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战争智能化的安全风险与有效管控
2019年01月10日 07:59 来源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:罗曦 廖军俊 字号
关键词:智能化战争;安全风险;战略规划

内容摘要:20世纪90年代以来,人工智能领域下的模拟仿真、机器学习和自主武器取得了极大进展,以“算法战”为代表的智能化战争,在武器平台、作战样式、制胜机理、战争进程等方面呈现出截然不同的特征。

关键词:智能化战争;安全风险;战略规划

作者简介:

  20世纪90年代以来,人工智能领域下的模拟仿真、机器学习和自主武器取得了极大进展,以“算法战”为代表的智能化战争,在武器平台、作战样式、制胜机理、战争进程等方面呈现出截然不同的特征。如2017年4月,美国国防部成立“算法战跨功能团队”Maven项目,其主要目的在于运用深度神经网络,对无人机传递的视频进行图像分类,从而为国防部处理无人机集群日常所收集的海量战场视频数据。“算法战”的提出,预示着当前信息化战争形态正在由网络化加速向网络化与智能化相结合转变。

  智能化战争呈现新特征

  全纵深、跨领域的作战空间。从作战空间来看,未来的智能化战争将由传统的单领域、单空间延伸至全纵深、跨领域。传统的陆、海、空、天、网等作战空间的物理界限将会被进一步打破,各作战空间的融合程度将进一步加深。作战空间逐步实现“无缝隙融合”,联合作战依然是其主要作战方式,但其具体形态将由一体化联合作战转变为跨域协同作战。人工智能时代的“跨域协同作战”,将主要包括作战能力跨域融合、作战指挥跨域贯通、作战信息跨域共享、作战平台跨域联通和作战行动跨域响应等因素。

  基于算法作战的制胜机理。不同时代的战争,其制胜机理也不同。机械化战争的杀伤模式,是由大规模兵团和坦克“闪击”造成的“面杀”;信息化战争,是利用电磁设备和网络进攻武器进行“网杀”;而智能化战争,是由人工智能武器实施“点杀”。所谓人工智能武器,是指利用人工智能自动追踪、辨别和摧毁敌人目标的武器,通常由信息收集和管理系统、知识库系统、决策辅助系统以及任务实施系统组成。随着人工智能技术的发展,未来的自主武器系统将进一步呈现出无人化、小型化、隐形化和集群化的特征,可对敌方的指挥控制中枢进行精确侦察、监视和打击。

  机器人集群化的作战模式。一方面,无人系统集群作战有利于降低战争成本。当前,一架性能先进的无人机售价约为1000美元,一架普通直升机的成本可以折换成数万架无人机。从经济效益来看,无人集群作战或将成为恐怖分子和极端组织实施报复行动的优先选择。另一方面,集群作战方式也有利于国家应对复杂的外部安全威胁。战争早已不是势均力敌国家之间的对称较量,而更多的是非国家行为体非线性或非对称性方式作战。对于己方战争目标而言,除了要打赢战争,还需要进一步减少“战争消耗和战争脚印”,而机器人集群作战将成为应对这些挑战的优先选择。在不久的将来,智能无人系统将与有人系统成为战场“密友”,无人系统独立作战、“无生部队”与“有生部队”混编作战将成为战争新常态。

  加速化的战争决策流程。美国空军上校约翰·博伊德曾提出著名的战争决策流程理论,即“观察—调整—决定—行动”(OODA)理论。在国家发生冲突时,谁能够率先完成战争决策的OODA流程,谁就能获得战争主动权。在智能化战争中,机器的自主决策也同样遵循了信息采集、信息分析、决策选择和行动实施四个阶段,但其决策速度要快得多。原因在于:一是改善战场上的态势感知能力。基于人工智能的传感器和处理器能够更好地感知和收集信息,因而简化了决策流程中的第一、第二阶段;二是实现人机协作下的指挥控制,因而简化了决策流程中的第三、第四阶段。在自主系统的协助下,新的指挥控制模式可基于战场的即时态势信息,滚动制定作战计划、动态下达任务指令、适度调控作战行动、精确评估作战效能,在加速既有作战进程的同时,实现作战效果的最优化。

作者简介

姓名:罗曦 廖军俊 工作单位:军事科学院;火箭军某部

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