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。

美國(guó)陸軍構(gòu)想了這樣一種未來城市戰(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，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)無縫集成。未來，美國(guó)陸軍將利用單一架構(gòu)來連接士兵的夜視鏡、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，并通過各種自動(dòng)化和人工智能應(yīng)用程序來提升團(tuán)隊(duì)信息共享和決策能力，這將極大改變未來的戰(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，伴隨著越來越多的智能化技術(shù)的使用，未來戰(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?！皵?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。

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)，也無法完成特定類型的判斷決策、感覺或與人認(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，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)。

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、視覺和聽覺系統(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)別言語模式或與人過往行為、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)閱栴}的含義和推理都是以信息來表示的，而人工智能系統(tǒng)難以完全融合或?qū)Ρ炔煌畔⑺幍摹吧鷳B(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)交互問題存在困難。未來的人工智能系統(tǒng)需要能夠分析不同信息所處的生態(tài)系統(tǒng)，并根據(jù)這些分析來融合信息，以提供可靠的輸出結(jié)果。