人工智慧將取代戰場指揮官？

    自今年年初以來，阿爾法狗的化身Master連勝圍棋界頂尖高手，前不久阿爾法狗又戰勝了世界排名第一的柯潔。可以説，人工智慧在圍棋方面已毫無爭議地超越了人類智能。那麼，在軍事作戰指揮方面，人工智慧是否也將超越人類？

    首先分析人工智慧與人類智能的差異。人類的智能建立在蛋白質、遺傳物質的基礎上，由能量驅動；人工智慧主要由代碼、數據構成，由計算力驅動。人工智慧的記憶力、計算力和邏輯判斷力都遠超人類智能。世界冠軍柯潔1年只能下1000盤棋，阿爾法狗一天就能下100萬盤棋。人類擅長處理符合物理定律的數據，容易被客觀規律所約束；人工智慧則關心廣袤的數據世界，即使那些人類極不擅長感知的高維數據，對于人工智慧來説都“易如反掌”。

    相較去年和李世石對戰的阿爾法狗1.0，此次對戰柯潔的阿爾法狗2.0最大的升級是強化了深度學習：不依賴人類棋譜，主要靠自身的互博訓練，通過自我對弈的方式不斷學習，從而更接近于圍棋的最優策略。阿爾法狗2.0演算法的最大意義，在于擺脫對訓練樣本的限制，它對數據資源的要求更小，但執行過程和運算結果卻依然正確，這將使得阿爾法狗完全能拓展應用到數據邊界更復雜的場景。

    軍事作戰指揮與圍棋有很大的相似性。圍棋能率先被攻破的原因，在于黑白雙方實力無隨機性、勝負反饋機制清晰等。雙方實力無隨機性，指它不像撲克牌那樣每局實力是隨機的，隨著科技的進步，作戰雙方軍事實力越來越透明化，可以看作是無隨機性。軍事作戰最顯著的特點就是對抗性，勝負反饋機制非常清晰。

    因此，軍事作戰與圍棋的制勝機理極為相似，如雙方實力對等，軍事將領的作戰指揮水準就起決定性作用。對軍事作戰而言，指揮水準的提高需要學習，由于實戰機會較少，軍事將領通常只能學習以前的戰例，將自己能想到的幾步重要策略在大腦和電腦中模擬對戰。而人工智慧則可根據所有已知因素，全盤推演未來戰爭的攻防模式和發展趨勢。隨著作戰雙方實力和毀傷評估的全面數據化，以及深度學習演算法的不斷進化演進，人工智慧超越軍事將領只是時間問題。

    阿爾法狗的研發團隊中,僅有業余四段的黃世傑一人會下圍棋，但阿爾法狗卻戰勝了眾多職業九段選手。可以想見，未來戰場的軍事將領，很可能是一個人工智慧科研團隊的帶頭人。只不過，人工智慧將取代那些因循守舊的軍事將領，但不會取代全部軍事將領；將取代將領的作戰指揮技能，但不會取代他們帶領軍隊打勝仗的角色。（林岩峰）