1114 工程科学学报，第42卷，第9期 但他并不认为人类已经做好准备：2019年2月，为 3.1人机融合智能可应对复杂战场环境 促进人机融合的发展，DARPA发布“智能神经接 目前的人工智能，只能依靠输入数据对指定 口”和“人工智能科学和开放世界新奇学习”项目 类型进行快速判断与处理，这对于使用环境相对 公告：2019年10月，第五届中国（杭州）国际机器 稳定的场景足够发挥人工智能的优势.但是在信 人西湖论坛召开，本次论坛的主题为“人机共融”， 息化战场中，战场形势总是在改变，不断出现的 人机融合被认为是机器人领域重要的发展趋势； 新形势将无法及时反馈给人工智能系统，造成人 2019年11月，美国国防部收到名为《2050年机械 工智能系统无法给出准确的裁决，从而无法在信 战士：人机融合与国防部的未来》的报告，美军开 息化战场中发挥优势.而人具有思考能力及应急 始“Cybrog战士”的研发 能力，在遇到新情况时可以及时作出判断并进行 目前，人机融合智能的研究尚处于起步阶段， 处理，这是机器所无法拥有的人所特有的优势， 在军事对抗领域已经开始展露锋芒.同时，人工智 若能将两者进行优势互补，则可以充分发挥人- 能在军事对抗中出现的问题已经显现，只有攻克 机联动处理能力，从而在信息化战场中获得更大 这几个问题才可以实现更进一步的发展.以下部 的收益.为了实现人与机器优势互补，可以将人 分将一一阐述人机融合智能如何解决当前人工智 在回路系统融人到军事对抗决策当中，如图1 能在军事对抗中的缺陷. 所示 Return new battlefield possibilities Machine Manual War situation autonomous decision system Confrontation strategy system No Decision system Decision output Whether it can be solved independently 图1人在回路决策系统中的人机融合智能 Fig.1 Hybrid human-artificial intelligence in loop decision system 军事对抗中的人在回路系统主要分为两个子 3.2人机融合智能可实现数据快速交互 系统，分别是机器自主系统与人工决策系统，在收 随着战争形势趋向于信息化方向发展，数据 到某一战争情形后，先由机器自主系统进行自检 成为战争中需要重点保护的对象，在收集到众多 索，确定是否可以交由机器进行处理，如若可以进 数据后，如何进行海量数据的快速交互是军事对 行处理，将需要判断机器是否可进行完全处理，是 抗中急需要解决的重要问题.在目前的作战集群 否需要借助人工处理；如若可以交由机器进行处 中，主要使用综合数据链进行数据的快速传输与 理，则给出最终的裁决结果：如若机器无法进行处 情报数据的快速交换，这是信息化战争发展的重 理或需要人工介入，则需将战争情形交给人工决 要标志.但随着研究的深人，不难发现综合数据链 策系统进行处理，在人工决策系统中，由作战人员 也存在着一些弊端，如传输速率较低，在数据传输 对战争情形进行详细分析，在经过缜密分析后给 过程中容易被检测与截取，这些都会对数据的传 出决策结果，并将决策结果输出：同时为增加人一 输造成干扰，造成数据传输的不稳定，并容易产生 机交互的联动性，将此类战争情形和决策结果重 数据滞后的问题.为此，在军事对抗中进行数据传 新返回给机器自主系统，用以丰富机器自主系统 输时，需要尽量避免上述问题的产生，尽可能实现 知识库，再次遇到相似情形时，可以由机器进行自 数据的快速流动.为此，可以设计如图2的方案， 主处理，从而可以缩短处理周期，达到对战争情形 将赛博空间的电磁频谱相关技术融入到机器自主 快速处理的目的，这也是人机融合在军事对抗中 系统和人工决策系统中 所需要实现的目标 在赛博空间中，由于使用电磁频谱技术，各个但他并不认为人类已经做好准备；2019 年 2 月，为 促进人机融合的发展，DARPA 发布“智能神经接 口”和“人工智能科学和开放世界新奇学习”项目 公告；2019 年 10 月，第五届中国（杭州）国际机器 人西湖论坛召开，本次论坛的主题为“人机共融”， 人机融合被认为是机器人领域重要的发展趋势； 2019 年 11 月，美国国防部收到名为《2050 年机械 战士：人机融合与国防部的未来》的报告，美军开 始“Cybrog 战士”的研发. 目前，人机融合智能的研究尚处于起步阶段， 在军事对抗领域已经开始展露锋芒. 同时，人工智 能在军事对抗中出现的问题已经显现，只有攻克 这几个问题才可以实现更进一步的发展. 以下部 分将一一阐述人机融合智能如何解决当前人工智 能在军事对抗中的缺陷. 3.1    人机融合智能可应对复杂战场环境 目前的人工智能，只能依靠输入数据对指定 类型进行快速判断与处理，这对于使用环境相对 稳定的场景足够发挥人工智能的优势. 但是在信 息化战场中，战场形势总是在改变，不断出现的 新形势将无法及时反馈给人工智能系统，造成人 工智能系统无法给出准确的裁决，从而无法在信 息化战场中发挥优势. 而人具有思考能力及应急 能力，在遇到新情况时可以及时作出判断并进行 处理，这是机器所无法拥有的人所特有的优势， 若能将两者进行优势互补，则可以充分发挥人– 机联动处理能力，从而在信息化战场中获得更大 的收益. 为了实现人与机器优势互补，可以将人 在回路系统融入到军事对抗决策当中，如 图 1 所示. 军事对抗中的人在回路系统主要分为两个子 系统，分别是机器自主系统与人工决策系统，在收 到某一战争情形后，先由机器自主系统进行自检 索，确定是否可以交由机器进行处理，如若可以进 行处理，将需要判断机器是否可进行完全处理，是 否需要借助人工处理；如若可以交由机器进行处 理，则给出最终的裁决结果；如若机器无法进行处 理或需要人工介入，则需将战争情形交给人工决 策系统进行处理，在人工决策系统中，由作战人员 对战争情形进行详细分析，在经过缜密分析后给 出决策结果，并将决策结果输出；同时为增加人– 机交互的联动性，将此类战争情形和决策结果重 新返回给机器自主系统，用以丰富机器自主系统 知识库，再次遇到相似情形时，可以由机器进行自 主处理，从而可以缩短处理周期，达到对战争情形 快速处理的目的，这也是人机融合在军事对抗中 所需要实现的目标. 3.2    人机融合智能可实现数据快速交互 随着战争形势趋向于信息化方向发展，数据 成为战争中需要重点保护的对象，在收集到众多 数据后，如何进行海量数据的快速交互是军事对 抗中急需要解决的重要问题. 在目前的作战集群 中，主要使用综合数据链进行数据的快速传输与 情报数据的快速交换，这是信息化战争发展的重 要标志. 但随着研究的深入，不难发现综合数据链 也存在着一些弊端，如传输速率较低，在数据传输 过程中容易被检测与截取，这些都会对数据的传 输造成干扰，造成数据传输的不稳定，并容易产生 数据滞后的问题. 为此，在军事对抗中进行数据传 输时，需要尽量避免上述问题的产生，尽可能实现 数据的快速流动. 为此，可以设计如图 2 的方案， 将赛博空间的电磁频谱相关技术融入到机器自主 系统和人工决策系统中. 在赛博空间中，由于使用电磁频谱技术，各个 Return new battlefield possibilities Manual decision system Decision output No Yes Whether it can be solved independently Decision system Machine autonomous system War situation Confrontation strategy 图 1    人在回路决策系统中的人机融合智能 Fig.1    Hybrid human–artificial intelligence in loop decision system · 1114 · 工程科学学报，第 42 卷，第 9 期