AI引领空战变革：三种智能决策方案解析

AI引领空战变革：三种智能决策方案解析

随着人工智能和机器学习技术的快速发展，它们在军事领域的应用也日益广泛。特别是在空战决策中，AI和机器学习正展现出巨大的潜力。本文将探讨AI在空战决策中的作用，分析其技术背景、作战结构，并提出三种可能的决策方案。

现代人工智能的发展主要得益于低成本图形处理单元（GPU）的普及，这些GPU最初是为满足视频游戏需求而开发的。GPU的大规模并行处理能力使得机器学习软件得以广泛应用。机器学习虽然不是一个新概念，但只有在结合GPU和大数据库后，才能在大规模应用中变得实用和经济可行。

在机器学习中，计算机算法会根据大量数据自主生成解决问题的指令序列和规则。通常情况下，用于训练算法的数据越多，生成的规则和指令就越有效。因此，具有机器学习能力的AI系统可以在执行任务过程中不断学习和改进。

在军事领域，战场物联网（IoBT）通过固定和移动设备收集大量信息，并将其传输到远程AI计算机进行处理。为了应对海量数据的挑战，边缘设备可以实时评估数据，只将最重要的信息转发到云端，从而节省存储和带宽资源。目前，许多边缘计算任务都是通过AI芯片完成的。这些芯片体积小、成本低、功耗低、发热量小，可以轻松集成到各种设备中。

当前的作战概念正在从传统的单域作战向多域作战转变，涵盖陆地、海洋、空中、网络和太空等多个领域。“融合”概念强调友军应该能够在任何领域攻击敌方单位。例如，陆军可以与海上舰船交战，空军则可以同时攻击空间资产和网络目标。

这种多域作战概念摒弃了传统的线性杀伤链，转而采用多路径的杀伤链。新兴的“马赛克”结构通过IoBT领域的数据流创建一个杀伤链网络，能够动态选择最佳任务路径。这种结构提供了高度弹性的网络，具有冗余节点和多个杀伤路径。这种跨领域思维进一步演变为“扩展机动”的概念。

在重大冲突中，实现这些复杂作战概念的关键在于使用带有机器学习的AI自动化系统。AI的主要优势在于能够快速识别模式并检测隐藏在IoBT收集的大型数据库中的目标。这将使得隐藏变得更加困难，而瞄准则变得更加容易。然而，AI也存在一些问题，如容易被愚弄、缺乏鲁棒性、知识迁移能力差以及对数据的依赖等。

AI和机器学习在空战决策中的应用主要受到技术和作战需求的影响。以下是三种可能的决策方案：

方案1：超级战争（Hyperwar）

John Allen和Amir Husain提出了超级战争的概念，其中AI可以实现以机器速度进行战争。在这种模式下，战术决策周期将被缩短到几分之一秒，使能够更快做出决策的一方获得决定性优势。

在空战决策中，著名的观察-定向-决策-行动（OODA）模型提供了一个有用的框架。AI将用于IoBT设备的边缘计算，将数据融合成综合图景。在“定向”阶段，AI将在战斗管理系统中发挥作用，生成近实时的空中画面并预测敌方机动路线。在“决策”阶段，AI将处理友方防空部队的可用性，生成待攻击目标的优先列表。人类指挥官将对这些决策进行审批，以确保符合武装冲突法并检查AI的决策。经人工批准后，“行动”阶段的AI将自动分配武器并传递目标数据。

方案2：超越OODA

随着OODA技术的扩散，友军和敌军都可能具备超级战争的能力。因此，OODA模型可能需要改变。AI可以结合环境数字模型和高质量的“发现”数据，预测对手的未来行动，并提出最佳应对方案。

在这种模式下，决策过程可以分为“感知-预测-同意-行动”。AI首先感知战场环境，然后预测敌军可能的行动并提出建议。人类指挥官进行审批后，AI将通过机器对机器指令执行行动。这种方案的目标是在敌军之前抢占主动权。

方案3：干扰对手决策

另一种方案是尝试减慢对手的决策速度。支持AI的“傻瓜”系统可以分散在战场上，通过传输不同保真度的信号创建复杂的电子诱饵模式。这些系统可以安装在无人机或无人驾驶地面车辆上，目的是通过创建误导性或混乱的战场画面来击败对手的“发现”系统。

AI“傻瓜”系统还可以与欺骗行动结合使用。例如，多架无人机可以发送友军战斗机的电子签名，使敌军难以分辨真假。这种方案的目标是通过制造混乱来干扰敌军的决策过程。

这三种方案为决策提供了不同的选择。超级战争可能涉及一系列多域攻击，而超越OODA的方案则更适合主动防御。干扰对手决策的方案在冻结冲突的情况下效果最好。最终的选择将取决于具体情境，但AI无疑将在短期内显著改变空战决策的方式。