人工智能融入多域作战概念：不可避免的竞争！

转自：桌面战争（Kriegspielwar）

作者：泰克

恩格斯曾经指出:“一旦技术上的进步可以用于军事目的并且已经用于军事目的，它们便立刻几乎是强制地，而且往往是违反指挥官的意志而引起作战方式上的改变甚至变革。”当前引起变革的无疑是人工智能，世界各国都向人工智能领域发起冲锋。

美国防部正在积极谋求建立一支由一批数据科学家，工程师和人工智能专业人才构建起来的21世纪的军队。为此，国防部专门成立了联合人工智能中心（JAIC），以协调整个国防部的人工智能研究，并负责军方与政府实验室和私营公司的协调。该中心目前有大约30名军人和文职人员的组成，负责人工智能算法的研究。

人工智能武器化可能带来伦理层的问题，美国防部与googel公司合作的Maven项目也正由于这个原因而受到员工的抵制，不得不中止合同。但是美国军工企业和军方，在人工智能武器化方面，早已迫不急待了。

美国陆军采购的负责人近日表示，允许人工智能控制某些武器系统可能是击败敌方武器的唯一途径。美国军方已接受人工智能，认为如果没有未来的技术，美国就无法与俄罗斯和中国这样的潜在对手竞争。目前军方对致命武器运用人工智能，采取了一种保守的方法，这种方法涉及人类在使用致命武力的决策过程中。负责采购、物流和技术部门（ASAALT）的助理国防部长布鲁斯杰特表示，对人工智能与武器系统合作施加太多限制可能并不明智。

杰特的办公室目前正在与陆军未来司令部（AFC）合作，为战争中的人工智能寻找更清晰的前进道路。陆军未来司令部去年7月刚成立，今年初刚完成机构重组，目前已经在卡内基梅隆大学建立了人工智能中心，掌管着陆军人工智能建设。

未来即将到来，我们的选择将决定是引领未来，还是被未来所击倒！

———美陆军未来司令部司令约翰.穆里中将

2月8日，大年初四，在我们举国欢迎春节之际，该司令部下属的陆军能力整合中心组织了“统一寻求”2019兵棋推演，推演的主题是如何实施人工智能, 为继续进行研发提供一个框架。以及AI 如何能够更好地帮助决策者, 并促进在快节奏的作战环境中确定动态活动的优先次序？

这是人工智能在陆军未来作战概念中的深层次应用，是延续去年底的研究。去年12月，该司令部组织了指挥与控制的主题的桌面推演，重点研究如何最好地组织起来, 指挥陆军部队作为联合部队的一部分, 实施多领域对抗攻击, 并探索指挥与控制技术架构、控制措施、程序, 使能力适应指挥官的需求。

美军已经日益关注人工智能、自治与无人系统在多域作战中的应用。去年12月6日训练与条令司令部发布了《多域作战2028》新概念，该概念被称为非正式版或中间版本，即是多域作战1.5版本。这个版本概念中，更加注重多域作战概念的战役与战术互融，构建了一个达6000+公里范围的多域作战空间框架。

其中200+公里范围为核心区，包括近距作战区和纵深机动区；已方纵深500+公里范围为战术支援区，同时也是战役级别的近距和纵深作战区；已方1500+公里范围为战役支援区，5000+公里为战略支援区；敌方500+公里范围为战役深度火力区，1000+公里范围为战略深度火力区。

2018年11月，能力整合中心，根据“统一寻求-2018”兵棋推演的结论，发布了一个名为《机器人和自治系统支持多域作战》的白皮书，全面阐述了人工智能、自治系统如何与多域作战概念融合。白皮书指出：

机器人、自治系统（RAS）和人工智能（AI）是未来联合部队实现多域作战（MDO 1.5）的全部潜力的基础。这些系统，特别是AI，提供了跨域、电磁（EM）频谱和信息环境战胜对手的能力。在竞争期间使用这些系统使联合部队能够实时了解作战环境（OE），从而更好地利用有人和无人能力来击败旨在破坏地区稳定的威胁行动，阻止暴力升级，并进入被拒止进入的有争议的空间。

在从竞争到武装冲突的过渡中，RAS和人工智能机动，火力和情报，监视和侦察（ISR）能力使联合部队有能力否认敌人抓住优势地位的努力。提高攻击敌人的反介入/区域拒止能力使美国部队能够抓住战略、战役和战术优势的位置。通过支持AI的联合通用作战图（COP）增加了解，使美国军队能够协调多域效应以创建有利的窗口。 RAS和AI的应用提高了产生可持续结果的能力和为威慑设定条件的战斗力效能。

美各领域专家，已经就该问题组织了多次兵棋推演和研讨，所以人工智能在最难实现的陆军和陆上作战，美军已经开始向走向操作层。白皮书中详细描述了，在多域作战的七层空间框架中，AI和RAS如何发挥作用（登陆“https://t.zsxq.com/zJYZ3zB”获取更多资料）。

如上图描绘了指挥与控制，火力和情报、侦察和监视（ISR）功能的可能AI框架。

图的上半部分说明了平台或单系统级别的AI处理。虽然平台载荷的AI启用的传感器数据处理可能足以执行平台或小型、封闭的系统任务，但可能不足以促进多域作战（MDO）功能的融合。负责在高速作战期间融合多域功能的指挥官和工作人员可能需要额外的AI启用的数据融合来自负责任务，收集和利用ISR功能内的数据和信息的平台或系统。

如图的下半部分所示，这些数据在多域作战（MDO）功能融合期间不能用于单一目的，因此必须能够与C2、平台以及系统共享跨功能数据。因此，陆军要求人工智能在这三个功能之间实现及时有效的数据和信息共享，特别是在复杂的有限带宽上，并可能破坏联合，机构间和多国网络。最后，该图描述了需要一个强大的通用智能代理，以便在JIM合作伙伴收集，处理和存储大量数据和信息时实现对多功能系统系统任务的控制和优化。