人工智慧技術在美軍情報分析和指揮決策領域的應用綜述

1. 引言

近年來，在戰爭需求和技術進步的推動下，感測器和採集平台的能力顯著提高，收集了大量數據，這可能使作戰人員對戰場態勢的理解更加豐富和準確。但是，龐大的數據量超出了情報分析人員將其轉化為行動情報的能力，無法為戰場態勢理解提供有效的幫助。現代戰場環境的高度複雜性、動態性和不確定性，也需要指揮官能夠適應環境變化、快速應對戰場不確定性、加快決策速度。美軍在圖像識別、自然語言理解、認知計算等方面開展了大量研究，積極推動人工智慧技術在軍事領域的應用，提升作戰能力。本文研究了美軍在情報分析和指揮決策中的人工智慧技術應用。

2. 人工智慧應用概況

1）情報分析

美軍積極將人工智慧技術應用於圖像等半結構化和非結構化數據的處理。DARPA於1976年開始圖像理解（Image Understanding）項目，目標是開發能夠自動或半自動分析軍事照片和相關圖片的技術。2017年4月，美軍成立「演算法戰跨職能小組」（AWCFT，即Maven項目），分析無人機提供的大量視頻信息。該項目將計算機視覺和機器學習演算法融入智能採集單元，自動識別針對目標的敵對活動，實現分析人員工作的自動化，讓他們能夠根據數據做出更有效和更及時的決策。

美軍採用人工智慧技術提升多源信息融合能力，構建統一的戰場圖像。DARPA於2011年設立「洞悉」（Insight）項目，通過分析和綜合各類感測器和其他來源的信息，集成煙囪式的信息形成統一的戰場圖像，發現威脅和無規律的戰爭行動。該項目用於增強分析人員實時從所有可用來源收集信息、從中學習以及與最需要的人分享重要信息的能力。該項目的目標是提供全面戰場態勢，增強情報分析人員為戰場上時間敏感的行動提供支持的能力。

美軍還將人工智慧技術應用於動態行為的分析，提升戰場空間感知能力。DARPA於2010年啟動「心靈之眼」（Mind』s Eye）項目，尋求使用人工智慧進行視頻分析，開發一種機器能力——視覺智能，提供觀察區域中與活動相關信息，能夠提前對時間敏感的重大潛在威脅進行分析。它與機器視覺的區別在於：後者是識別各種物體以及它們的特性，描述的是靜態情景；前者的重點是增加感知和認知，辨別和推斷這些情景中的動作和行為，獲得關於情景更加完整的描述。

此外，美軍情報高級研究計劃局（IARPA）也在尋求利用人工智慧技術來輔助整理傳統情報手段收集的信息。近期完成的知識、發現和分發（KDD）項目可幫助對來自分析或現場報道等不同來源的數據進行歸類。

2）指揮決策

DARPA在20世紀80年代資助動態分析和重新規劃工具（DART）項目，採用自動推理，顯著改善沙漠風暴和沙漠盾牌行動中後勤和其他領域的規劃問題。DARPA於2007年啟動「深綠」（Deep Green）項目，借鑒「深藍」，將人工智慧引入作戰輔助決策，預測戰場上的瞬息變化，幫助指揮官提前思考，判斷是否需要調整計劃，並協助指揮官生成新的替代方案。它通過對OODA環中的觀察和判斷環節進行多次計算機模擬，提前演示不同作戰方案可能產生的各種結果，對敵方行動進行預判，協助指揮官做出正確決策。「深綠」將指揮官的注意力集中於決策選擇，而不是方案細節的制定。

2017年，美國陸軍通信電子研究、開發與工程中心（CERDEC）開發了自動計劃框架（APF）原型，幫助指揮官和參謀人員分析軍事決策過程、評估機動、後勤、火力、情報及其他作戰行動過程，提供加快指揮官規劃和發布指令速度的關鍵技術。自動計劃框架是一個自動化工作流系統，在任務規劃相關的標準圖形和地圖中嵌入了實時數據、條令數據，為軍事行動提供通用的參照系。藉助自動計劃框架，指揮官和參謀可通過軍事決策程序同步工作或在規定時間內按任意順序生成最佳計劃。自動計劃框架項目的成果包括三個方面：計劃模型、計劃生成器和計劃監視器。

為了應對海量數據及複雜的戰場態勢，美軍希望利用蘋果公司的Siri、谷歌助理、亞馬遜的Alexa和微軟的Cortana等產品的成果，處理海量的多源情報信息，為指揮官制定決策提供支持。美國陸軍於2016年啟動了指揮官虛擬參謀項目，綜合應用認知計算、人工智慧和計算機自動化等技術，提供主動建議、高級分析及人機交互，為陸軍指揮官及其參謀制定戰術決策提供從規劃、準備、執行到行動回顧的全過程決策支持。美空軍正在開展類似的研究。2018年1月，美空軍發布「數字企業多源開發助手」（MEADE）項目的廣泛機構公告，試圖通過對話的方式來改進軍事情報分析，同時支持決策制定。美空軍研究實驗室（AFRL）資助辛辛那提大學研究人員開發名為「ALPHA」的人工智慧系統，它通過收集大量來自戰鬥機上種類繁多的感測器所採集的數據，協助處理這些信息，並理解它的背後含義，從而提供合適的建議。2016年，該系統在飛行模擬測試中，作為紅方在模擬空戰中用三代機成功擊退了有預警機支持的四代機。

3. 近期研究項目

1）指揮官虛擬參謀（CVS）

美國陸軍通信電子研究、開發與工程中心下設的指揮、力量和集成局（CP＆I）於2016年啟動了指揮官虛擬參謀項目。該項目的目的是採用工作流和自動化技術幫助營級指揮官和參謀監控作戰行動、同步人員處理、支持實時行動評估，在複雜環境中為決策制定提供可用的信息。

該項目將提供以下能力：

任務指揮中的任務分析：確定可自動化的任務基本組成清單，增強指揮官和參謀的決策制定能力；

工作流組織：一種同步並加速指揮官和參謀在靈活和可修改的框架下執行軍事決策程序（MDMP）的軟體工具，以支持部隊標準作業程序；

行動作戰方案評估：用於持續任務監控並比較可選作戰方案的軟體演算法和模型，提示指揮官和參謀做出決策或修正行動；

評估可視化：將數據和流程固化為可執行的信息，能夠對分散的低級別評估結果進行檢查；

任務自動化：能夠將流程和程序自動化的軟體代理。

該項目的研究計劃如圖1所示。

圖1 CVS項目研究計劃

2）數字企業多源開發助手（MEADE）

隨著所收集的情報數據的複雜程度、速度、種類和數量的增加，多源情報分析的效率也需要相應地提高。2018年1月，美空軍發布「數字企業多源開發助手」項目的廣泛機構公告，尋求研發一種互動式問題解答系統，作為虛擬助手幫助分析人員處理海量的複雜情報數據，更好地從對手相關的信息中發現和解讀存在的模式。

該項目所尋求的能力不是簡單地羅列潛在情報來源，讓分析人員自己解決問題，而是能夠直接回答問題或者通過與用戶交互，協助引導情報分析人員找到答案。在該項目中，互動式問題解答中的「交互」包括兩個方面，一是用戶與軟體進行交互，另一是不斷地響應用戶的輸入，使得問題更加明確並提升答案的滿意度。它不僅可以支持情報分析，還可用於決策制定。該項目的目標是使得任何人員無論技術能力如何，都可以完成複雜的分析任務。

MEADE項目包含兩個重點關注領域：「實時操作員驅動的要點探索與響應」（ROGER）和「互動式分析和情境融合」（IACF），如圖2所示。

圖2 MEADE項目概念視圖

ROGER是一個會話式問答系統，研究人員將開發一個分析助手，提供便捷的介面來支持互動式搜索、信息檢索並在給定的問題空間中進行分析。它整合了多情報源搜索/檢索、自然語言處理、推薦引擎、應用分析和問答系統等，將運行在雲或分散式計算環境中。ROGER將確定是進一步分析還是已有直接可用的答案。ROGER充分利用用戶的行為和提示信息。

在IACF中，研究人員將開發情境融合和預測分析能力，為給定態勢找到最好的行動方案。此外，該領域需要研究與ROGER的交互方法，所開發來的技術應能夠回答ROGER驅動的分析性問題，至少包括以下內容：針對多源情報的數據分析；跨多平台或多感測器的情境融合；用戶和實體的行為分析；使用結構化敘述或類似的通用語義表達來組織信息；相關軟體；提供響應時間、精確度等評價指標。

AFRL為該項目投資2500萬美元，將在五年內分階段實施。AFRL將成立一個系統集成研究室，通過其「自動化處理和開發中心」來支持相應的安裝、測試、分析和完善等工作。

3）「指南針」（COMPASS）

2018年3月，DARPA戰略技術辦公室（STO）發布了一項名為「指南針」的項目，旨在幫助作戰人員通過衡量對手對各種刺激手段的反應來弄清對手的意圖。目前採用的OODA環不適合於「灰色地帶」作戰，因為這種環境中的信息通常不夠豐富，無法得出結論，且對手經常故意植入某些信息來掩蓋真實目的。該項目試圖從兩個角度來解決問題：首先試圖確定對手的行動和意圖，然後再確定對手如何執行這些計劃，如地點、時機、具體執行人等。但在確定這些之前必須分析數據，了解數據的不同含義，為對手的行動路徑建立模型，這就是博弈論的切入點。然後在重複的博弈論過程中使用人工智慧技術在對手真實意圖的基礎上試圖確定最有效的行動選項。

COMPASS項目包含三個技術領域，如圖3所示。第一個技術領域側重於對手長期的意圖、策略；第二個技術領域為戰術和動態作戰環境的短期態勢感知；第三個技術領域建立指揮官工具箱。

圖3 COMPASS項目的架構

COMPASS利用現有的先進技術，包括從非結構化信息源中提取事件的技術（例如主題建模和事件提取）等。COMPASS能夠應對不同類型的灰色地帶情況，包括但不限於關鍵基礎設施中斷、信息作戰、政治壓力、經濟勒索、安全部隊援助、腐敗、選舉干預、社會不和諧以及混亂等。COMPASS測試與評估（T＆E）團隊在虛擬環境中對技術進行評估，並通過實時建模模擬推動技術評估。

圖4描述了集成COMPASS系統的高級功能視圖。軍事用戶通過第三個技術領域表達他們的態勢感知需求。第一和第二個技術領域分析感知數據，並根據態勢感知需求和對環境的認知，提出旨在減少歧義的探測行為。用戶審核推薦的行為並決定要執行哪些行為。探測行為的結果成為作戰環境的新狀態。

圖4 COMPASS系統高級功能視圖

COMPASS項目預計耗時30個月，開發計劃分為2個階段：第1個階段為期12個月，主要完成物理系統建模；第2個階段為期18個月，將加入社會與文化等要素，完成多技術實驗和原型轉換。

4. 結語

隨著戰場環境和對手的日益複雜多變，人工智慧技術在指揮控制領域將發揮更加重要的作用，成為深入理解對手意圖、增強戰場態勢理解、加快決策速度和正確性的重要因素。

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