反智能化作戰的研究啓示與對策思考_風聞

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當前人工智能正在加速向軍事領域轉移，這必將對信息化戰爭形態產生衝擊甚至顛覆性的影響，人工智能的快速發展使得新的戰爭形態——“智能化戰爭”指日可待。人工智能是當前發展最為迅猛的技術，世界先進國家都紛紛將人工智能技術上升為國家戰略。2017年7月國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，人工智能正式上升為國家戰略，這是中國首個面向 2030 的人工智能發展規劃。人工智能加速應用於武器裝備，催生了新的武器裝備類型的誕生，並且其武器裝備的概念內涵、本質特徵、內在規律和作戰使用等也出現了全新特徵。從目前技術發展狀態上看，在今後一段時間內智能化武器裝備及其作戰使用主要有以下兩個方面，分別為無人智能武器裝備及其智能化作戰和智能增強的武器裝備及其智能化作戰。

自從AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍李世石之後，人工智能技術得到了爆炸式的發展，並且加速在武器裝備和戰爭上的應用後，在世界範圍內產生了智能化武器及其智能作戰是否最終能夠戰勝人類的焦慮。由於世界各國都在發展智能化武器，並應用於戰場上實施智能作戰。因此，反人工智能和反智能化作戰成為了各國面臨的一個難題。由於智能化武器和智能化作戰近幾年才得以迅猛發展，屬於起步階段，反智能化武器和智能化作戰更是屬於萌芽階段，在世界範圍內基本沒有研究先例和研究資料。本文首先對智能化武器裝備及其智能化作戰進行分析，將其分為無人智能武器裝備及其智能化作戰和智能增強武器裝備及其智能化作戰兩個方面，然後，根據無人智能作戰和智能增強作戰的特徵，分析了在今後一段時間內智能化武器裝備及其作戰使用的特徵和趨勢，提出了 “硬方式反智能作戰”(硬反)和“軟方式反人工智能”(軟反) 兩種反智能作戰方式，指出了反智能的核心是需要建立反智能的智能算法，提出了反智能算法建立的一般過程和需要解決的基礎科學難題。然後，從技術和戰術兩個層面上，給出了反智能作戰的對策思考。

1. 智能化武器裝備和智能化作戰

從目前技術發展狀態上看，在今後一段時間內智能化武器裝備及其作戰使用主要有以下兩個方面，分別為無人智能武器裝備及其智能化作戰和智能增強武器裝備及其智能化作戰。

1）無人智能武器裝備及其智能化作戰

無人智能是人工智能的一個重點方向，在武器裝備層面上，各式各樣的空中無人智能機(羣)、陸上無人智能機(羣)、水面水下無人智能機(羣)等紛紛被推出，未來在陸、海、空、天各個領域將形成類似於“狼羣”、“魚羣”、“蜂羣”等各類無人集羣，實施全域無人集羣攻擊與防禦的新作戰模式。立體化無人智能集羣裝備基於羣聚生物的協作行為與交互方式，通過多分佈式集羣傳感器的全方位偵察探測實現戰場感知優勢，通過智能自主決策與自動任務分配縮短OODA環週期獲得戰場速度優勢，通過多平台自適應自優化的攔截、打擊、壓制、防護等有機性行動，獲得羣體高度一致的協同優勢。

面向無人集羣智能作戰方式具有去中心化、自主化、集羣復原等新特徵。目前無人智能武器(羣)的技術研究主要集中在智能技術上，例如單機智能、多機智能協同、任務自主智能技術，以及面向集羣的持續學習、對抗學習和魯棒決策等方法研究。對於無人集羣作戰在作戰使用過程中出現的複雜戰場環境自適應複雜性、自主決策飽和打擊的適用性和危害性、集羣內部隱秩序以及外在表現的結構行為有機性等方面，是未來一段時間內無人智能武器裝備研究的一個重點方向。

目前無人智能集羣武器裝備主要有無人機組成的“蜂羣”、無人潛器組成的“魚羣”、無人戰車或坦克組成的“狼羣”等。它們共同的特點是模擬生物羣體的行為特徵，將生物羣體原理應用於機器人稱為無人集羣機器人(簡稱為無人智能集羣)，是為成千上萬的小型機器人的羣體行動建立模型和算法，使它們能夠一起執行任務，每個機器人只具有相當簡單的功能，但組成集羣之後成為一個具有生物集羣的、能夠完成複雜任務的超級有機體。

生物集羣行為(Swarm behavior)、或者羣行(Swarming)是一種生物的集體行為，最典型的例子是外觀上看起來一羣實體聚集在一起兜圈或朝特定方向行動。生物界中的昆蟲、鳥類、魚類、水生動物、人與細菌都會出現集羣行為。羣體行為是大量自驅動粒子系統的集體運動。從數學模型的角度來看，它是一種突現(Emergence)行為，即個體遵循簡單的運動和邏輯規則，不需要任何有中心的中央協調，而又能自然而然地呈現羣體特徵。

生物集羣具有四個明顯特點：

(1)控制是分佈式的，不存在中心控制，因而它具有較強的魯棒性，即不會由於某一個或幾個個體出現故障而影響羣體對整個問題的求解；

(2) 羣體中的每個個體都能夠改變環境(共識主動性, Stigmergy)，這是個體之間間接通信的一種方式，集羣智能通過非直接通信進行合作，因而隨着個體數目的變化，通信開銷的增幅較小，使集羣具有較好的可擴充性；

(3) 羣體中每個個體的能力或遵循的行為規則非常簡單，因而集羣智能的實現比較方便；

(4) 羣體表現出來的複雜行為是通過簡單個體的交互過程突現出來的智能(Emergent Intelligence)，因此，羣體具有自組織性。

基於生物集羣的無人智能集羣在陸、海、空、天各個領域將形成類似於“狼羣”、“魚羣”、“蜂羣”等各類無人智能集羣，實施全域無人集羣攻擊與防禦的新作戰模式，它們基於羣聚生物的協作行為與交互方式，通過多分佈式集羣傳感器的全方位偵察探測實現戰場感知優勢，通過智能自主決策與自動任務分配獲得戰場速度優勢，通過多平台自適應自優化的攔截、打擊、壓制、防護等有機性行動，獲得羣體高度一致的協同優勢。美軍認為無人智能集羣作戰將改變未來的作戰模式，而將無人智能集羣作為一種“Game-Changing”的顛覆性技術。有模擬試驗表明，在同等條件下，裝有傳感器和武器的100架無人機集羣摧毀了63個目標並探測到91%的敵軍部隊，而現有的可部署火力單位只消滅了11個目標，探測到33%的敵軍部隊。

2016年4月，美軍發佈了《小型無人機系統路線圖2016-2036》，該路線圖凸顯了小型無人蜂羣系統的重要意義。國防高級研究計劃局(DARPA)、戰略能力辦公室(SCO)，以及空軍、陸軍和海軍等都已經開展了大量的研究和論證工作，啓動了多個項目，其中最具影響力的項目包括：DARPA主導自治編隊混合主動控制項目(MICA)、拒止環境下協同作戰計劃(CODE)、“小精靈”項目、進攻性蜂羣使能戰術項目(OFFSET)，美國海軍研究局(ONR)負責的低成本無人機蜂羣技術(LO-CIST)，以及戰略能力辦公室支持的“灰山鶉”微型無人機項目等。美國海軍正在研製將無人巡邏艇聯成“羣”的系統，這就是CARACaS(機器人代理指揮和感知控制架構)技術。我國完成了119架固定翼無人機集羣飛行試驗。另外還有由1024個機器人組成的Kilobot，奧地利CoCoRo自主水下航行器集羣等。

無人智能集羣的主要目的是為了使用由簡單個體組成羣體所具有獨特的湧現性來高效完成各種複雜的任務。無人智能集羣根據所執行任務特徵、所處環境情景，以及期望達到的效果不同，無人智能集羣的形狀構成、行為動作和適應演化也有所差異。例如鳥羣面向遷徙、覓食和避敵等不同情況下的集羣形狀和過程變化有很大的不同，但卻能夠實現無縫銜接。同樣無人機羣在進行航行、偵察、攻擊和防禦等行動的羣體隊形、行為模式差距也是很大的。在生物集羣中，個體能力弱、抗風險能力有限，通過多個個體組成羣體來具備強大的抗拒外界破壞的能力(魚羣躲避對抗天敵的攻擊，蜂羣攻擊入侵者等)。目前在無人智能集羣中，無人機羣是研究最為深入，用途最為廣泛，也是成果最多的。在無人機羣，要求將造價低的多架無人機實現對敵目標的高效偵察和攻擊。然而目前無人智能集羣的理論基礎也很薄弱，研究最多的無人機羣作用機理的研究僅限於4種形式即：近戰(Melee)、聚合(Massing)、機動(Maneuver)和羣集(Swarming)。相關的技術研究有機羣編隊控制技術、路徑規劃技術、任務規劃技術、集羣控制算法、通信組網、動態自癒合等方面。

2） 智能增強的武器裝備及其智能化作戰

無人智能武器裝備體系是無人或極少有人干預(如決策是否攻擊可能需要人的干預)的情況下，無人武器(如察打一體無人機)或無人智能集羣的具有全自主或絕大多數情況下自主行為。智能增強武器裝備體系則是無人與有人作戰裝備協同一體，以及基於人機智能共生的武器裝備構成的有機整體，實現人機功能互補、優勢互補增強作戰能力。無人與有人作戰裝備協同一體主要用於情報偵察探測與協同攻防，例如有人機與無人機協同、有人艦艇與無人艦艇協同等，2016年10月，美國海軍三架超級大黃蜂戰鬥機總共投放 103 架山鶉小型無人機，進行組網通信和智能協同，以及自行完成編隊集結、搜索定位和攻擊任務等演示驗證。

人機智能共生的武器裝備是人智慧和機器智能相結合，很大程度是通過機器超強的計算推理能力來增強人對戰爭的應對能力，主要應用於戰場認知與輔助決策上。在戰場認知上，主要通過人工智能對海量數據自動分析與識別的強大計算能力，極大提升信息處理速度和質量，最大程度撥開了“戰爭迷霧”，極大增強作為主導戰爭的人對戰場的認知能力。在輔助決策上，主要通過機器的快速推理能力和對戰效果高效評估反饋能力，形成高質量的輔助決策信息，加上人的“指揮藝術”的創造性和獨特性，增強複雜戰場環境下的決策指揮能力。因此，無人與有人裝備協同體系、基於人機智能共生的裝備體系將是未來一段時間內的重點發展方向。

目前對於智能化戰爭一個最大的爭議在於無人裝備的自主決策(尤其在自主決策攻擊上)上，有人認為這會帶來一些我們無法接受的風險，甚至有人認為會導致人類的滅亡。這也恰恰説明目前人工智能尚有很多的基礎難題尚未突破。2018年8月，2011年諾貝爾經濟學獎獲者Thomas J. Sargent在世界科技創新論壇上表示：“人工智能就是統計學，只不過用了一個很華麗的辭藻”。2017年丘成桐教授在CNCC大會上也指出，人工智能的理論基礎非常薄弱，需要一個可以被證明的理論作為基礎。李國傑教授指出目前人工智能存在莫拉維克悖論、新知識悖論和啓發式悖論。從體系角度，構建智能增強武器裝備相關技術層次結構和組成關係，梳理急需解決的關鍵技術難題，多方面綜合性地解決人工智能存在的悖論，這是未來智能增強的武器裝備體系急需要開展的工作。

2. 智能化作戰核心算法

事實上，智能化作戰的核心是智能算法，也就是現在説的算法戰爭。目前能夠支持智能化戰爭的算法包含的種類很多，但主要體現在兩個方面，一方面是支持無人智能集羣形成整體的編隊或隊形控制算法，以及應對複雜場景的優化算法；另一方面，是複雜戰場環境下實時作戰決策或輔助決策的智能算法，如圖1所示。

圖1 主要的智能算法

模擬生物羣體的算法主要有蟻羣算法(Ant Colony Optimization, ACO)、蜂羣算法(Artifical Bee Colony, ABC)、粒子羣算法(Particle Swarm Optimazation, PSO)，以及魚羣算法和狼羣算法等。羣體正是通過簡單智能個體的合作，表現出複雜有機行為的特性，實現羣體可以超越最優秀個體能力的突破。

在生物羣體中，許多個體層面上行為模式簡單的生物個體，在形成羣體之後卻體現出複雜而有序地種羣自發行為。例如，鳥羣在空中飛行時自動地調整隊形；蟻羣能夠分享信息，協同工作，優化到實物源的最短路徑；魚羣聚集最密集的地方通常是水中食物集中的地方。在仿生學的基礎上，學者們對此類現象概述為：不存在中央控制機制的條件下，羣體中所有個體都遵循某種特定的行為模式，通過個體之間的相互影響和相互作用，在羣體整體層面湧現出來的複雜系統行為。集羣行為魯棒性強，並行性好，實現相對簡單，無需中央控制機制。生物羣體協作的有機模擬形成的羣體智能中，個體必須能夠在環境中表現出自主性、反應性、學習性和自適應性等特徵。生物羣體協作的核心是由眾多簡單個體組成的羣體能夠通過相互之間的簡單合作來實現某一功能，或者完成某一任務。

模擬種羣進化類中最具代表性的是遺傳算法。生物羣體的生存過程普遍遵循達爾文的物競天擇、適者生存的進化準則。種羣中的個體根據對環境的適應能力而被大自然選擇或淘汰。遺傳算法是模仿生物遺傳學和自然選擇機理，通過人工方式構造的一類優化搜索算法。遺傳算法與傳統數學模型截然不同，它為那些難以找到傳統數學模型的難題找到一種解決方法。遺傳算法是一類以Darwin自然進化論和Mendel遺傳變異理論為基礎的求解複雜全局最優化問題的仿生型算法。遺傳算法的具體流程可簡述如下：模擬自然界優勝劣汰的進化現象，把搜索空間映射為遺傳空間，把可能的解編碼成一個向量——染色體，向量的每個元素稱為基因。通過不斷計算各染色體的適應值，選擇最好的染色體，獲得最優解。

生物個體具有目的的行為、合理的思維，以及有效的適應環境的綜合性能力。生物個體在給定任務或目的下，能根據環境條件制定正確的策略和決策，並能有效地實現其目的的過程或能力。自然界中智能水平最高的生物就是人類，人類不但具有很強的生存能力，而且具有感受複雜環境、識別物體、表達和獲取知識以及進行復雜的思維推理和判斷的能力。因此對生物個體的模擬更多的是對人類的模擬。

基於個體的模擬大致有以下幾個分支算法：模糊計算——模擬人對客觀世界認識的不確定性；神經網絡——模擬人腦神經元；支持向量機——基本思想是通過非線性變換將輸入空間變換到一個高維空間，然後在這個新的空間中求取最優分類超平面；免疫計算——借鑑和利用生物免疫系統的信息處理機制發展的各類信息處理技術；人工生命——通過人工方法建造具有自然生命特徵的人造系統以及DNA計算。

3.反智能化作戰的研究啓示

反智能化作戰首先需要弄清楚兩個問題，就是“反什麼”和“怎麼反”。從智能化裝備的形態和作戰方式，以及智能化作戰的核心——智能算法，這兩個方面的發展上看，從反智能作戰的形式上可以分為兩種，分別為“硬方式反智能作戰”(硬反)和“軟方式反人工智能”(軟反)。

1）硬方式反智能作戰(硬反)

硬反——硬方式反智能作戰，顧名思義就是通過硬殺傷、捕獲、摧毀或電磁破壞等方式，實現對敵方無人機(羣)、無人坦克戰車(羣)、無人艇(羣)等無人武器裝備在物理(包括電磁和通信)上實現破壞，使其喪失繼續作戰的功能和能力。這種方式一部分是傳統作戰方式在智能戰爭或對智能武器作戰上的延伸使用(包括傳統的電子戰或水聲對抗等)；另一部分是需要建立專門智能化武器和智能算法來實施對敵方智能武器的物理破壞。例如，專門研製用於圍捕敵方無人機的有人或無人的裝備，研製更加先進、性能更好的無人機來對抗敵方無人機等等。這種方式主要針對敵方的智能裝備硬實體，也可以稱為反智能裝備(反裝備)。

2） 軟方式反人工智能(軟反)

軟反——軟方式反人工智能，是在作戰過程通過實施故意的欺騙、無規則的動作行為或刻意製造針對性的戰場態勢、釋放迷惑性數據等方式，使得敵方的智能核心算法效率降低甚至失效，達到戰而勝之的目的。這是一種針對戰爭智能算法的一種全新的思路和手段。例如，為了敵方降低偵察無人機羣的偵察效果，通過對敵方無人集羣偵察行為的觀測，如果知道敵方無人機羣採用蟻羣覓食算法進行偵察搜索，由於蟻羣算法中信息素是決定算法效果的核心部分，那麼可以有針對性地製造戰場態勢，使得敵方無人機羣中蟻羣算法中的信息素不起作用或降低作用，從而降低偵察搜索效率的目的。又如，在雙方性能相當的無人戰鬥機(或無人戰鬥機羣)實施對抗過程中，如果通過觀察能夠知道對方決定飛行動作的自主決策是主要基於強化學習的決策機制，那麼可以通過我方飛機的無規則或反常的飛行動作，使得對方智能算法中獎勵機制(強化學習的關鍵部分)發揮不出它應有的作用，從而達到獲勝的目的。

軟反的基本前提條件是智能武器在硬件實體性能上相當，在作戰對抗過程中，想方設法來使支持對方作戰的智能算法效率降低或失效，達到反智能作戰的目的。從這個角度來説，軟方式反人工智能是全新的方式，這是急需開展研究的一個重要方向。

3）反智能作戰研究啓示——反智能智能

以硬方式、軟方式進行對抗智能作戰，誕生了對抗智能化戰爭的一種全新樣式和需求——反智能智能，其核心思想就是在戰場上利用智能的方法來對抗智能。根據天下沒有免費午餐的定理，任何智能算法都不可能解決所有的智能問題，它只能在某類智能問題上具有良好的效果。例如戰勝圍棋世界冠軍李世石的AlphaGo，如果沒有大量數據支持(棋譜)，不滿足確定性信息、完全信息、靜態的、單任務和有限領域這5個條件，它也是無能為力。因此就將來可能應用於智能作戰的人工智能算法來説，完全有可能根據特定戰場環境和智能算法，有針對性地建立有效的反智能算法的裝備和算法。

實際上反智能智能的核心也是一種智能算法，它是根據需要在戰場上對抗智能算法而建立的，具有很強的針對性，反智能作戰的智能算法(簡稱反智能算法)形成的一般過程如圖2所示。

圖2 反智能算法建立的一般過程

在智能化作戰過程中，裝備的智能算法會根據戰場態勢和對方行為動作來確定自身的動作和行為，並通過觀察對方的行為動作和戰場態勢的變化，不斷進行智能計算和決策，來調整自身的行為和動態，以尋求達到最佳效果的目的。而在反智能作戰過程中，反智能算法首先需要觀察對方動作和行為，迅速反演出對方智能算法類型和框架，並找到對方智能算法的弱點，然後，自動生成能夠有效降低對方智能算法效率甚至使其失效的方法、策略和具體實施方案，並生成相應的能夠迷惑、干擾對方裝備的動作行為或戰場態勢，從而形成有效反擊對方智能作戰的手段。

從上述分析上看，反智能算法是一個全新的方向，它需要解決以下基礎科學難題：

(1) 基於外在行為的智能算法快速反演問題。智能算法的一個突出特點是在特定的環境條件下速度快、效率高。要對抗對方智能算法，首先必須知道該算法的類型和基本架構，這是反智能的基本前提。然而在反智能過程中，是無法直接獲取對方智能算法的類型、架構和內部參數的，只能通過對改裝備外在表現出來的行為動作 (或有意的使它表現出一定的行為動作)來快速判斷其內在智能算法的類型、基本框架和部分參數等，要達到這個目的是十分困難的。

(2) 智能算法的弱點分析與對策問題。要對抗智能算法的一個基本條件就是要知道該智能算法的關鍵弱點，才能有針對性地採取有效的技術措施。然而不同的算法類型、基本架構和實現途徑所形成智能算法的弱點是有所差異的，所採取的對策也有很大的差別。例如，都是戰術動作的決策問題，基於規則的算法和基於強化學習的算法，兩者之間的弱點和可能採取的對策就完全不同。因此，如何基於智能算法的反演，迅速找到智能算法的弱點，並自動形成行之有效的對策，是十分關鍵的基礎性科學問題。

(3) 反智能算法的自主生成與運行問題。從目前智能技術在戰爭中的應用情況分析和預測，運用於智能作戰的算法種類是能夠分析預測出來的，然而算法的具體實現方式和參數特性的差別就十分巨大，完全無法獲知和預測。同時反智能算法需要根據對方行為和智能算法特徵來構建，才能具有針對性並達到一個比較好的效果，因此反智能算法的建立生成具有很強的自主性和適應性。這是區別於智能算法的一個重要方面，也是最難的一個方面。

4.反智能作戰的對策思考

在複雜的戰場環境下，智能和反智能是“魔”與“道”的關係，需要從技術和戰術兩個層面來應對。

1）反智能作戰的技術對策思考

如果説目前人工智能的基礎理論十分薄弱，那麼反智能的基礎理論更是處於空白狀態。因此為了推動反智能作戰的基礎理論、關鍵技術和核心算法的發展，需要開展以下工作：

(1) 引導前瞻性課題研究。反智能作戰的技術上有其特殊性，各個部隊機關和技術管理部門應該有意識地設置一些相關反智能作戰的前沿研究課題，以便推動反智能基礎理論和核心算法的研究進程；

(2) 推動智能化武器的實際應用。目前智能化武器和智能算法的研究如火如荼，然而真正在戰場上投入使用的在世界範圍內都很少。要反智能化作戰，必須先了解智能化作戰是什麼，才能知道“怎麼反”。因此，只有真正實施智能化作戰，才真正知道如何從技術手段上實現反智能化作戰。因此，推動智能化武器的實際應用並實施智能化作戰，是一項要求儘快開展的工作；

(3) 將反智能置於軍民融合中。人工智能興起於民用技術，同樣反人工智能技術也完全有可能興起於民用技術，因此，將反智能作戰置於軍民融合中，可能會產生意想不到的效果。

2）反智能作戰的戰術對策思路

反智能作戰不僅需要從技術手段上實施，更需要從戰術、戰法上進行對抗。為了能夠創新反智能化作戰的戰術和戰法，需要開展以下工作：

(1) 廣大官兵、指戰員必須理解智能化作戰的本質。就目前智能技術而言，如果在戰場上滿足確定性信息、完全信息、相對靜態的、單任務和有限領域這5個條件，人根本無法和智能武器對抗。如果上述5個條件中有2個以上不能滿足，那麼人的戰術、戰法就能發揮巨大作用，而智能武器的發揮就會受到極大限制。因此，理解智能化戰爭的本質，是沒有參與作戰的士兵、軍官等全體人員必須具備的基本知識。

(2) 有針對性地進行反智能化的作戰訓練。在有規則的條件下，人是無法戰勝機器的，這已經從“深藍”戰勝國際象棋大師、“AlphaGo”戰勝世界圍棋冠軍中得到證明。同時從古至今，沒有任何一條必勝的作戰規則，可以説“戰爭唯一規則就是沒有規則”。對於未來的智能化戰爭更是如此。因此，在部隊進行反智能化作戰訓練中，注重“沒有規則”的作戰訓練，這可能是未來部隊訓練的一個重要組成部分。

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創新體系工程基礎理論和方法

推動系統工程理論再發展