報(bào)告要點(diǎn)

1.人工智能在空間、網(wǎng)絡(luò)、空中、陸地和海洋領(lǐng)域的戰(zhàn)略優(yōu)勢的武器化，可能會加快行動的節(jié)奏，同時(shí)影響部隊(duì)在進(jìn)攻和防御行動中的生存能力。

2.目前，美國、歐洲和中國正在開發(fā)可以借助智能手機(jī)指揮的自主直升機(jī)。自主的地面車輛，如坦克和運(yùn)輸車，正在世界范圍內(nèi)進(jìn)行開發(fā)。

3.2018年1月，人工智能任務(wù)組建議設(shè)立國家人工智能任務(wù)，作為協(xié)調(diào)印度人工智能相關(guān)活動的節(jié)點(diǎn)機(jī)構(gòu)，五年內(nèi)的預(yù)算撥款約為1200億印度盧比。它確定了印度人工智能發(fā)展的十個(gè)領(lǐng)域，包括國家安全。

簡介

近來，人工智能（AI）系統(tǒng)的商業(yè)和軍事應(yīng)用已經(jīng)走到了最前沿。某些現(xiàn)代軍隊(duì)已經(jīng)將人工智能的軍事應(yīng)用納入后勤支持、網(wǎng)絡(luò)防御、醫(yī)療后送機(jī)器人和綜合監(jiān)視等領(lǐng)域。然而，人工智能在空間、網(wǎng)絡(luò)、空中、陸地和海洋領(lǐng)域的戰(zhàn)略優(yōu)勢的武器化可能會加快行動的節(jié)奏，同時(shí)影響部隊(duì)在進(jìn)攻和防御行動中的生存能力。因此，設(shè)想21世紀(jì)戰(zhàn)爭的軍事戰(zhàn)略家將不得不重新思考圍繞人工智能的新戰(zhàn)爭技術(shù)。本簡報(bào)旨在分析人工智能在軍事行動中的影響及其在印度武裝部隊(duì)中的表現(xiàn)。

全球視角下的軍事人工智能應(yīng)用

人工智能和機(jī)器人技術(shù)在軍事行動中的未來與工程師設(shè)計(jì)自主系統(tǒng)的能力成正比，這些系統(tǒng)能夠展示獨(dú)立的知識能力和基于專家的推理。目前，還沒有這樣的自主系統(tǒng)在使用中——大多數(shù)地面機(jī)器人是遠(yuǎn)程操作的。

在全球范圍內(nèi)，正在進(jìn)行大量的自主系統(tǒng)研發(fā)工作。許多國家的空中、地面、水上和水下交通工具都在逐步推進(jìn)這種系統(tǒng)。目前，美國、歐洲和中國正在開發(fā)可以借助智能手機(jī)指揮的自主直升機(jī)。自主的地面車輛，如坦克和運(yùn)輸車，正在全世界范圍內(nèi)開發(fā)。鑒于這些發(fā)展，許多人現(xiàn)在認(rèn)為人工智能和機(jī)器人技術(shù)有可能引發(fā)一場新的 "軍事事務(wù)革命"（RMA），因?yàn)檫@些系統(tǒng)的復(fù)雜程度和能力不斷提高。

除了自主系統(tǒng)之外，還需要利用人工智能的力量來提高現(xiàn)有部隊(duì)的作戰(zhàn)能力。這可能會帶來許多紅利，如利用視頻資料的圖像識別來識別威脅，預(yù)測供應(yīng)瓶頸，自動化行政運(yùn)作等。這種應(yīng)用將允許部隊(duì)重組，以較小的人員配置水平取代龐大的組織。因此，人工智能有可能幫助國防部隊(duì)提高其(后勤部隊(duì)與作戰(zhàn)部隊(duì)的)前后方比率。進(jìn)化路線上的另一個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域是開發(fā)自主武器，這可以被稱為 "人機(jī)合作"，其中機(jī)器和人以共生關(guān)系一起工作。這種方法設(shè)想將機(jī)器的速度和力量與人類的判斷力結(jié)合起來，將機(jī)器的精確性和可靠性與人類的穩(wěn)健性和靈活性結(jié)合起來，也使計(jì)算機(jī)和人類能夠相互幫助思考，稱為 "認(rèn)知團(tuán)隊(duì)"。

1.美國

美國在開發(fā)精確制導(dǎo)彈藥、隱形武器、情報(bào)、監(jiān)視和偵察（ISR）系統(tǒng)方面進(jìn)行了大量投資，以對抗任何對手的數(shù)量優(yōu)勢并改善其技術(shù)基礎(chǔ)。據(jù)報(bào)道，作為其 "第三抵消戰(zhàn)略 "的一部分，美國已將180億美元用于人工智能，作為其未來國防計(jì)劃的一部分。其中很大一部分已被分配給機(jī)器人技術(shù)、自主系統(tǒng)、人機(jī)協(xié)作、網(wǎng)絡(luò)和電子戰(zhàn)。

2.俄羅斯

俄羅斯強(qiáng)調(diào)他們打算大力發(fā)展人工智能以保持全球經(jīng)濟(jì)和軍事力量的平衡。俄羅斯軍隊(duì)正在開發(fā)基于人工智能的機(jī)器人、反無人機(jī)系統(tǒng)、邊境保護(hù)系統(tǒng)和巡航導(dǎo)彈。

3.中國

中國正在大力推動人工智能自主系統(tǒng)的發(fā)展。，已著手開發(fā)具有高度準(zhǔn)確性的人工智能巡航導(dǎo)彈系統(tǒng)。

4.印度

隨著裝備現(xiàn)代化的巨大需求以及其他作戰(zhàn)和后勤方面的挑戰(zhàn)，人工智能和機(jī)器人范式還沒有成為印度武裝部隊(duì)理論思維和前景規(guī)劃的關(guān)鍵組成部分和驅(qū)動力。然而，為了加強(qiáng)安全，一些部隊(duì)已經(jīng)開始有限地使用某些現(xiàn)成的商用設(shè)備（COTS）。

5.巴基斯坦

預(yù)計(jì)巴基斯坦將利用其與中國的戰(zhàn)略關(guān)系來獲得這些特殊的技術(shù)。

人工智能在印度武裝力量中的表現(xiàn)

相對而言，印度在人工智能的研發(fā)方面還處于起步階段，特別是在國防領(lǐng)域，從其經(jīng)濟(jì)規(guī)模和國防需求來看，其在該領(lǐng)域的滯后是非常明顯的。與其對手甚至一些小國的發(fā)展?fàn)顩r相比，情況更是如此。印度目前的人工智能產(chǎn)業(yè)估計(jì)每年為1.8億美元。

2018年1月，人工智能任務(wù)組建議設(shè)立國家人工智能任務(wù)，作為協(xié)調(diào)印度人工智能相關(guān)活動的節(jié)點(diǎn)機(jī)構(gòu)，五年內(nèi)的預(yù)算撥款約為1200億印度盧比。它為印度的人工智能發(fā)展確定了十個(gè)領(lǐng)域，包括國家安全。在具體領(lǐng)域的分析中，它進(jìn)一步列出了基于人工智能的系統(tǒng)在國家安全方面的可能領(lǐng)域，包括自主監(jiān)視和戰(zhàn)斗系統(tǒng)、自適應(yīng)通信系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)攻擊緩解和基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的決策系統(tǒng)。該報(bào)告提出了一系列建議，包括建立卓越中心，為開發(fā)者建立人工智能試驗(yàn)臺實(shí)驗(yàn)室，建立一個(gè)跨學(xué)科的數(shù)據(jù)中心來解釋數(shù)據(jù)，起草標(biāo)準(zhǔn)和技能發(fā)展。2018年2月，國防生產(chǎn)部（MoD）成立了一個(gè)特別工作組，研究人工智能在國防應(yīng)用中的未來使用。某些處于開發(fā)階段的旗艦項(xiàng)目如下：

①網(wǎng)絡(luò)中心行動的人工智能（AINCO）。這包括創(chuàng)建知識庫、語義信息接收和處理、界面推理和事件關(guān)聯(lián)的一整套技術(shù)。

②“機(jī)器人家族”。這個(gè)概念是開發(fā)一個(gè)完整的機(jī)器人戰(zhàn)車“家族”，它使用共同的導(dǎo)航軟件和控制界面，可以自動掃過雷區(qū)的路徑，冒出煙霧以掩蓋前進(jìn)，干擾敵人的傳輸，并用反坦克導(dǎo)彈進(jìn)行射擊。類似的技術(shù)正在為監(jiān)視和偵察應(yīng)用而開發(fā)。

③人工智能和機(jī)器人中心（CAIR）。目前，印度武裝部隊(duì)正在與CAIR密切合作，處理多代理機(jī)器人框架（MARF）項(xiàng)目——蛇、有腿機(jī)器人、爬墻機(jī)和無人地面車輛（UGV），是正在開發(fā)的一些機(jī)器人類型。它還開發(fā)了網(wǎng)絡(luò)流量分析（NETRA）。

人工智能發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域

印度武裝部隊(duì)需要更多地關(guān)注 "自下而上 "的自動化方法，然后是輔助服務(wù)的 "智能化"，如醫(yī)療、庫存管理、后勤、維修和保養(yǎng)、專業(yè)軍事教育、自主監(jiān)視和戰(zhàn)斗系統(tǒng)。人工智能和其他利基技術(shù)在武裝部隊(duì)中的一些應(yīng)用如下：

①"蜂巢項(xiàng)目"。電子和機(jī)械工程師團(tuán)（EME）已經(jīng)開始了 "蜂巢項(xiàng)目 "的工作，該項(xiàng)目旨在作為一個(gè)集中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫，記錄全國近2000個(gè)陸軍車間正在進(jìn)行的所有設(shè)備維修以及與地形有關(guān)的關(guān)鍵問題。為了促進(jìn) "智能運(yùn)作"，應(yīng)該采用人工智能，從而消除對人工輸入數(shù)據(jù)的需求，并創(chuàng)建 "預(yù)測性維修 "模型，取代目前的 "法醫(yī) "和 "預(yù)防性 "維修。機(jī)器視覺可以在EME車間與自然語言處理（NLP）模塊（如數(shù)據(jù)輸入和記錄的虛擬助手（VADER））結(jié)合使用，將機(jī)械師對其工作的實(shí)時(shí)口頭描述轉(zhuǎn)換成文本，從中提取相關(guān)信息并更新到Beehive云中。

②醫(yī)療保健。陸軍醫(yī)療隊(duì)（AMC）的中央數(shù)據(jù)庫——Dhanvantr，有一個(gè)自動數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)，從而使網(wǎng)絡(luò)上的所有軍事醫(yī)院能夠訪問對方的病人的醫(yī)療記錄。人工智能可以被整合到AMC中，通過自動閱讀X射線和報(bào)告來減少其有限人員的負(fù)擔(dān)，并通過全面的 "預(yù)防 "而不是 "規(guī)定 "來提高醫(yī)療衛(wèi)生保健的質(zhì)量。一些健康初創(chuàng)公司，如Pre- Cognitive（基于云的心電圖{ECG}監(jiān)測公司）和Sig Tuple（使用人工智能驅(qū)動的可視化醫(yī)療數(shù)據(jù)分析的智能篩查解決方案）是很好的學(xué)習(xí)模式。更明智地使用人工智能診斷工具將減少繁忙，并促進(jìn) "黃金時(shí)間 "的快速反應(yīng)。從這些診斷中獲得的數(shù)據(jù)也可以與士兵個(gè)人的地形、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、口感和生活方式相關(guān)聯(lián)，并在此后創(chuàng)建一個(gè)定制的健康計(jì)劃。

③人工智能對抗網(wǎng)絡(luò)攻擊?；谌斯ぶ悄艿?a target="_blank">算法可以被設(shè)計(jì)用來自動檢測網(wǎng)絡(luò)中的惡意軟件，并促進(jìn)對它們的有效反擊措施。人工智能也可用于編寫代碼，以應(yīng)對惡性軟件。

④在控制線（LoC）環(huán)境中的應(yīng)用。在控制線上生活的一個(gè)重要特點(diǎn)是違反停火的不確定性（CFVs）。傷亡是由于不可預(yù)測的射擊和由于部隊(duì)的頻繁更換而缺乏機(jī)構(gòu)記憶的結(jié)果。一個(gè)基于云的綜合人工智能系統(tǒng)可以有效地消除這些缺點(diǎn)，通過匯編來自多個(gè)傳感器（音頻和視覺）的數(shù)據(jù)，包括上級編隊(duì)的情報(bào)報(bào)告和CFVs的模式、使用的武器口徑、對手使用的大致彈藥（使用音頻傳感器計(jì)算射擊間隙）以及可能的射擊時(shí)間。

⑤無人駕駛平臺的使用。啟用人工智能的機(jī)器人可以在反叛亂/反恐怖主義（CI/CT）地區(qū)的簡易爆炸裝置（IED）的拆除中發(fā)揮力量倍增器的作用。印度武裝部隊(duì)可以學(xué)習(xí)美國陸軍在伊拉克和阿富汗使用Talon、iRobot、Packbot7等機(jī)器人的經(jīng)驗(yàn)。使用 "robotic mules’ "就是這樣一個(gè)例子。地面車輛（UGVs）可以作為智能車隊(duì)的一部分，在常規(guī)行動中使用。

⑥利基技術(shù)的進(jìn)攻性使用。將基于人工智能的解決方案與無人駕駛系統(tǒng)相結(jié)合，實(shí)際上可以在常規(guī)戰(zhàn)爭之外產(chǎn)生有力的動態(tài)反應(yīng)。然而，在接觸線上，有必要引入短平快的戰(zhàn)爭模式；配備有手榴彈的COTS無人機(jī)和四旋翼飛機(jī)，可以用來產(chǎn)生破壞性的效果。特別是在短平快的戰(zhàn)爭中，無人機(jī)群的行動有可能壓倒敵人的防御和部隊(duì)集結(jié)。探測模式和相關(guān)數(shù)據(jù)的人工智能也可用于實(shí)時(shí)控制無人機(jī)，并投放炸藥以達(dá)到最大的破壞力。

⑦傷亡人員疏散。在作戰(zhàn)場景中，自主車輛可被部署用于傷員疏散的目的。受傷士兵的及時(shí)疏散將導(dǎo)致在戰(zhàn)場上拯救更多的生命。

⑧戰(zhàn)爭游戲。手工戰(zhàn)爭游戲可能是自古以來的傳統(tǒng)方法，但它可能不再有真正的目的。由于代理戰(zhàn)爭和不對稱戰(zhàn)爭等各種新概念，今天的戰(zhàn)場充滿了不確定性。計(jì)算機(jī)化的戰(zhàn)爭游戲是通過分析兵力比例、乘法系數(shù)、移動表、隨機(jī)數(shù)字、人員檢查等來模擬所有可能的場景和戰(zhàn)爭條件的絕佳手段。

⑨信息主導(dǎo)。今天的戰(zhàn)爭將完全基于情報(bào)和監(jiān)視來進(jìn)行。雖然，印度陸軍已經(jīng)意識到它們的重要性，并且正在為未來的戰(zhàn)爭研究網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)（NCW）等概念，然而，NCW本身并不足以掌握主導(dǎo)信息領(lǐng)域和控制其流動的策略。為了減少我們自己的 "觀察-判斷-行動"（OODA）循環(huán)，我們需要意識到，主要的瓶頸之一是決定性的機(jī)構(gòu)本身。因此，在復(fù)雜的過程中使用Al來協(xié)助指揮官，做出決定所需的時(shí)間可能會大大減少。