小城镇建设网站答案,上海永灿网站建设,手机百度快照,如何让百度收录自己的网站来源#xff1a;中国指挥与控制学会0引言随着深度学习、强化学习等新一代人工智能技术的发展#xff0c;其在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、生物医疗领域及游戏博弈等方面取得很大的突破#xff0c;人工智能在军事领域应用也愈加广泛#xff0c;催生了军事智能的概念… 来源中国指挥与控制学会0引言随着深度学习、强化学习等新一代人工智能技术的发展其在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、生物医疗领域及游戏博弈等方面取得很大的突破人工智能在军事领域应用也愈加广泛催生了军事智能的概念。美国《2019财年国防授权法案》将人工智能定义为:在没有足够的人类监督的情况下能够在变化的、不可预测的环境下“理性地行动”或能够在经验中学习能够利用数据提升性能的所有系统。当前世界各军事强国都将人工智能作为未来军事中“改变游戏规则”的颠覆性技术纷纷加快推进智能化作战装备研究。就在2018年6月美国国防部提出建立“联合人工智能中心”共设有几十人包括文职、军人、学者以此作为专职负责军队智能化建设的机构开始统筹规划建设智能化军事体系。军事智能的不断发展智能化装备的大量使用不但将与传统的战争形态从技术上产生巨大的不同在军事指挥与控制的理论上也将对传统作战制胜机理产生不同程度的颠覆。因此当前加快军事智能化发展不仅要继续智能化武器装备的研究还要提高对智能化战争条件下作战指挥控制理论的研究。军事智能研究是一个领域不是一个学科我们必须要用不同的方法论从不同的角度来研究军事智能方法论、角度越多军事智能研究就会做得越好。美国“防务一号”网站2018年10月11日刊文称美国军方高级情报官员越来越担心中国在人工智能等“提升人类的效率”方面的研究。美国国防情报局局长Robert Ashley在该周举行的美国陆军协会年度会议上表示“人机融合”是颠覆性技术的一个“关键领域”将会影响美国的国家安全随后美国新安全研究中心(Center for a New American Security)技术与国家安全项目研究员Elsa Kania在2018年度“疯狂科学家”Mad Scientist大会上发表演讲提到要提防中国军方的“人机融合”研究。另外为了提高人们对DARPA在人工智能研发工作上的认识DARPA将于2019年3月6日至7日在弗吉尼亚州亚历山大市举办最新人工智能学术讨论会AIC。本次活动旨在将国防部研究界和国防利益相关者聚集在一起以了解DARPA在当前和新兴人工智能计划上的更多信息并探求如何将如此多的技术应用在他们的诸多任务上。人工智能学术讨论会将为AI社区创建一个环境以便参与和开创新的合作帮助DARPA的成果应用在国家安全中那些具有挑战性的相关领域上。无论是纵观古今还是展望未来各种军事作战装备或系统始终都是一个人-机-环境系统。无论是现在还是未来无人机、无人车、无人艇等各种无人装备都不可能是完全无人的只不过是人由前置转为后置由体力变为智慧由具体执行变为指挥控制其中涉及到复杂的人机交互及其相互关系的问题单纯的人工智能与人类智能都不能使其发挥最大效能人机智能的混合是其重要的发展方向。准确地说军事智能不仅包含自然科学和工程技术还涉及许多社会科学的领域如人文、哲学、宗教乃至艺术等等这从世界上最早的兵书之一——《孙子兵法》的英文名字可见一斑The Art of War好的军事指挥有时候不仅是技术还是艺术。军事智能是人工智能之冠上的明珠相对传统的民用人工智能其对抗性博弈性更强其智能不仅仅是武器装备的智能更是指挥控制系统的智能是体系的智能化。未来军事智能的最优存在形态应该不是个体性的比如异常先进的单平台武器而是系统性的网络性的更有可能是横跨各人机环境系统体系性的如跨不同网络的陆海空天网体系并且该体系还会不断自主升级然而作为世界人工智能和军事技术领先者-美国仍对非合作博弈条件下的多域人机环境智能系统融合也没有太多好办法还在不断地尝试中美军2016年发布的《自主性》研究报告中指出AI可用于对部队和指挥官进行告警及提供行动方案的建议但还远远没有达到能够代替人类制定决策的程度。这个观点是比较客观、务实的、有效。看待军事智能化发展的这个难题不同视角会得出不同的结论。笔者根据在军事人机融合智能工程应用创新领域的研究经验从新技术落地发展的角度认为当前发展军事人机融合智能面临着三大瓶颈问题缺大小实在样本数据、缺算法人因验证手段、缺复合专业融合。三大瓶颈问题说到底是缺乏战争博弈实践——人都说不清楚指望机器说清楚在短期内是很难做到的所以人机融合的研究确实必要人解决“做正确的事”机解决的“正确地做事”。人机融合智能的本质就是把事实与价值统一起来人负责价值而机处理事实。人机融合智能可以破解“休谟之问”Being与Should、自然与自觉的一致性曾有人说在计算开始的地方理解便终结了。而人机结合在一起的深度态势感知就可以实现可理解的计算 算计。简单地说深度态势感知就是对态势感知的认知它是在Mica Endsley的态势感知即在一定的时间和空间内对环境中的各组成成分的感知、理解进而预知这些成分的随后变化状况。基础上混合人、机智能。既包括了人的意向性也融合了机的形式化。既涉及事物的大数据能指又关联它们之间的小/无数据所指既能够理解事物原本之意也能够通情达理、明白弦外之音。如同人工智能当前在民用领域没有共识的定义一样军事智能除了应用领域比较明确之外现在也没有共同一致的概念将来可能也很难产生一致认同的概念因为人本身就是一个极其不容易归纳概括的名词凡是一涉及到人的行为尤其是智能行为更是变化莫测、出其不意。德国军事家克劳塞维茨把战争中多方的智能博弈看作不透明的理论——The theory of war其实也谈到了军事智能的不确定性和模糊性甚至是超出了人类认知之外的感叹。一般而言自动化系统和自主系统之间的区别在于自动化系统中机器通过一个明确的指令if-then–else、基于规则的结构进行推理并以确定的方式进行推理这意味着对于每个输入系统的输出总是相同的而自主系统则是一个在给定一组输入条件下进行概率推理的系统这意味着它可以在给定传感器数据输入条件下对最佳可能动作过程进行猜测。与自动化系统不同当给定相同的输入时自主系统不一定每次都产生相同的行为输出而是会产生一系列行为。美国国会研究中心在2018年4月发布的《人工智能与国家安全》报告中与自动化系统、自助系统、机器人进行了明确定义自动化系统是指系统功能是自动的、没有或仅有有限的人类参与的系统。这类系统通常运用于结构化的、不变的环境通过简单的脚本或规则做出既定响应从而完成一套特定的、事先已被定义的任务自主系统是指能够基于自身的态势感知综合情感、理解、分析、计划、决策能力来完成指定任务的特殊系统机器人是指能够通过直接人工控制、计算机控制或人机共同控制来执行一组动作的动力机械装置至少由平台、软件和电源构成。即使世界再复杂情境再捉摸不定也总有蛛丝马迹般的端倪会出现。“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。从众多公开信息分析不难看出当前世界排名第一的美军对军事智能领域的重视程度也很高其主要着力点分为两部分一是机器学习二是自主系统。机器学习就是形式化的程序规范性的代表描述一个规则的事态自主系统就是意向性非形式化、事实经验性的的特点描述一个可能的事态。形式化推理就是将命题逻辑联接符号化然后规定变形规则进行公式间的转化变形就可以用来表达推理。非形式化的推理就是不借助符号而是直接通过自然需要来进行语句间的变换。一开始这两个部分可能是各自为战分头突进但过不了多久该研究的真实意图就会和未来科技的发展趋势越发一致起来人机融合智能系统。这也说明了军事智能的可见未来既不是单纯的机器学习也不是可爱的自主系统而很可能是结合人机各自优势的融合智能若凝炼成科学问题本质上就是要回答认知和计算的关系以及人类智能和机器的类人智能之间的关系问题。刘综灿 摄影1 军用智能与深度态势感知对军事智能而言无论机器学习还是自主系统都不外乎是为了精确地感知、正确地推理和准确地预测这就涉及到了一个大家司空见惯又望之兴叹的军事智能核心概念之一态势感知。无论面向军用还是民用人工智能的本质都不是简单的赋能而是人类智慧的自我反馈是他人在不同时空中的概念知识规则概率伦理道德意识在“我”时空情境里的运行所以常会出现人机融合的不适不过也很正常风马牛硬相及的结果。如果非要说人工智能是赋能那也是别人以前的可程序化可预测性知识赋予給现在“我”的能力而已。其中的知识一般分为两个层次顶层由概念的、符号的、离散的或命题性的知识构成底层的由感觉的、前概念的、亚符号的、连续的或非命题性的知识构成。底层的知识往往涉及到感性与态势中的“态”有关而顶层的知识常常涉及到理性与态势中的“势”有关。所谓态就是暂时如此的表象所谓势就是本来如此的真像从价值论角度看“态” 即从描述事物的价值状态与价值特征的众多数值中取其任意值“势”即是从描述事物的价值状态与价值特征的众多数值中取其最大值或极大值。态面临的困难是符号形式化准确表征势对应的瓶颈为意向性完整的抽象提炼感遇到的麻烦在主动性选择想象获取知直面的阻碍于非逻辑局部与全面关系的转换。图1深度态势感知态势感知就是通过转换不同的角度思考达到知己知彼的途径一般是由表及里、由外到内、由下到上、由态到势、由感到知若能够把其逆过程融入进来即同时还可以由里及表、由内到外、由上到下、由势到态、由知到感那么还可以加入“深度”以示强调称之为深度态势感知。孙子所说的“知”应该就是这种双向甚至更多向的交互换位融合就是深度态势感知而他言的“己”和“彼”也不仅仅是指敌我还应涉及到各种物和装备以及对环境的考虑。“自己”这个东西是看不见的撞上一些别的什么反弹回来才会了解“自己”。所以跟很强的东西、可怕的东西、水准很高的东西相碰撞然后才知道“自己”是什么这才是自我。优秀的指战员不仅可以及时感态而且还可以迅速地知势。态倾向形式化势倾向意向性态势感知就是形式化衍生出的意向性描述势态感知就是态势感知的逆向过程——资源管理。例如我国著名的三十六计围魏救赵、金蝉脱壳等强调的是势不是态算计出的是势计算出的是态人是算计机是计算。人是势——态机可以态——势。深度态势感知还意味着把平台、系统、体系各级别态势感知融合在一起形成的如图1。可控的指控是势态管理不可靠的是态势感知。人们视觉上一般是先见森林后见树木先整体后个体这与先势后态的深度感知是一致的。态是对事物的一种印象势是一种对这种印象的观念。有人认为科学发现无非就是四类根据有物之象找无物之象根据有物之象找有物之象根据无物之象找有物之象根据无物之象找无物之象。与之类似态势无非是四类根据有态之势找无态之势根据有态之势找有态之势根据无态之势找有态之势根据无态之势找无态之势。在不同的时间同一个态在同一个人的头脑中形成的“象势”也是不一样的。比如幼年、青年和老年时期“苦恼”以次在头脑中形成的“象”就完全不同。在不同的地点同一个态在同一个人的头脑中形成的“象”也是不一样的。比如分别在冰窖里和火灶旁“冷”字会形成不同的“象”。其实早在明朝大儒王阳明就已经知道这个秘密了他为了更加全面、准确地认识“死”字甚至亲自躺进石棺中去体验。由于多义性某些字同时对应着多个“象”使得在不同的词或文中该字的意思不同。一态多势多态一势。实际上与机器学习不同的是人的一切学习都能建立一种范围不确定的隐性知识/秩序并且人的知识迁移还能及时地把已知的知识变成未知的先验继续使用。人的学习与机器学习最大的不同在于复合式常识性学习而不仅仅是规则化概率性输入。人的常识很复杂扎堆的物理、心理、生理、伦理、文理……既包括时间空间的拓扑也包括逻辑非逻辑的拓扑。人机之间互感知、互推理、互理解、互决策、互学习的融合智能才是未来发展的趋势和方向。态中常常包含专业层级中合乎常规的类型组合势中往往违背了专业层级中合乎常规的类型组合美其名曰常态异势。重要的是态的表面对称通常会掩盖深层势的不对称犹如人体显而易见的左右对称掩盖了内部器官的不对称。对“态”而言本质是表征的问题尤其是静态的表达侧重于感形客观存在being感己感彼对“势”而言本质是理解构建联系的问题尤其是动态的会意侧重于知义值得、应该should知己知彼由态到态的交互过程没有智能的出现得形失意由态到势的交互过程亦即数据在流动中生成信息知识形成价值性的过程也就是智能的产生过程得意忘形。理性很难进行创造感性很难进行精确。很多态是形不成势的态形成势的过程就是智能元素成分浮现的过程。“态”即从描述事物的价值特征的众多参数中取其任意值“势” 即从描述事物的价值特征的众多参数中取其最大值或极大值。“态”也是先天已存在的事物发展惯性“势”就是后天未存在的事物发展惯性感知就是要理解态、势。深度态势感知就是深度理解态、势。状态注定但势可改变但很多人理解成了“态势注定不可改变”。正可谓态由天定势由己生。另外军事智能不是情境/场景/态势性的而是跨情境/场景/态势性的因而超越感知的觉。深度态势感知系统不是完美的但是具有重要的参考辅助价值。是指一种基于复杂性博弈和反思的理解之道。但如果这种理解之道能帮助指战员直面未来战场的各种变故与不确定性更好地与自己所具有的条件、环境打交道理解它的复杂性以及自己在其中扮演的角色从而拥有一个更有利的过程和结果。也可以理解为深度态势感知并没有传递给你任何新的知识而是通过将你原本熟知的事物变得陌生给予你另一种看待事物的方法而这个角度可以使你距离胜利更近。态势结构理论在逻辑上把态势刻画为基于结构上的类比匹配的系统这些结构的构成态来自于不同类型态的聚类或势场。类比匹配出现于态势之间或者描述之间。类比态势具有共同的事实结构而类比描述具有相同的概念结构。两者区别很大类比描述不需要为真只需要共有某些态的规则排列即可。康德可能是第一个区分相似性和类比的人即类比不表示“两个对象之间的不完全相似性而是两个并不相似的对象之间关系的完全相似性”如“人类行动是机械力”。如果说态势感知是形式化的系统那么深度态势感知就是加了意向性的形式化系统。我们不苛求为深度态势感知提出完美的字面解释而是希望能给出其中意向性的逻辑释义毫无疑问逻辑释义会丢失意向性中某些最令人兴奋的方面:弦外之音、美学意境、拓扑效果。但是我们关心的是真值我们对意向性的认知意义和形式化的效果感兴趣。语言、逻辑就是把意向性进行形式化的一种工具。艺术与科学的转换也是如此。文化、变化、转化、异化等等中的“化”很有味道其中不仅仅有融合的意思也有改变的痕迹可以笑称为“化”学。同样状态、动态中的“态”与趋势、形势、局势中的“势”构成的态势图谱也远比知识图谱更可靠、高效、灵巧。究其因对人而言事物的属性是变化的事物之间的关系也是变化的对机而言事物的属性是不变的并且还被人定义了关系变化的区间值域如知识图谱。当前态面临的困难是形式化符号的准确表征势对应的瓶颈为意向性完整抽象提炼感遇到的麻烦在主动性选择想象获取知直面的阻碍于非逻辑局部-全面转换关系。自主系统本质上解决的是不同时空条件下的设计者、使用者之间的一致性问题。对于自主系统而言其实往往就是主动的否定系统如小孩子成长中最先会说的动词是不no、没有、别这意味着他她要自主了而同意常常意味着失去自我如小孩子若用好的ok、同意、太棒了等表达自己观点时就意味着他/她开始失去自我了……当然否定自我也只是一种自主只不过目前机器距此还甚远。如反思产生出的各种隐喻这是只有人类才具有的特殊能力隐喻是言外之意非语法逻辑是弦内之音有语法。其实仔细想想真实的世界不是既有黑也有白吗所谓的法不就是非少了些吗规则的形成莫不如此:从小概到大率然后从合法到非法隐喻也有法不过和形式逻辑的法有所不同隐喻里的法不是语法是义法、用法不过时间一长达成共识也会变成明喻变成语法。法就是达成一致了的共识无法就无天天就是共识的边界。隐喻不是对态而是对势的指向是逻辑的逻辑同时也是大胆假设想象下的小心论证逻辑。2 军事智能中的人机混合智能在军事智能领域中特别是态势感知处理过程里态势与感知的形式化、意向性描述分析非常重要其中形式化就是理性了的意向性意向性就是感性了的形式化逻辑就是连接感性与理性、形式化与意向性的桥梁。意向的可及性是其形式化的一个关键同时可及性也是可能性向现实性转化的前提条件。就意向性而言可及性就是而且几乎总是态与势之间的限定交互如同一个事物在不同时空情境各种态各样势中转换的配对和映射、漫射、影射。事实上从数学的映射到物理的漫射到心理的影射都涉及智能问题既是逻辑命题与经验命题之间的相互融合过程也是人类理—解、感—知过程其中从理到解的一部分变成了人工智能。目前人工智能最难突破的是非家族相似性的漫射、影射问题人机合作则有利于该问题的解决人的意向性是形而上机的形式化是形而下人机融合就是两者虚实之间的道器结合。差异会产生变化的动力人是容易感知到前提条件变化差异的机器对此应对明显不足如何使机器产生感知外部前提条件的变化并依此而随机应变。例如人类的词语、概念、语义不是固定的是随着情境的变化而自然变化的而机器的这种畸变就小的多或基本没有这也是人机融合的一大障碍变与不变的对立如何统一就是关键点。需要强调的是军事智能中的人机合一不是简单的“人心机脑”而是人单人、多人、敌我机机器装备机制管理作战环境真实虚拟体系的交互统一如图2所示。人机融合智能军事智能本质就是主客观的融合既包括有机融合也包括无机融合即是主观以一定方式与客观融合其目的是适应。军事智能研究第一步是解决表征问题没有表征何谈联系即先搞清楚你我它是“谁”之问题也就是“知己知彼”。对人而言之所以诸多表征的不确定性不会造成处理、决策的不确定性其实是人的意向性和目的性在起作用人本身就是目的而不仅仅是工具。如中西思维方式的差别由于西方使用拼音文字导致字符本身的概念消失因此必须在强逻辑结构中寻求概念在抽象中展开知识体系导致西方人进入逻辑强迫症状态。对于人机混合智能而言人可以把握实在的可能性机可以运行逻辑的可能性两者都会产生因果或相关关系但这些关系具有不同的意义。即也许存在多重的因果或相关关系于人机融合之中这些关系有显有隐交融在一起进而构造生成了复杂性问题。在复杂系统中可能交织在一起形成多个因果或相关关系嵌套纠缠而我们注意到的与实际的关系经常存在不一致性。赋予机器智能的假设前提基本上都是有限的这种有限性限制了众多的变化可能性。这些问题的解决不是靠增添新经验而是靠集合整理我们早已知道的东西——常识。人自身的感和觉也有隐协议这些默会的协议支配着人的态势感知是先视后识还是先识后视抑或两者在何种态势下混合使用而且每个人的方式都不同——习惯阅历使然。人之间的交流也有不少协议而且这些协议在相互交流中切换自如游刃有余不知不觉变化多端甚至可以在自相矛盾中自圆其说如自然语言里的多义性这些协议中有些是隐性的常识规则有些是个性化的性格习惯总体上两者间的边界模糊弹性十足约束宽松条件灵活……而人机之间的交互协议相比之下显得是那样的单调、机械、数学界面分明有板有眼一丝不苟缺乏情趣表面上计算智能、感知智能、认知智能风风火火剥开后仔细一看全都是形式化计算在支撑或者说就是规则或统计的计算而已。人尤其是厉害的人总是能抓住事物中最本质的东西认知到最合适的角度进行算计使得不同现象间的深刻联系浮出水面。机器也应朝着认知这个方向被塑造……人会犯错机器犯的错误也是人错我们很多经验与对真理的识得也是从错误中得来的。当机器也会真犯错的时候颠覆就真的开始了。人既有确定性的一面也有不确定性的一面机机器、机制同样如此如何把不确定性的一面转为相对稳定的确定性加以使用这是人机融合的一个重要问题。人的确定性机的确定性比较好理解人的不确定性机的确定性、人的确定性机的不确定性、人的不确定性机的不确定性难度会依次递增解决好这些问题就是人机融合过程。不确定性是由于表征与推理的可变性造成的。其机制背后都隐藏着两个假设:程序可变性和描述可变性。这两者也是造成期望与实际不一致性判断的原因之一。程序可变性表明对前景和行为推导的差异而描述可变性是对事物的动态非本质表征。人类的学习不但能建立起一种范围不确定的隐性知识还能建立起一种范围不确定的隐性秩序/规则。机器学习也许可以建立一定范围的隐性知识、秩序只不过这种范围比人类学习建立的范围要小的多而且可解释性更差容易出现理解盲点。高手和菜鸟面对的情境常常是一样的只不过高手往往会关注关键和临界处及时地把态进行优化处理成势而菜鸟却很难进行类似的态势转换进而造成态的固化不前。无维的数据信息衍生出无不为的智能有维的知识图谱衍生出的只是有为的人工智能。孟子说独乐乐不如众乐乐。幸福越与人共享它的价值越增加。如果你把快乐告诉一个朋友你将得到两个快乐。其实对于军事智能而言亦是如此三个臭皮匠相互分享数据信息智能的融合价值就会越增加。在比较早的时候惠勒就曾说过“信息即物质It from Bit”信息既是特殊物质也是特殊能量是虚/暗物质或虚/暗能量犹如实数与虚数的关系。如果你把知识告诉一个伙伴你也将在知识的流动中得到更多的知识。就像你在跟同学讲清楚一道难题过程中常常会得到许多自己独自思考时没有想到的东西一样。数据孤立静止时没有多少价值一旦流动起来就会形成有价值的信息和知识流动的数量越大速度越快方向越明确融合越充分智能化的成分越多智能程度也就越大获得胜利的可能性也就越大。在天时、地利、人和三者关系的研究中孔子把重点放在人和研究上对于人和如果分而言之可以理解为行为与思想上的和谐探讨人的“主观能动性”认识规律利用规律也就是这样才有了后来的儒家思想。智能出现的前提是关系的产生。西哲中“我是谁”中的“我”就是关系。意识本身就是“关”加“系”。对于关系和属性而言关系更为重要它不但可以使你关注个体的特点而且还可以让你在相互作用中实现对个体及其它群体的特征理解知识就是一种或多种角度对事物关系的描述但并没有穷尽所有的角度。关系可以是属性级的、还可以是系统级的甚至是多系统体系级的各级之间可以跨越如有些系统关系可以不考虑属性的影响。知识就是用理性区别事物另外由于知识忽略了用感性区别事物所以知识图谱只是局部的世界反应。“秩序是生命的一半”。——德国谚语生命的另一半就是非秩序。抽象符号间的联系不能产生知识和意义形式符号系统的语义解释和知识建构如何可以内在于系统类似于人类内在于我应该是未来人工智能研究的核心问题。抽象符号间的联系本身是人赋予的知识和意义“机器的自我”还很难处理这种关系。研究清楚人脑解构也解决不了智能问题没有交互就不会产生关系没有相互联系就不会有智能出现。另一方面机器是基于大量的正确样本进行训练的而人类则是基于少量的正确或错误样本进行学习的。另外机器学习的结果易产生局部最优也许这也是数学的不足如蚁群算法人易把握整体最优。机器学习形式化调参很难人类使用意向性相对比较自如。有的人打麻将打五元一盘的一天可以赢一千多元而打五十元一盘的一天只能赢几百元有时还输钱。这说明人与机的博弈机制相当不同。解决军事智能中人机融合问题首先要打破各种认知惯性突破传统的时空关系。把感知图谱、知识图谱、态势图谱融合在一起思考。对人而言机就是延伸自我的一种工具同时也是认知自我的一种手段通过机的优点来了解自己的缺点通过机的缺点来明了自己的优点然后进行相应的补偿或加强。人机融合还不是一见钟情这是因为缺乏双向性的感知与觉察。当前更多是主从相声似的人机交互尽管还并不那么尽人意捧逗还存在失调失配但未来仍值得期待毕竟人在发明机器的同时也在发现着自己。3.展望计算的确可以让机器承担很多操作性的任务但执行操作并不等同于替代执行操作的人各种无人装备、无人系统并不是完全无人未来战场上的趋势可能是装备无人、平台无人但是系统有人前线无人但是后方有人人与机可能在物理上分离但是在整个系统中产生更深层次的融合。人作为自然实体所进行的操作与机器通过计算而实现的操作相比有一个至关重要的区别就是约翰·塞尔所强调的“意向性”维度。机器的操作不是 意向性的活动因为它不能解释自己的操作而人的行动则是意向性的是人所具备的概念能力的体现在操作的同时也在进行着自我解释的活动。智慧总是关联到决定人们如何理解事实的那些价值目标上。不论是军事智能还是民用智能都有一个反思内在价值追求的向度这只能由人的意向性自我解释来实现而不可能由非人来实现。战争是人与装备的结合再好的装备也需要人来操作。如2018年俄罗斯在制定人工智能武器方面的立场突出体现在其关于致命自治武器系统的官方立场文件中它要求“人在决策循环中”但不赞同限制国家建立和测试新技术的主权的国际制度的概念。因此俄罗斯国防部门采用以结果为导向前瞻性的方法来开发人工智能。总的来看军事智能将会从思想、技术和应用模式上对现代和未来军事作战产生全面影响。目前已在三个方面初见端倪一是智力会超越体力、信息的有效协同成为决定战争胜负的首要因素二是无形的不战监控取代残酷的激烈摧毁成为征服对手的首选途径三是在体系作战中,人机融合产生出的集智作用有可能超过集中火力和兵力的作用。对人而言机就是延伸自我的一种工具同时也是认知自我的一种手段通过机的优点来了解自己的缺点通过机的缺点来明了自己的优点然后进行相应的补偿或加强。人机融合还不是一见钟情这是因为缺乏双向性的感知与觉察。当前更多是主从相声似的人机交互尽管还并不那么尽人意捧逗还存在失调失配但未来仍值得期待毕竟人在发明机器的同时也在发现着自己。平心而论智能什么时候从以数据为中心转变为以环境对象为中心何时才可能有真正的智能产生。对人机环境系统而言机是相对理性的人是相对感性的。一般而言理性不能用于创造规则也不能用于设计复杂系统于是理性只能用于对已经存在的自发秩序的抽象和提炼上。如当我们看到梵·高画笔下的《鞋子》不是单单观看一个静止的艺术品而是通过鞋子感受到了人的生活生活表象后人的思想、情感从而感受到一个世界。画中的世界、艺术展现出的艺术世界、作者的世界和观者的世界共同形成了艺术而最古老的兵书就是战争的艺术孙子兵法---The art of war。归根到底当前来看机器所能做的只是计算而已而在计算与有意义的人类竞争之间仍然有着根本的区别。正如拿破仑所认识到的“世界上有两种力量刀剑和思想。从长远来看刀剑总是被思想打败”。但若没有历史和反思人与机的区别并没有那么大人的价值也无法完全体现出来。未来自主人工智能机器的因果关系与人类的因果关系将会有很大的差异。机器的伦理也类似。其根本就是事实与价值之间的相互作用问题即being与should的关系问题。人是由其信念所构成的他即他所信。智慧不同于科学知识。科学关心事实如何但智慧不能只关心事实还要更关心如何给事物以价值和意义。科学关心事实如何但智慧不能只关心事实还要更关心如何给事物以价值和意义美国的星球大战计划造成前苏联战略定力不够进而忽悠崩溃了内部也日益渐下的前苏联。军事智能与民用智能最后面临的终极问题很可能不是科技问题还是那个永恒的话题——道德伦理这也是超越了智能的智能道德中的道是道路德是得到道德就是通往得到的道路仁是人义是应该。仁义道德就是人走向应该获得的道路这实际上是感知觉的一种深度概念抽象加工是一种直觉化了的认知框架结构是一种无意识化了的深度态势感知即符合内在道德要求的为刺激-反应快模式而不是理性的刺激-选择-反应慢模式。道德也是最高的军事智能不战而屈人之兵。随着智能技术的不断发展军事智能以及民用智能最后面临的终极问题很可能将不再是科技问题而是如何界定其权责范围如何定义人类智能与人工智能之间的关系这还是那个永恒的话题——道德伦理这也是超越了智能的智能。2018年11月美国《2019财年国防授权法案》批准新设立了一个独立委员会——人工智能国家安全委员会。人工智能国家安全委员会旨在全面审查、分析人工智能技术及系统并在六个月内为国会和美国政府编写人工智能报告提出今后的规划建议。《法案》要求该委员会采取必要的方法和手段推动美国人工智能、机器学习和相关技术的发展以全面满足美国国家安全和国防需要。此外《法案》还要求美国防部(DoD)不断开发人工智能技术促进人工智能的可操作性应用。据此国防部一名高级官员正努力制定战略计划和蓝图以识别、协调人工智能技术和“关键性应用能力”加快人工智能的发展和部署。联邦政府和参众两院议长将共同任命15人组成人工智能委员会。委员会的任务包括(1)考察人工智能在军事应用中的风险以及对国际法的影响(2)考察人工智能在国家安全和国防中的伦理道德问题(3)建立公开训练数据的标准推动公开训练数据的共享。客观而言人机融合智能及其态势感知研究是一个领域不是一个学科我们要用不同的方法论从不同的角度来研究这种新型智能方法论、角度越多人机融合智能研究就会做得越好也许智能领域什么时候从以数据为中心转变为以环境对象为中心什么时候才可能有真正的智能出现吧因为人从来不是靠数据说话的而是靠认知环境中各对象的联系产生智能的。另外反其道而行之就可以破坏人机融合智能及其态势感知及OODA链路系统具体如下割裂输入融合使数据、信息、知识异质化阻断处理融合让非公理、公理分歧化肢解输出融合把直觉决策与逻辑决策区别化瓦解回馈融合人机的反思、反馈悖论化离散综合融合人的情境意识与机器的态势感知矛盾化。总之军事人机融合智能领域的发展离不开长期的技术积累重点是要依靠数据、算法、硬件等基础支撑层面的技术突破和人机交互、工效学等技术的有机磨合。目前虽然出现了人机融合智能军事应用热潮在自主系统、ISR、辅助决策、人机协同领域出现了不少新的技术应用但人机融合智能技术本身仍属于较弱功能范畴技术进展不大这也限制了人机融合智能的进一步应用。美军在发展人工智能技术时并不是一味强调应用而是投入大量资金长期推动数据、算法、硬件、实验等基础支撑技术的发展通过内部独立研究实验室持续累积数据分析、基础算法、智能硬件、基础工效实验等方面的技术成果在此基础上优先选择人机融合智能技术中较成熟的图像、语音识别等通过短期项目进行军事应用转化通过长短期项目相结合基础与应用并重的理念推动人机融合智能技术发展。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 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