三、脑控技术将彻底颠覆未来作战模
多算胜，少算不胜。自出现战争以来，敌对双方从没未停止过追寻多算优势的步伐。从中国古代的军师谋士、到近代普鲁士军团的参谋部、再到近年来的作战计算中心，为准确认知战场态势变化带来的影响，不同时期的军队采用不同的办法来提高作战计算能力。
伴随人工智能技术的快速发展，武器装备研发也驶入了智能化发展的快车道。人工智能在武器装备上的广泛应用，不但能适应“快速、精确、高效”的作战需求，还能显著提升武器装备的制导能力、毁伤效果和反应速度，得到广泛关注。
目前，美国国防部每天都会收集到来自无人机机群的海量战场视频数据，早已令人类图像分析师不堪重负。能否借助人工智能自动识别视频中的重要目标信息，成为美国军方与谷歌公司合作的重点。
早在上世纪60年代，美军就尝试把尚不成熟的人工智能与军事应用“联姻”。现代战争迈入智能化时代，尝到了“以智取胜”甜头的美军加速推进智能化武器的发展应用。目前，人工智能早已渗透至军事应用各个领域，具备指挥高效化、打击精确化、操作自动化和行为智能化的人工智能武器装备，将在未来战场发挥“机器智慧”的独特作用。
一是专家系统。借助人工智能所拥有的推理分析能力，求解通常只有专家才能解决的各类复杂问题，是目前人工智能军事化最为活跃的应用之一。研究结果表明，人工智能用于战争指挥和作战规划，能将以往耗时12小时的工作量压缩到1小时。美国国防部高级研究计划局曾积极开展“深绿”系统研究，能提前预测战场态势变化，为指挥员计划决策提供重要辅助。俄罗斯军方也在积极推动人工智能代替士兵做决策，以求在瞬息万变的战场环境中抓住稍纵即逝的战机。此外，专家系统还可有力提升武器装备对战场态势的感知和评估能力，实现各类战场信息的有机融合。
二是深度学习。主要模仿人脑学习过程，通过经验积累和自我学习不断提升“战场思维”。将深度学习技术应用于武器装备，有望进一步提升武器装备的自动目标识别能力，为破解战场“数据迷雾”提供有力支持。美国国防部高级研究计划局开展的“对抗环境下的目标识别与自适应”项目，旨在借助深度学习实现合成孔径雷达图像中目标的自动识别定位。“图像感知、解析、利用”项目则通过模式识别技术，实现对视频和图像中重要信息的有效提取转化。此外，人们还在为海量情报数据和数字化信息找寻“人工智能”解决方案，美国中央情报局就在积极推进137个人工智能情报处理项目。
三是运动控制。无人化作战平台的兴起，也对人工智能提出了新的技术需求。曾实现完美“后空翻”的美国“阿特拉斯”机器人，需要时刻监测机体各项参数并实现运动控制，人工智能算法为其“运动自如”提供了一颗“智慧的大脑”。更能发挥人工智能效能的是集群运动控制领域，无论是美国于2014年完成的13艘无人艇自主集群行动试验，还是从3架F-18“大黄蜂”战斗机上释放的103架“山鹑”微型无人侦察机，抑或是美军正在展开的有人武器与无人武器协同作战，人工智能都为这些看似“呆头呆脑”的机器提供了“人类智慧”。
人工智能的军事化应用虽然还只是刚刚起步，但它确实在未来战争中占据着不可替代的重要位置。未来战争作战节奏越来越快，战场数据将成“井喷”式增长，人脑很难应对瞬息万变的战场态势，反应速度快、信息容量大、不受时空或体力限制的人工智能必然会进入战场决策的“指挥圈”。美国国防部计划到2035年初步成智能化作战体系，到2050年实现作战平台、信息系统、指挥控制的全面智能化，借此实现与对手的“技术代差”。
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