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時間:2018-09-28 21:05來源:遠望智庫 作者:中國航空
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在處理集群自主性武器時,嚴格的培訓、更快的決策和分散的執行仍將是至關重要的。研究人員認為,自主性系統質量的決定性因素將是硬件內部的OODA循環算法,需要對這些算法進行訓練,以便武器系統知道該做什么。簡而言之,訓練人類將不再適用; 相反,訓練算法將變得越來越重要。質量算法將在戰術環境中實現更大的靈活性,并允許以前所未有的規模來分散執行。因此,需要快速訓練算法在人與自治系統之間建立信任和信心的戰略框架 。

戰略框架應結合人工智能

DARPA的進攻性群體戰術(OFFSET)計劃用于訓練成群自主性系統。OFFSET建議使用實時游戲環境和虛擬現實界面,以允許用戶通過“眾包”方法為自主性系統推導出新穎的群體策略。通過使用特定任務的游戲來訓練,測試和使用群集功能(而不是根據任務定制的蜂群活動),OFFSET框架顯現出重大的希望。

克萊頓和盧卡斯少校認為,“我們預見OFFSET會帶來三個弱點。”首先,隨著時間的推移,依靠眾包努力來試驗游戲可能很難維持。隨著項目中的興趣(和資金)消退和流動,“人群”的規模可能無法持續。其次,隨著不同的硬件和環境準備好進行測試,眾包方法在培訓中迅速重復變得麻煩。第三,OFFSET太慢了。它強調了訓練群體的實時模擬環境,無人機通過戰斗空間“點擊”移動。這種方法降低了群體在操作中的速度和主動性,并且使得難以加速重復以在幾分鐘或幾秒內通過數千種潛在的戰術場景訓練無人機。

然而,將OFFSET現有的框架與AI相結合,可以產生一種能快速靈活適應各種任務的新型框架。2017年,谷歌的Deep Mind在應用類似的“自我發揮”訓練框架(即強化機器學習)來生成一種掌握中國游戲Go的算法時感到驚訝。谷歌的人工智能能夠在短短幾天內積累數千年的人類知識,這只能通過比實時更快的模擬來實現。將谷歌在人工智能方面取得的突破與特定任務的戰爭游戲相結合,提供了一種強大的方式來訓練和戰斗成群的無人機。

例如,人工智能可以發揮戰爭游戲模擬高層決策、行動、互動,以及為一群負責保衛基地的空中無人機產生的行為。AI不是求解集中式解決方案來管理整個防御群的位置,而是迭代地發現個體交互的最佳規則,而這些規則相結合產生集體群體行為,最大限度地減少攻擊力造成的基礎傷害。最終,由此產生的“AI訓練的”本地交互規則被加載到蜂群中的每架無人機中,準備執行特定的基本防御任務。優化的本地無人機交互規則可實現自組織和分散,從而減少人員監督以執行特定任務。

這一擬議的空軍“集群方式”解決了當前無人機訓練框架的弱點。首先,它的執行速度很快,并且避免了眾包的不穩定性。無人機操控員的工作負載需求被人工智能算法和云計算的持續可用性所取代。其次,狹義AI和戰爭游戲都將具有高度的靈活性,能夠適應不斷變化的游戲假設,例如新的硬件或環境條件。如果新的傳感器可用,無人機則可以更好地監測對手,框架可以快速重新運行。第三,該框架繼續應用使用任務來確定能力的原則,通過解決保持分散執行原則的本地無人機交互規則來實現這一原則。

挑戰:沒有人真正知道最先進的算法是如何做到的 

結合高保真戰爭游戲和狹義人工智能需要融合私營部門和軍事專家。不幸的是,圍繞這種關系的摩擦已經發生,近4000名谷歌員工要求終止他們公司對國防部Project Maven的支持。該項目使用狹義的人工智能減少人工負擔并最大限度地減少非戰斗人員的傷亡,旨在通過幫助軍事分析人員更好地處理、利用和傳播大量收集的情報,監視和偵察數據。

此外,沒有人真正知道最先進的算法是如何做到的。當使用狹義AI時,存在“黑匣子”現象的風險,即由于所使用的機器學習技術的復雜性而無法對算法做出的決定進行簡單解釋時,會發生這種情況。最終,軍方必須在其承擔的風險方面進行權衡。

“除非敵人說一切都結束了,否則戰爭不會結束。我們可能會想一想,我們可以宣布結束,但事實上,敵人是有投票權的。”——美國國防部長吉姆·馬蒂斯

有質疑者認為蜂群可能“在到達時就完蛋”。首先,這些批評者指出,無人機可能不如那些倡導技術的人宣稱的那么便宜。但是,雖然我們承認武裝無人機在這一點上可能成本過高,但商業上可用的系統如“大疆”Mavic 2(美國士兵在最近的禁令中廣泛使用),足夠便宜(每架大約1000美元),便于保障蜂群數量的優勢。其次,懷疑論者聲稱,實現無人機蜂群的信息技術將使對手能夠部署廉價有效的防空來打敗他們。雖然有證據支持這一說法,但歷史提醒我們,即使最好的防空也不完美。例如,斯坦利·鮑德溫在1932年宣布“轟炸機將永遠通過”防空在第二次世界大戰期間被證明是真的,條件是轟炸機部隊愿意承受高傷亡。成本低廉的自主性無人機本質上降低了高傷亡的風險。因此,盡管防空技術先進,但只要數量足夠多,無人機蜂群總能通過。

最后,一些反對者認為,基于計算機的戰爭游戲模型會在理論與現實之間產生差距,因為它們無法捕捉人類的動機,如欲望、承諾、激情或意志。雖然這些批評有一定道理,但它也取決于戰爭游戲的預期用途:戰爭游戲越具體,模特就越具代表性。此外,使用現場測試等其他方法驗證戰爭游戲可以增強其預測效用,并縮小模擬與現實之間的差距。在現場測試蜂群的情況下,數據可以反饋到AI和戰爭游戲框架中,以在后續操作中生成更精準的行為。

容易忽略的關鍵:培訓蜂群分頭執行任務

美國軍方已經認識到軍事硬件的成本上升以及服役人員的數量相應減少。軍方試圖通過投資大量廉價系統(如無人機蜂群)來扭轉這一趨勢,但卻忽略了一個關鍵因素:如何訓練蜂群。為了充分利用蜂群的潛力,空軍必須在人類自主性系統中建立信任,并培訓蜂群分頭執行任務。
 
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