【前沿技术】人工智能技术提升决策深度 DARPA公布“X班组”项目成果
简介
近期，美国高级研究计划局（DARPA）公布了“X班组”项目开发过程中获得的智能化指挥控制技术应用经验。研究人员发现，人工智能技术无法帮助作战人员更快决策，但在开展深度筹划方面有较大帮助，从而使作战人员获得决策优势。此外，“X班组”开发的BITS电子攻击模块在不使用人工智能技术的情况下就能开展对敌方信号的探测和电子攻击。
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项目背景
DARPA于2016年3月启动了“X班组实验”项目，致力于为美国陆军和海军陆战队的班组、排级士兵和特种作战部队提供能够与士兵协同作战的自主系统。这些系统配备了商用现货技术和通过“X班组核心技术”（Squad X Core Technologies）项目开发的新型传感工具，旨在提高班组的态势感知和杀伤力，能够在更远的距离以更快的节奏和敌人展开交战。“X班组实验”项目将着力在以下4个领域开展研究：
精确交战：精确打击存在威胁的目标，同时保持与步兵其它武器系统的兼容性，不增加重量或操作负担，不对任务效率造成负面影响。相关能力包括分布式技术、非视线内打击和制导弹药等。实验目标是使班组能够精确打击1000米外的威胁，同时加强武器系统之间的兼容性。
非动能交战：目标是是利用环境效应塑造作战空间，使班组在自己行动范围内能够干扰敌人的指挥、控制和通信能力，及对无人武器的运用。相关能力包括分散的电子监视和来自分布式平台的协调效应。如利用分布式认知电子战(EW)平台阵列可对敌方的指控和通信系统造成干扰，而无人装备的运用可将班组的作战能力范围延伸至少300米以上。
班组感知：以班组相应的作战节奏侦测潜在威胁。相关功能包括多源数据融合和自主威胁检测。目标是班组能够在其作战进程内，探测到1000米范围内的视距内或视距外威胁，融合和利用各类情报信息以实现对敌方部队的态势感知。如利用声阵列和超声波增强听力，包括具有感知行为的新型无人机，具有多种融合传感器模式的无人系统，班组携带的雷达阵列，用于检测并分别威胁类型的振动成像传感器。
班组自主性：通过与嵌入式无人空中和地面系统的协作，增加班组成员对自己和队友在GPS失效环境中的位置的实时了解，相关能力包括人类和无人系统之间的强大协作。目标是通过与分队编队中的无人系统协作，使班组在GPS失效的环境下，将其个人和集体定位精度提高到6米以内。主要通过机器人感测和协同定位的无人系统，非GPS地理定位单一和多源技术，代理士兵接口系统有机定位和自主无人机系统。
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项目研究成果
“X班组”项目最终交付了2个系统：洛克希德·马丁公司的革命性班组增强频谱态势感知与独立（ASSAULTS）系统和CAIC公司的BITS电子攻击模块（BEAM），前者致力于提升班组的态势感知能力，后者致力于提升班组的情报与侦察能力。
ASSAULTS系统可使用带有传感器系统的自主机器人探测敌军位置，可使小规模部队在不被敌人发现之前对其进行打击。在2019年初的一次测试中，“X班组”试验人员穿戴配有传感器的背心和装有分布式通用世界模型的设备，在自然沙漠和模拟城市街区之间穿越作战。自主地面系统与自主空中系统配备了实时及模拟的电子监视工具、地面雷达和基于摄像头的传感器，对班组前方、侧方及四周区域进行安全侦察，并将结果报给班组成员手持“安卓战术攻击套装”（ATAK）。班组成员可通过点击平板电脑屏幕访问不同的选项，并根据系统的发现采取行动或调整搜索区域。该系统目前正在不断发展并被用作评估人工智能技术的测试床，该测试床可为用户提供即插即用的能力，兼容不同的人工智能子系统。
BEAM技术可对电磁频谱和赛博作战领域的各种威胁进行探测、定位和攻击，其中包括敌方的小型无人机系统。尽管该系统没有使用人工智能技术，但是计算机处理能力使系统具备智能能力，无线电台可互相匹配以形成最优组合，并尽可能多地获取敌军信息。在2019年初的测试中，作战人员、“美洲狮”无人机和轻型战术全地形车辆均配备了BEAM系统，并完成了网络组建和通信。海军陆战队和特种部队将BEAM系统视为团队成员而非工具，他们为BEAM分配任务，之后系统会根据作战环境和高价值目标开展打击行动。
BEAM系统在演示中实现了对环境的感知，并支持部队对无人机、蜂窝、数字和模拟电台、数据链、无线保真信号、数字和模拟视频信号开展反制措施。BEAM系统可以群组的方式扩展，在敌对环境中自主开展分布式攻击并为部队提供快速、响应性保护能力。无人机系统的信号带宽范围较广，一个节点无法截取和监视这些信号，BEAM系统能够将分散的软件定义无线电台连接起来监视这些信息，并开展地理定位计算对这些信号进行三角定位。
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经验教训
ASSAULTS系统为研究人员提供了很多有价值的经验，例如研究人员可使用指挥官的智慧和经验来对人工智能系统训练。目前，DARPA正开始让人工智能系统从班组、连级和营级指挥官处学习各种战术，并将其用于无人系统。在实验中，研究人员发现部队不需要构建比人更强的人工智能系统，部队只需要人工智能系统能够提供智慧和经验而非替代指挥官的指挥和经验。
此外，研究人员发现人工智能系统并不会使作战人员的决策速度加快，但可以帮助他们更有效地决策。研究人员曾假设配备了人工智能系统的己方部队能够比敌方部队决策速度更快，但是结果并非如此。试验中己方部队在人工智能系统的帮助下能够在一些决策点和行动方案上更深入地规划，虽然速度上比敌方要慢，但相较于仅仅是快速反应式的决策，己方部队能够获得更好的态势感知能力，能够精确行动，主导战场环境的变化。
研究人员发现商业公司开发人工智能系统时通常使用自己的数据或公开数据，但是为军队开发的人工智能系统需要使用军事数据。虽然国防部在试验、训练和作战过程中积累了大量的数据，但这些数据由国防部控制，业界难以轻易获取，因此通常需要重建数据，并且这些数据不一定真实。在ASSULSTS系统的最后一次试验中，DARPA就收集了近1TB的训练数据，这些数据对于后期开发部队真正需要的人工智能系统尤为重要。因此，国防部应该改进测试和评估人工智能技术的流程，在系统交付时应同时提供数据认证和部队认证，以确保部队能够有效使用人工智能系统，并且系统也能提供有效反馈。
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系统部署状况和未来发展
BEAM系统的最初版本具备小型化、轻量化的特点，可放入背包中携带。为配合“X班组”试验，CACI公司开发了用于地面车辆的大型版本和用于“美洲狮”手持式无人机的小型版本。各种版本的BEAM系统可保护海军陆战队的舰船、小型船只、登陆部队和固定站点，受到了部署在阿富汗和伊拉克战场的士兵们的好评，并且位于日本冲绳的第31海军陆战队远征分队也已配备了BEAM系统。
洛克希德·马丁公司的ASSAULTS系统近期还不会用于实战，未来将被用于开展人工智能系统试验，帮助用户了解真正需要哪些能力，并可积累大量的战术数据，便于后期系统的优化。
介冲编译自互联网