还记得“阿尔法狗”吗?AI已走进美军,人工智能击败精英飞行员

2021-01-22 10:25:21 军林天下

喜欢围棋的朋友可能还记得,人工智能机器人“阿尔法狗”(AlphaGo)击败过人类职业围棋9段选手、韩国的世界冠军李世石。现在,“阿尔法狗”使用的“深度学习”技术已经进入美国空军,军用人工智能飞行员在模拟格斗中击败美国空军的精英战斗机飞行员。尽管这件事听起来像有点科幻,但是的确已经在美国空军发生了。

美国国防高级研究计划局(DARPA)在2020年8月举行了“阿尔法狗斗”(AlphaDogfight)比赛,人工智能公司之间利用DogFight算法进行较量,获胜的算法再与人类战斗机飞行员对决,最终机器算法“飞行员”以5比0战胜了人类的精英飞行员,这种悬殊的胜负比分也表明美国空军正在经历先进人工智能系统带来的变革。

其实,人工智能在很多领域已经展现出比人类更大的优势,现在这一趋势正在加速扩展,也在走进美国空军的作战方式变革历程。为顺应这种转变,美国空军一直在为人工智能的军事革命进行准备,空军参谋长查尔斯-布朗(charles Q.Brown)上将对于人工智能也表达了支持的态度。

可以肯定,美军近年来在军用人工智能方面投入不小。2018年,美国国防战略推出了《无与伦比的21世纪国家安全创新基地》项目,2019年,美国空军开始落实国防部人工智能战略和国防部数据战略,意图用人工智能重塑21世纪的空战战场,大量投资建设以数据为中心的生态系统。2021年度《国防授权法案》也包括了直接关注关键领域人工智能发展的措施。

美国空军目前启动了多个人工智能研发项目,比如美国空军/麻省理工学院人工智能加速器项目、部队级火花单元项目(Spark Cells)、先进作战管理系统(ABMS)项目,Kessel Run和Kobayashi Maru等机构负责软件开发工作。美国空军计划,从人才、数据和文化3个方面入手,进一步加强军用人工智能的各项建设。

一、人才建设:加强数字化技术人才管理

2020年,Kessel Run实验室验证了对AI开发至关重要的“数字时代技能集”,招募和培养软件开发和数据工程类人才。该实验室允许完全远程的虚拟开发,改革培养员工技能的新方法,以便从更大的人才库中选拔人才。

美国空军认为,要在可行的情况下允许技术员工远程工作,从而扩大创新生态系统的招募成功率,空军要最大限度地参与虚拟招募活动、黑客竞技活动、职业招聘会和技术会议,为这些人工智能平台搭建起更多的桥梁。

在空军现役和文职人员的数字化人才建设方面,美国空军计划优化任务选择过程,更好地分配、跟踪和激励数字化人才,让人才到能够发挥才能的组织机构任职,设置“技能集”定位相关人才,并为人才提供经济补偿,提高空军数字化人才的保留率。在专业军事教育和技术学校以外,美国空军也要为数字化人才提供更多的学习机会,派员到地方大学和科研机构进行深造。

二、数据建设:以数据为中心为人工智能奠定基础

美国空军正在努力建设以数据为中心的人工智能体系。Kessel Run、Kobayashi Maru和空军首席数据办公室启动了VAULT项目,体现了美国空军以数据为中心的根本方略。VAULT项目强调数据共享,并注重实施健康的数据管理标准和方法。

Kessel Run实验室研发的ODIN应用程序套件,目的是取代F-35的ALIS维修系统,进一步扩展数据评估在军事装备领域的运用。ALIS系统饱受不安全因素的困扰,容易出错,在“用户友好”方面还有很多需要改进的地方。Kessel Run实验室成立了一个数据团队,就如何收集和利用数据做出适当的决策,不到一年时间就研发了一套替代应用程序,实施了新的数据标准,创建了用于分析的数据存储机制,优化了维修计划,强化了F-35的数据生态系统。新系统进行了大量的数据改进,减少了维修时间,提高了调度效率。

美国空军面临在整个军种范围内扩展数据驱动系统的巨大挑战,比如改变跨竖井的数据可用性和共享模式,改变管理巨大数据集的传统方法,在每个数字系统中实施知情的数据共享,建设良好的IT基础设施以实现数据移动,雇佣和发展软件开发能力以支持数据的收集和分析,提升安全性来保护数据,等等。一体化的作战人工智能是一个系统体系,不仅需要先进的算法,还需要优秀的人才、强大的数据、先进的基础设施和工具来建立和维护数字化系统。

三、文化:拥抱并支持敏捷的数字思维

美国空军在创新人工智能生态系统过程中强调挑战现状、快速失败和不断迭代的价值观,这3点共同构成了一种敏捷的思维方式,能够更好地向作战人员提供数字化作战能力。美国空军“下一代防空”项目宣布研发第6代战斗机,采用的就是现代一级方程式赛车的设计和工程方法,比如复杂的数字工程和建模模拟飞行,等等。这些方法能以极高的保真度模拟真实世界的环境,使设计师和工程师能够快速进行大量的实验和模拟,将敏捷的装备换代能力与数字化预先设计和评估能力相结合,这种思维方式是集成人工智能算法的基础。

美国空军采购主管威尔·罗珀(Will Roper)曾经呼吁,要适应这种颠覆性的敏捷,为美国空军的军费支出创新数字模式。美国太空军司令官约翰·雷蒙德(John Raymond)上将也要求建立一个精干而灵活的军种体系。美国空军在这方面有过许多成功的案例,比如比勒空军基地第99侦察中队实施的全新流程,在U-2中飞软件更新和AI副驾驶验证项目中展示了快速提供解决方案的能力。

美国空军强调,指挥官必须坚持用数字化方案解决问题,关注作战能力交付的速度和效率,以便在大国竞争时代不输给竞争对手比如中俄的人工智能,防止在使用人工智能作战能力时出现致命的错误。

本文作者是美国空军上尉贾思敏(Jazmin Furtado,空军采办官,数据科学和人工智能工作者,Kessel Run实验室联队C2数据项目组负责人,空军/麻省理工学院人工智能加速器联络者),克里斯·戴列夫斯基上尉(Chris Dylewski,卢克空军基地第56战斗机联队的飞行员,领导火花单元项目)。

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