美国“算法战”的人工智能布局

前 言

算法战由第三次“抵消战略”的设计师罗伯特·沃克于2017年首次提出，并建立了美军算法战跨职能小组，以推动人工智能、大数据及机器学习等战争算法关键技术的研究，成立不到半年已开发出首批4套算法。可以说，算法就是软武器，算力就是战斗力。掌握更强算法不仅能快速准确预测战场态势，而且能创造出最优战法，实现“未战而先胜”。

发展背景

2016年，美国辛辛那提大学开发的人工智能系统阿尔法驾驶三代机，在高保真空战模拟器上，击败了有预警机支持、驾驶四代机的美空军王牌飞行员，展现了算法的巨大应用潜力。2017年，美国密苏里大学训练出的深度学习算法，可在TB级的数字图像中检测、识别地空导弹阵地。2018年，美国Google公司与美军算法战跨职能小组建立合作，共同进行机器学习相关研究。随着人工智能技术的不断突破，尤其是类脑芯片的发展，战争算法将在处理数据、计算能力等方面发生跃迁，将牵引美军人工智能军事化应用，为后续战场预演、战时感知与智能决策奠定基础。美国作为智能化武器装备的引领者，长期不懈研究，已装备了相当数量的无人装备，正在新兴智能技术研发、智能化装备发展等方面持续发力，总体呈方兴未艾之势。

主要政府机构

最初在2017年4月，美国国防部成立了一个“算法战跨职能团队”，负责整合与国防情报企业任务领域相关的现有基于算法的技术计划。

而后在2018年6月，联合人工智能中心(JAIC)成立。联合人工智能中心致力于探索人工智能(AI)(特别是边缘计算)、网络网络和人工智能增强通信在实战中的应用，是美国重要的算法战技术创新研发基地。其与美国AI行业进行财务合作，以开发特定应用程序。

2022年2月，JAIC、国防数字服务和推进分析办公室合并为一个统一的组织，即首席数字和人工智能办公室(CDAO)，负责加速国防部采用数据、分析和人工智能以产生从董事会到战场的决策优势。CDAO与各军种、联合参谋部、首席信息官、负责研究和工程的国防部副部长和其他数字领导者密切协调，履行多项关键职能：包括领导部门在数据、分析和人工智能采用方面的战略和政策，以及管理和监督整个部门的工作;支持整个部门开发数字化和支持人工智能的解决方案，同时有选择地为企业和联合用例扩展经过验证的解决方案;提供一支经验丰富的技术专家队伍，作为事实上的数据和数字响应力量，能够利用最先进的数字解决方案应对紧急危机和新出现的挑战。

美国算法战主要作战样式

当前所谓“算法”，通常指对于解题方案的整体的、准确的、完整的描述，包括解决问题所需明确定义的规则和一系列的具体指令，其实质是一套用系统方法描述和解决问题的策略机制。算法战中所包含的算力，也就不再是简单的计算能力，而是筹算、计划、预判、定计等内容和步骤的机器化及系统化。

概言之，算法战是将算法运用于战争领域，通过挖掘人工智能算法在态势感知、情报分析、指挥决策、打击行动等方面拥有的巨大潜力，用算法方式破解战争攻防问题，从而达到在战争中致胜的目的。算法战的作战样式至少包括两个方面：一是将智能算法加入军事作战任务，二是在军事对抗中增加了作战双方算法与算法之间的对抗。

以人工智能算法为主要技术支撑的武器装备、作战平台、后勤保障系统等早有应用，例如，在波斯湾战争中，美军配备了一个基于算法的动态分析和重规划工具DART，用于自动化的后勤规划和运输调度，极大地提升了后勤保障效率，可以看做是美军将算法用于战争的一个早期缩影。再如，美军利用人工智能算法分析“伊斯兰国”的相关行动数据，试图找出其发动袭击的规律，破解其袭击策略，以便更有效地击败“伊斯兰国”。而“伊斯兰国”等恐怖组织的技术人员也可利用算法分析情报，应对美国等国家的军事打击。

大数据分析只是算法战的一个简单应用。算法战的本质是推动人工智能应用于军事领域，塑造新一轮军事优势。澳大利亚空军上校在其出版的《算法战：将人工智能用于军事领域》报告中指出，算法战对于军队更大的价值在于，通过战略层面的机器人战争和战术层面的机器速度决策和蜂群技术塑造出全新的军力结构和作战能力。自主的机器人作战可以显著降低战场人员伤亡、排除通信干扰、降低战争门槛。以智能机器速度决策可以瞬间协调大量传感器和武器平台，从而实现快速兵力集结、跨大区域机器攻击和快速重组以重新分配任务。而蜂群技术则能够发挥其更大的群体、更快的反应速度、更强的协调能力、更高的智能等优势，塑造新的战场优势。

美国算法战军事人工智能布局

“算法战”的作战手段主要是以人工智能算法为主要技术支撑的武器装备、作战平台、后勤保障系统等，这也是“算法战”区别于其他战争样式的主要特点。美国战略要求美军必须快速大胆地追求人工智能应用，《国防部人工智能战略》为美军人工智能发展确立的首要目标是，将人工智能纳入决策和作战，以降低兵力部署面临的风险，形成军事优势。

在这些战略的指导下，DARPA近年来启动了一系列人工智能作战应用研究项目。例如，涉及智能感知的“智能光谱时间融合”、“敌对行为建模”;涉及情报分析与处理的“分层识别验证利用”;涉及战略态势研判的“大机制”、“复杂作战环境因果探索”;涉及电磁频谱对抗的“射频机器学习系统”、“人工智能射频对抗”、“本能射频”;涉及网络攻防的“规模化网络狩猎”、“自主网络对抗系统”等;涉及人机协同、有人-无人编队、“蜂群”作战、体系化作战的“空战演进”、“地空平台联合编队”、“反蜂群人工智能”、“体系增强型小型部队”等项目。

在这些项目中，开发各种人工智能算法无疑是主要研究内容，项目成果未来转移至部队，或形成以算法为主要支撑的人工智能作战系统，或集成至现有武器系统，都将大大提升美军的“算法战”能力。

美国算法战相关项目情况

1、码文工程

美国防部“算法战跨职能小组”承接的第一项任务是开发用于情报分析的智能算法。在反恐战争中，美军依托无人机获取了大量关于极端组织“伊斯兰国”武装分子的视频资料，但要从这些视频中发现高价值目标，仅凭人工分析，不仅需要招募数以千计的军事和民用分析师，而且因为时间长、效率低，无法满足实行定点清除所需的时效性和准确度。为此，美国防部希望以智能手段取代人工，提高时效性和准确度，并将这一工作命名为“码文工程”(Project Maven)。在美国防部的大力支持下，2017年底，“码文工程”研发出4套智能算法。“算法战跨职能小组”还归纳出了算法战所需的三个要素：针对特定需求的算法、与实现算法相匹配的计算资源、基于算法的各种智能化军事应用技术及系统。美国防部关于算法战研究的这些成果，为算法战在军事领域推广应用探索出了基本模式。

2022年4月25日，美国国家地理空间情报局局长日宣布，国家地理空间情报局将接管五角大楼标志性人工智能项目的部分运营控制权，其中包括码文工程项目。

谷歌与美国国防部合作，帮助该机构开发用于分析无人机镜头的人工智能

2、人工智能探索计划

在“码文工程”基础上，2018年7月，国防高级研究计划局(DARPA)启动“人工智能探索”(AIE)计划，吸引社会、商业研究资源加入创新算法研究，缩短从军事应用技术与系统需求到特定算法之间的研发时间。旨在以奖金形式激励社会各界探索人工智能的新概念及其可行性，特点是项目小、投资少、周期短。AIE计划建立在DARPA国防科学办公室“颠覆性快速跟踪招标程序”基础之上。该程序适用于500万美元及以下项目，旨在尽量缩短初始概念到研究之间的时间跨度，快速确定概念是否值得进一步开发。AIE计划定期发布有关研究主题的特殊机会通告(AIE机会)，主题聚焦第三代人工智能理论和应用的研发，每个机会最高设置100万美元作为奖金，研究者需在通告发布之日起30天内提交方案，DARPA将在随后的60天内，利用其他交易协议等快速采办程序对入选提案授出合同，研发周期限制在18个月至2年。DARPA后续发布的“智能神经接口”、“量化集成多样性以实现稳健的机器学习”、“能力感知机器学习”、“虚拟智能处理”等，都属于AIE项目，每个项目研究周期18个月，经费100万美元。AIE计划已成为DARPA加速探索下一代人工智能的重要途径。

DARPA下一代人工智能探索系列计划

结尾

运用人工智能本质上是以任务为中心的工作，必须具有战术意义，才能产生战略影响。除非地面部队的投资获得切实回报，否则人们对于算法战的价值将始终持犹豫态度;因此，针对敌方的压倒性优势将越来越难以现实。如果没有实施人工智能项目的效能框架，美国国防部就无法继续执行这类项目。未来，美国政府将会通过极具创新性、实践性的技术继续开发人工智能能力。

  参考资料

1、 Crosby C. Operationalizing artificial intelligence for algorithmic warfare[J]. Military Review, 2020.

2、 CHIEF DIGITAL AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE OFFICE.

3、 Algorithmic Warfare or Algorithmic Warfare and Focal Point Analysis.

4、 Algorithmic Warfare: Pentagon Shakes Up AI, Digital Bureaucracies.

5、 Intelligence agency takes over Project Maven, the Pentagon’s signature AI scheme.

编辑：黄飞