為提升城市環(huán)境中士兵的態(tài)勢(shì)感知和作戰(zhàn)能力，美國(guó)陸軍研究實(shí)驗(yàn)室啟動(dòng)了認(rèn)知和神經(jīng)生物工程協(xié)同技術(shù)聯(lián)盟研究項(xiàng)目，尋求利用基于神經(jīng)科學(xué)、工程學(xué)和心理學(xué)等方法將士兵與作戰(zhàn)系統(tǒng)融合，利用人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)構(gòu)建“士兵即系統(tǒng)”的新型作戰(zhàn)能力，目前已經(jīng)開展了數(shù)字士兵和腦機(jī)接口方面的研究工作。

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美國(guó)陸軍構(gòu)想了這樣一種未來(lái)城市戰(zhàn)場(chǎng)景：步兵正在敵方的火力壓制下清理城市建筑，此時(shí)無(wú)人機(jī)探測(cè)到附近有一支敵方作戰(zhàn)小隊(duì)正埋伏在墻后。隨著美陸軍士兵不斷清理房間并在敵方火力下逐步轉(zhuǎn)移，士兵們需要迅速獲取前方埋伏的敵軍信息。這些信息不僅左右著士兵的生命，甚至決定著戰(zhàn)爭(zhēng)的勝負(fù)。如果人工智能系統(tǒng)能夠根據(jù)無(wú)人機(jī)和其他高速機(jī)動(dòng)信息源發(fā)送的信息快速分析出如敵軍位置、武器和從屬關(guān)系等，并將其傳送給士兵，就能夠?yàn)槭勘峁Q策優(yōu)勢(shì)。

目前，美國(guó)陸軍雖然從技術(shù)上可以實(shí)現(xiàn)上述功能，但無(wú)法滿足戰(zhàn)場(chǎng)上高速信息處理需求，而人工智能算法驅(qū)動(dòng)的程序則可以在幾毫秒內(nèi)將最新信息與已有的各種數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比和區(qū)分，以便為士兵提供決策信息。因此，美國(guó)陸軍研究實(shí)驗(yàn)室開展了認(rèn)知和神經(jīng)生物工程協(xié)同技術(shù)聯(lián)盟研究項(xiàng)目，尋求利用人工智能和自主化技術(shù)來(lái)大幅提升士兵的決策速度，同時(shí)保留人特有的關(guān)鍵決策能力。

1.士兵即系統(tǒng)

未來(lái)，在人工智能技術(shù)的支持下，士兵使用的各種系統(tǒng)可快速開展程序化功能，并為人的決策提供支持信息，這個(gè)決策過(guò)程被稱為“士兵即系統(tǒng)”，即利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和最新算法將士兵操控的各節(jié)點(diǎn)無(wú)縫集成。未來(lái)，美國(guó)陸軍將利用單一架構(gòu)來(lái)連接士兵的夜視鏡、可穿戴計(jì)算機(jī)、顯示移動(dòng)數(shù)字地圖和時(shí)敏情報(bào)數(shù)據(jù)的手持式設(shè)備、各武器站點(diǎn)、聲學(xué)和光學(xué)傳感器以及移動(dòng)電源等裝備，并通過(guò)各種自動(dòng)化和人工智能應(yīng)用程序來(lái)提升團(tuán)隊(duì)信息共享和決策能力，這將極大改變未來(lái)的戰(zhàn)術(shù)和戰(zhàn)略場(chǎng)景，提升士兵的生存能力。

美國(guó)陸軍研究實(shí)驗(yàn)室正在與陸軍未來(lái)司令部下屬的士兵殺傷力跨職能團(tuán)隊(duì)合作，以便將士兵即系統(tǒng)的架構(gòu)概念推廣到陸軍班組級(jí)部隊(duì)。自主性系統(tǒng)可從各種系統(tǒng)中獲取和處理數(shù)據(jù)，并為指揮官和士兵提供有用的決策方案，伴隨著越來(lái)越多的智能化技術(shù)的使用，未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)的本質(zhì)和士兵執(zhí)行任務(wù)的本質(zhì)將發(fā)生翻天覆地的變化。

圖1 士兵即系統(tǒng)構(gòu)建方式

2.數(shù)字士兵項(xiàng)目

美國(guó)陸軍的認(rèn)知和神經(jīng)生物工程協(xié)同技術(shù)聯(lián)盟中包含許多業(yè)界合作伙伴，如Booz Allen Hamilton公司。2019年10月，該公司獲得美國(guó)陸軍授予的價(jià)值5.61億美元的“數(shù)字士兵”系統(tǒng)開發(fā)合同。“數(shù)字士兵”系統(tǒng)可更好地連接戰(zhàn)場(chǎng)士兵的所有單兵設(shè)備，并將通過(guò)虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)為士兵提供訓(xùn)練輔助。

該系統(tǒng)可識(shí)別視頻中的人及其行為，一旦發(fā)現(xiàn)有人舉起武器就能夠立刻向士兵的平視顯示器或在附近飛行的無(wú)人機(jī)發(fā)送提示信息。此外，該系統(tǒng)能夠創(chuàng)建一個(gè)逼真的虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境，士兵們不需要上飛機(jī)就能夠進(jìn)行跳傘等訓(xùn)練，幫助士兵們做出正確的跳躍姿勢(shì)，并完成規(guī)定動(dòng)作。

圖2 數(shù)字士兵應(yīng)用構(gòu)想

Booz Allen公司正與美國(guó)陸軍和其他業(yè)界伙伴共同探索決策過(guò)程中自主系統(tǒng)和人之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，戰(zhàn)爭(zhēng)中存在諸多互相交織的復(fù)雜變量，機(jī)器和計(jì)算機(jī)算法在這方面的處理能力較弱。即便是最好的人工智能系統(tǒng)，也無(wú)法完成特定類型的判斷決策、感覺(jué)或與人認(rèn)知相關(guān)的其他動(dòng)態(tài)任務(wù)。

3.適應(yīng)士兵需求的人工智能系統(tǒng)

2019年4月，美國(guó)陸軍研究實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家發(fā)表了有關(guān)利用人的大腦活動(dòng)信號(hào)來(lái)訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)的論文，尋求優(yōu)化人-機(jī)組隊(duì)的性能。未來(lái)，先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)可動(dòng)態(tài)響應(yīng)士兵需求，并自適應(yīng)地輔助士兵完成任務(wù)。

在戰(zhàn)場(chǎng)上，士兵可同時(shí)執(zhí)行測(cè)量地形、通過(guò)特定區(qū)域、接收通信信息、評(píng)估威脅等多項(xiàng)任務(wù)，這些任務(wù)是在大腦不同區(qū)域的指揮下執(zhí)行的。研究人員希望能夠分析士兵執(zhí)行任務(wù)時(shí)大腦中的數(shù)據(jù)，以確定各種數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的任務(wù)。通過(guò)學(xué)習(xí)大腦各區(qū)域如何合作完成任務(wù)，科學(xué)家可構(gòu)建能夠預(yù)測(cè)任務(wù)完成方式的人工智能系統(tǒng)。

圖3 利用腦機(jī)接口訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)

研究人員對(duì)30名受試者進(jìn)行了腦部核磁共振成像，以繪制大腦中注意力、運(yùn)動(dòng)技能、視覺(jué)和聽覺(jué)系統(tǒng)等九大不同的認(rèn)知系統(tǒng)之間傳遞信息的組織通路。研究人員將組織通路地圖轉(zhuǎn)換為計(jì)算模型，以了解大腦中各區(qū)域之間的工作模式，并運(yùn)行仿真系統(tǒng)來(lái)展示對(duì)特定大腦區(qū)域的刺激所造成的影響。研究人員開發(fā)的數(shù)學(xué)框架使他們能夠在特定仿真中測(cè)量大腦活動(dòng)如何在各種認(rèn)知系統(tǒng)間同步，此項(xiàng)研究在大腦基本協(xié)調(diào)原則方面的成果可應(yīng)用于人-機(jī)組隊(duì)的動(dòng)態(tài)任務(wù)分配。

在試驗(yàn)過(guò)程中，一名有作戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的士兵佩戴裝有腦電圖傳感器的頭盔，在他觀看到具有威脅性的圖片時(shí)，傳感器能夠檢測(cè)到士兵的高度焦慮、恐懼和緊張情緒。使用腦電波來(lái)標(biāo)記威脅圖片可收集足夠多的標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而可快速教會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別威脅圖像。在戰(zhàn)場(chǎng)上，由頭盔傳感器檢測(cè)到的表示高度焦慮的腦電波可以傳輸給同一小隊(duì)的其他成員，以警告他們可能存在的危險(xiǎn)。

4.面臨的挑戰(zhàn)

目前，美國(guó)陸軍開展的主要工作是尋找能夠成功分析與人認(rèn)知和行為相關(guān)的主觀性判斷方法，如識(shí)別言語(yǔ)模式或與人過(guò)往行為、傾向或決策相關(guān)的各種信息，這類研究工作目前還處于早期階段，并且也不一定能夠解決已知的人工智能限制因素——信息。這是因?yàn)閱?wèn)題的含義和推理都是以信息來(lái)表示的，而人工智能系統(tǒng)難以完全融合或?qū)Ρ炔煌畔⑺幍?ldquo;生態(tài)系統(tǒng)”，例如特定信息收集系統(tǒng)只能應(yīng)對(duì)專用的數(shù)據(jù)集，因此解決多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)交互問(wèn)題存在困難。未來(lái)的人工智能系統(tǒng)需要能夠分析不同信息所處的生態(tài)系統(tǒng)，并根據(jù)這些分析來(lái)融合信息，以提供可靠的輸出結(jié)果。