導(dǎo)讀：本篇專欄文章是我中心何曉驍先生對(duì)國(guó)外人工智能用于空中作戰(zhàn)發(fā)展的梳理和思考。人工智能的軍事應(yīng)用問(wèn)題是研發(fā)和探討熱點(diǎn)，我們了解其中可能存在諸多不同觀點(diǎn)。因此，本篇專欄文章中的部分觀點(diǎn)是用于提供參考，歡迎讀者也提供自己的觀點(diǎn)，與我們共同研討人工智能未來(lái)在空戰(zhàn)場(chǎng)中的應(yīng)用問(wèn)題。

在前些年，美國(guó)一家人工智能公司進(jìn)行了一個(gè)深度學(xué)習(xí)的試驗(yàn)，訓(xùn)練一個(gè)高級(jí)人工智能（AI）學(xué)習(xí)彈珠消除游戲，A I只玩了約600次就達(dá)到了人類專業(yè)玩家的水平。但是當(dāng)稍稍變化了游戲后，人類能快速適應(yīng)，但AI卻不能。法國(guó)泰雷茲公司的專家在2018年年底表示盡管部分初級(jí)AI（輔助系統(tǒng)）已經(jīng)應(yīng)用于現(xiàn)代化商用飛機(jī)中，但是采用深度學(xué)習(xí)建立識(shí)別模型的高級(jí)AI在未來(lái)10年里不會(huì)應(yīng)用到駕駛艙里。法國(guó)聯(lián)合本國(guó)8家集團(tuán)在2019年7月宣布計(jì)劃啟動(dòng)人工智能研究，分別是泰雷茲、液化氣集團(tuán)、達(dá)索、法國(guó)電力、雷諾、賽峰、道達(dá)爾和法雷奧。泰雷茲在2019年6月宣布已收購(gòu)Psibernetix公司以加速AI領(lǐng)域的研究，希望在2021年左右在AI項(xiàng)目上取得重大進(jìn)展。Psibernetix最初以“阿爾法”（ALPHA）空戰(zhàn)AI系統(tǒng)而聞名，該系統(tǒng)在模擬空戰(zhàn)中擊敗世界頂級(jí)飛行員。但是高級(jí)AI應(yīng)用在民機(jī)領(lǐng)域的擁有已經(jīng)如此艱難，在“爾虞我詐”的空戰(zhàn)中應(yīng)用更是要突破抗干擾、抗欺騙的難關(guān)。

一、網(wǎng)傳蘇－35與F－22在敘利亞近距遭遇？

早在2017年迪拜航展上俄羅斯技術(shù)發(fā)展集團(tuán)就高調(diào)宣傳了使用AI技術(shù)的蘇－35戰(zhàn)斗機(jī)，AI協(xié)調(diào)雷達(dá)、紅外搜索和跟蹤（IRST）、任務(wù)計(jì)算機(jī)等設(shè)備能夠分析已發(fā)現(xiàn)的所有目標(biāo)，對(duì)威脅程度進(jìn)行分析，自動(dòng)生成實(shí)時(shí)攻擊列表并分配武器，然后同時(shí)攻擊其中6個(gè)目標(biāo)。在算法上可能也有所突破，一方面是在有源、無(wú)源傳感器的協(xié)同使用更加熟練；另一方面可能是在信號(hào)處理中能過(guò)濾誤報(bào)。AI將更多的參與武器系統(tǒng)的管理，控制傳感器完成搜索跟蹤，飛行員只需要控制飛行姿態(tài)，或者專注于其它任務(wù)。俄羅斯這么高調(diào)宣傳蘇－35的AI技術(shù)，但效果如何還不清楚。

網(wǎng)絡(luò)宣稱的蘇－35S紅外搜索與跟蹤系統(tǒng)拍攝到美國(guó)F－22戰(zhàn)斗機(jī)的圖片（俄網(wǎng)絡(luò)圖片）

2018年下半年俄羅斯飛行員在社交網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布了在敘利亞駕駛蘇－35S發(fā)現(xiàn)并鎖定了F－22的照片，該照片可能來(lái)自于紅外搜索與跟蹤系統(tǒng)（IRST）系統(tǒng)的截圖。但美國(guó)媒體認(rèn)為俄羅斯一直在敘利亞進(jìn)行集中的虛假宣傳活動(dòng)，以制造混亂并削弱美國(guó)和盟國(guó)在那里的影響力。在美俄非戰(zhàn)時(shí)狀態(tài)下，F(xiàn)－22可能只是執(zhí)行了巡邏或者監(jiān)事任務(wù)，或者安裝了龍勃透鏡以保護(hù)自身的散射特性，這就給了蘇－35S機(jī)會(huì)用雷達(dá)寬扇區(qū)初步探測(cè)F－22。從理論上講，IRST使用液氫或液氮來(lái)將傳感器冷卻到極低的溫度，尋找外界的溫度差異，有助于它近距離發(fā)現(xiàn)隱形飛機(jī)。但I(xiàn)RST的視場(chǎng)比較窄，即使在晴朗的環(huán)境下，僅僅依靠IRST去搜索一架戰(zhàn)斗機(jī)就像是通過(guò)吸管看星星。用寬扇區(qū)掃描發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的雷達(dá)提示它，是先進(jìn)戰(zhàn)斗機(jī)多傳感器協(xié)同運(yùn)用的一種典型功能。

RC－135偵察機(jī)的熱像儀拍攝到的停在地面的F－22（美國(guó)防部國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局圖片）

由于蘇－57的進(jìn)度拖后，俄羅斯將部分蘇－57的技術(shù)下放到蘇－35S上先期測(cè)試，以檢驗(yàn)效果。在加入AI之后，俄羅斯可能在多傳感器協(xié)同的雷達(dá)猝發(fā)探測(cè)等傳感器使用和信號(hào)處理算法方面得到了提升。但是蘇－35S所宣傳的AI，并不像是功能強(qiáng)大、權(quán)限很高的AI，更像是一種輔助決策或者機(jī)載武器規(guī)劃系統(tǒng)，這種功能在世界范圍內(nèi)的三代半以上飛機(jī)里似乎已經(jīng)有了應(yīng)用。

二、美軍計(jì)劃將人工智能技術(shù)用于空戰(zhàn)

1． 超視距空戰(zhàn)AI戰(zhàn)勝人類高手

“阿爾法”演示場(chǎng)景（美國(guó)辛辛那提大學(xué)圖片）

“阿爾法”（ALPHA）是美國(guó)辛辛那提大學(xué)航空工程系開(kāi)發(fā)的人工智能多機(jī)中距空戰(zhàn)系統(tǒng)，已經(jīng)在公開(kāi)的報(bào)道中擊敗了美軍經(jīng)驗(yàn)豐富的退役飛行員。該系統(tǒng)作為紅方，控制4架看似F／A－18飛機(jī)從大約95千米對(duì)抗退役飛行員的控制的2架藍(lán)方F／A－18飛機(jī)，藍(lán)方同時(shí)有預(yù)警機(jī)支援，在態(tài)勢(shì)上有優(yōu)勢(shì)。并且退役飛行員的武器數(shù)量和射程均優(yōu)于紅方。藍(lán)方飛機(jī)目標(biāo)是突破紅方在海岸線的防守，經(jīng)過(guò)多回合對(duì)抗結(jié)果都是退役飛行員被擊落且紅方?jīng)]有損失。

“阿爾法”具備了一定的容錯(cuò)能力和強(qiáng)大的認(rèn)知能力，能做出清晰的判斷和準(zhǔn)確的操作，比人類快250倍。人工智能沒(méi)有情緒，很理性，反應(yīng)快，能預(yù)測(cè)人類飛行員的行為，迅速在進(jìn)攻和防御之間切換。

遺傳模糊樹(shù)示意圖（美國(guó)防部國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局圖片）

“阿爾法”的算法框架為“遺傳模糊樹(shù)”，本質(zhì)上是基于演進(jìn)式的推理系統(tǒng)，能夠利用人類空戰(zhàn)的專家知識(shí)庫(kù)，幫助其在多機(jī)協(xié)同空戰(zhàn)中形成實(shí)時(shí)快速?zèng)Q策能力。

2． ACE項(xiàng)目目標(biāo)突破近距空戰(zhàn)AI

2019年5月，美國(guó)防部國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）宣布啟動(dòng)“空戰(zhàn)演進(jìn)”（ACE）項(xiàng)目，使用人工智能技術(shù)解決目視空戰(zhàn)（dogfight）。ACE計(jì)劃首先通過(guò)建模和仿真進(jìn)行技術(shù)演示，進(jìn)而在小型無(wú)人機(jī)上進(jìn)行飛行測(cè)試，最終目標(biāo)是在典型作戰(zhàn)飛機(jī)上實(shí)現(xiàn)自主戰(zhàn)斗能力。在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)有人－無(wú)人協(xié)同作戰(zhàn)的場(chǎng)景非常依賴更為復(fù)雜的自主能力，有人機(jī)飛行員可能會(huì)從傳統(tǒng)的飛機(jī)員變成機(jī)隊(duì)的指揮員，在編隊(duì)中指揮多個(gè)半自主、高自主的無(wú)人平臺(tái)作戰(zhàn)。

與民機(jī)一樣，應(yīng)用高級(jí)AI首先增強(qiáng)飛行員對(duì)AI的信任。ACE將采用自下而上的方式發(fā)展自主空戰(zhàn)能力及對(duì)自主能力的信任。如同訓(xùn)練飛行員一樣，ACE將通過(guò)不斷增強(qiáng)空中格斗算法的難度和真實(shí)感來(lái)訓(xùn)練算法。

AI提升能力路線圖（美國(guó)防部國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局圖片）

“阿爾法狗斗”（AlphaDogfight）試驗(yàn)將僅關(guān)注模擬環(huán)境中的一對(duì)一混戰(zhàn)。紅藍(lán)雙方都由AI控制，從幾個(gè)不同的態(tài)勢(shì)開(kāi)始，每架飛機(jī)必須執(zhí)行一系列空戰(zhàn)機(jī)動(dòng)成功地將飛機(jī)飛到到相對(duì)于對(duì)方飛機(jī)的預(yù)定位置（如尾后穩(wěn)定跟蹤）。在試驗(yàn)中，參與者將開(kāi)發(fā)能夠控制模擬藍(lán)軍飛機(jī)的算法，以便它能夠在目視空戰(zhàn)中擊敗模擬的紅軍飛機(jī)。該試驗(yàn)將在24周內(nèi)持續(xù)增加對(duì)手的能力、復(fù)雜性：

——試驗(yàn)1：AI將與政府提供的低水平紅軍對(duì)手格斗（推力、過(guò)載、機(jī)動(dòng)受限）；

——試驗(yàn)2：AI將與政府提供的紅軍對(duì)手（推力受限）進(jìn)行格斗；

——試驗(yàn)3：AI將與政府提供的高性能紅軍AI（）無(wú)限制）、人類飛行員競(jìng)爭(zhēng)。

ACE項(xiàng)目終極目標(biāo)是將小場(chǎng)景的空中格斗的戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用到更戰(zhàn)役級(jí)場(chǎng)景中，并推廣應(yīng)用到“馬賽克”項(xiàng)目。ACE項(xiàng)目計(jì)劃在2023年完成，共分為3個(gè)階段。第一階段的重點(diǎn)是開(kāi)發(fā)算法、建模并仿真驗(yàn)證關(guān)鍵功能；階段2和階段3將分別在小規(guī)模和全要素戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)相同的功能。

“阿爾法狗斗”試驗(yàn)與DARPA提出的“馬賽克戰(zhàn)”的聯(lián)系（美國(guó)防部國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局圖片）

ACE項(xiàng)目將解決以下4個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)：

——技術(shù)領(lǐng)域1：為單機(jī)或小編隊(duì)建立自主格斗行為模型；

——技術(shù)領(lǐng)域2：建立對(duì)自主格斗行為模型的信任；

——技術(shù)領(lǐng)域3：擴(kuò)大自主格斗行為模型的使用范圍；

——技術(shù)領(lǐng)域4：建立大規(guī)模空戰(zhàn)測(cè)試基礎(chǔ)設(shè)施。

三、美軍開(kāi)發(fā)抵御欺騙人工智能技術(shù)

DARPA創(chuàng)建了確保AI對(duì)抗欺騙的魯棒性（Guaranteeing AIRobustness against Deception，GARD）項(xiàng)目，應(yīng)對(duì)AI的安全挑戰(zhàn)。GARD目標(biāo)開(kāi)發(fā)全新的能防御敵對(duì)欺騙意圖的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在AI魯棒性方面當(dāng)前開(kāi)展的研究工作主要是防御特定、預(yù)先設(shè)定的敵對(duì)攻擊，后續(xù)將通過(guò)開(kāi)發(fā)更全面的防御系統(tǒng)來(lái)解決特定場(chǎng)景中的攻擊。

歷史上的欺騙（美國(guó)防部國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局圖片）

GARD項(xiàng)目有兩個(gè)技術(shù)領(lǐng)域：

——TA1．1：發(fā)展具備魯棒性的機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)；

——TA1．2：為現(xiàn)有和新的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)防御算法；

——TA2：用于對(duì)ML進(jìn)行嚴(yán)格風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的工具和協(xié)議。

GARD項(xiàng)目計(jì)劃圖（美國(guó)防部國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局圖片）

該項(xiàng)目由圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)入手，然后發(fā)展到視頻、音頻和更復(fù)雜的系統(tǒng)，如多傳感器協(xié)同。在許多情況下，如果將新信息引入機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)劃，系統(tǒng)有時(shí)會(huì)不知道如何識(shí)別新圖像。

圖像欺騙示意圖（美國(guó)防部國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局圖片）

把AI用于軍事用途需要慎重，把“殺戮開(kāi)關(guān)”交給機(jī)器有極大風(fēng)險(xiǎn)。從廣義上講，人工智能的工作原理是將新輸入與已知信息數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較，以識(shí)別差異邊緣。基于目前硬件先進(jìn)的處理速度，再加上實(shí)時(shí)分析的能力，幾乎可以開(kāi)發(fā)出無(wú)限量的數(shù)據(jù)，為人類決策者提供答案和有用的信息。雖然高級(jí)AI系統(tǒng)現(xiàn)在能快速完成對(duì)語(yǔ)義的理解，對(duì)復(fù)雜細(xì)微差別甚至一些高度主觀變量的理解能力，但許多機(jī)器在某些情況下可能難以正確地處理尚未添加到其數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)可以識(shí)別信息是否為數(shù)據(jù)庫(kù)中的部分并且完成匹配，但是處理帶有欺騙性質(zhì)的信息對(duì)于一些AI機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)可能是非常困難的。

防御敵對(duì)樣本示意圖（美國(guó)防部國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局圖片）

四、小結(jié)

當(dāng)前，AI正在形成自己的體系，從智能制造、醫(yī)學(xué)和海量信息分析到汽車(chē)自動(dòng)駕駛等，已經(jīng)提供了各種各樣的應(yīng)用服務(wù)。然而，它也是一把雙刃劍，如果被濫用、誤用或遭到欺騙，AI有可能造成巨大破壞。現(xiàn)代空戰(zhàn)是一場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜且高實(shí)時(shí)性的戰(zhàn)斗，盡管過(guò)程可能非常短暫，但是這個(gè)場(chǎng)景中存在多個(gè)目標(biāo)以及多種攻擊手段的組合。

首先讓飛行員信任AI。各國(guó)軍方領(lǐng)導(dǎo)人已經(jīng)開(kāi)始努力讓軍人信任人工智能，這個(gè)過(guò)程可能比較漫長(zhǎng)，但隨著技術(shù)的快速發(fā)展和大量的演示驗(yàn)證可以加速人的接受過(guò)程。如2018年9月美海軍MQ－4C無(wú)人機(jī)在發(fā)動(dòng)機(jī)故障的情況下，能夠識(shí)別問(wèn)題并能夠安全返回基地并自主降落并停留到目標(biāo)點(diǎn)3英尺（約合0．9米）范圍內(nèi)。這種“突發(fā)”的案例有助于提升未來(lái)自主飛行的信心。

美軍在超視距和近距空戰(zhàn)AI都有一定的基礎(chǔ)，但仍需要開(kāi)發(fā)抗欺騙技術(shù)。盡管空戰(zhàn)是高度非線性的，但其結(jié)果是客觀的，如飛機(jī)機(jī)動(dòng)能力受到空氣動(dòng)力學(xué)約束，為AI提供了有限、可預(yù)測(cè)的范圍，能使AI在空戰(zhàn)中發(fā)揮出響應(yīng)“快準(zhǔn)狠”的優(yōu)勢(shì)。但是國(guó)外公開(kāi)報(bào)道的空戰(zhàn)AI還是在小范圍且較“友善”的環(huán)境中開(kāi)展的，與真實(shí)作戰(zhàn)有一定區(qū)別。人類不僅僅能識(shí)別模型，還能生成新模型，而目前的AI面對(duì)突發(fā)的未知因素，難以快速響應(yīng)。

在抗欺騙技術(shù)不成熟的之前，可將AI先用于飛行員空戰(zhàn)訓(xùn)練。在超視距迎頭空戰(zhàn)中，假如互相知道對(duì)手的位置，很難在遠(yuǎn)距離將對(duì)手擊落。想擊落對(duì)手，往往需要多次進(jìn)入、發(fā)射、偏制、規(guī)避，比的就是誰(shuí)的失誤少，還有誰(shuí)能抓住對(duì)手的失誤來(lái)放大自己的優(yōu)勢(shì)。AI本身有著幾乎不失誤的優(yōu)勢(shì)，適合在模擬器上與人類飛行員開(kāi)展超視距空戰(zhàn)訓(xùn)練。同樣對(duì)于近距格斗，盡管狗斗在未來(lái)發(fā)生的頻率已經(jīng)不太大，但是也是一種必不可少的的技能