「演算法戰」將改變未來戰爭？

原標題：「演算法戰」將改變未來戰爭？

2017年4月26日，美國國防部副部長羅伯特·沃克簽發備忘錄，宣布由國防部情報和作戰支援主管沙納漢中將領導的「演算法戰」跨職能小組 (Maven)成立，並授權從當日起啟動並統一領導美軍「演算法戰」相關概念及技術應用研究活動。「演算法」通常指解題方案準確而完整的描述，是一系列按系統觀點形成的解決問題的清晰指令，早已為公眾所知。只是此次不同，美軍將其與 「作戰」這一概念緊密聯在一起，旨在加快推進人工智慧、大數據、機器學習、計算機視覺等前沿技術軍事應用,謀求和維持未來的軍事優勢，而備受關注。

「演算法戰」的提出體現了美軍以「概念驅動」謀求軍事優勢的一貫做法

以「超前謀劃」「概念驅動」引領軍事能力步步躍升,是美軍謀求軍事優勢的一貫做法。早在20世紀80年代,美軍率先提出並持續研究「信息戰」概念,以信息優勢理論為基礎,牽引美軍信息化建設快速發展;世紀之交,在「網路中心戰」概念研究的熱潮驅動下,美軍加速推進從以「平台為中心」向「以網路為中心」轉型;進入21世紀以來,「網路空間戰」概念快速發展,又一次引領美軍在信息化道路上持續躍進,催生網軍成為一支獨立作戰力量。此次美軍成立「演算法戰」跨職能小組,並藉機推出「演算法戰」概念的意圖,不僅在於推出新概念以從國會爭取更多經費,更在於通過不斷深化的概念研究,統一各軍種認識,引領美軍向智能化轉型。

由「演算法戰」概念從醞釀到誕生的過程看,美軍又一次開啟類似的概念與實踐發展的互動過程。2016年8月,哈佛大學國際法和武裝衝突研究小組提出了「戰爭演算法」(War-Algorithm)概念,包括演算法和構造系統兩個要素。其中演算法是解決特定計算問題的一組代碼,構造系統是演算法發揮作用的載體(機器、設備或平台)。隨後幾個月,「演算法戰」概念逐步成為美軍事理論界的研究熱點,概念取得不斷發展。此次備忘錄通過確定「演算法戰」跨職能小組的工作範圍,明確了「演算法戰」包括三個要素：針對關鍵任務需求的演算法、與實現演算法相匹配計算資源、基於演算法的各種智能化軍事應用技術及系統。該提法使得演算法戰概念內涵更加清晰,邊界更加明確。

提出「演算法戰」概念以來,「演算法戰」跨職能小組在概念引領下同步推進美軍智能化實踐發展,力求實現理論與實踐的良性互動。2017年4月,該小組宣布計劃在年底前啟動「探路者」項目,將人工智慧、大數據等技術運用於小型戰術無人機全動態視頻數據自動處理,將空中監視視頻轉變為有效情報。8月,該小組又透露將在年底推出首個能夠嵌入武器系統和感測器的智能演算法,用以從海量的移動或靜止圖像中提取有意義的對象。

「演算法戰」是軍事信息化進程深化發展的歷史必然

「演算法戰」提出的初衷是應對軍事行動中的海量數據處理壓力。信息化導致的「信息爆炸」不可避免地擴展到戰場。當前,美軍地面、海上和空中情報監視與偵察平台呈爆炸式增長,情報監視偵察行動產生海量數據。自 「911」事件以來,僅源自無人機和其他監控技術的數據量就增長了16倍;美軍分散式通用地面系統每日採集的視頻流數據超過7太位元組;空軍每天收集的情報偵察視頻數據約160小時。激增的信息,僅僅依靠人工難以有效地應對和處理。同時,戰場的非線性、跨域、網路化等特點,在時空 範圍、要素種類、行動節奏上都對決策、指揮和協同提出了極高要求,傳統以人工為主的方式難以適應。2017年3月,美軍曾就「演算法戰」對支撐打擊「伊斯蘭國」恐怖組織的作用表示,希望能夠使用計算機視覺和機器學習技術,分析數千小時的「伊斯蘭國」恐怖組織監控錄像,使分析師只檢查無人機拍攝視頻中的重要內容,而無需觀看所有畫面,從而更好地承擔起分析職責。

從人類發展歷史看,智能化將繼信息化成為社會發展的下一個歷史階段。人工智慧技術爆發的拐點已經臨近。僅從美國專利數據看,近年來,有關人工智慧、機器學習、深度學習、數據挖掘、自主技術、計算機視覺等「演算法 戰」核心技術的專利數量一直呈爆發增長態勢。在「機器學習」技術領域,2014—2017年的專利數量就占該領域近10年專利總數的59.2%。「人工智慧」「機器學習」和「深度學習」等一直也是近10年美國自然科學基金項目研究的熱門領域,相關項目數量增幅明顯。美國智能化技術的長期研究和技術積累已經達到一定程度,為開啟新的軍事應用提供了可能。

信息化程度和水平最高的美軍率先感受到了這種軍事需求與技術發展在當下結合的必要性和可行性,決心通過實施「演算法戰」緊緊抓住難得的歷史機遇。正如美國國防部副首席信息官約翰·藏伽迪博士指出,「基於人工智慧和機器學習的預測模型,以前所未有的速度利用歷史和實時數據,將有助於解決國防部面臨的現實困難。」

「演算法戰」是美軍實施「第三次抵消戰略」的著力點

「演算法」是美軍「第三次抵消戰略」重點發展的關鍵支撐技術。「第三次抵消戰略」自2014年9月由美軍提出以來,目前已進入全面實施階段。美國國防部副部長沃克提出,自主學習、機器輔助人員作戰、有人—無人作戰編組、網路化半自主武器將是「第三次抵消戰略」重點發展的五大關鍵技術領域。美軍在2016—2018財年的國防預算中,持續加大對自主系統、情報數據分析、大數據分析、機器人、自動化及先進感測技術的投資強度。是否能研究出支撐技術應用的演算法,提升人工智慧、自主技術的水平,將成為決定上述各主要方向技術發展的關鍵所在。

「演算法」將成為引領美軍未來國防科技創新、謀求新的不對稱優勢的關鍵。隨著中國、俄羅斯等國與美國在經濟實力和科學技術水平方面差距的不斷縮小,美軍沿襲以往保持武器裝備「硬體」領先兩代技術優勢的做法不僅在科技上難以為繼,在經濟上也無法承受,急需找到高效費比的抵消策略。2016年5月,美國《航空航天技術周刊》刊文稱,隨著各類平台顛覆性發展的機遇日益稀少,新能力、新技術的引入也日益困難。DARPA當前創新的重點已由平台轉向軟體演算法。「演算法戰」的出現可以「以軟補硬」,充分發揮美軍在數據資源佔有和人工智慧、大數據等方面的優勢,從而謀求這樣的目標:對手雖然在裝備規模和技術硬體等外在「顯性」特徵上迫近,但在敏捷性等 「聰明」程度的「隱性」特徵上被拉大了差距。

「演算法戰」體系構建成為軍事能力競爭的重要方向

武器裝備硬體需要相應的演算法體系提供支撐。演算法是一系列解決問題的清晰指令,其核心是創建問題的抽象模型和明確求解目標,然後根據具體的問題選擇不同的模式和方法完成演算法的設計。一般來說,不同的應用採用不同的演算法加以解決。同時,不同應用的演算法之間也可以存在聯繫,包括解決共性問題的通用演算法內核。作戰體系中包含多種應用,隨著信息化和智能化水平的提升,這些應用無疑都離不開演算法的支撐。可以認為,智能化作戰體系中每種武器裝備硬體機體都對應有軟體演算法作為靈魂,機體在靈魂的意識驅動下才能作戰。

美軍成立 「演算法戰」跨職能小組的意圖是要以一體化的思路建立演算法體系。這種做法不僅可以提高效率,避免重複開發,同時也便於實現各種 應用的對接與協同,增強作戰體系各個要素聯繫的有機性。從對各種應用支持的關係上看,演算法體系至少應包括三層：1應用層,是直接支持各種應用的特定演算法,如美國國防科學委員會提出的演算法應用的五個方向是「未來路線選擇」生成、支撐自治群體、物聯網入侵檢測、建立自主的網路彈性軍事運載系統、規劃自主空戰；2基礎層,是對多種應用都有支撐的共用性演算法,如深度學習相關演算法等；3轉化層,是把基礎層的共用性演算法嵌入應用層特定演算法的工作。隨著作戰體系智能化水平的不斷提升,演算法作用日益增大。同一種應用可運用不同演算法加以解決,但演算法的優劣卻使得執行的效率和效果千差萬別。因此,未來「演算法戰」體系構建的成敗將成為決定軍事能力發展和競爭優勢的關鍵。

「演算法戰」是引領新一輪軍事變革的催化劑

根據美軍的規劃,「演算法戰」的首要任務是用於「情報戰」,即運用大數據、計算機視覺及模式識別技術,提升「處理、分析與傳送」戰術無人機獲取視頻數據的自動化水平,支持反恐作戰。在此基礎上,美國國防部未來還考慮將「演算法戰」應用於其他領域。例如,在「反介入/區域拒止」作戰方面,「演算法戰」可以提升有人—無人作戰的協同能力,可以實現蜂群式無人作戰系統管理;在城市戰方面,針對城市進攻、防禦、機動、防護需要,在地形測繪、應對「城市峽谷」對信號接收的影響、開展社交媒體監視等方面,發揮重要作用;在網路戰領域,通過 「演算法戰」能完成大規模快速攻擊;在電子戰領域,可通過開發新演算法迅速識別敵方雷達信號並實施干擾;在指揮控制方面,智能技術的應用將明顯縮短任務規劃與任務執行之間的時間間隔,實現任務執行過程中的再規劃,明顯加快作戰節奏,增強作戰靈活性。

總的來看,「演算法戰」會從思想、技術和應用模式上對軍事能力產生全面影響。目前已在三個方面初見端倪：一是智力會超越火力、信息力成為決定戰爭勝負的首要因素；二是控制取代摧毀成為征服對手的首選途徑；三是在作戰體系中,集智的作用有可能超過集中火力和兵力的作用。

（本文選自國防工業出版社出版的《世界國防科技年度發展報告（2017）》；作者：軍事科學院軍事科學信息研究中心 譚玉珊 孫宇軍 羅威 毛彬 武帥）

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