应对战争之变：从克劳塞维茨到复杂性科学

来源：战例译注

作者：战例译注小组

在战争这个充满不确定性的王国，“变”是永恒的“不变”。无数军事家孜孜以求制胜之道，归根到底是为发现战争背后的规律和法则，以此作为拨开迷雾、预见未来的行动指南。在人类几千年的战争研究中，19世纪的普鲁士军人克劳塞维茨因所著《战争论》篇幅宏大、结构完整、逻辑缜密且充满哲学式思辨，对后人认清战争规律、发展军事理论产生了重大影响，他提出战争中一切信息具有不确定性，战争理论“一旦接触到精神因素领域，就变得困难”,开宗明义认为战争因偶然性的无法消除而极为复杂，理论研究不可能趋近绝对真理，“理论应当是探究而非信条，与复杂性科学认为战争作为复杂系统具有不确定性特点的观点不谋而合。当前，战争结局仍然不可确切预测，但复杂网络、大数据、人工智能等最新科学成果却赋予我们研究战争的崭新思维起点和方法论基础。此时，对于克劳塞班茨战争理论与复杂性科学观点的高度一致，让我们赞叹其思想伟岸的同时，不禁疑问克劳塞维茨的战争理论因何而经久不衰、其思维方法对现代科学的局限性有无补益之处，我们又应如何促成复杂性科学与克劳塞维茨哲学思辨方式的有机融合。回答这些问题，或许对于创新战争研究的方法论，把握未来战争发展趋势、应对战争之变具有重要意义。

在克劳塞维茨之前，西方世界的战争理论多以历史记述或作战操典的形式诞生，如修昔底德的《伯罗奔尼撒战争史》、凯撒的《高卢战记》、《内战记》以及拜占庭皇帝莫里斯、里奥三世的《战略》《战术》等，大都具有考证周详的史例支撑和“拿来就用”的现实指导作用，但却缺乏对战争本质规律和内在联系的思考，导致西方世界始终不能形成媲美《孙子兵法》的战争经典。及至文艺复兴，科学、哲学与艺术的繁荣带动了战争理论发展,尤其是笛卡尔-牛顿自然科学体系的诞生，使军事家更热衷于用还原论方法寻找一种确切的战争理论，以真正消除战场上无所不在的偶然性。18世纪末期的普鲁士军事家比洛是其中走向极端的代表，他坚信“战争将不再被称为一种艺术，而是一种科学”，并建立了一种以基地、目标、攻击军作战线、作战线、防御军要塞及野战兵力组成的几何式三角形作战体系，坚称凭借战略配置的角度即可预判战争发展的趋势。这显然与战术特点、地形因素、军队补给方式等诸多客观条件不符,并遭到了克劳塞维茨在《战争论》中的猛烈批评。

与此同时，还有另外一种“表面”上的极端，即认为战争是艺术胜于科学，如法国，军事家若米尼将战争的基本原理归纳为3条，认为战争的艺术是在遵循这几条基本原理的基础上，认清决定点并将主力投入战斗。而之所以称为“表面”极端，则是其观点与艺术本身具有的感性体验特点并不相同。若米尼仍笃信由作战、基地、战略点和战略线，作战目标等构成的几何性原理支撑了战争的全部机理，深刻反映出后文艺复兴时代盛行的科学理念，才是18、19世纪多数军事家们头脑中的主宰。

克劳塞维茨几乎与所有同时代的军事家具有本质不同。他深受康德批判哲学和二元认识论的影响,认为战争作为人类参与的暴力对抗活动具有高度复杂的特点，人的认识只限于“现象界”，而不能到达“物自体”，即战争不可能只接受若干条固定准则的管制。他坚信“要为战争艺术构设一个能像脚手架那样起作用的模型，统帅任何时候都能依赖它提供支撑，干脆全无可能”,理论的作用只是“教育未来将帅的头脑，而非陪伴他前往战场”。当面对战场无处不在的不确定性时，他深信“军事天才”的重大作用，认为“用于军事活动的智力才华和性情禀赋”，能够使统帅审时度势，在面对不确定性时做出最佳判断。他诗人般地将其归纳为两种素质：“第一，一种智力，那甚至在最黑暗的时刻，也仍保持某种引向真实的徵弱模期的内在光芒；第二，勇气，用于跟随这模糊微弱的光芒、不管它引向哪里”。

然而，克劳塞维茨绝非是忽略应对战争复杂性的方法论问题，他还是在深入研究弗雷德里希大帝和拿破仑战争的基础上。在《战争论》中提出了符合当时物质条件的行动指导。如关于兵员数量优势、出敌不意、战略后备、节省兵力等战略原则，以及进攻、防御、行军、宿营的具体指南。可以说，克劳塞维茨的哲学式思辨对后世影响极为深远，以至于后人在触及关于战争本质问题的研究时，一方面习惯于将其观点作为论述的起点和批判的对象，另一方面又发现在诸多原理的探寻上难出其右。如英国军事家富勒和李德·哈特等人虽著作颇丰，但除记述历史的洋洋万言外，核心观点也只不过是在克劳塞维茨基础上的微调和补充。

与此同时，战争理论还沿着另一条逻辑族加速发展，那就是基于数学方法和量化思维的军事运尊学开始登上历史舞台。1914年，英国汽车工程师兰彻斯特建立战斗损耗方程，第一次定量论证了集中兵力原则的正确性。第二次世界大战，军事运筹学被广泛运用于雷达组网、深水炸弹反潜、潜艇安装高炮等作战决策，对提高武器装备运用效能发挥了明显作用。在战后至21世纪，军事运筹学迎来了快速发展的繁荣期，其研究领域逐渐从武器平台的最优求解等简单线性问题，开始向对战役战斗的全面解析延伸。期间较有代表性的是“杜派指数”：杜派基于对机械化战争作战方式的研究，提出战斗力公式（P）等于军队人数（S）×作成效应变量（VF）×相对战斗效能指数（CEV），构建出一个旨在预测作战结局的模型依系。其中，为衡量不同武器装备的作战效能,牡派假设了一个幅员无限、每平方米有1名士兵的阵列队形，以各类武器系统单位时间内对靶场进行等效射击的效果作为杀伤力指数，尔后通过线性叠加的方式计算总战斗力。除此之外，杜派还考虑了环境、作战，行为等变量对交战双方的影响，整个模型似乎对影响战争的因素无所不包。然而,采取专家打分法确定的变量因子值只能显示基本趋势、无法量化真正的客观影响，同时指数本身也无法表征现代战争中信息力对战斗力贡献的非线性作用，杜派模型作为机械唯物主义的产品存在明显缺陷，使相当一部分人认为这只不过是披着散学外衣的“伪科学”。除此之外，前苏联军事界还发展了“人与武器间相关指数模型也试图用还原论的数学方法求证战争结局的可预测性。

克劳塞维茨认为，“只要较低层级的作战才可用几何方法描述”；恩格斯则认为，“任何一门科学的真正完善在于数学工具的广延运用”。如果将几何作为克劳塞维茨时代的最高数学成就，那是不是就可以得出处于较高层级的战略战役不属于科学研究的范畴这一结论呢？显然不是。数学方法在研究战争问题时的“集体失效”，根本原因在于对科学定义的限制。17世纪，当笛卡尔认为由分解到综合的逻辑推理是唯一的科学研究范式。当牛顿为扫除“自然和自然法则的黑暗”提出力学三大定律时，人类一度认为这个世界是“确定的”，即只要有足够初始条件和科学运算公式，一切皆可预测。这种还原论的、因果对应的科学范式曾被无限推广，直到相对论和量子理论开始挑战我们认识的极限。尤其是量子坐标和运动的测不准原理使概略性取代了确定性，从而使因果论彻底失效。一种非线性的、不可分解还原的、结果不可重复的科学范式应运而生，这就是超越笛卡尔-牛顿自然科学体系的复杂性科学。人们发现，将复杂性科学原理运用到人群、社会、军队等由人主导的系统中颇为合适，自然科学领域的重大发现再一次引领了战争研究方式的革命。

那么，既然不确定性永恒存在，又该如何应对呢？复杂性科学认为不确定性无法消除，但可管理和控制。概括说来，无外乎在于实现质量和速度优势，采取“杀鸡用牛刀”方法增大在与敌人对抗时的确定性。这种方法看起来简单粗暴，但却是复杂性科学基于系统论观点对战争的正确解读，而且更重要的是，复杂性科学立足大数据、计算云、人工智能等跨时代研究成果，回答了指引军队走向“更高、更快、更强”的方法论问题。其主要的机理和途径：一是链接重于节点，网聚优势赢得作战主动。系统是各组分链接的整体，系统结构决定功能，各组分只有形成网络化结构才能实现信息的高效流转和智慧的集体涌现，才能对敌形成压倒性的速度和质量优势。这其中作为关键组分的节点间的关系演变是系统发展的动力，军事变革时期军队组织结构的重要性即来源于此。二是相关胜于因果，巨量数据产生正确决策，大数据是从全体研究对象采集的具有相关性分折价值的多样化数据。从大数据到决策的原理在于复杂系统的现象与结果间虽没有线性联系，但表征现象的数据却可以预测系统的发展趋势。决定大数据决策价值的是算法、算法的核心在于快速建立数据与结果之间的相关关系。三是战争可被模拟，深度学习拓展人类智能，基于神经元网络的深度学习技术引起了人工智能的深刻变革，试想未来机器一旦可以全部理解吸收人类的战争经验和技术，必将对战争进程和结局做出精准预测和判断，极可能造成一种对抗双方仅靠战前模拟就可以决定战争胜负的局面。目前，人工智能在战争领域运用至此程度虽时日尚远，但却在情报分析、辅助决策、行动规划等方面前景乍现，成为战争技术颠覆性变革的重要突破口。可以说，以上原理内在统一于战争复杂系统自组织、互相关的本质特征，预示着万物互联、智能泛在的未来趋势。与其说是具体的方法，毋宁说是清晰的路径。

让我们回答最初的问题，即克劳塞维茨的哲学式思辨在未来智能化时代还有何价值。应该说，复杂性科学与思辨式哲学并不矛盾，其本质体现人脑与电脑功能的无限接近。当克劳塞维茨遍读战争历史皓首穷经的时候，谁又能说在他头脑中进行的不是基于历史大数据的复杂逻辑运算呢？“阿尔法狗”打败围棋大师虽显现了人工智能的光辉前景，但其处理的毕竟只是具有简单逻辑关系的棋类游戏。当我们认清战争作为覆盖人类几乎全部活动领域的复杂现象时，谁又能相信仅靠机器就可以给出未来战争的全部图景。当然，人工智能仅是复杂性科学的一种工具而非全部，复杂性科学强调逻辑化、定量化、实证化的研究方法，其思维方式本身不存问题。但是，基于复杂性科学理念发展而来的大数据辅助决策和战争模拟技术毕竟处于起步阶段，在计算机智能不能完全探拟人类的情况下，经过运算生成的作战方法恐怕难用于决定千万人性命的大型战争。我们可以借鉴美军基于大数据分析追踪和“斩首”苏莱曼尼的行动，但几乎无法想象依赖计算机就可以得到武力攻X的完美计划。毕竟，战争内在的军心士气、领导艺术等难以量化，战争联动的政治、经济、社会、文化等因素影响无可预料，战争手段运用造成的暴烈程度和平民伤亡等伦理问题更难以脱出人类亲自决策的范畴。真正的哲学式思辨与复杂性科学衍生的各类先进技术并不矛盾,它只是把逻辑运算过程由电脑转移到人脑，人脑的信息存储和计算能力难及电脑，但分析、综合、归纳、演绎能力目前却远在电脑之上。我们反对以堆砌辞藻、罗列纲目为能事的“八股文”研究风格，但绝不能轻视基于历史研究和未来洞见的哲学式思辨。

那么，为应对战争之变，该建立何种基本的方法指导呢？或许把握战争研究的层次是第一要务。对于武器性能优化、阵地选址分析、军交投送方案等具有清晰逻辑关系且人的参与度较低的问题，属于军事运筹学研究范畴，应基于还原论思维，运用模型建立、编程调试、优化对比等方法，找准事物内在因果关系。做出最佳决策；对于小规模军事行动或情报分析、毁伤评估、战法改进等特定领域军事活动，由于结果与现象之问具有明显的相关性，应基于复杂性科学思维，运用数据采集、统计分析、跨界关联等方法,预测事物未来发展趋势、提供最优方案；对于较大规模的信息化局部版争筹划，不应忽略人的“军事天才”作用，而应集聚各领域杰出专业人才，基于对历史经险和现实状况的全面清晰把握，做出最符合未来需求的判断，但在这个判断的过程中，基于复杂性科学的大数据分析、兵棋推演、虚拟现实等技术应发挥重要的辅助作用。

历史的车轮滚滚向前，战争方式变革因智能化时代的来临而风云激荡。对于战争研究者而言，只有顺应人类科技的发展趋势才能立于时代潮头。19世纪的克劳塞维茨可以运用牛顿物理学概念揭示战争机理，因此睿智如他即使生在今天，也会毫无疑问地拥抱复杂性科学。但表现康德所述“自由意志（free will）的哲学式思辨永不褪色，并将日渐与复杂性科学浑然一体，成为人类解读世界的完美范式。毫无疑问，战争准备的基点在不断提前，未来战争已经不可能基于《战争论》所述的同等技术条件下的对抗，历史正在呼唤兼由哲学和科学思维武装、且具有远见卓识的优秀军事家！

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