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  • 【独家·观点】人工智能在军事领域的应用
  • 来源:思想坦克
  • 作者:本刊编辑部
  • 时间:2015-11-30 11:14:11
  • 浏览:858
  • [ 导读 ] 军事行动的指挥与决策,首先依赖于军事情报、信息的收集,及其解释与处理,然后根据所了解的情况对军事态势做出评估,并在态势评估的基础上做出与其相适应的决策。

    军事情报的获取

    军事情报的收集依赖于对战场环境乃至更大范围的环境的监视与侦察。侦察任务通常是由在空间上分散的部队,或具有遂行侦察任务能力的载体,对陆上、空中、水上、太空的大片区域或某些信息渠道,进行灵敏的监视与侦察来完成。在军事行动中,往往还要求部队或载体能够就如何最佳配置侦察器材制定可行的方案,并且要能够对所侦察到的情报做一些自主性的综合分析。这些部队或载体需要与其他单位进行通信,就它们所处环境的情况、所发现的目标及其企图等交换信息,并需要彼此协作以便有效地处理信息,还要就如何获取更多信息的相关策略做出决策。

    对这样的情报获取系统,不难用多主体系统模型来刻画。每一个侦察单位可以看成一个主体。它们通过一定的通信手段连接起来形成多主体的网络,在网络上可并入共享的分布式数据库与知识库,使主体能够进行基于知识的协作式推理。数据库、知识库可以与主体在一起也可与之分离。系统模型中,还必须融入能够描述战场环境的各有关成分,以及交互作用机制。

    采用多主体系统概念来设计、开发军事情报获取系统,能使其具有可容错的优越性,也就是说,如果一个主体无法有效地执行一项给定任务,那么这项任务还可以通过其他主体的协作来完成。而且,这些主体既可以共同承担全局性的任务,也可以单独承担局部性的任务,并可同时协作完成多项任务。这些主体所具有的自主性使它们能够就如何与动态世界中不断变化的战场环境,进行交互作用并实施推理。

    军事态势的评估

    军事态势的评估是军事决策的重要前提,有了完善的军事情报获取系统和信息分析手段,正确的军事态势评估就有了可靠的保证。多主体系统中主体的态势评估与军事态势评估有许多相似之处,所以DAI(AI与分布式计算相结合的产物)在这方面的应用也是非常直接、自然的。

    我们不妨设想这样一个军事态势评估问题的背景:

    为对实施阵地防御之敌进行进攻作战,当面之敌是师级或者旅级单位。这样,我们可以按以下方式,将其分解成11个子问题,即对敌指挥所的判定,对敌主要防御方向的判定,对敌炮兵阵地的判定,对敌防御阵地的判定,对敌防空兵的判定,对敌战斗航空旅的判定,对敌后勤机关的判定,对敌电子战机构的判定,对敌兵力部署的判定,对敌反冲击方向的判定,对敌防御接合部、间隙、暴露翼侧的判定等。

    这样,在多主体系统中,我们可以把这11个子问题作为n项子任务分配给11个相应的主体。此外,上述n个态势要素之上,还有一个综合态势判定的问题。因此,军事态势评估多主体系统可以设计成12个主体组成的系统。这12个主体在分布式网络环境下联成一个有机联系的整体,通过独立求解、交互作用、协作求解等机制,形成一个具有多主体系统结构的军事态势评估系统。

    分布式交互作用仿真与DAI技术

    分布式交互作用仿真(Dls)技术,是将分布式计算技术应用于作战仿真领域的结果;DAI是AI与分布式计算相结合的产物,因此,从分布式交互作用作战仿真,过渡到分布式人工智能作战仿真(DAICS)应该是件自然而然的事情。事实上,DIS技术的发展以及DIS系统的实现已经为DAICS完成了物质上的准备,也解决了许多技术上的难题。从一个抽象的DIS模型,我们不难看出一个抽象的DAICS模型所表示的是一个战术级班S模型。它由8个仿真实体组成。

    在此模型中,各仿真实体之间的交互作用要通过管理控制与指挥控制模型(MCC)来实现。对应于每一个仿真实体,在MCC实体中都有一个相应的管理模块,负责向所对应的实体下达命令,和它交换信息,并处理它与整个仿真系统及其他实体间的交互作用等。而且,每个主体与战场环境的联系,都是通过MCC实体从局域网I上获取和交换信息来实现。

    这种通过中心控制来实现交互作用以及与外部环境的交流的做法,会造成网上的通信负载过高,从而会对网络的传输速度提出更高的要求,也使实时动态仿真的实现具有很大的难度。此外,网上通信速度和通信容量的限制,也会大大制约这类作战仿真系统的规模与性能。


    改变后的模型与原来的模型有很大的不同:

    第一,通过在每一个实体上加人智能推理机制,使其变成智能化的自主主体,从而可以实现自主主体的指挥控制仿真。

    第二,每个实体都配有相应的数据库和知识库,并且可为网上的所有在很大程度上依靠自己的数据库、知识库来进行推理,减少了主体对整个系统的信息依赖性,降低了通信量。

    第三,模型中的主体不必完全依赖于MCC主体来获得有关战场环境的信息,而是可以通过三个渠道来获得,即MCC实体、局域网I以及其他实体。这样也会大大降低网上的负载,也更加符合实际的情形。只不过每个主体通过这三种渠道获取信息的范围都要受一定的限制,使其与实战的情形相吻合。

    第四,模型的控制从中合化计划方法转换成了分布式计划方法。主体间的交互作用通过所有主体智能地参与协同来实现,而不是单由MCC主体实行中心控制。

    第五,DIS中的时空藕合性问题,可望在动态的多主体系统得到更好的解决。

    ——本文摘自《程序员·大数据与智能化》杂志(第二期)

    作者:本刊编辑部



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