这是现代战争的利器

不久前，《国际政治社会学》期刊发表了一篇名为《机器学习与军队平台化：谷歌机器学习平台TensorFlow研究》的报告，讲述了在美国防部与谷歌公司在Maven项目开展合作的这五年的时间里，对其在机器学习技术上的合作以及美军在军队平台化上的进展进行了分析，提出了算法制胜平台数据处理机制。目前，该项目已经部署到中东和非洲的6个地区，帮助情报分析人员利用算法更高效地处理传感器和无人机搜集的海量数据。“算法战”正牵引智能化技术从实验室走向战场，促进了人工智能军事化应用的加速推进。

算法战这一概念首次由设计“抵消战略”的著名军事家罗伯特·沃克于2017年提出，认为“算法战”是将算法运用于战争领域，通过挖掘人工智能算法在态势感知、情报分析、指挥决策、打击行动等方面拥有的巨大潜力，用算法方式破解战争攻防问题。

该概念一经提出便备受关注，促使美军在短期内建立了算法战跨职能小组，以推动人工智能、大数据及机器学习等战争算法关键技术的研究。该小组成立不到半年已开发出首批4套可成功应用于战场的算法，可以说算法本质就是人工智能对抗，是信息化战场下的软武器和战斗力，是决胜无形的先锋力量。

事实上，算法在军事领域并非新事物，它是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，是一种用系统的方法描述解决问题的策略机制，更是求解同类机械、重复问题行之有效的方法。常应用于计算、数据处理和自动推理。随着电磁和赛博战场的朝着越来越复杂的方向发展和大数据及机器学习等关键技术的不断突破，依托算法解决作战问题已经成为了信息化战场下必不可少的环节。从坦克装甲车辆的主动防护系统到军用飞机的自主控制系统，再到“爱国者”防空导弹的防空反导系统，算法如今已成为大国主战装备的标配。在超算能力和大数据技术的支撑下，人工智能正在一步步接管战场，现代战争也正在朝着“智能+”的趋势演进。基于人工智能的先进算法是如何推进现代战争的，主要表现以下四个方面：

（一）调控战场多源态势的“掌舵手”

在冷兵器和机械化战争时代，战场制胜的法则通常是“大吃小”，而在信息时代，战场制胜的法则是“快吃慢”。在超算能力的支撑下，人工智能的反应速度是人类的成百上千倍。高速的运算、昼夜不停的工作、超高的学习效率，这些都赋予了人工智能在战场中新的价值，为人类主导战场节约出了越来越多的时间和体力成本。2016年，美国辛辛那提大学研发的“阿尔法”智能软件，在模拟空战中操控三代机击败了由退役空军上校驾驶的四代机，其背后的主要原因便是该软件比人类快250倍的反应速度。2016年9月，一架F-16战机在训练中达到8倍重力过载，导致飞行员失去知觉，幸亏机载“自动防撞地面系统”发现这一情况，在飞机撞击地面前自动将飞机拉起，避免了悲剧的发生。

同时作为战场AI指挥官，在海量数据和超算能力支持下，人工智能的诊断和预测结果也更加准确。埃森哲咨询公司的研究显示，机器学习能够更准确地预测库存水平，可使交货时间提高4.25倍，供应链效率提高2.6倍。伦敦帝国理工学院开发的医疗智能软件，诊断肺动脉高压的准确率为80%，比心脏病学家的平均水平高出20%。俄罗斯总统普京曾说：“谁能成为人工智能领域的领导者，谁就将成为世界的统治者。”因此研究人工智能背后更加高效、成熟的算法显得越来越关键。

（二）改变传统军力结构的“助推器”

除了大大提高作战效率，算法战还有望改变传统的军力结构观念。传统上，一个部队的军事实力很大程度受到武器装备、参战人员数量的影响，一些国家如果军队的人力不足，战斗力就会受到很大影响。但算法战的诞生已经颠覆了传统的军力结构认知，战斗力和兵力的衡量标准不再依靠于数量，更多的讲究的是算法的核心竞争力，也就是各国AI的战斗力。同时，算法战本质上偏重智能机器的军力结构，有望让人口小国或老龄化严重的高科技国家塑造全新的战斗能力和与人口不成比例的优势地位，为国际军事实力评判带来新的标准和规则。最后，算法战还会彻底改变军事训练的方式。正如目前热门的“ChatGPT”通过海量的数据更新迭代完成自我学习一样，未来的军事训练也可以通过与智能机器进行模拟对抗而显著提升自身的战斗能力。通过采用智能机器实现对抗性训练，在损失很少的情况下便能养出更多的专业技能型人才，显著地提高部队战斗能力。

此外，人机互动的合作关系也将进一步推动战争的转型升级。实践证明，人机协同形成的“半人马模式”，能够产生1+1>2的效果，是打赢“智能+”战争的不二选择。当前，美军把人机协同视为“第三次抵消战略”的技术支柱，正在大力发展人机协同技术和作战概念，重点推进“忠诚僚机”项目，通过运用智能化技术，让数架无人机配合F-35战机执行任务，将人类在作战链路中的角色由战士转变成为监督者，拥有最高开火决定权。

（三）优化平台反应决策的“智慧树”

基于AI算法的战斗系统可以分析大量的数据并进行高效的决策，进而实现高效的作战能力。在实际作战过程中，复杂的战场环境和多种敌方攻击手段，使得军事作战需要具有快速反应和决策的能力，而基于人工智能算法的战斗系统可以轻松处理这些信息。其战斗系统具有智能化和自主化，可以学习和优化自身的决策树，并具有自主识别和处理任务的能力。其智能化表现在多方面，包括对任务的自主定义、对敌方信息的自主掌握，还有自动学习、自动训练和自主优化自身的能力。

在实战中，智能化比高效性更加重要。其智能化能够对于实时的战斗情况快速反应，并做出最优决策，比如自主进行选择和射击攻击等等。举例而言，智能化系统可以利用深度学习和更多的军事作战数据来学习，并不断优化决策和规划，并不断提高决策制定的准确性和成功率。此外，智能化系统还可以自主处理多任务并发处理的情况，在实战中，智能化系统的能力具有标志性的重要性，也是军事部门的一个关键技术发展方向。

（四）谋求军事不对称优势的“关键点”

“算法战”的兴起将成为美军未来国防科技创新和追求不对称优势的关键。随着信息技术的快速发展，海量数据的采集和处理成为现代战争的重要手段。通过“算法”这种数据分析和处理的方法，美军的数据能力得到提升，更好地掌握战场信息，从而在战场上取得不对称优势。除此之外，算法技术的应用还能提高数据利用效率和作战效率，创新作战模式，加强作战管控和指挥作战，提高敌我识别能力。

因此，算法技术的应用成为美军未来战争的重要战略选择之一，可以帮助美军快速响应战争需求，提高数据分析和作战效率，取得新的不对称优势，在网络战和信息化战争中占据优势。利用“算法”的优势可以“以软补硬”，充分发挥美军在数据资源占有、人工智能、大数据等方面的实力，从而在敏捷性等“聪明”程度的“隐性”特征上拉大与对手的差距，从而达到这样的目标：虽然对手在装备规模和技术硬件等“显性”特征上与美军相近，但在“算法”的运用上美军仍占有绝对优势。

在未来，“算法战”体系构建将会成为军事能力竞争的重要方向，而在美国防部和军队的各项政策的大力支持下，未来算法战主要朝以下几个方面发展。

人工智能技术的发展：

未来，美军将加大对人工智能技术的研究和开发，实现更加灵活、高效、精确的作战指挥和决策。美国国防高级研究计划局（DARPA）正在推进人工智能相关技术的研究，例如“情况感知”的人工智能技术，该技术可以实时分析和监测气象、反应和能源消耗等因素，为作战指挥提供可靠的决策支持。此外，美国国防部已经发布了多项人工智能计划，例如 “AI的道德原则”，旨在确保人工智能技术研究和应用的透明性和道德性，避免其对人类产生负面影响。

大数据技术的应用：

未来，美军将在更大程度上使用大数据技术，以更好地掌握战场信息，预测对手的行动，提前发现和解决问题。例如，美国国防部正在研究和开发基于大数据技术的人类移动性预测系统，该系统可以预测一个地区内的人口流动和迁移，为作战指挥和决策提供给全面和精确的情报。

与企业和学术界的合作：

未来，美军将与企业和学术界密切合作，以推进算法技术的创新和应用。例如，美军正在推进“量子计算机”技术的研究和开发，该技术可以通过构建超过传统计算机算法的高效算法解决大规模数据计算，实现更加高效和精确的战争决策。

上述政策实例的支撑，使美军在未来的算法战中拥有更加广阔和开放的技术环境。同时，美军也将注重政策引导和规范，确保算法技术的应用与道德和伦理的基本原则相符合，并提高数据安全和隐私保护。

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