人工智能战争 汉化(人工智能对战争的影响)

 

第5章 智能化空战

空战进攻构想

进攻性空中行动包括四大任务：

• 摧毁或破坏地面基础设施，如指挥控制系统、机场、跑道、后勤保障和空军设施等。

• 阻止敌人使用动能和非动能手段蓄意攻击高射炮（AAA）和地对空导弹（SAM）系统的敌军防空行动。

• 用战斗机扫射敌方领空，迎战遭遇的敌方飞机。

• 护送保护其他飞机的战斗机，如在敌方领空执行任务的轰炸机或运输机。

从概念上讲，进攻性空战存在一个缺点，即战场最远只到敌方空军基地；从体系角度看，不够深入。除了空军基地之外，大多数空军还有重要的维护和保障设施，这些设施虽然不直接影响战斗，但对部队的长期可持续性和作战机动性上会产生实质性影响。John Warden认为，攻击的地点取决于环境，一旦选错地点，可能不会有第二次机会。他在书中写到：

敌人的防空重点可能是装备（飞机或导弹数量）、后勤（供应保障的数量和弹性）、地理位置（作战和保障设施的位置和数量）、人员（飞行员的数量和质量）或指挥控制（重要性和脆弱性）。

互联网小常识：DCHP工作原理：DHCP客户机广播“DHCP discover” (0.0.0.0-255.255.255.255).DHCP服务器在收到该消息后，向网络广播“DHCP offer”(DHCP server的ip-255.255.255.255)，客户机收到该报文后发送“DHCP request”（0.0.0.0-255.255.255.255），服务器收到该报文后发送“DHCP ACK” (DHCP server的ip-255.255.255.255)。

要能够与各种潜在目标交战，首先要获得空中优势。空中优势有几个等级，但一般来说，至少需要获得足够的制空权，能在合理损耗的情况下打击敌人。现代防空是一种系统方法，涵盖在前文描述的综合防空系统（IADS）中。获得空中优势的方法包括通过系统瘫痪和消耗来压制IADS及其相关的防空战斗机、地对空导弹系统和高射炮。此种压制可能会持续一段时间或局限于特定的地理位置。

进攻性空战天生有如下优势：进攻方主动出击，防御方被动响应，进攻方可选择攻击的位置和时机。另一方面，防御方通常会在自己的空军基地周围集中部署防御系统。由于空军基地位于境内，敌方会收到大量攻击预警，进攻飞机一旦损坏，可能无法安全返回本国，机组人员一旦降落到敌方领土，就无法再战。

在进攻性空战中，人工智能的发现和愚弄功能协同工作。

就发现而言，在作战初期阶段，需要全面地绘制敌方的IADS，特别关注有效性、脆弱性、组件位置、通信流和电子信号特征等。智能无人机可在敌方空域之外飞行，也可以进入其中，触发敌方IADS，使其进行响应，包括激活地对空导弹系统、发射防御战斗机等。嵌入在无人机传感器系统中的人工智能边缘计算接下来搜集并初步处理数据，然后再将数据发送到云。这样做的风险很大，无人机可能被敌方防空系统攻击并摧毁，所以，很有必要通过云实时返回信息。

搜集到的电子信息很有用，特别是对于更新载人飞机的任务数据文件来说。这种搜集活动可能会延续很长时间，随着入侵的深入会变得越来越具进攻性。使用人工智能的无人机可圆满完成这项任务，避免对人类和载人资产造成任何风险。

这些初期智能侦察无人机在大半航程中可以做到自主飞行。在没有武器的情况下，无需人类参与，除非根据战术环境的要求需要改变原规划路线或数据搜集设置。这些无人机可以单独行动，或组成编队相互协作，根据需要，在高、低空活动，触发敌方的IADS。

在绘出高质量的敌方IADS地图之后，有人认为，下一步应该通过使用类似的智能无人机来攻击IADS。虽然这在某些情况下可行，但也有一些问题需要注意。IADS地图不可能完全准确，因为敌方会不断改变移动防御系统的位置以及IADS的电子信号特征。此外，第二波人工智能很难处理背景变化，而空战是千变万化的。其中一些变化可能会让人工智能无所适从，需要人类来解决。

友军的智能无人攻击机若配备了武器并自动与目标交战，则尤其需要关注。理论上，深度无人攻击机可以处于人在环中或人在环上控制模式下，但这需要高质量的远程流畅通信，且延迟要非常低。在重大战争中，敌方会积极进行干扰和欺骗，盲目信任这种通信在各种层面上都是轻率的。这时，首选方案是使用无人机的发现和愚弄（如后文所述）功能。

多数情况下，攻击IADS需要用到载人飞机和智能无人机组成的人机团队。从历史上看，使用密集队形可让IADS左支右绌，效力大大降低，因而可大幅降低损耗。接下来，只需要少量载人攻击机和大量支援性无人机进行攻击。

执行发现任务的支援性无人机搜集数据，这些数据不仅对当前进攻也对未来的进攻规划有实际意义。在进攻过程中使用数据时，无人机可将信息直接传递给机组人员，但这存在相当大的风险。更现实的是，数据通过云发送到融合中心，以更新指挥控制中心的态势感知。然后，该中心的指挥官审核哪些数据急需传递给攻击机；这个任务最好由人类完成。

支援性无人机还要承担重要的愚弄职责。侦察无人机需要借助于第一波或第二波人工智能来判断如何避免被攻击。愚弄无人机恰恰相反，它们想法设法地吸引空防战斗机接近。利用人工智能，无人机会发出电子信号特征，这些特征看似非常真实，至少能骗过敌方的IADS，误导敌方指挥官的认知，延缓决策。还有大量的电子欺骗技术和方法可供愚弄无人机使用，用以压制—至少在一段时间内—敌方的地对空导弹系统。

大量无人机同时执行发现和愚弄任务，并与载人飞机攻击协调行动，这将给敌方IADS带来一连串的问题。有一种观点认为，独来独往、无所畏惧的单体作战的隐形飞机可以取得类似效果，因而无需刻意发动大规模进攻。实际上，在早期的一些冲突中，隐形飞机需要电子战支援。这样做的原因是，要利用嘈杂的虚假电子信息流掩盖信号特征不明显的隐形飞机。对于重大冲突，沿用这种腰带加背带的自助法可能是明智之举。无论选择哪种方案，隐形飞机在进入敌方空域之前仍需要获取全面的敌方IADS地图。

迄今为止的构想中，发现和愚弄无人机独立于载人飞机使用，尽管在时间、空间和机动上需要与后者协调。在这种情况下，出现了各种忠诚僚机概念，设想载人飞机和无人机密切合作。澳大利亚、英国、俄罗斯和美国都在积极研究替代方案。

忠诚僚机这个词可能有点儿误导。传统意义上，僚机在预期和意外情况下互相支持，特别是在机动或水平飞行时可对敌人的突袭进行预警。这似乎已超越了第一波或第二波人工智能的能力。这些人工智能可完成所分配的特定任务，但相互支持却复杂得多。

相反，一架载人飞机可以与多架无人机协调行动，根据战术要求组成混合编队。随着任务的进展，载人飞机将依次或批量派遣无人机执行具体任务，例如让搭载第一波或第二波人工智能的无人机按照前述防御构想中的方式与来袭战斗机交战。无人机可能没有武器，但绝对会分散敌机的注意力，让其以为是潜在威胁，需要着手处理。同样，地对空导弹（SAM）系统突然启动、看似构成威胁时，可能也会骗过友军，分配无人机与其交战。还有一种方案是使用携带武器的随行无人机，按照载人飞机的指示向空中或地面目标开火。事实上，这种相互支持的其中一个理由是：能够集中火力打击敌人。这些随行无人机的各种用途具有战术意义，但在要求远程机组进行有目的的指挥控制时，与忠诚僚机的袭击预警有所不同。

进攻性防空构想使用智能无人机执行各种各样的任务。无人机组里包含各种无人机，执行不同的任务。有些无人机是消耗品，有些可重复使用，有些在必要时可舍弃。同样，有些无人机需要从跑道起飞，有些通过运输机从空中发射，还有些从地面零长发射并用降落伞回收。使用跑道的无人机会更大，因此航程更长，负载更大。空射和零长发射的无人机外形较小、造价便宜，能力因而也有限，但由于具有相当大的基础灵活性，可在更接近敌方领土或机场不可用或被封锁的情况下使用。

兵力结构问题

互联网小常识：IP地址经历了四个阶段：标准分类的IP地址、划分子网的三级地址结构、构成超网的无类域间路由技术（CIDR）和网络地址转换NAT技术。

空战构想中，人工智能在空军结构中广泛存在，这既包括横向，也包括纵向。然而，与海上或陆地不同的是，人工智能在空中的应用有很大限制。载人飞机不易改装。由于飞行安全至关重要，飞机的开发和测试过程漫长而艰苦。不过，将人工智能嵌入地面系统和无人载具中要容易得多，因为它们不存在生死攸关的问题。因此，最初的智能化空中作战构想一般是开发、使用适当的地面系统和无人载具，而不是改装载人飞机。

要实现上文所述的人工智能遍布空军各层级这一构想，就要考虑网络问题。连接各种智能系统和载具的云需要具有通用性，而不是为不同的设备特别定制。传统上，载人飞机是专有产品，由原始飞机制造商严格控制软、硬件工程。这样，异常就与设计有关。例如，美国空军的F-22和F-35隐形战斗机由洛克希德马丁公司制造，同一机型彼此之间可建立数据链路，但不能与其他机型建立数据链路，F-22和F-35之间也不可以。在智能化空战时代，这种封闭式系统显然是有问题的。因而需要采用开放式系统，这样新的智能设备和网络就可以即插即用。这种情况下，必须要有通用数据标准，还要能够连接到云。

在未来的智能化空战中，交战规则可能比现在要宽松。现今，无人会进攻一架平时在国际空域收集IADS相关信息的载人侦察机，否则会让全世界不齿，更有可能触发战争，这样就得不偿失了。然而，无人侦察机却是另一回事。例如，美国在自己的全球鹰无人侦察机被伊朗地对空导弹（SAM）系统击毁后，只是怅然接受了这一事实，并未直接反击。这或许已成为一种行为准则。

同样，在国际空域击落无人机可能是故意为之，目的是为了获取无人机及其监视系统的技术情报。伊朗获取了全球鹰无人机的部件，进行了深入研究。几年前，伊朗还俘获了美国空军的一架RQ-170哨兵无人侦察机，对其进行了逆向工程，并将仿制品投入使用，就像之前对美国海军的小型扫描鹰无人机所做的那样。这一回收、研究、仿制过程或被各国普遍采用。

伊朗的行动与中国打捞海洋滑翔艇（Sea Glider）和胡塞武装组织俘获REMUS 600的事件如出一辙。总的来说，对于在平时执行任务的智能无人机来说，更谨慎的做法是使用现成的商业侦察系统，而不是更强大但更机密的情报搜集系统。此外，应谨记，在执行此类任务时，无人机一旦被击落，就有可能被敌方进行逆向工程，进而加以复制利用。

结论

从中短期来看，人工智能对军事力量的主要吸引力将是其快速识别模式和发现海量数据中事物的能力。有了人工智能，探测、定位和识别整个作战空间中的目标会变得更加容易，隐藏则会愈加困难。

然而，当代人工智能技术有天然缺陷。它很脆弱，因为只对训练过的环境有效；它还无法将在一项任务中获得的知识转移到另一项任务中，并且依赖于数据。因此，人工智能在实际应用中需要与人类合作。人工智能的优势弥补了人类认知上的不足，反之，人类也可以改善人工智能的局限性。国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）对一次人机团队的国际象棋比赛作了如下评论：

即使是最强大的计算机，也无法战胜人类加机器构成的团队……人类的战略指导加上计算机的战术敏锐性具有压倒性优势……我们可以专注于战略规划，而不必花费大量时间在计算上。在这种情况下，人类的创造力尤为重要。

人工智能是通用技术，到处可见，随着时间的推移，会引入大多数军事装备。尽管如此普遍，人工智能最初可能只是出现在现有的作战构想中。在中短期内，人工智能只是激活而不是改造作战空间。

简单说，人工智能的主要作战效用体现在发现和愚弄。人工智能凭借其机器学习能力，尤其擅长发现隐藏在高杂波背景中的信息。在这方面，人工智能优于人类，速度更是远超人类。另一方面，人们能够用各种办法欺骗人工智能。所以，人工智能的强大发现能力缺乏稳健性。

人工智能的发现能力还能提高移动系统的自主水平，因为人工智能会分析周围环境，识别重要的作战数据。这意味着，可使用具有不同自主级别的动态和静态智能系统来完成发现和愚弄任务。人工智能可以增强现代作战系统中的传感器，改进动能和非动能攻击系统，让欺骗技术变得更加可信，并提供各种各样的迷惑方法。从这个意义上说，人工智能激活了其他技术。它并不是一个独立的参与者；相反，与许多其他数字技术结合在一起，为它们提供了一种新的认知形式。

针对防御任务，可在攻击部队可能穿越的地区，将大量搭载人工智能边缘计算的低成本物联网传感器部署在陆、海、空、天、网的最佳位置。利用这些传感器，可以对目标地区的地形、海况、物理环境和本地虚拟环境有一个深入了解。有了这些背景数据，人工智能就能更快地发现敌军在该区域的任何动作。

固定和移动物联网传感器接入性能稳定的云中，将数据可靠地反馈到远程指挥支持系统，该系统使用经过充分训练的人工智能快速过滤出重要信息。利用这些信息，人工智能可以预测敌方的行动，同时预测己方兵力的最优部署方式及其可能的作战效果。

人工智能先对敌军进行地理定位，人类指挥官批准后，可以使用间接火力（包括移动远程火炮、导弹或无人攻击机）快速开战。这种方法可以近距离攻击目标或深入敌军后方，关键问题是目标数据以及是否能够获取适当射程的火力。其结果是，防御领土很快成为禁区。

为了支持愚弄功能，可以在整个作战空间部署无人载具，配备各种电子系统，以击败和欺骗敌方的人工智能发现能力。无人载具搭载人工智能后具有了移动性，比固定干扰机更难摧毁。此外，可以用移动无人载具去冒险，尽可能接近敌军，以最大限度地提高干扰效果。

在进攻中，攻击者选择攻击地点和时间，可以大量地聚集无人载具，突破防御方的近战区。鉴于防御方覆盖了大片前沿地区，进攻方可以使用半消耗性无人载具进行消耗战，强制突破，为后续部队提供入口。

现在，进行突破的不再是单一的大型部队，而是由众多的配有无人载具的小型、快速的机动部队组成，通过云相互连接，并与指挥控制系统相连。这些部队可以聚集起来，交换有关目标的情报，组成集群，然后利用各自不同的能力发动进攻。集群的整体态势感知主要来自各个部队之间交换的数据，其次还包括己方领土上的远程智能指挥控制系统，这种系统提供了更全面的监视。

本文所讨论的攻防构想是概括性的，极其简要，就领域而言相当抽象。实际上，海陆空作战颇为不同。本文将总体构想分别放在这三个传统领域进一步详细阐述，并重点说明各领域特有的问题和关注点。

本文旨在抛砖引玉，引发人们对未来智能化战场上人机团队的思考。下一步，需要对所描述的各种海、陆、空作战构想进行演练、建模或模拟。这有助于推动未来智能化战场作战构想的不断优化，缩短其演进过程。

基于本文，可从两个方面进行演练。首先是联合作战。本文在战术层面上分别考虑了海、陆、空三个领域，需要构想跨这三个领域（甚至还有太空和网络）的联合作战。第二个方面是转变关注点，从自我关注转向硬碰硬。未来，势均力敌的竞争对手之间的冲突将是作战网络之间的体系对抗。敌方作战网络可能会将人工智能用于非本文描述的目的，所使用的作战构想相应地也会不同。重要的是，要了解作战网络之间的交互及其相互依赖性，要取得战斗胜利，需要利用这些信息。

有几个国家已经着手实验，将新的智能设备用于具有挑战性的战场场景和现实演习中。军事力量调整方向通常需要相当长的时间，所以，要迈入智能化未来，须立即行动。

· 译者声明 ·

本文由绿盟科技博客与安全加社区小蜜蜂公益翻译组合作完成，免责声明及相关责任由安全加社区承担。

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