ChatGPT对未来战场智能感知与决策的启示

　　作者：刘鑫宇

　　来源：航天科工三院三部

　　人工智能技术与无人飞行器的结合将极大改变现有的军事作战理论和模式，人工智能的力量在国防工业的各个层面都发挥着作用，人工智能的快速发展将定义下一代战争。近期，OpenAI公司开发的生成式人工智能技术ChatGPT在全世界范围内得到了关注和使用。ChatGPT是一个基于变换器的大型生成式预训练语言模型，它可以在现有的数据集中进行训练，生成相似于人类语言的文本，这种独特的能力使它成为军事应用的理想工具。为ChatGPT提供动力的底层自然语言模型和技术有可能彻底改变战场上的人工智能，对未来战争中的态势感知和自主决策方法产生重大影响。

　　全信息域的智能态势感知能力

　　未来军事领域存在着信息复杂、高度对抗、任务多变的战场环境，高度不确定性的作战环境对作战装备的自主感知和认知能力提出了极高的要求。军事装备需要具备自动目标探测识别和多传感器数据融合能力，通过自主式和接收式的信息获取方式对敌方目标信息和己方支援信息进行探测和融合，在获得全信息域的基础上对战场态势进行感知并提取重要信息用于后续决策。

　　基于对智能态势感知能力的需求，生成式人工智能技术ChatGPT可以被整合到军用车辆、飞行器和其他作战系统中，应用经过大量模型训练的人工智能语言机器人，在多域环境中有效协调所需的实时信息，分析来自各种传感器的输入数据，生成出一个完整全面的、实时更新的作战环境图。

　　智能技术可以在未来的军事行动中发挥关键作用，生成式人工智能技术可以依靠其强大的创造力、理解力与响应速度，获取跨所有域的情报和战场态势数据，提高洞察情报的能力，形成高仿真的态势场景，实现人与战场环境之间的对话，提供实时信息与态势预判，增强战场态势感知的实时性与决策性，更好地支持军事作战中的实时决策。

　　实时高效的智能自主决策能力

　　目前的飞行器自主决策能力已经初步具有智能化、独立化的特点，美国空军在分布式公用地面系统(DCGS)中使用人工智能“决策辅助工具”来协助整理和整合大量数据，该人工智能系统连接了美国空军的大多数机载情报以及监视和侦察平台，并将人工智能技术整合到训练中以便向其他领域拓展。

　　若将生成式人工智能技术ChatGPT引入飞行器的决策方法之中，可以基于先验信息数据库和实时信号、数据、图像数据库，同时基于飞行器与环境的实时交互，在战术情况下提供有关敌方阵地、运动和能力以及友军的优势和劣势的实时信息，进行分析、推理和决策，实现对战场决策的快速应对。

　　生成式人工智能机器人可以在飞行器面对复杂、不确定的作战条件时，短时间内生成多套作战方案，并对每一套方案进行对战场过程与结果的预演，在信息获取、反应时间、计算速度、战术演变、综合评判等方面生成面临复杂需求下的实时最优决策，给予决策者多元化的决策方案与推演结果支持。

　　实时高效的智能自主决策方法能够覆盖真实作战环境中出现的复杂态势，在高不确定性的环境中发挥类似人脑的举一反三能力，能够根据实时的态势感知、作战效能评估动态调整攻击与防护策略，通过流程的闭环实现高效的对抗。

　　智能化军事的启示与展望

　　生成式人工智能技术打破了时序计算的逻辑，使得多个细分领域的人工智能开始在技术上进行融合。作为人工智能领域的新兴技术，在军事行动中部署ChatGPT 有可能增强跨域作战能力，实现全信息域的态势感知和实时的自主决策。在未来战场中，若能以军事作战和装备发展为导向，部署生成式人工智能的顶层布局和底层算法，凭借其理解、回应和与人互动的能力，可以极大改善战场中的认知和决策方法，促进关键领域技术升级，实现作战能力的优化迭代。

　　从数据和后续发展的角度来看，生成式人工智能技术是更高级的神经网络深度学习算法，对训练数据有很高的要求，需要依靠训练数据的真实性，易受外界信息干扰。由于训练时间长、参数量有数十亿，想要生成更优秀的计算效果需要多个线路进行自动化机器学习。因此在进行生成式人工智能技术成果转化时，需要兼顾科研技术发展的参数化要求和装备应用发展的自动化要求，实现科研流动性与工业产品化的平衡。

　　生成式人工智能为军事应用带来了新范式，为下一代军事行动制定了新路线。积极探求对于不同军事问题的态势感知和决策任务的表征形式，考虑如何利用有效信息进行大规模预训练，这是将生成式人工智能技术应用于军事领域的主要问题。人工智能技术与军事作战相融合的方式和技术革新，将为未来作战中的态势感知、自主决策等领域储备新的途径，实现军事新装备发展的智能化支撑。