人机空战人工智能真能大获全胜吗？Canman-machineaircombatAIreallywin?------人工智能
应用为何不如人意！（2）都世民〔DuShimin〕摘要：本文继续讨论人工智能（AI）的应用为何不如人意？首先从环境科学看人工智能
的局限性，然后再从电磁学的角度看人工智能的局限性，在此基础上，讨论人机空战，人工智能真能大获全胜吗？再看人工智能现在在做什么，它与
生命科学的关联，由此可见，人工智能不能战胜人的智能？关键词：人工智能瓶颈，环境科学，生命科学，电磁理论，人机空战。Abstract
:Thispapercontinuestodiscusswhytheapplicationofartifici
alintelligence(AI)isunsatisfactory.Lookatthelimitationsof
ARTIFICIALintelligencefromtheperspectiveofenvironmentalsc
iencefirst,andthenlookatthelimitationsofartificialintel
ligencefromtheperspectiveofelectromagnetism,onthisbasis,
discussman-machineaircombat,canartificialintelligencereall
ywinacompletevictory?Nowlookatwhatartificialintelligence
isdoing,itisrelatedtothelifescience,thiscanbeseen,a
rtificialintelligencecannotdefeatthehumanintelligence?Key
words:artificialintelligencebottleneck,environmentalscience,
lifescience,electromagnetictheory,man-machineaircombat.htt
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限性20世纪50年代，在环境问题严重化的背景下诞生了环境科学。·1954年，美国学者最早提出了“环境科学”一词。20世纪60年代
，出现国际性环境科学机构。1968年，国际科学联合理事会设立了环境问题科学委员会。·在50～60年代，环境科学侧重于自然科学和工
程技术的方面，后来扩大到社会学、经济学、法学等社会科学方面。对环境问题的系统研究，要涉及地学、生物学、化学、物理学、医学、工程学、
数学以及社会学、经济学、法学等多学科知识。所以，环境科学是综合性很强的多学科融合的新型学科。·在宏观层面，环境科学是研究人类同环
境之间的相互作用、相互促进、相互制约的对立统一关系，揭示社会经济和环境保护协调发展的基本规律；在微观层面，它研究环境中的物质，尤其
是人类活动排放的污染物的分子、原子等微小粒子在有机体内迁移、转化和蓄积的过程及其运动规律，探索它们对生命的影响及其作用机理等。这是
人肉眼不可见的部分。·人类的社会活动是不可预测的，它对环境的变化影响也不是都能搞清楚，机器又怎么可能搞明白呢？其次即使有很准确的气
象预报，也不能把天灾都预测的准确，何况风雨有时都报不准确，那么这些预报的科学数据，是否都真实的记录？何况天气预报都是大区域的，不可
能是每个城市的某个区域都报的很准确，有时冰雹、狂风、龙卷风，就是一个窄的区域地带。人类社会活动与自然环境之间相互影响，人类只能力求
去摸索规律，很难都准确的搞清楚，机器又怎么能搞清楚？·人工智能也有多学科属性，它涉及计算机、生物医学、心理学、统计学、工程学、伦
理学、哲学、数据科学。它与环境科学涉及的多学科属性不同。研究目的与研究方法也不同。这本身体现了人工智能的局限性。全球范围内环境总是
不断地演化，环境变异也随时随地发生。环境的变化，有长期的、随时随地的变化，不是固定在某个区域，这两者并不是连续的，在大数据中是看不
见的。机器无法将这些变化变成连续的、长期的，人类也无法做到，只能是相对而言。人工智能不了解环境变化的长周期和瞬间变化的双重属性，这
些变化对人类社会活动的影响也是随机的。人类为了适应环境又从事改造环境，其未来影响是难以预测的，人工智能受限如此，会导致可靠性不高。
·人工智能技术的前身是自动化系统的自适应技术，无论是材料、元器件、分系统还是整个系统，都有环境条件及例型试验，来保证系统可靠性。
人工智能技术是认为系统智能，通过深度学习保证的。有些是虛拟环境验证，没有试验验证。如今权威期刊大量论文没有试验验证结果，都可以发表
。其后果可想而知，这些数据也成为人工智能的大数据，其可靠性有多高？大数据中有真有假，有模棱两可，有相互矛盾，这些数据的取舍，机器能
完成吗？这本身也体现了人工智能的局限性。（https://baike.baidu.com/item/环境科学/337267?fr=
aladdin）从电磁学看人工智能的局限性环境科学中包括研究物理环境和人类之间的相互作用。主要研究声、光、热、电磁场和射线对人类的
影响，以及消除其不良影响的技术途径和措施。在物理环境中，所研究的这些对象，在一定程度上对人体有干扰，对武器也有干扰。就电磁场而言，
在电子学和电工学领域内，也有这方面的研究，研究的目的方法不相同。在现代战争中，电磁干扰是一个主要的对抗手段，美国飞机骚扰中国南海，
应该领教中国领空范围内的电磁环境对其威胁。用于无人武器装备的高速数据链系统，是要具备很强的抗干扰能力和保密能力。目前，反无人武器装
备的系统，基本上是利用强电子干扰切断无人平台与指挥控制中心的数据链通信，使其失控、坠毁或者停止活动。2011年，伊朗是用电子干扰成
功俘获1架美军RQ-170隐身无人侦察机。在叙利亚战场上，俄罗斯陆军的“天王星”-9无人战车机械故障率高、可靠性不佳。未来各国能否
抢占无人战争的技术“制高点”，提高可靠性是关键。怎样具备很强的抗干扰能力和保密能力？是人工智能的局限性所在。利用大数据作战，在战场
上有更大的主动性和灵活性，取胜概率增大。大数据不能决定战争胜负，不是战场主导。需要多传感技术、对战场动态信息收集的实时数据和信息进
行快速处理技术、对海量数据进行综合研判和分析，获取战场目标的众多特征，进而对战场态势和真假目标进行精准研判。否则大数据、人工智能难
以发挥应有的作用。人机空战AI真能大获全胜吗？2016年6月，由美国研究人员开发的阿尔法系统，在模拟空战中对抗两名退役的战斗机
飞行员，美国军方认为AI系统大获全胜。笔者对此感到疑惑，其原因如下：美国军方认为，战斗机飞行员与阿尔法系统之间的“人机大战”，代表
了人工智能在基于神经网络的深度学习、高性能计算和大数据技术等领域的最新成就。实际上，从现有AI技术发展状况来看，有关人工智能会颠覆
未来战争说法为时尚早。〔1〕人工智能对战场环境很难适应。当前的人工智能的深度学习方法对具有可微分、强监督学习、封闭静态系统等任务时
有效，在面对不可微分、弱监督学习、开放动态环境下，效果就不如人意了，计算结果收敛性也不好。〔2〕作战主体进化难、可靠性低。人工智能
的主要缺点是把实际战场情景看得过于简单，限制了人工智能在战争中主体的进化和可靠性。对战场环境的瞬间变化，包括看得见和看不见的战场环
境诸多因素，人工智能没有先验数据，自己也不可能產生数据，限制了人工智能的实用性。〔3〕战术行为难解释。数字化的人工智能基于逻辑推理
的模拟方法来模拟人的智能行为，用逻辑方法来构建人工智能的统一理论体系。把这样一种模式运用到未来战争实践中，必将面临战术行为难解释等
诸多问题。如果在战争中，决策者采用三十六计改变战场环境，人工智能怎么去理解或处置这种状况？人工智能没有这种能力，现在的人工智能根本
没有人的智能。〔4〕按业内专家的说法，目前的人工智能还处在“幼年期”，它只能在规则确定、信息完备的封闭系统中，有可能比人类做得好一
些，现在的战场环境，必须依靠人类的敏锐洞察力、分辨力、综合分析能力和随机应变能力等才能解决问题。未来的人工智能会是怎么样呢？无法预
测！笔者并不乐观。〔5〕智能战场、无人战场的状况，不是未来战场的状态，所谓未来人工智能的制高点，到底指什么？是指AI超过人吗？如果
真是这样，为什么美国军方现在主张有人机和无人机协同作战？为什么有人机去收、放无人机？打造空中航母。这已经说明，未来战场绝不是无人战
场！战场环境也绝不是看得见的环境，肉眼不可见的电磁干扰，瞬间导致战场的变化，这种干扰形式多种多样，人工智能想战胜人的智能怎么可能？
！单一学科想挑战诸多学科那也是不可能的，怎么可能“大获全胜”呢？〔6〕军事对抗系统技术复杂性的提高，必然带来新的系统不确定性，系统
复杂性与系统不确定性相互矛盾的客观规律，有矛必有盾。因此人工智能的出现很难消除战场的“不确定性”。单靠技术从来不会赢得战争。新技术
用于战争，突然出现在战场，会有出其不意的效果，一旦战场亮相，其反制武器就会产生，效果必然陡降。无人系统不会从根本上改变战争的本质或
性质。试图使用无人系统替代人类智慧的决策者、战略家或指挥员，将会大失所望。〔7〕美国军方导演的这次人机空战比赛，不可能和阿尔法狗战
胜围棋冠军同样的反响，也不会有人再认为机器会战胜人，机脑再嫁接到人脑。人不会变成机器！（http://www.thepaper.c
n/newsDetail_forward_9860009）人工智能现在想做什么？2019年，“国际科学技术发展报告”这本书是由中华
人民共和国科学技术部国际合作司与中国科学技术信息研究所共同组成的编写组完成的，科学技术文献出版社出版，这本书的第2部分国际科技热点
追踪和分析，书中有一节是关于人工智能的问题，这项技术用迁移学习创造的语言模型、新型算法和双向编码器表示模型，使语言处理领域获得了里
程碑式的突破。在图像和语音识别上，实现了两类信息的融合理解。研发人工智能芯片，是当前的研究热点，这种芯片的架构与以前不同，有模拟神
经元的混合器件、基于石墨烯的神经突触、人工神经网络，利用光信息实现神经网络计算，试图打造高精度学习、低精度推理的通用型深度学习芯片
，还有类脑芯片之类的说法。不难看出，人工智能的研究与生命科学关联，想把芯片与细胞、神经网络关联在一起，想把芯片做成与大脑一样。到底
类脑说法能否成立？人的大脑搞清楚没有？神经网络能搞清楚人的大脑吗？人工智能的专家是否注意到美国国防部已经研究人体内有没有电磁波通道
？也就是说，人脑不是单纯的神经网络，如果有电磁波通道，人工智能的芯片能起什么样的作用？类脑说法能成立？机器能战胜人脑吗？人工智能与
生命科学的研究，是同一道上的两辆列车，还是两股道上的车，研制方向和研制目的、研制方法是不—样的！人的眼睛没有光，也就是没有电磁波，
不能看见物体。也就是说视觉通道中难道没有电磁波通道吗？人的眼球没有细胞、没有神经元、没有神经网络，那么神经网络的计算在这里就不能成
立！它应该利用科学家麦克斯韦的电磁理论，而不是利用神经网络来计算。在人的大脑皮层中有没有电磁波，这本身也是个问题，因为人生活的环境
中都有电磁波，电磁波可以穿透皮层，生物学家没有学过电磁理论，不太了解这个理论。但不能回避这个理论。这个理论已被诸多学科所证实，它改
变了整个世界。令人不解的是，在“国际科学技术发展报告”这本书上，很少提到轰轰烈烈的脑计划，除日本外，美国和欧盟都没有把它放在显要位
置，美国和欧盟的研究重点，是在推进基因编辑、微生态、生物能源等领域，研究目的是要促进人类疾病的治疗。对于微生物的研究着重强调跨学科
、跨领域、跨部门的合作研究，试图发展生物经济。难道美国和欧盟已经把人的大脑搞清楚了吗？不久前，《环球科学》还曾报道欧盟的脑计划，按
时间推算，欧盟的脑计划应该快告一段落，其中包括让盲人复明的项目，至今未见报道如。果已经实现，应该有报道。难道美国和欧盟的生命科学研
究改变了策略？如果强调基因编辑，一旦改变了人体的基因，会不会导致其它基因的突变？基因突变的变化周期或变化条件，是否搞清楚了？这可是
关系到子孙后代，另外基因在生命的科学中到底占比是多少？他不是整个系统，也不是像细胞那样的基本组成部分，但人离不开基因，基因编辑能否
治疗3万种疾病？特别是神经性疾病，其中包括让盲人复明的研究，到底与基因编辑有多大关系？不难看出生命科学的研究，并没有与人工智能合作
研究，走同一个通道。笔者的上述讨论，不是不看好人工智能的研究，而是不看好机器会超过人，人工智能应该为人类服务，例如人工智能用于救火、救急，每年山火会烧掉大片森林；在高楼大厦逐渐增多的情况下，在危险品仓库发生爆炸的时候，急需救火救急！非常需要AI机器人；在老年化的社会，好多低层楼房没有电梯，老年人上下楼非常困难，常有摔倒情况，甚至会成为植物人，如果AI机器人能解决这个问题，这是天大的好事。人老先老腿，老年人本以为自己行，可是在走路的过程中突然就摔倒了，如果有一种AI设备能让老年人不摔倒，这一项设备不是没有市场，而是没有人去研究，难道这项研究就没有水平吗？还是没有资金支持？我也说不清楚。但是我希望人工智能的研究应该为人类服务，不要处处与人类较劲儿，不要去抢重复性工作的岗位，让更多的人能就业。 |
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