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         據(jù)“戰(zhàn)爭困境”網(wǎng)9月21日?qǐng)?bào)道，大自然蜂群的法則可以用來控制廉價(jià)無人機(jī)機(jī)群，眾多的個(gè)體可以完成巨大而復(fù)雜的任務(wù)。到目前為止，開發(fā)人員主要集中在管理蜂群，而實(shí)際上分散的群體更具有彈性，因?yàn)榧袌?zhí)行任務(wù)會(huì)帶來脆弱性，在鄰近對(duì)手的敵對(duì)競爭環(huán)境中可能會(huì)出現(xiàn)問題。

美軍飛行員克萊頓•舒特和盧卡斯·威爾兩位少校發(fā)表在該網(wǎng)站的文章稱，“作為兩名空軍軍官，我們最近觀看了空軍官方視頻的一個(gè)假想場(chǎng)景，其中一架F-35與一組無人機(jī)合作深入打擊戰(zhàn)略目標(biāo)的使命。我們想知道如果出現(xiàn)動(dòng)態(tài)威脅將會(huì)發(fā)生什么，迫使人們偏離預(yù)先計(jì)劃好的飛行路徑，要求飛行員對(duì)每架無人機(jī)的決策進(jìn)行微觀管理。”在這種情況下，情況的速度、范圍和復(fù)雜性將使飛行員不堪重負(fù)。盡管F-35擁有一支強(qiáng)大的無人機(jī)團(tuán)隊(duì)，但關(guān)鍵的教訓(xùn)是，無人機(jī)的數(shù)量眾多并不等于真正的無人機(jī)蜂群。

響應(yīng)性控制蜂群超出了人類認(rèn)知能力

對(duì)于空軍而言，在戰(zhàn)斗中部署大量無人機(jī)并不具有決定性作用。部隊(duì)必須首先弄清楚如何執(zhí)行無人機(jī)的任務(wù)，并重新平衡無人機(jī)群的任務(wù)量。正如海軍陸戰(zhàn)隊(duì)作戰(zhàn)實(shí)驗(yàn)室最近的一份報(bào)告所示，響應(yīng)性控制無人機(jī)蜂群超出了人類的認(rèn)知能力。相反，每架無人機(jī)必須能夠執(zhí)行整個(gè)群體的基本特征，即獨(dú)立協(xié)調(diào)自己的決策以產(chǎn)生支持集體目標(biāo)的行為。因此，為了有效地發(fā)揮無人機(jī)群作用，人們必須將更多的自主權(quán)交由系統(tǒng)的集體算法決策。

文章認(rèn)為人工智能和戰(zhàn)爭游戲不僅可以用來訓(xùn)練人員，還可以用來訓(xùn)練無人機(jī)。“雅典娜”（Athena）是個(gè)戰(zhàn)爭游戲平臺(tái)，用于測(cè)試人工智能功能，捕獲和評(píng)估結(jié)果數(shù)據(jù)，以改善軍事訓(xùn)練。通過使用AI來完成數(shù)百萬次特定戰(zhàn)爭游戲任務(wù)的迭代，該框架揭示了人機(jī)交互的最佳規(guī)則，這些規(guī)則推動(dòng)了支持特定任務(wù)的集群行為。這種“集群方式”提供了快速、高度靈活和不斷適應(yīng)變化的方法，并且可以專注于特定任務(wù)，同時(shí)幫助單個(gè)無人機(jī)以分散的方式運(yùn)行，以服務(wù)于編隊(duì)任務(wù)。

專注于特定的人工智能

在描述“Athena”的文章中，本杰明·詹森、斯科特·科莫和克里斯·懷特認(rèn)為，與其等待人工智能的革命，還不如專注于特定的人工智能的成就，就執(zhí)行特定任務(wù)而言，為解決特定軍事問題提供更直接的機(jī)會(huì)。文章稱：“戰(zhàn)爭游戲提供了探索如何將AI與指揮官操作判斷相結(jié)合的最佳平臺(tái)。......戰(zhàn)爭游戲Athena提供了一種方法，可以為將來的測(cè)試建立數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫，增強(qiáng)對(duì)AI如協(xié)助培訓(xùn)，對(duì)紅隊(duì)和仿真的理解，并強(qiáng)調(diào)這些功能在與人類交互時(shí)的極限環(huán)境有不確定性。”

Athena框架將傳統(tǒng)戰(zhàn)爭游戲與狹義人工智能相結(jié)合，可以通過加強(qiáng)指揮官的作戰(zhàn)和戰(zhàn)術(shù)決策過程來提高訓(xùn)練的質(zhì)量。此外，該框架可應(yīng)用于訓(xùn)練無人機(jī)。融入戰(zhàn)爭游戲平臺(tái)的人工智能提供了一種快速訓(xùn)練、質(zhì)量決策算法的方法，以滿足空軍對(duì)無人機(jī)和忠誠僚機(jī)不斷增長的需求。

隨著戰(zhàn)爭特征的變化，無人機(jī)群算法的快速，靈活和任務(wù)特定的訓(xùn)練計(jì)劃將變得至關(guān)重要。人工智能和無人機(jī)等商用技術(shù)的融合，正在將戰(zhàn)爭推如到下一個(gè)演變中，任何部隊(duì)現(xiàn)在都可以將一個(gè)無人機(jī)蜂群部署到戰(zhàn)斗中。鑒于各國之間長期戰(zhàn)略競爭的興起以及他們對(duì)人工智能和自主性武器的投資，找出如何利用集群，而且如何防御集群，對(duì)于競爭戰(zhàn)略至關(guān)重要。

具有決定性作用的并非都是硬件

“數(shù)量具有自己的品質(zhì)。”——約瑟夫•斯大林

就空中優(yōu)勢(shì)而言，數(shù)量上的缺點(diǎn)會(huì)使部隊(duì)的質(zhì)量顯得無關(guān)緊要。在第二次世界大戰(zhàn)中，俄羅斯軍隊(duì)用數(shù)量重挫東部戰(zhàn)線的德國空軍。太平洋地區(qū)的日本空軍與此相近：雖然日本飛行員最初訓(xùn)練有素，但很快就難以對(duì)抗數(shù)量帶來的有效競爭優(yōu)勢(shì)。當(dāng)兩支假想部隊(duì)數(shù)量相匹敵，質(zhì)量將最終勝出。擁有相同數(shù)量的無人機(jī)將不再是決定性的。此外，在現(xiàn)今的機(jī)群中，額外的無人機(jī)將增加人類控制的工作量，最終減少到無法部署更多的群體。在此情況下，成功將取決于機(jī)群的質(zhì)量，而不是數(shù)量。

然而，質(zhì)量在這種背景下意味著什么？縱觀歷史，通常在戰(zhàn)斗中具有決定性作用的并非都是硬件，而是人類在操作技術(shù)方面的表現(xiàn)。對(duì)軍事訓(xùn)練的研究發(fā)現(xiàn)，人類通常是武器系統(tǒng)戰(zhàn)斗力的限制因素，導(dǎo)致整個(gè)部隊(duì)的訓(xùn)練計(jì)劃發(fā)生革命。在越南戰(zhàn)爭期間，海軍實(shí)施了Top Gun，這是一項(xiàng)針對(duì)其飛行員的嚴(yán)格訓(xùn)練計(jì)劃，有助于將空對(duì)空殺傷率從二比一增加到十二比一。在越南之后，空軍和陸軍都從海軍的成功中吸取了教訓(xùn)，并建立了大型部隊(duì)演習(xí)，如紅旗和國家訓(xùn)練中心，為其操作員提供額外的嚴(yán)格訓(xùn)練周期。

除了觀察士兵如何訓(xùn)練外，軍方開始關(guān)注優(yōu)化人的決策過程。空軍訓(xùn)練機(jī)組人員實(shí)施博伊德（John Boyd）上校的開創(chuàng)性模型，通過觀察環(huán)境的反饋循環(huán)，定位可能的解決方案，根據(jù)有限的信息做出決定，并采取行動(dòng)以達(dá)到預(yù)期的效果，加速?zèng)Q策過程（OODA環(huán)）。

“永遠(yuǎn)不要告訴人們?nèi)绾巫鍪隆８嬖V他們要做什么，他們的聰明才智會(huì)讓你大吃一驚。”——喬治•巴頓將軍

大規(guī)模的部隊(duì)訓(xùn)練有助于增強(qiáng)其集中控制和分散執(zhí)行任務(wù)的理論。隨著戰(zhàn)斗規(guī)模、范圍和復(fù)雜性的增加，這一概念成為空軍“戰(zhàn)爭方式”的基本原則之一。這些部隊(duì)現(xiàn)在使用術(shù)語任務(wù)命令來體現(xiàn)戰(zhàn)爭中分散執(zhí)行任務(wù)的重要性。

在處理集群自主性武器時(shí)，嚴(yán)格的培訓(xùn)、更快的決策和分散的執(zhí)行仍將是至關(guān)重要的。研究人員認(rèn)為，自主性系統(tǒng)質(zhì)量的決定性因素將是硬件內(nèi)部的OODA循環(huán)算法，需要對(duì)這些算法進(jìn)行訓(xùn)練，以便武器系統(tǒng)知道該做什么。簡而言之，訓(xùn)練人類將不再適用; 相反，訓(xùn)練算法將變得越來越重要。質(zhì)量算法將在戰(zhàn)術(shù)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)更大的靈活性，并允許以前所未有的規(guī)模來分散執(zhí)行。因此，需要快速訓(xùn)練算法在人與自治系統(tǒng)之間建立信任和信心的戰(zhàn)略框架 。

戰(zhàn)略框架應(yīng)結(jié)合人工智能

DARPA的進(jìn)攻性群體戰(zhàn)術(shù)（OFFSET）計(jì)劃用于訓(xùn)練成群自主性系統(tǒng)。OFFSET建議使用實(shí)時(shí)游戲環(huán)境和虛擬現(xiàn)實(shí)界面，以允許用戶通過“眾包”方法為自主性系統(tǒng)推導(dǎo)出新穎的群體策略。通過使用特定任務(wù)的游戲來訓(xùn)練，測(cè)試和使用群集功能（而不是根據(jù)任務(wù)定制的蜂群活動(dòng)），OFFSET框架顯現(xiàn)出重大的希望。

克萊頓和盧卡斯少校認(rèn)為，“我們預(yù)見OFFSET會(huì)帶來三個(gè)弱點(diǎn)。”首先，隨著時(shí)間的推移，依靠眾包努力來試驗(yàn)游戲可能很難維持。隨著項(xiàng)目中的興趣（和資金）消退和流動(dòng)，“人群”的規(guī)模可能無法持續(xù)。其次，隨著不同的硬件和環(huán)境準(zhǔn)備好進(jìn)行測(cè)試，眾包方法在培訓(xùn)中迅速重復(fù)變得麻煩。第三，OFFSET太慢了。它強(qiáng)調(diào)了訓(xùn)練群體的實(shí)時(shí)模擬環(huán)境，無人機(jī)通過戰(zhàn)斗空間“點(diǎn)擊”移動(dòng)。這種方法降低了群體在操作中的速度和主動(dòng)性，并且使得難以加速重復(fù)以在幾分鐘或幾秒內(nèi)通過數(shù)千種潛在的戰(zhàn)術(shù)場(chǎng)景訓(xùn)練無人機(jī)。

然而，將OFFSET現(xiàn)有的框架與AI相結(jié)合，可以產(chǎn)生一種能快速靈活適應(yīng)各種任務(wù)的新型框架。2017年，谷歌的Deep Mind在應(yīng)用類似的“自我發(fā)揮”訓(xùn)練框架（即強(qiáng)化機(jī)器學(xué)習(xí)）來生成一種掌握中國游戲Go的算法時(shí)感到驚訝。谷歌的人工智能能夠在短短幾天內(nèi)積累數(shù)千年的人類知識(shí)，這只能通過比實(shí)時(shí)更快的模擬來實(shí)現(xiàn)。將谷歌在人工智能方面取得的突破與特定任務(wù)的戰(zhàn)爭游戲相結(jié)合，提供了一種強(qiáng)大的方式來訓(xùn)練和戰(zhàn)斗成群的無人機(jī)。

例如，人工智能可以發(fā)揮戰(zhàn)爭游戲模擬高層決策、行動(dòng)、互動(dòng)，以及為一群負(fù)責(zé)保衛(wèi)基地的空中無人機(jī)產(chǎn)生的行為。AI不是求解集中式解決方案來管理整個(gè)防御群的位置，而是迭代地發(fā)現(xiàn)個(gè)體交互的最佳規(guī)則，而這些規(guī)則相結(jié)合產(chǎn)生集體群體行為，最大限度地減少攻擊力造成的基礎(chǔ)傷害。最終，由此產(chǎn)生的“AI訓(xùn)練的”本地交互規(guī)則被加載到蜂群中的每架無人機(jī)中，準(zhǔn)備執(zhí)行特定的基本防御任務(wù)。優(yōu)化的本地?zé)o人機(jī)交互規(guī)則可實(shí)現(xiàn)自組織和分散，從而減少人員監(jiān)督以執(zhí)行特定任務(wù)。

這一擬議的空軍“集群方式”解決了當(dāng)前無人機(jī)訓(xùn)練框架的弱點(diǎn)。首先，它的執(zhí)行速度很快，并且避免了眾包的不穩(wěn)定性。無人機(jī)操控員的工作負(fù)載需求被人工智能算法和云計(jì)算的持續(xù)可用性所取代。其次，狹義AI和戰(zhàn)爭游戲都將具有高度的靈活性，能夠適應(yīng)不斷變化的游戲假設(shè)，例如新的硬件或環(huán)境條件。如果新的傳感器可用，無人機(jī)則可以更好地監(jiān)測(cè)對(duì)手，框架可以快速重新運(yùn)行。第三，該框架繼續(xù)應(yīng)用使用任務(wù)來確定能力的原則，通過解決保持分散執(zhí)行原則的本地?zé)o人機(jī)交互規(guī)則來實(shí)現(xiàn)這一原則。

挑戰(zhàn)：沒有人真正知道最先進(jìn)的算法是如何做到的 

結(jié)合高保真戰(zhàn)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(guān)系的摩擦已經(jīng)發(fā)生，近4000名谷歌員工要求終止他們公司對(duì)國防部Project Maven的支持。該項(xiàng)目使用狹義的人工智能減少人工負(fù)擔(dān)并最大限度地減少非戰(zhàn)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(bào)，監(jiān)視和偵察數(shù)據(jù)。

此外，沒有人真正知道最先進(jìn)的算法是如何做到的。當(dāng)使用狹義AI時(shí)，存在“黑匣子”現(xiàn)象的風(fēng)險(xiǎn)，即由于所使用的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的復(fù)雜性而無法對(duì)算法做出的決定進(jìn)行簡單解釋時(shí)，會(huì)發(fā)生這種情況。最終，軍方必須在其承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)方面進(jìn)行權(quán)衡。

“除非敵人說一切都結(jié)束了，否則戰(zhàn)爭不會(huì)結(jié)束。我們可能會(huì)想一想，我們可以宣布結(jié)束，但事實(shí)上，敵人是有投票權(quán)的。”——美國國防部長吉姆·馬蒂斯

有質(zhì)疑者認(rèn)為蜂群可能“在到達(dá)時(shí)就完蛋”。首先，這些批評(píng)者指出，無人機(jī)可能不如那些倡導(dǎo)技術(shù)的人宣稱的那么便宜。但是，雖然我們承認(rèn)武裝無人機(jī)在這一點(diǎn)上可能成本過高，但商業(yè)上可用的系統(tǒng)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(shù)量的優(yōu)勢(shì)。其次，懷疑論者聲稱，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)蜂群的信息技術(shù)將使對(duì)手能夠部署廉價(jià)有效的防空來打敗他們。雖然有證據(jù)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(jī)將永遠(yuǎn)通過”防空在第二次世界大戰(zhàn)期間被證明是真的，條件是轟炸機(jī)部隊(duì)愿意承受高傷亡。成本低廉的自主性無人機(jī)本質(zhì)上降低了高傷亡的風(fēng)險(xiǎn)。因此，盡管防空技術(shù)先進(jìn)，但只要數(shù)量足夠多，無人機(jī)蜂群總能通過。

最后，一些反對(duì)者認(rèn)為，基于計(jì)算機(jī)的戰(zhàn)爭游戲模型會(huì)在理論與現(xiàn)實(shí)之間產(chǎn)生差距，因?yàn)樗鼈儫o法捕捉人類的動(dòng)機(jī)，如欲望、承諾、激情或意志。雖然這些批評(píng)有一定道理，但它也取決于戰(zhàn)爭游戲的預(yù)期用途：戰(zhàn)爭游戲越具體，模特就越具代表性。此外，使用現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試等其他方法驗(yàn)證戰(zhàn)爭游戲可以增強(qiáng)其預(yù)測(cè)效用，并縮小模擬與現(xiàn)實(shí)之間的差距。在現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試蜂群的情況下，數(shù)據(jù)可以反饋到AI和戰(zhàn)爭游戲框架中，以在后續(xù)操作中生成更精準(zhǔn)的行為。

容易忽略的關(guān)鍵：培訓(xùn)蜂群分頭執(zhí)行任務(wù)

美國軍方已經(jīng)認(rèn)識(shí)到軍事硬件的成本上升以及服役人員的數(shù)量相應(yīng)減少。軍方試圖通過投資大量廉價(jià)系統(tǒng)（如無人機(jī)蜂群）來扭轉(zhuǎn)這一趨勢(shì)，但卻忽略了一個(gè)關(guān)鍵因素：如何訓(xùn)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(tǒng)中建立信任，并培訓(xùn)蜂群分頭執(zhí)行任務(wù)。

據(jù)稱，美國空軍“蜂群方式”有望成為其即將推出的自主系統(tǒng)機(jī)群訓(xùn)練策略。狹義AI融入戰(zhàn)爭游戲提供了一種快速、靈活和自適應(yīng)的方式來發(fā)現(xiàn)和體現(xiàn)集群行為的最佳交互規(guī)則，這可以通過減輕人的負(fù)擔(dān)來增強(qiáng)自主性系統(tǒng)。如果不將更多自主行動(dòng)權(quán)交付給蜂群系統(tǒng)，未來作戰(zhàn)環(huán)境的速度、范圍和復(fù)雜性權(quán)將遠(yuǎn)超過人類所能駕馭。展望未來，空軍無人機(jī)機(jī)群使用最優(yōu)質(zhì)的人機(jī)結(jié)合算法訓(xùn)練，將有助于保持有競爭力的空中優(yōu)勢(shì)。

作者丨遠(yuǎn)望智庫技術(shù)預(yù)警中心  樂天