人工智能擊敗精英飛行員？美空軍的AI革新之路_風聞

一名軍用人工智能飛行員擊敗了一名美國空軍精英戰鬥機飛行員。這種聽起來和科幻電影無異的橋段，目前有成為現實的趨勢。

8月，國防高級研究計劃局（DARPA）舉行“阿爾法狗之戰”比賽，讓人工智能公司之間針對算法進行一場錦標賽，獲勝者再與人類戰鬥機飛行員進行對決。最終，人工智能以5比0獲勝。這份懸殊的差距進一步證明，美國空軍得為即將到來的人工智能革命做好準備。

近年來，美軍對人工智能的投入頗多。2018年國防戰略推出《一個無與倫比的21世紀國家安全創新基地》計劃。2019年美國國防部人工智能戰略和國防部數據確認，人工智能將重塑21世紀的戰場，空軍必須投身於以數據為中心的戰鬥系統，以促進人工智能的投入使用。最近的《國防授權法》甚至包括了引導關鍵領域的人工智能發展的措施。在這一大背景下，誕生了空軍/麻省理工學院人工智能加速器、單位級Spark Cells、先進戰鬥管理系統（ABMS）等成果，以及凱賽爾運行實驗和小林丸等軟件的開發項目。

1. 人才  改革數字化技術人才管理。

2020年，凱塞爾運行實驗室通過幾乎完全遠程的工作方針，轉向虛擬招聘，並尋找新的方法來培養員工的專業技能，展現了高效的 ”數字化“（指軟件開發和數據工程等對AI開發至關重要的數字時代技能集）人才管理。這些革新措施使得該組織能夠從更大更全的人才庫中抽調人員。

為了實現在革新人工智能體系中的新目標，空軍需要培養遠程工作的能力，並在最大限度下參與虛擬招聘活動、黑客大會、職業博覽會和技術會議，以建立起通往這些人工智能的橋樑。

為了在培養服役中的空軍人才方面取得更大的進展，派任選拔的過程將會改進其分配、激勵和記錄的方式，提供技能培訓和經濟補償改善人才的留存情況。專業軍事教育和技術學校等持續發展目標也是人才進行深造的關鍵。

2. 數據  以數據為中心為人工智能奠定基礎

美軍正孜孜不倦地地努力建設以數據為中心的人工智能體系。典型的例子就是凱塞爾運行實驗、小林丸，以及空軍首席數據辦公室的”保險庫“（VAULT）計劃所做的工作和努力。他們強調數據共享，注重健康的數據管理標準和實踐工作。 

凱塞爾運行實驗室研發的”奧丁“（ODIN）應用套件，充分展示了重視數據的必要性，它將會取代F-35 自主後勤信息系統（ALIS）維護應用套件的位置。自主後勤信息系統（ALIS）系統受到不安全因素的影響，出錯率極高，在用户體驗方面也有諸多不足之處。在組建了一個數據團隊，並授權該團隊就如何收集和利用數據做出相應決策後的一年內，凱賽爾運行公司推出”奧丁“（ODIN），通過執行標準、創建數據存儲進行分析、優化維護計劃等舉措來加強F-35的穩定性。新的系統帶來了巨大的成效，從而減少了維護時間，提升了調度效率。

然而該部門在整個空軍龐大的數據驅動系統方面依然面臨着巨大的挑戰。例如數據的可用性和跨庫共享，以及用於管理龐大數據的可行方法。領導者必須在每個數據系統中要求並執行保有知情權的數據共享，支持良好的基礎設施以實現數據移動，僱用和支持軟件開發能力以收集和分析數據，並要求安全保護數據的基本需求。集成和運行人工智能是一個自成一派的體系，需要的不僅僅是算法，還需要合適的人員、數據、基礎設施及工具來建立和維護它。

3. 文化 鼓勵和提倡敏捷的數字化思維方式

空軍革新人工智能系統已然證明了挑戰現狀、不懼失敗和迭代延續的實用價值。以上眾多因素共同構成了一種敏捷的數字化思維方式，更好地為空軍提供數字作戰能力。下一代防空計劃闡明，第六代戰鬥機的研製就要歸功於一級方程式賽車設計和工程以及人工智能體系中的數字工程和建模。這些方法以超乎尋常的擬真度復刻了真實世界的諸多條件，其賜予了設計者和工程師有能力以前所未有的速度運行大量的實驗和模擬。將敏捷過程的迭代力量和數字優先設計和評估的變革力量相結合的思維方式，便是整合人工智能算法的基礎了。

​本文作者：

賈斯敏·費塔多 Jazmin Furtado（空軍採辦官，數據科學和人工智能工作者，凱塞爾運行實驗室聯隊C2數據項目組負責人，空軍/麻省理工學院人工智能加速器聯絡者）

克里斯·戴列夫斯基上尉 Chris Dylewski（盧克空軍基地第56戰鬥機聯隊的飛行員，領導火花單元項目的負責人）