人工智能軍備賽道將會怎樣開啟

今年閱兵的兩個大殺器——DF-17和DF-41被廣泛關(guān)注，然而文摘菌卻從三個無人作戰(zhàn)方隊(duì)中，看到了一絲不尋常。

無人作戰(zhàn)與人工智能的發(fā)展密不可分。據(jù)《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》報道，美國國防部在2月份的第一份AI戰(zhàn)略文檔中宣布：“人工智能即將改變未來戰(zhàn)場”，2018年夏季，五角大樓成立了聯(lián)合人工智能中心（JAIC），今年3月，國家人工智能安全委員會首次會議開幕。

在2020年度預(yù)算中，五角大樓在人工智能上投入了近10億美元，而涉及無人駕駛和自主能力的預(yù)算更是高出了四倍。

在越南，美軍初試用“算法”打仗

1970年的Igloo White行動被認(rèn)為是未來戰(zhàn)爭的預(yù)演。

海軍戰(zhàn)機(jī)在叢林中低空俯沖，將一些設(shè)備丟入下方樹冠中。

這些設(shè)備，有些是用來監(jiān)聽游擊隊(duì)的腳步聲或卡車的點(diǎn)火聲的麥克風(fēng)，另有一些是記錄地面微小振動的地震探測器，這其中最新奇的是嗅覺傳感器，它可以嗅出人類尿液中的氨。

這些成千上萬的電子器件及時地將捕獲的數(shù)據(jù)回傳到無人機(jī)和電腦上。數(shù)分鐘之內(nèi)，戰(zhàn)機(jī)就將地毯式轟炸由算法指定的網(wǎng)格區(qū)域。

美國試圖以上面這些方式來切斷從老撾到越南的胡志明小道，然而并未取得成功，據(jù)說越南人訓(xùn)練猴子將這些傳感器全部破壞了。在這些行動中，美軍每年花費(fèi)約10億美元（約合今天的73億美元），每摧毀越方一輛卡車需花費(fèi)10萬美元（約合今天的73萬美元），然而這些并未有效阻止越北勢力的滲透。

但是將“算法”用于戰(zhàn)爭的魅力并未因此褪色。用傳感器收集數(shù)據(jù)，再用比以往處理能力更強(qiáng)的算法進(jìn)行處理，并根據(jù)處理結(jié)果比敵人更快地采取行動這一戰(zhàn)略，成為世界各大國家的軍事思想核心。如今，人工智能（AI）的發(fā)展讓這種觀念更加深入人心。

機(jī)器的崛起

類似的事情也在中國發(fā)生：中國希望在2030年之前在人工智能方面領(lǐng)先世界；而俄羅斯的總統(tǒng)弗拉基米爾·普京則有一句名言“誰成為這一領(lǐng)域（人工智能）的領(lǐng)導(dǎo)者，誰就會成為世界的統(tǒng)治者”。

AI是一個廣義且模糊的術(shù)語，涵蓋了從1950年代最初的規(guī)則遵循系統(tǒng)到現(xiàn)代的基于概率的機(jī)器學(xué)習(xí)（計算機(jī)通過自學(xué)來解決任務(wù)）的各種技術(shù)。矛盾的是，如果任由人工智能技術(shù)以當(dāng)前的速度和形勢發(fā)展下去，那么很可能因?yàn)槿斯ぶ悄茏陨淼牟煌该餍远沟矛F(xiàn)代戰(zhàn)爭的局勢撲朔迷離。

深度學(xué)習(xí)是一種特別流行且有效的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，涉及多層模仿大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其目前已被證明非常擅長處理各種任務(wù)，例如翻譯、圖像識別和游戲（參見圖表）。

賓夕法尼亞大學(xué)的Michael Horowitz將AI比作內(nèi)燃機(jī)或電力，來說明其用途的廣泛。他將人工智能在軍事的應(yīng)用分為三類：一種是允許機(jī)器在無人監(jiān)督的情況下運(yùn)行，另一種是處理和解釋大量數(shù)據(jù)，第三種是協(xié)助甚至直接指揮和控制戰(zhàn)爭。

就戰(zhàn)場而言，自動化的吸引力是顯而易見的——機(jī)器人比人類更便宜、更堅強(qiáng)且更易進(jìn)行擴(kuò)展。但是，一臺能夠在戰(zhàn)場上運(yùn)動甚至戰(zhàn)斗的機(jī)器必須擁有足夠的智能來執(zhí)行任務(wù)，不夠智能的無人機(jī)無法在戰(zhàn)斗中長期存活；更糟糕的是，一個無知的持槍機(jī)器人很可能釀成一場事故。

所有的這些都要求人工智能賦予機(jī)器必要的技能，包括一些簡單技能——感知和導(dǎo)航，以及其它更高級的技能，例如與其他軍事人員進(jìn)行合作。

結(jié)合了這些能力的智能機(jī)器可以完成個人無法完成的任務(wù)。倫敦國王學(xué)院的Kenneth Payne介紹說：“在模擬空戰(zhàn)中，人工智能系統(tǒng)已經(jīng)勝過了經(jīng)驗(yàn)豐富的軍事飛行員?！?/p>

今年二月，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）的“藍(lán)天思維”部門（blue-sky-thinking branch）對能夠在“高威脅”環(huán)境下協(xié)作的最強(qiáng)大的六個無人機(jī)群進(jìn)行了最新測試，這其中甚至包括無人引導(dǎo)的情形。

盡管如此，大多數(shù)此類系統(tǒng)的智能都表現(xiàn)出了狹窄而脆弱的特性——在定義明確的環(huán)境中能很好地執(zhí)行一項(xiàng)任務(wù)，但在不熟悉的環(huán)境中很容易失敗。

因此，現(xiàn)有的自動武器要么是可攻擊雷達(dá)的巡航導(dǎo)彈，要么是用于防御艦船和基地的速射炮。這些武器都很有用，但不是革命性的，也沒有用到近年來出現(xiàn)的高級機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

需要不斷提高的“智能”武器

不要認(rèn)為AI只能做一些戰(zhàn)場上的苦力活，機(jī)器人，殺手亦或者是任何事物，都必須對它們“看到”的東西作出反應(yīng)。

但是對于許多諸如間諜飛機(jī)和衛(wèi)星這樣的軍事平臺，關(guān)鍵是要發(fā)回原始數(shù)據(jù)，這些原始數(shù)據(jù)只有經(jīng)過處理才可能變成有用的情報?，F(xiàn)在，這種情報比以往任何時候都多，僅在2011年，美國的大約11，000架的無人機(jī)就發(fā)回了超過327，000個小時（約合37年）的影像。

其中大部分的數(shù)據(jù)都還來得及進(jìn)行處理。所以說，人工智能在軍事中的第二個主要應(yīng)用就是處理數(shù)據(jù)。斯坦福大學(xué)的年度AI進(jìn)步指數(shù)顯示，在基于實(shí)驗(yàn)室的測試中，截止2015年，算法在圖像分類中的性能已經(jīng)超過了人類，并且在2015年至2018年之間，算法在一項(xiàng)更艱巨的任務(wù)——圖像分割（從單個圖像中挑選出多個對象）中的性能更是幾乎翻了一番。

計算機(jī)視覺遠(yuǎn)非完美但也可以為人所運(yùn)用。人類的視覺系統(tǒng)對一些細(xì)微變化并不敏感，而計算機(jī)視覺則不然。比如在一項(xiàng)研究中，改變熊貓圖像中0.04％的像素（人類無法察覺），系統(tǒng)就會誤判為長臂猿。

盡管存在種種弱點(diǎn)，但五角大樓在2017年2月得出的結(jié)論是，深度學(xué)習(xí)算法“可以以接近人類的水平執(zhí)行”。據(jù)此，其成立了“Algorithmic Warfare” （算法戰(zhàn)爭）團(tuán)隊(duì)，代號Project Maven（專家項(xiàng)目），通過使用深度學(xué)習(xí)和其它技術(shù)來識別物體和可疑行動。該項(xiàng)目最初是用來處理在針對伊斯蘭國的戰(zhàn)爭中拍攝到的影像，現(xiàn)在的應(yīng)用則更為廣泛。這樣操作的目的是產(chǎn)生“可操作的”情報，常以導(dǎo)彈轟炸或特種部隊(duì)破門而入而告終。

一位了解Project Maven的內(nèi)部人士說，就節(jié)省時間和提供新見解而言，目前該項(xiàng)目對分析師的好處仍然微不足道。例如，可以看到整個城市的廣角相機(jī)會發(fā)送大量誤報。他說：“這些系統(tǒng)的本質(zhì)是高度迭代的?！?AI進(jìn)展迅速，Project Maven只是冰山一角。

退役的英國皇家空軍少將、現(xiàn)任職于英國Earth-i公司的Sean Corbett表示，該公司通過應(yīng)用一系列衛(wèi)星的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以在數(shù)十個基地識別不同型號的軍用飛機(jī)，其準(zhǔn)確率超過98％（參見主圖）。他說：“接下來的明智之舉就是開發(fā)出一種可以自動判別物體是否正常的算法?！彪S著對那些基地的不斷觀察，該軟件可以將常規(guī)部署和非正常行動區(qū)分開來，并提醒分析師注意其重大變化。

當(dāng)然，算法是“雜食動物”，你可以喂給它任何類型的數(shù)據(jù)，而不僅僅是圖像。去年12月，英國情報機(jī)構(gòu)軍情六處（MI6）負(fù)責(zé)人Alex Younger爵士表示：“大量數(shù)據(jù)與現(xiàn)代分析技術(shù)的結(jié)合，將使現(xiàn)代世界變得透明?！?2012年，美國信號情報機(jī)構(gòu)-美國國家安全局（NSA）泄露的一份文件描述了這樣一個項(xiàng)目（可放心地稱之為“天網(wǎng)”）：將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于巴基斯坦的移動手機(jī)的數(shù)據(jù)上，從而挑選出可能是恐怖組織信使的人。例如，誰在過去的一個月里從拉合爾去過邊境城鎮(zhèn)白沙瓦，并且比平時更頻繁地關(guān)閉或更換手機(jī)？2016年之前指揮英國聯(lián)合部隊(duì)，現(xiàn)已退役的Richard Barrons爵士說到：“以前，通常是指揮官提出問題，情報機(jī)構(gòu)收集實(shí)體資料來尋找答案，而現(xiàn)在答案就在云端?！?/p>

實(shí)際上，所討論的數(shù)據(jù)并不總是針對敵人。JAIC的第一個項(xiàng)目既不是武器也不是間諜工具，而是與特種部隊(duì)合作，以預(yù)測其“黑鷹”直升機(jī)的發(fā)動機(jī)故障。該算法的第一版已于4月交付。空軍在指揮控制機(jī)和運(yùn)輸機(jī)上進(jìn)行的測試表明，這種預(yù)測性維護(hù)可以將計劃外的工作減少近三分之一，可能會讓五角大樓目前用于維護(hù)的780億美元經(jīng)費(fèi)有大幅度的削減。

AI如何影響戰(zhàn)爭決策

然而，獲取情報只是前提條件，關(guān)鍵是根據(jù)情報做出的決策。因此，AI改變傳統(tǒng)戰(zhàn)爭的第三種方式是入主決策層。

小到排級決策，大到國家首腦決策，AI都可以參與?！氨狈街保∟orthern Arrow）是以色列一家AI公司UNIQAI的產(chǎn)品，它可以通過處理大量數(shù)據(jù)來幫助戰(zhàn)爭指揮官部署戰(zhàn)斗，這些數(shù)據(jù)通常包含敵方位置、武器類型、地理位置和天氣狀況等信息。

在傳統(tǒng)的戰(zhàn)爭中，通常需要花費(fèi)半天或一天的時間查看相關(guān)的地圖和圖表來處理這些數(shù)據(jù)。算法所需要的數(shù)據(jù)既來自于書本或手冊，如坦克在不同海拔高度的行駛速度，也包括對經(jīng)驗(yàn)豐富的指揮官的采訪。然后算法會為那些忙碌的決策者提供選項(xiàng)，并附上理由。

像“北方之箭”以及美國的CADET這樣的“專家系統(tǒng)”平臺，其遠(yuǎn)快于人類的思維速度。在一次測試中，人類需花費(fèi)16個小時，而CADET只需要兩分鐘。但是，它們傾向于采用算法上簡單明了的規(guī)則遵循技術(shù)。從歷史標(biāo)準(zhǔn)來看，這就是AI，但大多數(shù)專家系統(tǒng)采用的是確定性算法，也就是說輸入相同的話，輸出也相同。這種感覺，對于那些用過世界上第一臺通用電子計算機(jī)ENIAC所生成的炮兵射擊表的士兵來說，是再熟悉不過的了。

現(xiàn)實(shí)世界里，隨機(jī)性常常會妨礙人們做出正確的決策，因此許多現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)將規(guī)則遵循系統(tǒng)和隨機(jī)性結(jié)合起來，從而應(yīng)對更加復(fù)雜的決策情形。DARPA的實(shí)時對抗智能和決策軟件RAID可以用來預(yù)測未來5小時內(nèi)敵軍的位置、動向甚至可能的情感狀況。該系統(tǒng)基于一種博弈論思想，將問題簡化為更小的游戲，從而降低了對計算能力的要求。

在04到08年間的早期測試中，RAID表現(xiàn)出比專業(yè)人員更準(zhǔn)確且快速的執(zhí)行力。在巴格達(dá)（注：伊拉克首都）兩個小時的戰(zhàn)斗演練中，一支隊(duì)伍要與RAID或其他人為敵，而RAID不到一個小時就準(zhǔn)確地分辨出了敵友。該軟件的設(shè)計者之一Boris Stilman指出，為了模擬伊拉克叛亂分子而參與其中的退役上校們“非常害怕”這個軟件，以至于“他們不再互相交談，而是用手勢來代替”。RAID正在不斷改進(jìn)以供軍隊(duì)使用。

最新的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)神秘莫測。2016年3月，由DeepMind開發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法AlphaGo擊敗了圍棋界最好的棋手之一李世石。比賽過程中AlphaGo幾步極富創(chuàng)造性的走棋令專家團(tuán)隊(duì)感到困惑不已。次月，中國軍事科學(xué)院就這場比賽舉辦了研討會。軍事創(chuàng)新專家Elsa Kania談到：“對中國的軍事戰(zhàn)略家而言，AlphaGo勝利的啟示是：在圍棋這種類似于戰(zhàn)爭博弈的游戲中，人工智能的謀略較之于人類可能更勝一籌?！?/p>

從AI游戲技能中學(xué)習(xí)戰(zhàn)爭

2018年12月，由DeepMind構(gòu)建的另一算法AlphaStar擊敗了《星際爭霸Ⅱ》的頂級人類選手MaNa和TLO。不同于圍棋，《星際爭霸Ⅱ》是一款即時戰(zhàn)略而非回合制的游戲，玩家的信息隱蔽性和移動自由性較圍棋更高。許多軍官希望AI玩游戲的天分可以移植到軍事上來，從而在軍事史上書下濃墨重彩的一筆。五角大樓中負(fù)責(zé)開發(fā)商業(yè)技術(shù)的國防創(chuàng)新部主任Michael Brown表示，利用AI實(shí)現(xiàn)“戰(zhàn)略推理”是他們的重點(diǎn)研究方向之一。

然而，若算法聰明到人類無法理解的地步，勢必會引起法律、倫理和信任方面的問題。人類的戰(zhàn)爭法則要求人們對相稱性（如平民傷亡和軍事利益之間）和必要性等概念作出一系列判斷。而不能解釋目標(biāo)被選擇的原因的算法很可能并不遵守這些法則。就算它遵守戰(zhàn)爭法則，人類也不可能相信這一看起來就像是魔力8號球所做出的決策。（注：魔力8號球（Magic 8-Ball）是一個隨機(jī)出答案的玩具，通常有20種答案，搖一搖就隨機(jī)出現(xiàn)一種。）

英國皇家空軍指揮官Keith Dear說道：“當(dāng)人工智能應(yīng)用于軍事戰(zhàn)略，并計算出多種相互作用的概率推論，然后給出一個我們并不理解的行動方案時，我們該怎么做呢？”他舉了這樣一個例子：AI可能會建議資助Baku的一場歌劇以應(yīng)對俄羅斯對摩爾多瓦的軍事入侵—這是一種超現(xiàn)實(shí)的策略，很容易迷惑己方軍隊(duì)，更不要說敵人了。然而，這可能是AI掌握了一系列政治事件的結(jié)果，而這些事件不會立即被指揮官所察覺。

即便如此，他預(yù)測人們還是會接受可信性和效率之間的權(quán)衡?！凹词乖诋?dāng)今技術(shù)的限制下，AI也可能通過‘大規(guī)模近實(shí)時模擬’支持甚至取代現(xiàn)實(shí)世界的戰(zhàn)爭決策”。

這并不像聽起來那么牽強(qiáng)附會。Richard Barrons爵士指出，英國國防部購買了一個模擬復(fù)雜軍事環(huán)境的仿真軟件，而它其實(shí)是全球超人氣競技網(wǎng)游《堡壘之夜》的軍事版本。這款軟件是由一家游戲公司Improbable和以飛行模擬器聞名于世的加拿大航空電子設(shè)備公司CAE聯(lián)手打造的，其所使用的開放標(biāo)準(zhǔn)使得從實(shí)時天氣數(shù)據(jù)到秘密情報的信息都可以加載到軟件中。Richard爵士表示：“只要有充足的數(shù)據(jù)、移動數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)和處理數(shù)據(jù)的云計算，它就將徹底改變指揮和控制的方式。這將成為從國家安全委員會到戰(zhàn)術(shù)指揮官的單一集成命令工具。”

戰(zhàn)爭最終會無人化嗎？

西方國家的政府堅持認(rèn)為，人類將“參與所有循環(huán)”，監(jiān)督事物，但就連他們自己的官員也不相信這一說法。

指揮官Dear表示：“目前來看，從戰(zhàn)術(shù)制定到戰(zhàn)略決策，人類都正在逐漸跳出這一循環(huán)圈子。Kania女士表示：“中國也認(rèn)為未來的戰(zhàn)爭會超出人們的認(rèn)知能力?！蔽磥沓霈F(xiàn)的已不僅僅是自動化武器，而且會是自動化的戰(zhàn)場。戰(zhàn)爭一經(jīng)打響，縱橫交錯的AI系統(tǒng)會迅速鎖定從導(dǎo)彈發(fā)射器到航空母艦等不同目標(biāo)，然后設(shè)計出快速而精確的打擊方式，以最有效的順序摧毀它們。

這種規(guī)模的戰(zhàn)爭會帶來怎樣的后果還未可知。Zachary Davis 在最近為美國勞倫斯? 利弗莫爾國家實(shí)驗(yàn)室（the Lawrence Livermore NaTIonal Laboratory）所寫的一篇文章中指出，精準(zhǔn)快速的打擊“可能會增加突然襲擊的風(fēng)險，從而破壞穩(wěn)定。”同樣地，AI也可以用來檢測突然襲擊的信號進(jìn)而幫助防御者抵擋此類攻擊。或者，就像美國在20世紀(jì)60年代在越南叢林中大肆散布傳感器一樣，這樣的計劃可能會以昂貴而欠考慮的失敗告終。然而，沒有哪個大國敢冒落后于對手的風(fēng)險，從這個層面上講，是政治而不僅僅是技術(shù)在起作用。

2016年，美國的大型科技公司在AI上投資了200億到300億美元，而五角大樓在AI方面的支出只是其中的一小部分。雖然許多美國公司樂于和軍方談合同，如當(dāng)前亞馬遜和微軟正在競爭國防部的100億美元云計算合同，但其他公司則對此十分謹(jǐn)慎。（注：美國國防部在2018年推出了名為“聯(lián)合企業(yè)國防基建”（簡稱JEDI）的100億美元的云服務(wù)合同）而在2018年6月，谷歌頂著4000名員工反對卷入“用于戰(zhàn)爭的技術(shù)”的壓力表示要于年底退出飽受爭議的軍事項(xiàng)目Maven，盡管這個項(xiàng)目足足價值900萬美元。

中國具有人口優(yōu)勢，人口優(yōu)勢帶來了數(shù)據(jù)優(yōu)勢，美國前國防部副部長羅伯特?沃克（Robert Work）今年6月警告稱，如果數(shù)據(jù)是人工智能的燃料，那么中國可能擁有相對于世界其它地區(qū)的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢。JAIC總干事Jack Shanahan在8月30日表達(dá)了他的擔(dān)憂：我不希望看到的未來是，我們的潛在對手擁有完全由人工智能支持的力量，而我們沒有。

來源：Economist