「演算法戰：DARPA下一代人工智慧計劃初見成效」 背景分析與初步研判

美國《國防雜誌》近期發文《演算法戰：DARPA「下一代人工智慧」計劃初見成效》。

2018年9月，美國國防高級研究計劃局（DARPA）宣布將出資20億美元,用於開發新的人工智慧技術。近日，DARPA副局長彼得·海納姆在華盛頓接受記者採訪時說，DARPA的「下一代人工智慧」（AI Next）計劃在實施幾個月後已經有所成效。

背景

（一）DARPA對三代人工智慧技術的總結

DARPA在2017年對人工智慧的發展歷程進行了總結，認為：第一代人工智慧系統主要基於手工化處理知識或狹義任務規則，對嚴格定義的問題具有較好推理能力，但由於沒有學習能力且處理不確定性問題能力較差，因而系統脆弱且應用範圍有限，典型代表如專家系統；第二代人工智慧系統以統計學習為主要特徵，系統依賴大量高質量的訓練數據，只能提供有限的可靠性能保證，並且無法向用戶解釋結果原因和缺乏情境聯想推理能力，無法適應不斷變化的複雜環境；第三代人工智慧系統將重點突破第一代和第二代人工智慧系統的局限性，能夠利用情境模型來感知、學習、抽象和推理，並具有很強的適應不同情境的能力。

（二）DARPA「下一代人工智慧」計劃

該計劃基於DARPA過去60年引領開發的兩代人工智慧技術開發能夠進行類似人類交流和邏輯推理的人工智慧，將機器從工具真正變成擁有一定推理和常識能力、值得信賴的合作夥伴，強調人工智慧的「情境自適應」能力，探索的主要領域包括：促使國防部關鍵業務流程自動化的新技術；提高人工智慧系統的穩健性和可靠性；增強機器學習和人工智慧技術的安全性和靈活性；降低功耗，避免數據和性能效率低下；開發下一代人工智慧演算法和應用。該計劃將資助DARPA新設立的和現有的人工智慧研究項目。

DARPA的「下一代人工智慧」計劃有三個目標：增強第二代人工智慧技術的穩健性；積極將第二代人工智慧系統應用於新領域；進一步研究第三代人工智慧技術。

為了探索第三代人工智慧技術，加快新技術和新興技術的發展，DARPA設立了「人工智慧探索」（AIE）計劃， DARPA自2018年9月以來已經為AIE計劃撥款約5000萬美元。

（三）演算法戰

演算法是解決問題的一系列清晰指令，是用系統的方法來求解問題的一種策略機制。構建演算法的核心內涵是創建基於問題的抽象模型，並根據目標問題選擇不同的方法完成演算法的設計。「演算法戰」是將演算法運用於戰爭領域，通過挖掘人工智慧演算法在態勢感知、情報分析、指揮決策、打擊行動等方面擁有的巨大潛力，用演算法方式破解戰爭攻防問題。2017年4月26日，美軍成立「演算法戰」跨職能小組，並啟動「專家工程」（Project Maven），進行「演算法戰」相關概念、技術及應用研究，旨在推進人工智慧、大數據、機器學習等前沿技術的軍事應用，維持美軍的技術和作戰優勢。

初步分析

（一）DARPA積極布局第三代人工智慧基礎研究

DARPA在繼續開發第二代人工智慧技術及其軍事應用的同時，積極布局第三代人工智慧發展，2018-2020財年，通過新設項目和延續項目，致力於第三代人工智慧基礎研究，旨在通過機器學習和推理、自然語言理解、建模模擬、人機融合等方面的研究，突破人工智慧基礎理論及核心技術。相關項目包括：「機器常識」，「終身學習機」，「可解釋的人工智慧」，「可靠自主性」，「不同來源主動詮釋」，「自動知識提取」，「確保AI抗欺騙可靠性」，「自動知識提取」，「加速人工智慧」，「基礎人工智慧科學」，「機器通用感知」，「利用更少數據學習」，「以知識為導向的人工智慧推理模式」,「高級建模模擬工具」，「複雜混合系統」，「人機交流」,「人機共生」等。除此，DARPA近期發布的人工智慧基礎研究項目廣泛機構公告還包括：「開放世界奇異性的人工智慧與學習科學」，「人機協作社會智能團隊」，「實時機器學習」等。DARPA副局長海納姆在今年3月的人工智慧研討會上稱，DARPA目前有20多個第三代人工智慧基礎研究項目，50多個人工智慧應用研究項目。

（二）AIE計劃成為DARPA加速探索下一代人工智慧的重要途徑

為快速藉助學術界和商業界能力探索下一代人工智慧，分散投資風險，DARPA於2018年7月啟動「人工智慧探索」（AIE）計劃，旨在以獎金形式激勵社會各界探索人工智慧的新概念及其可行性，特點是項目小、投資少、周期短。AIE計劃建立在DARPA國防科學辦公室「顛覆性快速跟蹤招標程序」基礎之上。該程序適用於500萬美元及以下項目，旨在盡量縮短初始概念到研究之間的時間跨度，快速確定概念是否值得進一步開發。AIE計劃定期發布有關研究主題的特殊機會通告（AIE機會），主題聚焦第三代人工智慧理論和應用的研發，每個機會最高設置100萬美元作為獎金，研究者需在通告發布之日起30天內提交方案，DARPA將在隨後的60天內，利用其他交易協議等快速採辦程序對入選提案授出合同，研發周期限制在18個月至2年。DARPA今年發布的「智能神經介面」、「量化集成多樣性以實現穩健的機器學習」、「能力感知機器學習」、「虛擬智能處理」等，都屬於AIE項目，每個項目研究周期18個月，經費100萬美元。

（三）DARPA人工智慧作戰應用研究將提升美軍「演算法戰」能力

「演算法戰」的作戰手段主要是以人工智慧演算法為主要技術支撐的武器裝備、作戰平台、後勤保障系統等，這也是「演算法戰」區別於其他戰爭樣式的主要特點。美國《2018年國防戰略》要求美軍必須快速大膽地追求人工智慧應用，《國防部人工智慧戰略》為美軍人工智慧發展確立的首要目標是，將人工智慧納入決策和作戰，以降低兵力部署面臨的風險，形成軍事優勢。在這些戰略的指導下，DARPA近兩年啟動了一系列人工智慧作戰應用研究項目（包括2020財年預算新設項目）。例如，涉及智能感知的「智能光譜時間融合」、「敵對行為建模」；涉及情報分析與處理的「分層識別驗證利用」；涉及戰略態勢研判的「大機制」、「複雜作戰環境因果探索」；涉及電磁頻譜對抗的「射頻機器學習系統」、「人工智慧射頻對抗」、「本能射頻」；涉及網路攻防的「規模化網路狩獵」、「自主網路對抗系統」等；涉及人機協同、有人-無人編隊、「蜂群」作戰、體系化作戰的「空戰演進」、「地空平台聯合編隊」、「反蜂群人工智慧」、「體系之增強型小型部隊」等項目。在這些項目中，開發各種人工智慧演算法無疑是主要研究內容，項目成果未來轉移至部隊，或形成以演算法為主要支撐的人工智慧作戰系統，或集成至現有武器系統，都將大大提升美軍的「演算法戰」能力。

來源 ：美國《國防雜誌》/圖片來自互聯網

軍事科學院軍事科學信息研究中心陳健蘋

如需轉載請註明出處：「國防科技要聞」（ID：CDSTIC）

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