美陆军尝试AI兵棋推演，最快2020年上线！

据美国军事新闻网站《Breaking Defense》报道，为说服陆军高层投资更多预算，以支持大型而长期的”人工智能”（AI）技术，美国陆军战争学院召集20多名军文职专家，尝试在10个月内设计出一套电脑模拟或桌上推演的AI兵棋推演技术，最快2020年“正式上线”。

正如美参谋首长联席会议主席邓福德上将坦言，全世界的战区指挥官都喜欢”看得到”、”摸得着”的武器；AI兵推”未经实测而又无形”，要说服高层接受有难度。因此，陆军战争学院要做的就是让其“看得到”，“一旦眼见，预算随之而来”。

五角大楼希望AI协助人类战斗人员，而不是取代他们，问题是一旦人类开始从机器上接受军事建议，甚至命令就会发生这种情况。事实上，这在某种程度上已经发生了。例如，每当有人看到雷达或声纳显示器时，他们都会依靠复杂的软件来正确解释人类无法看到的大量信号。数十艘海军战舰上的宙斯盾空中和导弹防御系统建议使用哪种武器击落哪些目标，如果操作人员不堪重负，他们可以自动使用宙斯盾并让其自身发射拦截器。这种模式旨在阻止大规模的来袭导弹，但它也可以击落有人驾驶的飞机。

现在，宙斯盾不是人工智能。它严格执行预先编写的算法，没有机器学习自我提升的能力。但这是一种长期存在的复杂自动化的例子，随着技术的进步，它将变得越来越普遍。

图中显示士兵可以通过无线链接的ENVG-III护目镜和FWS-I瞄准器看到的内容。

虽然美国军方不会让计算机自动触发，但它正在开发目标识别AI，以便从侦察无人机到坦克瞄准镜到步兵护目镜。部队正在探索预测性维护算法，警告机械师在人类感官能够发现某些错误之前修复失效部件，认知电子战系统找出堵塞敌方雷达的最佳方法，空间管理系统管理战斗机、直升机和炮弹在同空域不会发生自相残杀的碰撞。未来的“决策辅助工具”可能使参谋人员的工作自动化，将指挥官的总体攻击计划转变为战斗单位和战斗部队的详细时间表，智能计算供应车队必须移动到哪里，什么时候到位？而且由于这些系统与宙斯盾不同，它们使用机器学习，他们可以从经验中学习， 这意味着他们不断改写自己的编程，而人类的思维无法遵循。

兵棋推演是一种历史悠久的方式，可以通过推演验证新技术的真正潜力和作用。最著名的案例就是二战前的海军战争学院，在其兵棋室内推演了近百场太平洋海战，当时经常会有军官在一个用作巨型推演板的瓷砖地板上移动微型船只。尼米兹海军上将说过著名的一句话：“这些推演探索了许多不同的技术和策略，在[实际]战争期间发生的任何事情都是预测了……除了神风敢死队战术。”但人工智能兵棋是一个更难的问题，如果你想弄清楚如何使用新武器，如同海军战争学院在20世纪30年代运用兵棋推演试验航母的做法，你可以为你的棋盘添加新的棋子以及新的规则：推演会发生什么样的改变？例如，你让你的一些舰载机轰炸X英里后的目标与他们的破坏百分比几率Ÿ是多少？但AI不是物理武器，AI是一台思考的机器。改变你的战争规则来模拟可以飞得更远的飞机，飞得更快的飞船，更难以杀死的坦克或 更快传输信息的卫星，这并不难。但是你如何改变你的推演以模拟一方变得更聪明？更难的是人类兵棋设计师和人类玩家如何模拟非人类人工智能的军事决策，当人工智能的关键优势是能够想到人类无法做到的策略时？

然而，陆军战争学院的雄心却面临现实上的挑战。首先，AI的优势在于思考的比人类快、能瞬间处理大量涌入的数据，让其在短时间做出人类无法完成的军事决策。换言之，当AI能比人类更快地拟定出战略，人类很难模拟出真正的AI兵推。更具体地说，AI兵推并不是实体兵器（physical weapon），而是会思考的机器。要改变兵推的参数与规则来模拟飞机、战舰或卫星并不难，但如何修改兵推内容来模拟“更聪明的一方”，成为最关键挑战。再者，像这类的超级电脑，往往需要投入数年的时光，而陆军却仅有短短10个月的时间，更没有额外的预算支持，这也是兵推难以引进AI技术的原因之一，即使拥有较高优先性的五角大楼AI计划，目前也都聚焦于保障、后勤、网路安全、电子战、飞弹防御等领域，而非“AI战略家”。

报道中指出，要突破前述瓶颈可透过2种方法：第一，测试现有AI技术，观察其在简易模式中的行动，进而模拟未来“超级智能AI”如何推演复杂的现实世界。第二，提供人类优势，协助其跳脱现有立场，以模拟“思考得更快、更好”的AI，在战争中如何行动。例如，给予兵棋推演中的一方更多时间，让其像AI一样更快的思考；或是让更多人参与其中一方，来模拟AI思考出更多战略选择。当然，透过裁判给予其中一方更多的资讯，也是一种方法。如果是透过电脑进行兵棋推演，则可模拟出更复杂而真实的AI兵推。除限制玩家获得的资讯量、决策速度外，还可藉由切断玩家间的通讯或发送假信息，来模拟遭到黑客攻击。

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