2024-04-13 分类：ai文献综述
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在不到16年时间里，AI机器人从最初的聊天工具、辅助工具，到秒出图的AI绘画应用、文本制作，再到各类AI专业小模型产品的研发，直至现在由ChatGPT和GPT-4引发全球（谷歌、亚马逊及国内百度、阿里等）新一轮AI竞赛，大批内容生产从业者都担忧成为AI时代到来时的下岗者，由此引发业界关于AI机器人大模型研发的争议也在不断发酵，国际社会有关机构呼吁AI大模型研发暂停,尽快出台有关AI研发、使用伦理治理法规文件，各国应成立相关监督机构。任何新技术的出现首先被应用于军事领域，AI最早被运用无人机系统，将经历四个发展阶段。
作战保障：有人远程遥控无人系统，执行各种侦察、监视等作战保障任务
这一阶段，无人系统本身未有人的意识和思维，犹如一台作战保障平台，有人预先给其输入固定程序让其执行各种保障任务。
一般来说，一架无人机可携带一种或几种侦察设备，按预定的程序或地面站指令进行工作，最后将所获得的信息和图像随时传送回地面；也可以将获得的所有信息记录下来，待无人机回收时一次取用。
人机交互：有人通过信息交互控制无人系统，使其成为主要打击力量
这一阶段，无人系统开始像人类一样会计算、传递信息，能够帮助有人存储和快速处理海量数据，具有打击能力，但未有人的感知和认知能力，还摆脱不了人为控制。
在有人机指挥控制无人机作战中，无人机就像一种飞行传感计算机，把获得大量数据传递给飞行员的头盔显示屏上，由飞行员对获取的信息进行分析和处理，根据作战计划、战场态势、编队配备的武器等情况做出决策，再下达给无人机……也就是说，有人机与无人机混合编队，把以往由地面控制改为空中控制无人机。美国海军有人驾驶和无人驾驶的航母舰载机已成功完成混合起降测试，实现一起飞行。
自主协同：有人与无人协同作战，无人系统视战场变化自主实施打击
这一阶段，无人系统具有简单的思维智慧、感知认知、看懂听懂、分析判断的能力，能够帮助有人高效地完成“看”和“听”相关工作，即可按照人为控制程序行动，也可在没有人为命令的情况下进行自主决策。
俄罗斯总统普京在“走向未来的俄罗斯”大会上对人工智能的重要性作出了评价——“谁成为人工智能领域的领导者，谁就会成为世界的统治者”。
人机一体：有人与无人一体化作战,有人通过意念或操作键盘控制无人系统
这一阶段，无人作战系统开始像人类一样能理解、分析、思考与决策，甚至具有超人能力，无人作战部队列入军队编制序列，逐步实现由人为控制、人机交互向意念控制、自主攻防，有人与无人一体化作战发展。有人与无人一体化作战，就是指至少一支陆海空军兵种与无人作战部队，在联合指挥机构统一指挥下共同实施的作战行动。
恩格斯指出，“一旦技术上的进步可以用于军事目的并且已经用于军事目的，它们便立刻几乎强制地，而且往往是违反指挥官意志而引起作战方式改变，甚至变革。”随着军事智能化深入发展和运用，作战指挥领域已经呈现出变革发展的新趋向，新的作战指挥形态正在加速孕育。
指挥手段呈现新型形态。信息网络技术的发展应用改变了以往指挥的方法手段，信息网络、以网络为中心组织作战已成为普遍共识。在网络化、智能化时代，拥有网络优势的一方更易获得胜利。2014年7月8日夜晚，在加沙地带北部，5名准备实施两栖攻击的哈马斯蛙人向以色列军事基地接近，这一隐蔽行动未能逃过以色列海军沿海传感器，传感器通过陆军的新指挥控制网络，将目标数据传送给海陆空诸战斗平台，包括1辆待命梅卡瓦主战坦克、空军的无人机、海军的1艘近海巡逻舰，在战区纳哈尔步兵营指挥官号令下，海陆空武器同时射击将蛙人消灭。这一战斗标志着以色列军队以网络为中心的联合作战能力真正形成。未来智能化条件下，“云+端”形态的指挥信息系统、万物互联形态的战场物联网、多元异构形态的网络信息体系等将进一步改变指挥手段运用，各级指挥机构，甚至操作员在智能化信息网络上共享一个综合战场态势，共同参与作战决策，作战系统全要素基于一个“平台网系”联合行动，使指挥控制更加灵活自如。
哈马斯蛙人偷袭以色列军事基地，被海军沿海传感器发现
识别认知智能保障态势感知准确实时。现代战争，作战节奏明显加快，战场态势瞬息万变，战争中谁能掌握战场最新态势信息、及时把握住战机快速行动，谁就拥有赢得战争胜利的主动权。随着作战活动向信息化、智能化深度发展，战场情报急剧增长、信息种类纷繁复杂，影响作战决策的情报信息不是太少，而是太多，要想拨开“战争迷雾”，准确实时的态势感知能力变得尤为重要。克劳塞维斯曾经说过:“指挥官务必坚定信念，犹如屹立于海中的岩石一样，经得起海浪的冲击……只有坚定信念，才能够抵挡假象的冲击。”识别认知的智能技术应用有效解决了指挥员这种“只有坚定信念”的无奈。在数据处理上，人工智能系统已经具备对语音、图像、视频、文字及其他信息自主识别、理解与分析处理能力，能在短时间内从大数量级的非结构性、半结构性数据中发现提取出有效信息，处理效率远非情报分析人员可比。随着智能芯片的开发应用，传感器和武器平台数据采集分析能力将更加强大，所采集的庞大数据将由平台自助完成处理，而无需传输到远方的数据和情报中心，传输内容由原来的巨量数据缩减为极少量的有价值信息，既把数据采集、处理融于一体，保证了信息价值质量，又减少了信息传输量、提高了传输效率。
美国将人工智能战略作为美国国防战略的一部分，并明确指出：未来人工智能“将改变社会，最终改变战争的性质”。俄罗斯也非常重视人工智能技术发展，俄罗斯发布的《2030年前国家人工智能发展战略》给出了如下定义：“人工智能是一套能够模仿人类认知功能（包括自我学习和没有预定算法的方案搜索）的技术解决方案，在执行特定任务时获得至少与人类智力相当的结果”。
数字计算的优势是快速和准确地处理大量数据，这和人工智能技术应用有很好的契合度。正是由于需要在短时间内分析处理大量的结构化和非结构化数据（所谓的“大数据”），这是军事领域开发各种具有人工智能能力的军事系统的最重要原因之一。军事部门应用人工智能技术的另一个原因是作战部队需要提升军事上的目标搜索和探测、武器制导、情报侦察等自动化水平，因此，部队作战相关的功能系统均通过装备专门的计算模块，为人工智能的应用提供数据和计算资源。
俄罗斯专家指出，核武器在维护全球地缘政治方面发挥着关键作用，智能计算处理系统能够快速而准确地处理传入的数据，决策者依靠人工智能来避免对作战形势分析的误判，并提高作战部队组织使用战略武器（包括核武器）的速度。同时，许多研究结论表明，在使用核武器方面，人工智能系统并不完全值得信任。这些科学论文的结论表明，如果人工智能系统能够发现有机会获得优势，系统有可能决定使用精确制导武器和核武器对敌方目标发动先发制人的全球性或局部打击。兰德公司的一项研究强调了使用人工智能做出战略军事决策的危险性，因为由人工智能驱动的系统缺乏批判性思维，而且有明显的对抗性倾向。
但需要指出的是，美国部分专家有一种相反的观点。例如，有人提议创建一个基于人工智能对俄罗斯的核攻击自动反应系统，西方称之为“死亡之手”。这样的系统会以报复性后果警告潜在的对手不要先发制人使用核武器。西方的军事思想通常采取对敌方领土进行打击，以实现对自身的有效防御。在任何情况下，为了确保俄罗斯联邦的安全，需要使用人工智能成为分析动态变化的地缘政治和军事环境的工具，以辅助支撑决策者做出最终决定。
2017年以来，美国军方一直在努力将人工智能整合到现有的侦察和目标识别系统中，成为Maven项目的一部分，并在伊拉克、阿富汗和叙利亚作战中正式应用这种系统来探测和攻击目标。2020年初，雷神公司宣布在英国空军“哨兵”预警机上部署情报、监视、目标捕获和侦察（ISTAR）系统。该系统是一种人工智能系统，可自主探测陆地和海洋目标，观察目标运动并完成地形测绘，通过对移动目标的主动性检测来评估作战态势。该人工智能系统还可完成评估无线电环境的情报侦察任务，确定探测到的无线电信号类型和识别发射这些信号的无线电设备，由分散的地理数据生成地理位置信息，根据观察结果评估各种目标的用途和特征，通过对目标二维图像的处理获取三维图像。此外，人工智能正被应用于各种类型侦察数据的综合处理。据了解，美国军方的“火星”计划（MARS，即机器辅助分析、快速存储系统）可使美国情报界未来处理存储在各种数据库中的大量信息，以便为情报分析人员提供相关信息，目的是辅助分析人员了解人工智能算法的内容和可信度，增强二者协同运作的能力。
今天，俄罗斯等欧洲国家的超视距雷达正在应用人工智能进行赋能，支撑对收到的数百个各种类型的空中目标进行快速标记和个体识别。目前相关技术已经被用于雷达，实现了对无人机等小型目标的自动探测与识别。
指挥控制系统使用人工智能技术，有助于提高整体态势感知和对危险目标的识别能力。指控系统通过收集和处理来自多源的可用信息，可以形成一个综合的“全球作战态势图”，在此基础上可以向各级指挥官提出最有效的行动方案。目前，美军正在进行基于人工智能技术的指控系统的开发，从战术到战略上实现集中规划和协调空中、太空、海上、陆地、网络和电磁空间中各种规模的军事行动，这种行动被称为“多域指挥控制”。
洛克希德·马丁公司、哈里斯公司和Alphabet公司正在为美国空军开发一种基于人机混合智能的战略指挥与作战控制系统。在战争中，除了传统的指控任务外，该系统还被用于在无交互情况下实现作战系统的自主指挥控制。俄罗斯联邦正在开发新的基于人工智能的指控系统，通过在航空航天部队和地面部队之间，应用一套跨平台的目指、火力和电子压制手段的打击链路闭合控制系统协调组织军种间合作，提高协同作战能力。
人工智能可以提升武器系统对于来自航空航天预警和导弹预警系统的数据处理速度，并自动控制防御手段，抵御从不同高度、速度和方向来袭的各种武器的大规模袭击。敌方使用超音速武器致使作战部队对防御的反应时间要求急剧增加。在这种情况下，人工智能可以帮助作战部队的指挥控制中心及时、正确地识别目标，并快速发出指令，以正确的顺序与之交战。美国计划在战略层面的统一信息管理系统中使用人工智能作为系统的管理工具，通过综合管理分散部署在世界各地的相关设备及信息，以解决防空和导弹防御问题。俄罗斯航空航天部队拥有一个作战战术自动防空控制系统，该系统正在开发使用人工智能技术来协调S-300和S-400系统、“贝壳”地对空导弹发射器系统和选定的空域管理设备，实时分析态势情况，确定目标参数并提出目标交战方案。
智能弹药能够在接近目标时自我修正弹道或在最佳时间点爆炸。人工智能在智能弹药应用方面也取得了一定进展，通过连续自动分析武器系统中的各种传感器接收到的技术参数，以确定军事装备的作战使用范围。目前，智能弹药可以是各种射弹、导弹、炸弹、鱼雷、水雷、特种航天器和单用途攻击型无人机。一种现代智能弹药是由以色列拉斐尔先进防御系统公司开发的Spice 250精确制导防区外滑翔弹药。该弹药被放置在航空运载器的机翼下，它拥有75公斤的弹头。该种智能弹药由于部署了分离后机翼释放装置，可自主攻击100公里以内的目标。洛克希德·马丁公司和雷神公司为美国防空系统研发了更复杂的智能弹药，能够形成针对带有多弹头的洲际弹道导弹的对抗措施。俄罗斯军火制造商也在研究生产智能弹药，已知应用包括Krasnopol型制导炮弹、多管导弹系统的远程引信和带有智能自导头的巡航导弹等产品。
人工智能系统还可以直接用于战场上和战场外使用的无人设备。典型的案例是无人机、地面无人车辆、以及各种水面和水下无人装备。人工智能技术已在美国空军F-16、F-22和F-35战斗机的单机和无人机机群的协同运用。例如，打击和侦察无人机与远程雷达探测飞机和基地巡逻飞机自主协同作战。
现代攻击型无人机XQ-58“女武神”，由美国Kratos Defense & Security Solutions公司开发。该型无人机在2019-2020年进行了试验，被定位为有人控制的战斗机的“僚机”。同时，美国海军正在开发一种大排量无人水下航行器，自主航行时间至少为70天，可独立制导，避开各种障碍物并识别水下和水面目标。
美国DARPA正在实施一系列计划，致力于研究无人机（一组多达几百架）、自主水面无人艇和水下潜航器以及陆基移动无人车平台的组群使用，以达到相应的作战目的。俄罗斯也在开发相关的跨域无人系统，包括用于侦察、巡逻、扫雷和火力支援的Uran-9和Soratnik陆基机器人设备、Galtel水下/海底探测系统、“猎人”攻击型无人潜航器和“波塞冬”核动力潜航器。
电磁空间控制权正在成为战争胜利的关键因素之一。发达国家实施了大量的项目，以改善无线电对抗系统的智能化水平。美国洛克希德·马丁公司正在为美国DARPA实施BLADE（Behavioral Learning for Adaptive Electronic Warfare System）计划，目的是开发一种自主电子对抗系统，在运行过程中，能够不断地评估敌人的电子对抗系统的有效性。该系统还能够实施电子对抗措施，人工智能技术在确保系统的有效性方面发挥了关键作用。
俄罗斯也将人工智能应用到电子对抗系统中，Palantin和Bylina系统是具有人工智能元素的俄罗斯电子对抗系统的实例。Palantin系统是用于进行电子侦察和压制敌人的无线电通信系统，提供各种无线电对抗手段。RB-109ABylina无线电电子对抗群组自动控制系统能够对复杂、无线电电子防御进行详细分析，从而挑选出需要优先进行无线电压制的目标，并优化无线电干扰系统操控流程，保障其与自身无线电设备的电磁兼容性。
网络空间作为各个国家、组织和个人之间对抗的领域，重要性急剧增加。由于国家网络空间入侵的存在，导致北约国家在2018年对军事理论进行了重大调整，同时对国家政策进行了相应的改变。人工智能算法可以自动检测到威胁的存在，评估危险性，并修改自己的软件以保护免受威胁。人工智能网络系统有可能同时进行网络防御和网络攻击行动。人工智能支撑下的信息系统，能够生成假照片、音频和视频等数据，并在互联网上创建虚构的或真实人的虚假资料。这些技术可以被用来制造“假新闻”。人工智能技术在无线电制导导弹和电子对抗中的应用，包括高速和稳定的通信链路自主对策。OmniSIG传感器软件目的是解决无线电制导导弹和无线电电子对抗问题，它使开发无线电通信和雷达信号一体化智能处理成为可能。
人工智能的另外一个重要应用领域是军事后勤，以及人员的移动和部署。人工智能的应用使后勤操作在安全、速度和成本方面得到优化。人工智能后勤系统已经在美国军队中使用，以评估潜在的储备需求并确定最有效的交付方式。该系统能够持续自动分析来自武器中各种传感器的技术参数，以确定军事装备维修工作的范围。美国军方已与IBM签订合同，在该公司的Watson自动化组件中提供后勤处理服务，该组件提供数据云存储和智能处理。云存储用于数据下载到运输设备和其他设备上的传感器。美国海军使用的Watson版本被用来制定海军集团和单舰的最佳后勤供应计划，并监督其实施过程。
应用人机混合智能技术的军事训练模拟器，能够将现实世界和虚拟世界进行关联。人工智能应用提供了武器系统的真实视觉表现、动态变化的战斗环境、来自各种传感器的模拟信息和时间、天气和空间特征的外部条件。虚拟现实智能技术在国外武装部队单兵训练中也得到了广泛使用。一组士兵配备了相应的传感器系统，可以在野外进行练习，而另一组通过通信线路连接到传感器的虚拟工作站进行训练，按单位划分可计划和执行虚拟打击的区域。俄罗斯武装部队中也有大量的人工智能模拟器，尽可能接近现实地模拟各种武器和军事装备的训练和使用，涵盖武器、大炮、坦克和飞机等多个军种武器装备的模拟。
人工智能在对生物识别领域应用广泛，确定访问权（进入房舍、获取信息、控制军事设备），识别军事人员的状况，预测影响行动规划的天气因素，指导特殊武器（激光、网络或大规模毁灭性武器）的使用。基于人工智能的技术也被广泛用于各种瞄准器和视觉信息显示设备–从各种汽车的挡风玻璃到特殊头盔和护目镜。
随着新概念和新技术的出现，人工智能在军事中的应用将继续增长。人工智能的未来应用必将超出本文所讨论的范围。未来，军方部署在空中、海上和地面载体上的各种作战指挥人员控制的武器将被携带武器并拥有自主和群体智能的无人平台取代。
首先，人工智能技术变得越来越复杂。在未来，目前这个时代的尖端人工智能成就将被视为低端技术，与未来的人工智能概念不一致。
其次，当前人工智能武器系统的核心是为特定系统和它所解决的任务而专门设计的硬件和软件。到目前为止，还没有一个智能群体控制系统能够提供对多个异质武器系统和设备的自主集中控制，并涌现新的群体智能。发达国家已经在进行异构、异智无人集群使用的探索。智能群体控制系统的出现，通过自主优化组合各种传感器和武器自主重构形成“快速打击链”，将导致武装作战方法的深层次的变革，因为它将使人的直接参与作战变得没有必要。
最后，基于人工智能的武器装备的硬件和软件，都是先从民用开始，这将是人工智能技术在军事领域应用的一个普遍趋势，即最初开发并经过验证的商业解决方案被优化应用于军事领域，这将减少人工智能构建军事系统的时间和成本。
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