作者：谭玉珊、孙宇军、罗威、毛彬、武帅，军事科学院军事科学信息研究中心
2017年4月26日，美国国防部副部长罗伯特·沃克签发备忘录，宣布由国防部情报和作战支援主管沙纳汉中将领导的“算法战”跨职能小组 (Maven)成立，并授权从当日起启动并统一领导美军“算法战”相关概念及技术应用研究活动。“算法”通常指解题方案准确而完整的描述，是一系列按系统观点形成的解决问题的清晰指令，早已为公众所知。只是此次不同，美军将其与 “作战”这一概念紧密联在一起，旨在加快推进人工智能、大数据、机器学习、计算机视觉等前沿技术军事应用,谋求和维持未来的军事优势，而备受关注。
以“超前谋划”“概念驱动”引领军事能力步步跃升,是美军谋求军事优势的一贯做法。早在20世纪80年代,美军率先提出并持续研究“信息战”概念,以信息优势理论为基础,牵引美军信息化建设快速发展;世纪之交,在“网络中心战”概念研究的热潮驱动下,美军加速推进从以“平台为中心”向“以网络为中心”转型;进入21世纪以来,“网络空间战”概念快速发展,又一次引领美军在信息化道路上持续跃进,催生网军成为一支独立作战力量。此次美军成立“算法战”跨职能小组,并借机推出“算法战”概念的意图,不仅在于推出新概念以从国会争取更多经费,更在于通过不断深化的概念研究,统一各军种认识,引领美军向智能化转型。
由“算法战”概念从酝酿到诞生的过程看,美军又一次开启类似的概念与实践发展的互动过程。2016年8月,哈佛大学国际法和武装冲突研究小组提出了“战争算法”(War-Algorithm)概念,包括算法和构造系统两个要素。其中算法是解决特定计算问题的一组代码,构造系统是算法发挥作用的载体(机器、设备或平台)。随后几个月,“算法战”概念逐步成为美军事理论界的研究热点,概念取得不断发展。此次备忘录通过确定“算法战”跨职能小组的工作范围,明确了“算法战”包括三个要素：针对关键任务需求的算法、与实现算法相匹配计算资源、基于算法的各种智能化军事应用技术及系统。该提法使得算法战概念内涵更加清晰,边界更加明确。
提出“算法战”概念以来,“算法战”跨职能小组在概念引领下同步推进美军智能化实践发展,力求实现理论与实践的良性互动。2017年4月,该小组宣布计划在年底前启动“探路者”项目,将人工智能、大数据等技术运用于小型战术无人机全动态视频数据自动处理,将空中监视视频转变为有效情报。8月,该小组又透露将在年底推出首个能够嵌入武器系统和传感器的智能算法,用以从海量的移动或静止图像中提取有意义的对象。
“算法战”提出的初衷是应对军事行动中的海量数据处理压力。信息化导致的“信息爆炸”不可避免地扩展到战场。当前,美军地面、海上和空中情报监视与侦察平台呈爆炸式增长,情报监视侦察行动产生海量数据。自 “911”事件以来,仅源自无人机和其他监控技术的数据量就增长了16倍;美军分布式通用地面系统每日采集的视频流数据超过7太字节;空军每天收集的情报侦察视频数据约160小时。激增的信息,仅仅依靠人工难以有效地应对和处理。同时,战场的非线性、跨域、网络化等特点,在时空 范围、要素种类、行动节奏上都对决策、指挥和协同提出了极高要求,传统以人工为主的方式难以适应。2017年3月,美军曾就“算法战”对支撑打击“伊斯兰国”恐怖组织的作用表示,希望能够使用计算机视觉和机器学习技术,分析数千小时的“伊斯兰国”恐怖组织监控录像,使分析师只检查无人机拍摄视频中的重要内容,而无需观看所有画面,从而更好地承担起分析职责。
从人类发展历史看,智能化将继信息化成为社会发展的下一个历史阶段。人工智能技术爆发的拐点已经临近。仅从美国专利数据看,近年来,有关人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、自主技术、计算机视觉等“算法 战”核心技术的专利数量一直呈爆发增长态势。在“机器学习”技术领域,2014—2017年的专利数量就占该领域近10年专利总数的59.2%。“人工智能”“机器学习”和“深度学习”等一直也是近10年美国自然科学基金项目研究的热门领域,相关项目数量增幅明显。美国智能化技术的长期研究和技术积累已经达到一定程度,为开启新的军事应用提供了可能。
信息化程度和水平最高的美军率先感受到了这种军事需求与技术发展在当下结合的必要性和可行性,决心通过实施“算法战”紧紧抓住难得的历史机遇。正如美国国防部副首席信息官约翰·藏伽迪博士指出,“基于人工智能和机器学习的预测模型,以前所未有的速度利用历史和实时数据,将有助于解决国防部面临的现实困难。”
“算法”是美军“第三次抵消战略”重点发展的关键支撑技术。“第三次抵消战略”自2014年9月由美军提出以来,目前已进入全面实施阶段。美国国防部副部长沃克提出,自主学习、机器辅助人员作战、有人—无人作战编组、网络化半自主武器将是“第三次抵消战略”重点发展的五大关键技术领域。美军在2016—2018财年的国防预算中,持续加大对自主系统、情报数据分析、大数据分析、机器人、自动化及先进传感技术的投资强度。是否能研究出支撑技术应用的算法,提升人工智能、自主技术的水平,将成为决定上述各主要方向技术发展的关键所在。
“算法”将成为引领美军未来国防科技创新、谋求新的不对称优势的关键。随着中国、俄罗斯等国与美国在经济实力和科学技术水平方面差距的不断缩小,美军沿袭以往保持武器装备“硬件”领先两代技术优势的做法不仅在科技上难以为继,在经济上也无法承受,急需找到高效费比的抵消策略。2016年5月,美国《航空航天技术周刊》刊文称,随着各类平台颠覆性发展的机遇日益稀少,新能力、新技术的引入也日益困难。DARPA当前创新的重点已由平台转向软件算法。“算法战”的出现可以“以软补硬”,充分发挥美军在数据资源占有和人工智能、大数据等方面的优势,从而谋求这样的目标:对手虽然在装备规模和技术硬件等外在“显性”特征上迫近,但在敏捷性等 “聪明”程度的“隐性”特征上被拉大了差距。
武器装备硬件需要相应的算法体系提供支撑。算法是一系列解决问题的清晰指令,其核心是创建问题的抽象模型和明确求解目标,然后根据具体的问题选择不同的模式和方法完成算法的设计。一般来说,不同的应用采用不同的算法加以解决。同时,不同应用的算法之间也可以存在联系,包括解决共性问题的通用算法内核。作战体系中包含多种应用,随着信息化和智能化水平的提升,这些应用无疑都离不开算法的支撑。可以认为,智能化作战体系中每种武器装备硬件机体都对应有软件算法作为灵魂,机体在灵魂的意识驱动下才能作战。
美军成立 “算法战”跨职能小组的意图是要以一体化的思路建立算法体系。这种做法不仅可以提高效率,避免重复开发,同时也便于实现各种 应用的对接与协同,增强作战体系各个要素联系的有机性。从对各种应用支持的关系上看,算法体系至少应包括三层：1应用层,是直接支持各种应用的特定算法,如美国国防科学委员会提出的算法应用的五个方向是“未来路线选择”生成、支撑自治群体、物联网入侵检测、建立自主的网络弹性军事运载系统、规划自主空战；2基础层,是对多种应用都有支撑的共用性算法,如深度学习相关算法等；3转化层,是把基础层的共用性算法嵌入应用层特定算法的工作。随着作战体系智能化水平的不断提升,算法作用日益增大。同一种应用可运用不同算法加以解决,但算法的优劣却使得执行的效率和效果千差万别。因此,未来“算法战”体系构建的成败将成为决定军事能力发展和竞争优势的关键。
根据美军的规划,“算法战”的首要任务是用于“情报战”,即运用大数据、计算机视觉及模式识别技术,提升“处理、分析与传送”战术无人机获取视频数据的自动化水平,支持反恐作战。在此基础上,美国国防部未来还考虑将“算法战”应用于其他领域。例如,在“反介入/区域拒止”作战方面,“算法战”可以提升有人—无人作战的协同能力,可以实现蜂群式无人作战系统管理;在城市战方面,针对城市进攻、防御、机动、防护需要,在地形测绘、应对“城市峡谷”对信号接收的影响、开展社交媒体监视等方面,发挥重要作用;在网络战领域,通过 “算法战”能完成大规模快速攻击;在电子战领域,可通过开发新算法迅速识别敌方雷达信号并实施干扰;在指挥控制方面,智能技术的应用将明显缩短任务规划与任务执行之间的时间间隔,实现任务执行过程中的再规划,明显加快作战节奏,增强作战灵活性。
总的来看,“算法战”会从思想、技术和应用模式上对军事能力产生全面影响。目前已在三个方面初见端倪：一是智力会超越火力、信息力成为决定战争胜负的首要因素；二是控制取代摧毁成为征服对手的首选途径；三是在作战体系中,集智的作用有可能超过集中火力和兵力的作用。
本文选自国防工业出版社出版的《世界国防科技年度发展报告（2017）》
