解讀人工智慧機器人演算法戰的軍事應用

“ 演算法戰 ” 是近年來智慧化作戰研究中出現的作戰概念。 “ 演算法戰 ” 的 “ 外殼 ” 是軟體系統， “ 核心 ” 是對資料資源的運用。面向未來作戰，適應人工智慧軍事應用的作戰趨勢，應對和打好 “ 演算法戰 ” ，必須搞懂弄清演算法是什麼，才能夠透過現象進入本質，佔得先機。

演算法是人工智慧的靈魂。人工智慧的軍事應用已成未來作戰趨勢，各軍事強國的紛紛介入催使武器裝備駛入智慧化發展的快車道。 機器人與教育智慧化武器裝備是軍隊實現智慧化的關鍵因素，而所謂 “ 智慧 ” 就是研究如何應用計算機的軟硬體來模擬人類某些智慧行為的基本理論、方法和技術，主要包括：計算機視覺、語音識別、自然語音處理等類似人類的感知、認知智慧。時下很多人認為人工智慧就是機器學習，或者說是深度學習，這是誤區，機器學習只是人工智慧的一類核心演算法，只是人工智慧的一種擬合函式。 stem 教育在中國 資料、算力和演算法是人工智慧的三大關鍵要素，資料是基礎，算力是保障，而演算法是人工智慧的靈魂，是其 “ 大腦 ” ，是人工智慧發展的底層邏輯，演算法突破已成為人工智慧時代的 “ 科技原力 ” ，是人工智慧領域中的超尖端核心技術。沒有先進演算法注入的人工智慧只能稱之為機器，演算法為那些看似 “ 呆頭呆腦 ” 的機器提供了人類智慧，使之具備了 “ 獨立 ” 遂行任務的能力。 機器人實驗室裝置必須立足當前，著眼未來，深刻認識人工智慧技術的特點和優勢，在機器學習、深度學習、無監督學習和模式識別等 “ 演算法戰 ” 的關鍵數理領域下大力深入探索創新，才不會輸在 “ 起跑線 ” 。

演算法的核心是數理推演公式。所謂演算法，是一個有限長度的具體計算步驟，是計算機解決問題所使用的計算機能理解的清晰指令和策略機制，從本質地講，演算法就是依託數理手段提煉的公式，只不過是用計算機語言轉換過的公式。“如果你不知道自己要做什麼東西，人工智慧就什麼也做不了”， 小學生機器人 只有對問題進行嚴密的數理分析，抽象並提煉出其數學原理，據此才能設計出解決問題的演算法，才能告訴人工智慧該怎麼做。人工智慧貴的不是硬體，而是演算法本身，人工智慧的發展還是受制於人。要使人工智慧真正實現從“曲線擬合”的“弱AI”到“自主學習”的“強AI”的突破，演算法本身還需要更高維的突破，而不是簡單的演進。

在強化學習，模仿學習及其衍生的演算法之外，機器人學習還有許多其他的正規化。如基於高斯過程迴歸和貝葉斯最佳化的動作規劃，基於大規模最佳化的實時地圖構建與定位，基於稀疏編碼和字典學習的操作技能基元學習等。這些方法與強化學習和模仿學習雖有形式上和應用領域上的顯著差異，但是作為同屬於機器人學習領域的研究工作，這些演算法仍然具有許多相似的特性。這些特性的存在與演算法能否在機器人上得以應用息息相關。

演算法的精確數理提煉尤為重要。演算法的先程式度決定著人工智慧武器的 “ 聰明 ” 程度，武器只有輸入並學習了數理演算法，才能智慧，才能與指揮員相配合，進行 “ 智慧作戰 ” 。 什麼是 ai 智慧教育 “ 雲端大腦 ”“ 數字參謀 ” 等人工智慧軍事化應用可以加速戰場資料的資訊融合，人機協同作戰單元將逐步走向戰場，或將在未來戰爭中發揮顛覆性作用。

綜上所述，人工智慧武器終究只是一臺完成人類佈置任務的機器，面對複雜的人類戰場環境，智慧化武器裝備只能依靠 “ 演算法大腦 ” 去 “ 思考 ” 、去 “ 決策 ” 、去 “ 行動 ” ，如果其演算法的數理提煉與設計不夠精細和精確，一方面可能導致智慧武器裝備自行程式故障，失去作戰能力，甚至轉而攻擊己方人員；另一方面 機器人拼裝套件會被敵方及別有用心的人從 “ 漏洞 ” 進入演算法，進行重新設計，那己方武器極有可能變成敵方武器或成為一臺濫殺無辜的 “ 殺人機器 ” 。一旦戰場態勢發生重大變化，或者原有的作戰目的已經達成，指揮員必須透過演算法底層設計，能夠適時精準干預智慧武器裝備的偵察、攻擊和防護行動，保證智慧兵器始終不能脫離人的控制，駕馭其按指揮員意圖實現作戰目的。