信息化技术手段的提升和网络融合趋势的加快,看不见摸不着的数据呈现出“爆炸”态势。漠视战场数据,势必要吃“哑巴亏”。伊拉克战争期间,美军由于无法处理海量作战数据,不得不关闭前进指挥所的通信设备。阿富汗战争期间,一次小型反恐行动带来的海量数据,一度令美军作战人员措手不及。战场上攻守双方无不想方设法制造“战场迷雾”,以达到“出其不意、攻其不备”的战术效果。这就要求我们对战场数据多动“心思”,通过先进技术手段破解战场数据“迷雾”,探索出制胜信息化战争的“最优解”。

一是打通战场数据传输的“任督二脉”。目前,各军事大国正通过数据链、军事物联网和“作战云”等“战场神经”建设,实现作战平台之间数据共享与信息支援,形成高度一体化的通信指挥和作战体系。近年来的数场局部战争,美军带到战场上的最先进武器,就是数据链。除依靠数据链实现战场数据的全维感知、实时传输和智能处理外,美军目前正借助军事物联网,将全球战场各作战要素联网部署,以实现空中、陆地、海洋、太空、网络等作战域的协同、快速数据共享。“作战云”主要依托“云端”的联合作战信息网络,整合来自多维度平台的战场数据,实现信息资源的高度整合。伴随着云计算的快速发展,行走在战场上空的“云”,为打破各类作战平台所面临的“数据孤岛”提供了技术思路。

二是锻造看透战场数据的“火眼金睛”。面对战场上的海量作战数据,能把战争中持续几个小时的视频数据凝炼到最关键的30秒,就是胜利。美军近年来投入颇多的“战争算法”,就源自实战中遇到的数据难题。依托战场数据挖掘、人工智能数据分析,主动对战场数据“动刀子”,才能为赢得战争培育“数据分析师”。目前,美国国防部正加紧研发可辅助情报人员识别恐怖袭击的人工智能技术,法国军事情报部门也在寻求借助人工智能筛选大量原始战场数据,以有效支援一线部队作战。除借助人工智能算法对数据“大动干戈”外,各军事强国也在积极投入数据挖掘技术研究中。美国特种作战司令部开发的一个数据挖掘程序,能在各种网站和数据库中自动进行关键字搜索,从而使作战人员实时了解所处的作战环境。对战场数据的快速分析处理,将有助于实时高效提供更多有价值的情报,进一步提升军事决策水平。

三是让每一名士兵都成为战场数据的“主宰者”。对战场数据的“精打细算”,最终必须服务于作战。借助战场数据可视化、三维视图和虚拟现实技术或将打造出更加逼真的“虚拟战场”,在军事训练、战场指挥决策、装备研发和后勤保障等领域发挥重要作用。美军最新列装的单兵移动云通信指挥系统,不仅能实时发送短信和语音,还能显示周围地形和目标位置,提升了单兵从信息枢纽中获取战场态势的能力。美国陆军即将配发的第三代增强型夜视镜和单兵武器瞄准具系统,除能把夜视仪所“看到”的画面实时传回眼前的增强型夜视镜外,还可通过无线局域网及时分享战场态势感知信息,使信息化战场变成真正的“战场直播”。

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