人工智能推进人机协同作战

  姓名：丁英琦

  学号：17101223408

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【嵌牛导读】在美军报告中人工智能技术得到空前的重视，从美国防部对在三大领域中的支出大幅度增加可窥一二，随着人工智能推动军事变革，武器装备将越来越智能化，人机协同作战将是一大趋势。

【嵌牛鼻子】人工智能 协同作战

【嵌牛提问】人工智能在未来战争中起着怎样的作用？

【嵌牛正文】

       美国防部正在“第三次抵消战略”框架下投资于各种技术，旨在提升联合部队作战网络的表现，恢复美国对中国、俄罗斯等潜在敌人的常规军事优势，从而加强美国的常规威慑。为此，美国防部寻求人工智能和自主系统技术快速发展，以为取得人机协同和作战编队方面的重大进步奠定基础。

美国数据与分析公司Govini近期发布由国防部前副部长鲍勃·沃克作序的数据分析报告，利用数据科学的方法分析了美国防部2012-2017财年对人工智能、大数据和云这3个人工智能和自主系统相关最大技术类别及其细分领域的投资情况。报告认为，美国防部以实际行动支持了其“第三次抵消”技术发展，但其在人工智能及自主系统方面的支出仍有待提高。

报告特别强调，中国已经发布人工智能国家战略，寻求在2030年前超越美国成为人工智能理论、技术和应用领域世界领导者，希望此报告帮助美国防部负责研究与发展的新任副部长审查国防部的人工智能研发投资组合，并作出必要的调整，确保这一重要军事领域继续取得进展。

一、整体支出情况

2013财年以来，美国防部在人工智能和自主系统方面的投资稳步增长，2014年11月“第三次抵消战略”正式宣布以后，有关投资在2016和2017财年进一步提高。到2017财年，美国防部对人工智能、大数据和云三大技术类别的投资总额达到了740亿美元，较2012财年的560亿美元上涨32.4%，其中，人工智能支出占总支出的33%，大数据支出占总支出的47.9%，云支出占总支出的19.1%。综合来看，2012财年以来，美国防部在人工智能领域支出的增速最快，年复合增长率达14.5%；在云领域支出的年复合增长率为8.9%；在大数据领域支出的年复合增长率为0.7%。

二、三大领域具体支出情况

（一）美国防部对人工智能领域支出在三大领域中增幅最大

虽然美国防部2017财年在人工智能领域的支出只占其对三大领域总支出的33%，但2012-2017财年，美国防部在人工智能领域的支出却是三大领域中增幅最大的，人工智能3个子领域——学习与智能（Learning & Intelligence）、先进计算、人工智能系统——国防部支出的年复合增长率分别为13.7%、11.6%及16.4%。

在学习与智能子领域，国防部在自然语言处理细分领域的支出年复合增长率为16.8%，2017财年达到8290万美元，增幅最大；在深度学习细分领域的支出增幅次之，年复合增长率为14.9%，2017财年达到2.381亿美元；在机器学习细分领域的支出增幅紧随其后，年复合增长率为14.3%，2017财年达到1.955亿美元。

在先进计算子领域，国防部在量子计算细分领域的支出增幅最大，年复合增长率为16.8%，2017财年达到6880万美元；在神经形态工程细分领域的支出增幅紧随其后，年复合增长率为13.7%，2017财年达到9780万美元；在超级计算细分领域（先进计算子领域最大、最成熟的细分领域）支出的年复合增长率为9.7%，2017财年达到2.584亿美元。

在人工智能系统子领域，国防部在计算机视觉细分领域的支出增幅最大，年复合增长率为19%，2017财年达到4.923亿美元；在虚拟代理细分领域（Virtual Agents，人工智能系统子领域最小、最不成熟的细分领域）的支出年复合增长率为16.9%，2017财年达到9830万美元；在虚拟现实细分领域（人工智能系统子领域的最大细分领域）的支出年复合增长率为14.3%，2017财年达到5.557亿美元。大部分计算机视觉方面的投资与情报、监视与侦察（ISR）相关，特别是在提高图像清晰度、扩大视场和微芯片方面；虚拟现实方面开支主要用于作战模拟和训练；虚拟代理方面的开支重点用于大规模的语言处理和翻译，主要通过国防高级研究计划局（DARPA）的项目进行。

（二）美国防部对大数据领域累计支出在三大领域中占比最高

推进人工智能发展一直是国防部的优先事项，不过，为了使人工智能发挥充分潜力，国防部也必须对大数据和云等其他基础类别进行投资，尤其是对“训练”学习机器具有核心意义的大数据。在人工智能、大数据及云三个领域中，国防部在大数据领域——包括收集、处理和分析数据的技术和服务——的累积支出最多，占到其在这3个领域总支出的54.4%。但与人工智能和云领域的子领域相比，国防部在大数据子领域的支出增幅最小，在其分析学细分领域（大数据最大细分领域）的支出年复合增长率为0.5%，在大数据技术细分领域的支出年复合增长率为0.7%，在数据收集和处理细分领域的支出年复合增长率为1.4%。

（三）美国防部加速向云端迁移可能进一步推高云领域支出

促进大数据访问最有效的方式是将其存放在云端。在人工智能、大数据、云这三个支出领域中，国防部目前在云领域的支出最小，年复合增长率为8.9%，2017财年达到140万美元高位。随着国防部近期宣布，加速向云端迁移，这一数字可能上升。

三、结论

美国防部仍需进一步投资人工智能领域以克服更先进人工智能应用发展障碍  在人工智能领域，美国防部对人工智能系统子领域，尤其是其中用于训练与模拟的虚拟现实细分领域，以及用于ISR的计算机视觉细分领域，进行了大力投资，对虚拟代理细分领域的投资也越来越多。更先进的军事人工智能系统将严重依赖于学习与智能子领域技术进步，国防部在这方面的支出主要由国防研究机构和实验室承担，尤其是DARPA，DARPA对学习与智能子领域3个最关键细分领域——深度学习、机器学习、自然语言处理——的投资已经在军事人工智能系统方面展现出巨大的前景。然而，发展更先进的人工智能应用仍面临限制，譬如，更强大的人工智能系统几乎完全依赖先进计算，在这一领域，中国正与美国争夺领先地位，国防部2013年以来已经加大了在先进计算方面的支出，未来，其将不得不进一步增加对超级计算、神经形态工程和量子计算的投资，但却仅能维持越来越小的领先优势。

美国防部必须加大投资大数据和云领域以实现更好的数据利用  美国防部必须继续在大数据和云领域进行基础性投资，以促进机器学习的发展，因为机器学习是充分实现自主系统革命性潜力的关键；必须继续向云端转移，更好地利用大数据技术收集和处理数据，更好地利用数据科学进行分析。国防部副部长帕特里克·沙纳罕近期签署了加快国防部向云端迁移的命令，这是一个积极进展。然而，国防部不仅需要迁移到云端，还需要更好的数据清理（data hygiene），以带来处理过、标准化和规范化的存储数据。共同致力于良好的数据清理是美国私营部门在部署人工智能应用上取得成功的主要原因。谷歌、亚马逊、脸书等领先人工智能企业可以访问最高保真度的无尽数据。相比之下，美国防部仍在努力争取数据质量、数据处理和数据共享，其封闭的数据体系结构几乎从设计层面已经限制了数据共享，从而影响了数据的净化、标准化和规范化。最终，国防部必须做出改变，云及其他形式的数字运行模式提供了答案，这些都需要更多的投资。