AI飞行员战胜人类飞行员纵横谈

来源 :航空世界 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jinmeng79
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
  2016年是人工智能(AI)大放异彩的一年。先是围棋人机大战中AI胜出,之后又有了AI飞行员战胜人类飞行员的报道。据美国辛辛那提大学官方网站消息,该校开发的人工智能“阿尔法”在空战模拟器上击败了人类飞行员——经验丰富的美国空军退役上校基恩·李。有人称这具有深刻的军事意义,但这样的评论显然不足以满足读者的好奇心,爆炸性的新闻只有多方面分析才能得到最准确的结论。就让笔者通过美国人的说法再加上自己的判断来进行一番分析,以期得到有用的信息。
  AI击败人类飞行员还是新闻?
  上面的标题可不是哗众取宠。让我们看在模拟空战中落败的那位上校怎么说:“这是我见过的最具侵略性、敏捷性、变化性和可靠性的AI。”这说明作为空中格斗专家的基恩·李上校已经不是头一次与AI飞行员交手了。实际上,20年前的电脑游戏中就有空战游戏,里面不断提高的得分标准也可以看成是不断提高水平的AI飞行员。不管玩家的经验积累得多丰富,总有一个水平更高的AI飞行员在等着与你过招。既然早已经有这样的电脑游戏,随着科技的进步,AI飞行员打败人类飞行员已经不能算是新闻了。
  请注意相关的新闻中还透露出这样的信息:在早期版本中,“阿尔法”的表现一贯优于空军研究实验室的其他标准计算机程序。换句话说,这次获胜的“阿尔法”击败了其他的AI对手。按照这种说法,AI飞行员早就存在了。因此,我们有充足的理由说AI飞行员击败人类飞行员算不上新闻了。目前,世界不少国家的空军在进行模拟器训练时早就存在AI对手,在各航空大国试验室的模拟器中也有AI飞行员,用来研判研制的新机是不是能适应未来的空战,它们是不被人们注意的AI飞行员。
  从某种意义上说,早期的AI是电脑中虚拟的飞行员,这次试验只不过让AI真正获得了一个飞行员的名份。因此可以说AI战胜人类飞行员,多少有些媒体玩噱头的意味。
  早期模拟器中的空战程序涉及的数据太少,模拟的范围也很单调,有些地方处理的得比较生硬,避开了信息收集方面的限制,对抗结果往往有人为因素,让使用者感觉不是很靠谱。而现在AI编辑得更为详尽,模拟双方的性能数据更为完善,不过究其实质还是一种电脑“蛮荒之力”的运用。严格地来说,人们早已经通过最基本的方法实现了AI飞行员的大部分工作能力,真的有AI,它也是一个迟到者。
  AI飞行员为什么能战胜人类飞行员
  美国人认为:人类飞行员在40000英尺的高度(12200米)以1500英里/时(2415千米/时)的速度飞行时,犯错的成本是很高的,而“阿尔法”可以增加容错率。事实上,AI可以在动态的环境中考虑和协调最佳的战术计划,并作做出精确的响应,比人类要快250倍。从评论的角度看,以上言论专业性很强,这让一般的读者不容易理解。不过,要是对空战典型过程及著名的能量空战理论有充分了解,再将战机机动性受到人体限制等方面联系在一起考虑,则理解起来就容易多了。
  在空战中飞行员发现敌机后,就要根据双方的态势做出相应的机动飞行,尽量占据有利“地形”——这包括高度及方位,并能根据敌机的速度、高度及方位变化做出相应的调整。而做到恰到好处的机动飞行及调整很不容易,早了会暴露意图,晚了会损失掉宝贵的占据有利态势的时间。飞行员只能是根据经验尽量地做好这一切。空战高手能够做得更好,因此取胜的概率就大一些。但有时也不免失手,被菜鸟飞行员击落。而AI飞行员可以根据机上传感器收集到的战场信息不断地连续做出最佳的反应,并且能够根据对手的轨迹变化做出及时的应对。虽然实质上也稍有延迟,但远远领先于人类飞行员的反应速度和操纵精准度。因此,可以将空战过程每一步都就做到极致,这样就在空间与时间的转换过程中获得先机。
  能量空战理论简单来说,就是要让战机以最小的能量损失获得最大的空间位置移动。更通俗的说法是飞机的动能与势能的转换过程中损失要尽可能小,机动位移的空间则要尽可能地大。AI就可以做到这一点,或者说要比人脑做得好。
  从时间的角度看,飞行过程中精度的重要性在几秒时间中并不重要。重要的是在长达几分钟的飞行中不断地做出大量精确的操纵,战机最后决定胜负的优势态势也是不断地做出正确的反应后累积而成。AI飞行员可以直接将传感器得到数据进行处理,并迅速转化为飞机的操纵动作,这过程要比飞行员至少快上0.05秒。每次油门及舵面的变化都快,而且是恰到好处。要知道,现在的电传飞控系统可以在1秒之内做出近百次决策,气动舵面可以反应出数十次的微动来。这样一来,一段时间累积下来的效果就相当惊人了。这意味战机占位及能量的恢复与储存都要比有人机快得多,因此AI驾驶的三代机其机动性能也就会高出人类飞行员驾驶的三代机,达到四代机的水平。
  有观点认为AI飛行员的无过载值限制,可以充分发挥战机的机动性能。这段话前半句并不准确,毕竟它驾驶的战机机体强度会受到过载值的限制;后半句的表述还是相当的准确。AI飞行员在模拟器上使用的虽然是过载并不大的三代机,但它可以尽可能地延长过载时间来实现比有人驾驶战机更高的机动性。而人体则由于受黑视的限制不能在高过载值下飞得太长。一场空战要经历数十次高过载机动,持续空中态势的转换也有累积效应,这是AI相对于人类飞行员的另一项优势。
  以上两点优势就是AI飞行员战胜人类飞行员的重要原因。通过文中的空战过程图可以看出:面对敌方两架四代机的机动飞行,4架AI驾驶的三代机通过持续的对应机动飞行,最后获得攻击敌机的机会并将其击落。
  基恩·李还特意强调:Al驾驶战机连续躲避来袭导弹的技能给人以深刻印象。理由应该很简单:做不到这一点前面的两点优势都无用,但这两点优势也是能够躲避成功的关键因素,前者做到在合适的位置开始机动,并能够在合适的位置开始下一轮的机动,以欺骗导弹进入大机动过载飞行中,后者则能以最大的姿态(飞行轨迹)变化让来袭导弹在大过载机动飞行中急剧减少能量,两者结合,最终让来袭导弹失去目标或动力后坠落。   AI飞行员的可怕之处
  AI驾驶第三代机战胜了第四代机,这意味着AI飞行员就是一个现有战机战力倍增器,因此也就有让人害怕的资格,但它真正让人害怕的地方是什么?
  关于AI的厉害,媒体或相关业界早就给出了说法:AI最可怕的地方就在于它能思考,具有学习能力。并且由此产生了机器人会取代人类统治世界的担心。这个观点已经成为共识。纵观目前网上的评论,也都认为能够自主学习是AI飞行员最可怕的地方。
  那么,发布消息的美国人自己是怎么说的:“阿尔法”一经拷贝,将自动学习安装在其他地方和其他版本的“阿尔法”,并获得最强的性能。阿尔法的学习能力很强,可以从“他人”那里学到空战经验。可再一想,“一经拷贝,将自动学习”的做法不就是个复制过程?以市面上400美元的电脑结合可以复制的AI程序就能让“王牌”飞行员大量产生,能思考有什么可怕的7历史上不會思考的野蛮群体战胜会思考的文明群体不也经常发生?
  在不久前的人机围棋大战后,就有观点吹捧AI的自主学习能力:具有自主学习能力的AI将导致产生新的战法及战争思想。这实际上是走火入魔的结论,真有这样的战法和思想,人脑加上时间没理由想不出来。AI操纵飞机的过程是将过程变化极致化,也就是说成千倍成万倍地细化;而新的战法及思想则是观念性的东西,往往受到客观规律的限制。因此,上述的结论经不起推敲。
  关于AI的自主学习能力可以换一种说法:在生死悠关的战场上学习空战技能,一架无人战斗机还没有学会就有可能被打下来。在坠毁之前是不是需要将失败的过程数据化后发给其他无人机供它们参考?
  从空战的角度看,电脑完全可以根据敌我双方战机的性能及双方态势做出大量的前景性分析供AI飞行员决策,在这中间并不存在不可预测的“黑洞”,因此所谓的学习能力往往有臆断的成分。“市场上销售的电脑就能胜任,仅靠程序就获得让人眼热的学习能力”真有天方夜谭的感觉。纵观相关评论,几乎一致认为AI的特点就是会思考。参与模拟空战的老飞行员这样的地强调:我很喜欢AI同时躲避数十枚敌方导弹并对多目标进行攻击的场面,还有协调队友、记录行动,同时观察学习敌人战术的能力。对于这段话不必当真,因为电脑的优势就是处理速度高,瞬间就能“学完”全部课程,在这样的情况下再用“学习能力”一词不免显得愚腐。把敌机击落了,到底是电脑的“蛮荒之力”起主要作用还是学习能力强导致?相信大部分专家会认为是前者。
  美国人表示:“‘阿尔法’在模拟环境中已经是一个致命的对手。我们将继续开发‘阿尔法’,和其他的飞行员一起训练并扩展其功能。拟真度也需要增加,我们将会构建更加真实的空气动力学和传感器模型。”通过这段话可以得出结论,这位Al飞行员并不是天生的王牌,而是经过“学习”后的程序修改后天形成的。这种学习过程其实还是电脑编程过程,只不过是编程的过程更隐密化了。让电脑自己完全编程,看上去就给人感觉是电脑自己在学习。如果说AI飞行员能在空战中学到新东西,这个学习过程也只不过是好上加好。而构建空气动力学及传感器模型显然在空战时不可能进行。因此对于AI来说,学习好后再上战场上才靠谱。只是这样一来,能思考的意义有多大?
  毫无疑问,这次的AI飞行员是在掌握了对方战机及导弹性能的基础上展开对抗。在不了解对方的情况下,AI的学习能力可否有上佳表现?例如,对方的导弹射程及过载性能都大幅度增强。这无疑将会给空战带来更多的变化因素,但万变不离其踪。真要出现这种情况,AI飞行员的应对与之前也不会有什么不同。因为人们可以提前为AI制定应对这种情况的能力,仅仅是多写些应对程序并提高对方战机性能数据的过程。这完全就是一个“道高一尺魔高一丈”的形式。在这方面,电脑的“料敌从宽”远超人类,完全可以事先臆造出一架强大无比的敌方战机,然后在此基础上确定自己的飞机如何应对。因此,从本质上说,这与学习能力还是没有直接的关系。
  无人战斗机因AL唾手可得?
  通过美国人的评述,似乎无人战斗机已经站在空军的大门口。
  与以前的人机大战相比,这一次是让AI跳出电脑之外获得了一个飞行员的名份。可不要小看这个名份,因为这会让人产生无人战斗机的出现指日可待的强烈感觉。从某种意义上讲,让AI驾驶模拟器中的战机,已经足以说明无人战机近在眼前——AI既然能在模拟器上打败人类飞行员,难道不就是意味着无人战斗机离我们不远了?
  有人认为这次空战还只限于超视距空战,这意味着AI飞行员更多的是处理雷达提供的敌方信息并做出相应的反应。这种作战相对简单,因此还不能说AIl已能胜任飞行员工作。其实,AI飞行员驾驶三代机连续躲避数枚空空导弹更能说明问题,实现这样的战术动作对判断分析能力的要求超过了战机间的格斗。
  之前人们普遍认为,无人战斗机出现的关键是能否制造出取代人类大脑的电脑。而这次AI战胜人类飞行员则说明,普通的市售电脑也行。
  模拟器中电脑操纵的无人机可以和飞行员进行“不流血”的空战,为什么现实中的无人机就不能依靠现有的电脑实现自主的空战过程?空战不需要人脑的创造力及感情。实际上,对于空战来说,无人机能否像人那样思考和活动都无关紧要,重要的是能根据传感器提供的信息来做出相应的反应。
  从理论上讲,只要为电脑准备好足够的空战指令和不断输入足够量的所需信息,要让其完成空战所需要的反应决策判断还只是小菜一碟。目标的方位、高度、飞行速度、外形大小信息等都是无人战斗机完成战斗任务所要必须知道的。而让电脑根据上述信息做出最恰当的反应并不困难。问题是怎样才能获得足够的信息。对此,高性能雷达、热成像仪、红外及激光传感器、光学摄像机等就是无人战斗机所必须要装备的。目前,要制造出像人眼一样的光学探测器还是有很大困难的。不过,AI飞行员战胜人类飞行员,充分说明了人眼收集视觉信息的丰富度对空战胜负其实没有太多意义。故此,AI并不是决定无人战斗机能否出现的唯一因素,获取空战所需信息的各类传感器也是必不可少。   毫无疑问,近年来出现的分布式孔径红外系统是AI驾驶战机成为可能的关键。正是这套系统的出现,让AI飞行员跳出机器外获得了飞行员身份的“许可证”。这套系统可以向飞行员提供连续的全向覆盖的丰富飞行信息,其信息获取的丰富程度足可以使AI做出正确的判断。已经有专家预言;25年后无人战机将控制天空!
  现在的问题,是这次人机空战中模拟器中的数据获取,是不是严格按照现实获取手段生成。如果还是模拟器自身生成,则无人战机的出现,还要等到机上传感器能够达到这一要求。
  AI能否决定未来空战结局
  现在人们已经形成共识:未来的天空主人是无人战斗机。但媒体更为直接,说是AI能决定未来空战。前一种说法反映了科技发展趋势,后一种说法则有些形而上学的味道。
  前面说了,无人战斗机需要的AI并不需要多高的智商,这也意味着交战双方的AI水平不会有太大的差异。当双方都让AI飞行员驾驶战机,再说AI决定未来空战结局是不是可笑?
  战斗机无人化后,直接的好处就是可以缩小飞机的体积和重量。如果保持体积和重量不变,则可以大幅度增加飞机的有效载荷。专家认为,未来的无人战斗机在尺寸和重量上只有有人战机的一半左右,或者是在此基础上将节省的尺寸和重量转化为战斗机的航程及速度等指标。
  毫无疑问,这些都是战斗机无人化的结果。但要将功劳都算到AI上却有失公平。毕竟,早期的AI早已经能在电脑中击败人类飞行员。而现在,快速发展的机上传感器将在无人机空战中起到关键性的作用。因此,说AI决定未来空战结局是不严谨的。
  可以设想,如果敌我双方的AI驾驶四代机对阵,人们会发现智能水平不会出现太大的差距,而战斗机的隐身能力、速度、机动性及携弹量等硬性指标,将始终影响并决定交战态势的转换及漂移。这其中,也包括空战程序编制的完善度。完善度可以归结到AI的智能水平中去。但是认真说来,完善度只是反应后才能表现出来。因此,这一点应该是与AI引以为荣的判断能力无关。AI的判断能力高超,而机体的反应速度(推力的提升及响应精度)不行,机上传感器的探测精度也差一拍,则到最后还是会在空战中落败。可以说,未来战机的发展,在很大程度上仍然取决于硬件的水平。
  在评论AI意义时,不能不提到机载武器的重要性。导弹的出现可以说降低了人类飞行员的价值。同样的影响也会体现在AI飞行员身上。导弹的智能水平在AI面前虽然不入流,但它可以用最为简单有效的方式来体现战机的存在价值。在空战中,导弹的作用不可替代。如果二者选其一,相信空军还是会选择导弹而不是AI。
  需要指出的是,AI飞行员让三代机具有了躲避导弹的功能。因此,提高导弹的AI水平就成为关键。真到了这一步,战机的硬件水平又成了关键。相信在导弹与战机之间的战斗,将是采用了AI的导弹胜出。不过即便如此,还是不能说AI决定空战结局——采用AI的导弹如果没有更远的有效射程、更高的过载及更快的响应速度等硬件因素的支持,仍然会陷入对方的机动陷阱中。另外,未来机载激光武器将会成高智能导弹的克星。
  有人认为,无人战机具有的高过载能力将对空战结局产生很大影响。这个认知其实并不完全正确。现有的有人战机,设计的极限载荷通常都小于10g,而人体抗负荷能力可达到12g。这表明在某种程度上,战机的极限载荷更多的是受到设计上的限制——高的抗过载能力意味着加强结构要付出极大代价,会影响其他性能。就目前战机向重型化发展的趋势看,无人战机因取消飞行员获得的机体减重和过载方面的优势,并不能真正改变这种情况。因此从这个角度看,AI飞行员在高过载机动飞行上仍有一定的限制,也不可能决定未来的空战态势。
  美国人在消息报道中多次提到,人类飞行员与AI飞行员驾驶的战机之间的指挥与配合。高仿真飞行模拟器中的电脑既然能承担起让无人机与有人机作战的重担,也完全有能力应对无人机大机群的作战指挥。
  相对于电脑的天然优势,人脑这种“过时的指挥单元”将很难适应未来瞬息万变空战场。现在,各国的空军将若干台空战模拟器联网,已经可以在电脑中进行几十架飞机的空战模拟演习(人机对抗)。只要规定好交战参数和规则,电脑中的“敌方指挥官”绝对不会出现应付不过来的情况。而指挥演习的人类军官,在面对海量信息和快速变化的交战态势时,则会出现盲然不知所措、被动地在大屏幕前静等结果的情景。
  因此,未来的大规模空战离不开AI。但要辩证地看问题,则还不能说AI就要决定一切。因为这里面还存在着指挥信息有效收集及传递的问题。不过,早期的伪Al智能水平,已经能够满足空战集群的指挥需要了。
  編辑:石坚
其他文献
不久前,阿富汗18岁女子比比·艾莎成为了美国《时代》周刊的封面人物。在她脸上,曾经的美丽依稀可见,但原本该是鼻子的地方却只剩下一个触目惊心的大窟窿——她因为不忍被虐从家中出逃,却被塔利班丈夫残忍地割去了鼻子和耳朵,抛在荒野中任其自生自灭。这张封面照片震惊了全世界,它除了唤起人们对艾莎悲惨遭遇的同情外,更重要的是再一次将关注的目光聚集在广大伊斯兰国家的女性身上,引起人们对这些女性命运的深刻思考。  
据经合组织(OECD)网站2016年3月9日报道,随着知识经济和区域性知识的出现,高端研究与专业性服务开始变得越来越国际化,越来越多的学生寻求出国攻读硕士或博士学位的机会。国际学习的经验对学者开展研究与提高专业素养独具价值。2015年,欧洲大学协会曾建议博士研究生应具备参与国际研究项目的能力。  近期,OECD研究发现,在成员国中,平均10名硕士研究生中就有1名在国外就读;平均4名博士研究生中就有
高考作文是高考语文的半壁江山。作文的成败,不仅关系到考生的语文成绩,而且事关考生的高考成绩,而作文的审题又事关作文的成败。那么,在平常的作文教学中,该关注作文的哪些话题呢?作文话题是浩如烟海,还是有可圈定的“范围”?下面我们从几个方面来探讨这个问题。  一、根据高中语文新课程标准的要求,来锁定作文的话题范围  “高中语文新课程标准”应该是高中作文写作的总纲,兹摘录几段加以探讨。先看第一条:“鼓励学
老师是我们人生的领路人,是知识的传播者,是我们成长的关键人物。在我的记忆中,有很多难以忘记的老师,我当老师是受他们的影响;在我的记忆里,有许多难以忘怀的同事,我更加努力地工作,是受他们的影响。  在我记忆的深处有一位永远难忘的老师,那就是我高三的班主任贾力老师。贾老师教我们政治,对工作极其负责,对学生要求严格,一视同仁而且关怀有加。1995年我参加高考,由于喜欢英语,当时我报的是师农外,属于提前录
一、教材分析  通过学习本单元,学生可以了解西方人喜欢的职业,了解中西方人对理想和职业的不同看法,帮助学生认识到只有认识到自己的特长,才能预测自己的职业,所以要立足现在,树立远大思想,才会有美好未来。通过谈论不同职业,帮助学生树立正确的职业观,人生观和价值观。  二、Target language 目标语言  1、掌握词汇及短语:  In the future,might,doctor,caref
大卫·夏农(David Shannon),美国著名绘本作家、著名画家,《鸭子骑车记》是他的代表作,入选美国纽约公共图书馆“每个人都应该知道的100种绘本”;美国图书馆协会优秀童书奖。  大卫·香农的灵感,常常来自于他对童年的回忆。这本《鸭子骑车记》中的红色自行车,则是他小时候攒钱买的一辆自行车,他甚至把车把上拴着的彩虹色的飘带也原封不动地搬了过来。  就是这辆童年回忆中的红色自行车,引来了一个疯狂
美国福吉谷军校的第一位中国学生    美国福吉谷军校,可能是个有些陌生的名字,但这所有着80多年军事化管理史的学校出过很多名人:强生公司的CEO、丽兹卡尔顿酒店集团的创始人、美国四星上将等等。写了《麦田里的守望者》的美国作家塞林格在15岁那年,因为性格顽劣、不服管束而被送进福吉谷军校(相当于大专)“整治”,塞林格在宿舍被窝打着手电筒写了很多小说。  但与塞林格的强制被送军校不同,孔一诺作为福吉谷军
近日,美国教育进展评估中心发布《2015“全国成绩单”年度报告》(The Nations Report Card 2015),公布了全美12年级学生的成绩情况。  报告显示,在参与此次测验的1万余名12年级学生中,38%的学生数学成绩不达标,28%的学生在阅读能力方面低于基本标准。与前两年的数据相比,学生成绩出现了一定程度的下滑,且最好和最差成绩之间的差距进一步拉大。  按照族裔看,在数学方面达到
随着信息技术日新月异地发展,现代教育技术迅速渗透到教育的各个方面,为教育提供了更多、更优的技术支持。现代教育技术集投影、幻灯、录音、录像、电视、多媒体计算机等多种媒体实施教育,为教育带来了一场深刻的革命,为语文教学开辟了广阔的新天地。作为新时代的语文教师,应该与时俱进,充分挖掘、利用现代教育技术的先进性,努力培养学生各方面的语文素养,提高语文能力,让现代教育技术为语文教学的腾飞插上有力的新翼。  
科学家们提出的温室气体减排目标是:发达国家以1990年为基准年,到2020年减排25%~40%。然而,欧盟目前承诺的中期减排值只有20%,日本是8%,美国只有4%。发达国家如此,发展中国家更是回避中期减排义务,这给今年的气候谈判投下了重重阴影。  根据2007年底达成的“巴厘岛路线图”,今年是国际气候谈判的关键年:应对气候变化问题的新协议草案,应当在12月7日至18日召开的《联合国气候变化框架公约