隨著2016年谷歌推出的阿爾法狗戰勝圍棋頂尖高手，人工智能逐漸成為最熱門的技術領域。那么什么是人工智能？簡單而言人工智能是指，賦予機器或電腦模擬人類智能行為的能力。

人工智能起源于20世紀50年代，曾經歷過兩次發展高潮，最后因技術等原因又跌入低谷，直到GPU和云計算技術發展起來，才引發以深度學習技術為代表的第三次，也就是本次人工智能高潮的再次爆發。

人工智能對軍事發展會產生何種影響？人工智能在軍事領域的應用價值可從以下幾個方面說明：

作戰數據分類與預測

作戰活動中往往會產生大量數據，例如敵軍作戰單元的活動軌跡、武器毀傷范圍、通信系統覆蓋范圍等等。受自然環境影響，這些數據和理論計算數據差距往往較大，不利于指導作戰。人工智能系統通過分類和預測功能得出的數據，則非常接近真實值。準確的數據能催生出戰斗力，大大增強武器的命中概率，部隊和武器的作戰效能也會隨之增加。

敵我目標識別

隨著信息化技術的發展，作戰活動的“觀察—判斷—決策—攻擊”的速度在不斷提高。但由于信息系統本身還不夠智能，目標識別的效率不是很高。海灣戰爭期間，美軍誤傷造成的地面部隊損失巨大。而以基于深度學習的圖像識別為代表的敵我目標識別技術能為這一問題提供解決方案。

例如在反恐行動中，可以利用安裝在城市各處的攝像頭，根據犯罪分子的臉部特征、體態特征識別恐怖分子。而在地面和空中武器平臺上，一旦雷達、攝像頭等傳感器使用該算法，即可快速識別敵人的飛機、艦船、坦克等作戰單元類型，特別是對于具有一定偽裝能力的敵作戰單元。

作戰數據生成模擬

數據生成模擬指的是人工智能系統利用歷史數據、既定規則生成與真實數據一致的大量模擬數據技術，這種模擬數據的真實性甚至可以達到令人工智能系統自身都難以分辨的水平。

作戰數據生成模擬技術在軍事上的第一個用處就是欺騙系統，如將GAN運用到制造新的電子干擾機，該電子干擾機能夠根據對手的雷達信號制造出令其雷達接收機根本無法識別的假信號，達到干擾功率最小、干擾效果最大的目的。到了該電子干擾機普及之時，世界各國以雷達為基礎的空防系統就變得形同虛設。這種欺騙系統的軍事意義之大，不言而喻。

作戰數據生成模擬技術在軍事上的第二個用處就是制造虛擬態勢。該技術可以根據真實數據的分布規律或戰場規則，對其稍加修改，不斷生成不同的作戰態勢，直接用于訓練指揮員、戰斗員的作戰技巧和指揮藝術。

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智能作戰決策

我們能否制造出如阿爾法狗一般強大的無人坦克、無人機橫行戰場。這種想法近10年內實現的可能性并不大。真實世界遠比圍棋復雜，單純利用圖像識別技術識別出戰場中敵軍的身份和動作意圖需要就需要很大的計算量，這大大超過了阿爾法狗的計算能力，更別說還有復雜的自然戰場環境和戰術背景。而且機器人本身沒有“常識”，往往會遇到難以預料的“意外”。

面對智能決策話題，深度學習也并非一籌莫展，阿里巴巴人工智能試驗室曾利用雙向循環神經網絡讓游戲《星際爭霸》里的作戰單元學習人類選手的攔截、圍殺等各種戰術，其內在算法就是將深度學習和強化學習結合起來，設計出一個巧妙的價值函數，通過和人類選手的反復搏殺，讓AI始終求取價值函數最大值，實現學習戰術的目的。

但游戲不同于真實世界，真實交戰世界中的戰術效能、毀傷效果評估十分復雜，遠非一個簡單的價值函數能夠解決。但這樣的方法至少讓人看到了深度強化學習在智能決策上的巨大潛力。

無人作戰平臺

無人駕駛指讓機器人、汽車、飛行器等智能體擁有自主決策、自主尋路和自主檢測目標的能力。就軍事領域而言，可讓無人作戰車輛、無人坦克、無人潛航器、無人機等作戰裝備在戰場上發揮重要作用。

無人駕駛技術涉及的主要領域為無人定位、圖像識別、自動控制、路徑規劃等。 但無人駕駛平臺不能處理所有的“意外”問題，因而還不能完全脫離人的操控，“無人+有人”協同作戰體系是無人作戰平臺走向戰場的現有作戰模式，未來向何種方向發展，仍需拭目以待。

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