人工智能在国防中的应用 | 新品推荐
本文摘自《人工智能与国家安全（2020版）》 | 远望译品
国防部正在考虑人工智能的多种应用。目前，人工智能的研发由各军种的研究机构以及DARPA和情报高级研究计划局(IARPA)自行决定。然而，国防部各部门必须就每年费用超过1500万美元的任何计划的人工智能倡议与联合行政当局协调。此外，联合行政当局还负责监督国家特派团倡议(NMI)，即利用人工智能应对紧迫的业务挑战的项目。JAIC于2019年开始了其前两个NMI的工作----预测性维护和人道主义援助与救灾。根据前国家航空管理局代理局长Nand Mulchandani的说法，JAIC随后将其重点转移到联合作战，并于2020年5月向Booz Allen Hamilton公司授予了一份8亿美元的合同，以“将人工智能带到战场”。现任JAIC主任Michael Groen中将表示，JAIC现在专注于进一步开发数据库和软件工具，通过该部用于人工智能项目。人工智能正在被纳入其他一些情报、监视和侦察应用，以及后勤、网络空间作战、信息作战、指挥和控制、半自主和自主车辆以及致命自主武器系统。
1、情报、监视和侦察
例如，Maven项目打算将计算机视觉和人工智能算法纳入情报收集单元，以梳理无人居住的空中飞行器拍摄的视频，并自动识别敌对活动以确定目标。在这种情况下，人工智能的目的是使人类分析员的工作自动化，目前，人类分析员要花几个小时在无人机拍摄的视频中筛选可操作的信息，这可能使分析员能够根据这些数据做出更有效和及时的决策。
情报界也有一批公开承认的AI研究项目正在进行中。仅中央情报局就有大约140个项目正在开发中，这些项目在一定程度上利用人工智能来完成图像识别和预测分析等任务。IARPA正在赞助几个人工智能研究项目，目的是在今后四到五年内产生其他分析工具。一些例子包括开发噪声环境中多语言语音识别和翻译的算法，在没有相关元数据的情况下对图像进行地理定位，融合二维图像以创建三维模型，以及建立工具以根据生活模式分析推断建筑物的功能。
2、物流
AI在军事物流领域可能有未来效用。例如，空军正在开始使用人工智能进行预测性的飞机维护。不是在飞机发生故障时或按照标准化的机队范围的维修计划进行维修，空军正在测试一种人工智能支持的方法，根据单个飞机的需要定制维修计划。这种方法目前被F-35的自主后勤信息系统所使用，它提取嵌入飞机发动机和其他机载系统中的实时传感器数据，并将数据输入预测算法，以确定技术人员何时需要检查飞机或更换部件。
同样，陆军的后勤保障活动(LOGSA)也与IBM的沃森（打败两个Jeopardy冠军的同一款AI软件）签订了合同，根据安装在每辆车上的17个传感器获取的信息，为Stryker车队制定量身定制的维修时间表。2017年9月，LOGSA开始了第二个项目，该项目将使用Watson分析维修部件配送的运输流，试图确定最具时间和成本效率的供应方式。这项任务目前由人力分析员完成，他们仅通过分析10%的运输请求，每年就为陆军节省了约1亿美元；有了沃森，陆军将有能力分析100%的运输请求，有可能在更短的时间内产生更大的成本节约。
3、网络空间行动
AI很可能是推进军事网络行动的关键技术。2016年，美国网络司令部司令迈克尔·罗杰斯上将在参议院军事委员会作证时表示，在网络空间仅依靠人类的情报是“一种失败的策略”。他后来澄清了这一点，他说，“如果你在防御网络时，你试图理解的活动量不能达到某种程度的人工智能或机器学习...你总是处于权力曲线的后面。“传统的网络安全工具寻找已知恶意代码的历史匹配，因此黑客只需修改该代码的一小部分就可以绕过防御。另一方面，支持人工智能的工具可以经过训练，在更广泛的网络活动模式中检测异常，从而为攻击提供更全面和动态的屏障。
DARPA的2016年网络大挑战展示了AI赋能的网络工具的潜在威力。竞赛要求参赛者开发人工智能算法，使其能够自主地“在[竞赛团队]有机会利用软件漏洞之前，检测、评估和修补软件漏洞”——这一切都在几秒钟内，而不是通常的几个月内。不仅展示了人工智能支持的网络工具的潜在速度，也展示了奇异算法同时进行攻防的潜在能力。这些能力可以在未来的网络作战中提供明显的优势。
4、信息行动与“深度造假”
人工智能正在实现越来越逼真的照片、音频和视频伪造，或“深度伪造”，对手可以将其部署为信息操作的一部分。事实上，深度造假技术可以用来对付美国及其盟国，制造虚假新闻报道，影响公众话语，削弱公众信任，并试图敲诈外交官。虽然专家们已经发现了以前的大多数深度造假，但这种技术的复杂程度正在发展，可能很快就能骗过法医分析工具。
为了打击深度造假技术，DARPA启动了媒体取证（MediFor）项目，其目的是“自动检测操纵，提供有关如何执行这些操作的详细信息，“MediFor已经开发了一些识别人工智能伪造的初步工具，但正如一位分析家所指出的，”一个关键问题……是机器学习系统可以被训练成胜过取证工具。为此，DARPA计划举办后续竞赛，以确保取证工具跟上深度伪造技术的步伐。它还推出了SemaFor，寻求开发算法来自动检测、属性和特征（即识别为良性或恶意）各种类型的深度伪造。
人工智能还可以用来创建完整的“数字生活模式”，其中个人的数字“足迹”被“合并并与购买历史、信用报告、职业履历和订阅相匹配”，从而创建一个关于服务人员、可疑情报人员、政府官员或私人公民的全面行为概况。与深度假货的情况一样，这些信息可以反过来用于有针对性的影响行动或勒索。
5、指挥与控制
美国军方正在寻求开发人工智能在指挥和控制领域的分析潜力。国防部正在开发各种系统，以支持其联合全域指挥和
在不久的将来，人工智能可用于融合来自所有这些领域的传感器的数据，为决策者创建一个单一的信息源，也称为“共同操作画面”。目前，决策者可用的信息来自多个平台，格式多样，往往存在冗余或未解决的差异。理论上，一个支持人工智能的通用操作画面将把这些信息合并到一个显示中，提供友军和敌军的全面画面，并自动解决输入数据的差异。这样的系统最终可以使“任何传感器都能向来自任何军种、盟友或伙伴的任何射手提供数据……以达到对抗任何目标的效果。”军种有许多相关的计划，旨在展示执行JADC2所需的能力，包括陆军的项目融合和空军的高级战斗管理系统。类似地，DARPA的马赛克战争计划寻求将AI用于网络系统和传感器，对来袭的传感器数据进行优先排序，并自主确定部队的最佳组合。
未来的人工智能系统可以用来识别被对手切断的通信链路，并找到分发信息的替代方法。随着人工智能系统的复杂性逐渐成熟，AI算法也可能能够根据对作战空间的实时分析，为指挥官提供一系列可行的行动路线，从而有可能提高战时决策的质量和速度。
6、半自动驾驶和自动驾驶车辆
美国所有军种都在致力于将AI纳入半自主和自主车辆，包括战斗机、无人机、地面车辆和海军舰艇。人工智能在这一领域的应用与商用半自动驾驶汽车的应用类似，后者使用人工智能技术感知环境、识别障碍物、融合传感器数据、规划导航，甚至与其他车辆通信。
空军研究实验室完成了其“忠诚僚机”计划的第二阶段测试，该计划将一架老一辈的无人战斗机（在本例中为F-16)与一架有人居住的F-35或F-22配对。在这一事件中，无人居住的F-16试验平台对未预先编程的事件，如天气和不可预见的障碍作出自主反应。随着程序的进行，人工智能可以使“忠诚的僚机”为其有人居住的飞行引线完成任务，例如干扰电子威胁或携带额外的武器。
陆军和海军陆战队测试了类似车辆的原型，这些车辆跟随士兵或车辆在战场周围完成独立任务。例如，海军陆战队的多用途战术运输车(MUTT)是一种遥控的、全地形车大小的车辆，能够携带数百磅的额外设备。虽然该系统在其目前的配置中不是自主的，但海军陆战队打算使后续系统具有更大的独立性。同样，陆军计划部署一些具有不同类型自主功能的机器人战斗车辆，包括导航、监视和拆除简易爆炸装置。这些系统将作为可选载人作战车辆的“僚机”部署。
DARPA完成了反潜战连续跟踪无人驾驶船原型的测试，或“海上猎人”，在2018年初过渡到海军计划开发之前，“海上猎人”已经被整合到水面开发中队1中，该小组的任务是监督“舰队的熟悉情况，“无人驾驶水面舰艇”的训练和战术发展。如果“海上猎人”号服役，它将为海军提供在公海自主航行的能力，交换模块化有效载荷，并与其他无人驾驶舰艇协调任务--所有这些都同时提供一次数月的持续猎潜覆盖范围。一些分析家估计，“海上猎人”号每天的运营费用约为2万美元，而一艘传统上有人居住的驱逐舰的运营费用约为70万美元。此外，海军还启动了快速自主综合实验室(RAIL)以开发、测试、认证和部署新的和更新的自主能力。
国防部正在测试其他由人工智能驱动的能力，以实现合作行为，或者说蜂拥而至。Swarming是自动驾驶车辆发展的一个独特的子集，其概念从设计用于压倒防御系统的低成本车辆的大编队到协作提供电子攻击、火力支援以及地面部队编队的局部导航和通信网的小型车辆中队。若干不同的swarming
目前正在开发能力。例如，2016年11月，海军完成了一项由5艘无人艇组成的人工智能支持群的测试，这些艇协同巡逻切萨皮克湾4乘4英里的路段，并拦截了一艘“闯入者”船只。这项实验的结果可能导致人工智能技术适用于保卫港口、猎杀潜艇或在大型舰艇编队前侦察。海军还计划测试成群的水下无人驾驶飞机，战略能力办公室已经成功地测试了103架空投微型无人驾驶飞机。
群体特征：
自主（不是低于集中式控件）
有能力的传感他们的本地环境而且其他附近群与会者
可至沟通本地与其他在这个蜂群
可至合作至执行给定任务
7、致命性自主武器系统
致命性自主武器系统（LAWS）是一类特殊的武器系统，它利用传感器组件和计算机算法独立地识别目标，并在不需要人工控制的情况下使用机载武器系统攻击和摧毁目标。
虽然这些系统还没有得到广泛发展，但它们可以在传统系统可能无法运作的通信退化或被拒绝的环境中进行军事行动。美军目前没有法律在其清单中，尽管没有法律禁止发展法律。
国防部第3000.09号指令“武器系统的自主性”概述了国防部关于半自主性和自主性武器系统的政策。该指令要求所有系统，无论其分类如何，都应设计成“允许指挥官和操作者对武力的使用行使适当程度的人为判断”，并成功地完成国防部的武器审查程序。系统操作状态的任何改变都要求系统再次经过武器审查程序，以确保其保持按预期操作的能力。自主武器和有限类型的半自主武器在研制和部署前还必须得到负责政策的国防部副部长、参谋长联席会议主席、负责采购和维持的国防部副部长或负责研究和部署的国防部副部长的批准。
工程学。用于有人操作的设施或平台的点防御的由人监督的自主武器----但不以人为目标——以及“对物资目标施加非致命、非动能力量，例如某些形式的电子攻击”的自主武器，不在这一高级审查的范围内。
尽管有这一政策，一些高级军事和国防领导人已经对实地法律的前景表示担忧。例如，在2017年参议院军事委员会的证词中，当时的参谋长联席会议副主席保罗·塞尔瓦将军说，“我不认为让机器人来控制我们是否夺人性命是合理的。”不管怎样，塞尔瓦将军解释说，鉴于美国的潜在对手正在依法行事，军方将被迫着手研究这类技术的发展，以找出其漏洞。事实上，正如前国防部长马克埃斯珀所指出的，“中国武器制造商正在销售宣传为能够完全自主的无人机，包括能够进行致命目标打击的无人机。”