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从“阿尔法围棋”看人工智能在军事领域的影响

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发表于 2016-3-17 00:09:25 | 显示全部楼层 |阅读模式
解放軍首個大型計算機兵棋推演系統建成[url=]大[/url][url=]中[/url][url=]小[/url]2014-06-29 22:41:33

多維軍事

据党媒《人民日報》6月29日報道,解放軍首個大型計算機兵棋推演系統建成,建設時間達7年之久。這套系統包含了軍事運籌學、系統仿真學以及信息技術等將方法手段,對戰事進行戰爭模擬和推演。
計算機兵棋推演作為一种“紙上談兵”式的決策后態勢推演,其推演結果不僅能影響政治当局的戰略決策實施,還將影響到重大的軍事行動和部隊的建設與发展。同時,作為一种訓練手段,計算機兵棋推演也能夠提高和擴展高級指揮與決策人員的戰略思維與決策能力。為此,美、英、法、德等國相繼展開此類研究,而計算機兵棋系統里的參數,則是各國列為最高的國防機密。
据悉,根据聯合作戰推演的規模和目的,將戰爭模擬在計算機兵棋推演系統構設為四個層次,每個作戰層次关注不同的推演對象:第一層次,主要模擬陸、海、空軍等諸軍种間的聯合作戰問題,綜合論證與表現陸地、海洋、空中、空間等各個戰場所進行的不同作戰樣式的綜合情況。并重點描述和解釋體系對抗如綜合火力打擊、信息戰、電子戰與聯合保障、特殊作戰等。第二層次,主要模擬諸兵种的聯合作戰問題,論證與表現地面戰、海戰、空戰、導彈戰等主要作戰行動。第三層次,主要模擬主戰兵种的作戰行動,描述兵力、火力的對抗與直接作戰效果計算。第四層次,主要模擬具體的重要作戰行動。
解放軍首個計算機兵棋推演系統建成
据了解,美國雖非兵棋发源地,卻是集大成者。20世紀70年代,美國麥克柯林迪克程序員協助兵棋專家鄧尼實現了手工兵棋的計算機化,并命名為“麥克柯林迪克戰區模型(McClintic Theater Model,MTM)”。20世紀80年代初,美國參謀長聯席會議資助設立現代輔助規划項目(MAPP),將MTM升級為复雜的計算機化的作戰模擬和兵棋推演系統,即“聯合戰區級模擬(Joint Theater-Level Simulation,JTLS)”。
JTLS系統具有以下特點,可模擬(10個陣營)間戰區級軍事聯合作戰行動;可模擬廣達3,700*3,700千米的主要作戰區域;具有地面、空中、海上、特种作戰、后勤與情報等軍事行動功能;可精確模擬導彈突擊與反導彈、水面級潛艇作戰、防空、兩棲作戰、反潛與水雷作戰、電子戰、空中支援等模式。
据悉,近年來,台軍在“漢光”系列軍演中也使用了美軍的計算機兵棋推演系統,以模擬台軍在不同的作戰條件下取得的勝算。
分析稱,解放軍首個大型計算機兵棋推演系統建成,對解放軍加快諸軍兵种之間的聯合作戰有顯著意義,同時也將大大提升解放軍新式武器裝備研制與應用的效益,亦能夠培養新型指揮作戰人才。



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 楼主| 发表于 2016-3-17 00:10:04 | 显示全部楼层
军报刊文:围棋人机大战是战争预实践,胜负取决于幕后团队

范江怀/解放军报

2016-03-17 09:45 来自 舆论场

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——从“阿尔法围棋”战胜世界冠军看人工智能在军事领域的影响

“阿尔法围棋”完胜世界冠军李世石的对弈,成了近日人们关注的焦点。据悉,第一盘棋就有超过一亿人观看了直播。而有关这场人机大战的话题,一时间更是充斥着网上论坛和街头巷尾。

谁是最大的赢家?




AlphaGo 4:1胜李世石,人机围棋大战巅峰对决至此落幕。不过关于人工智能与围棋的故事仍在延续,更多的人机对决,或许不久便将到来。  视觉中国 图
赛前,人们普遍看好世界冠军李世石,尽管他已不在竞技的巅峰状态,毕竟实力还在。但令人没想到的是,李世石如此不堪一击。

电脑战胜了人脑,人们想到了,但没有想到来的这么快。于是,有人担忧甚至是恐惧。当然也有人兴奋:人工智能赢了棋,人类赢得了未来!其理由是:战胜李世石的“阿尔法围棋”是由人研发的。

电脑战胜了人脑,会给人类带来什么样的革命性变化?这不是本文想探讨的话题。人类当然是可以赢得未来,但不等于你就能赢得未来。换句话说,这场人机大战谁是最大的赢家?

是电脑?是“阿尔法围棋”?是谷歌研发团队?是英国人?据悉,研发“阿尔法围棋”的是一家仅有50多人的英国小公司。仅仅是观看了这个小公司的一次演示,谷歌公司就毫不迟疑以4亿英镑的重金收购了这家英国的小公司——这是发生在2013年的事。

仅仅过了两年多的时间,一个具有里程碑意义的事件就发生了:人类4000年的围棋历史,被“阿尔法围棋”改写,开辟了新纪元。

里程碑事件的背后,总会有一个推手。这次人机大战也概莫能外。人机大战之前,笔者在《人机大战,战争最好的预实践?》一文中提到,当年IMB研发战胜国际象棋顶级大师卡斯帕罗夫的“更深的蓝”,就得到了美国国防部的资助。话到此处,谁是此次人机大战最大的赢家,不说大家也“懂得”。

科学技术每一次划时代的进步,都会造福于人类,但也有可能祸害人类。比如火药,比如核能,这关键要看谁在用,用的目的是干什么?

美国康奈尔大学教授、人工智能专家巴特·塞尔曼在谈到“人工智能威胁论”时说,开发人工智能有一定的风险,但人工智能研究界已经开始研究所谓的人工智能安全。这些将要开发出来的系统将对人类保持友好,并与人类合作,我对此相当有信心。除了特定军事应用,开发“敌对人工智能”不符合任何人的利益。

什么是世界强国?站在科技最前沿的国家才能成为世界强国。军队也是如此,你拥有世界最先进的科技,才有可能成为世界一流的军队。所以,抢占高科技的制高点,一直是大国和强国的必修课。

电脑战胜人脑,我们不一定要恐惧,但一定要警惕。

真正的对手在哪儿?


战争(比赛)的胜负不取决于冲在最前面的人,而是取决于后面的团队;不完全取决于打仗(比赛)的过程,而是取决于准备打仗(比赛)的过程。  视觉中国 图

在人机大战前两盘的比赛中,李世石输的嘎嘣脆。韩国媒体就坐不住了,替李世石喊冤,说比赛不公平,称“阿尔法围棋”后面拥有无数个“指教者”。

此话有点强词夺理,但也不无道理。李世石对付的确实不是一个人,而是一支高智商的研发团队。

在这次人机大战之前,体育界的人士大多看好李世石,而科技界的人士却大多看好“阿尔法围棋”。有比较冷静的专业人士就说过,这场人机大战的胜负,其实在开赛之前就已经决定了。这当然没有什么猫腻和君子协定。李世石确实是一个人在战斗。

把赛场和战场对接一下,你就会发现有着惊人的相似之处。

仅举一个最新的战例:美军海豹突击队击毙本·拉登的“海神之矛”行动。从表面上看,冲在最前面的只是24个特种兵,而在他们的后面,有一个庞大的团队:天上有提供信息的卫星,海上有负责接应的航母,陆地有军事基地进行支援,华盛顿有全知的指挥中心……前面有24个人在作战,后面却有24的N次方的人员在帮忙。这样的战斗行动能不取得成功吗?

不管是人机大战也好,“海神之矛”的战斗行动也罢,都在印证着这么一个道理:战争(比赛)的胜负不取决于冲在最前面的人,而是取决于后面的团队;不完全取决于打仗(比赛)的过程,而是取决于准备打仗(比赛)的过程。

如果明白了这么一个道理,1∶4落败的李世石也应该感到释然。

所以,我们说“人机大战是战争最好的预实践”一点也不牵强。这实际上也给我们提出了一个课题,我们的资源和力量是用在培养一个世界冠军上呢,还是用于培养一支有创新能力的研发团队上;是用在一线呢,还是二线甚至三线四线。据悉,谷歌公司只有10%的人负责赚钱,90%的人负责胡思乱想去搞创新,而“阿尔法围棋”就是他们胡思乱想贪玩的结晶。

不管是冷兵器时代,还是机械化时代,在前方打仗靠的是“人海战术”,解决问题需要“集中优势兵力”。信息化战争不再打“人海战术”,大兵团厮杀的场景难于再现,但就整个战争而言,用兵并不见得少,相反有可能还多,只不过是用在最前沿的兵大大减少了,用兵的位置发生了乾坤大挪移。未来战争无人化、网络化和非接触的作战模式,参与者会变得更多,有时你真的不知道对手是谁、藏在哪儿?

我们天天念叨“制胜机理”?想想其实也很简单,就是“把正确的人用在正确的地方”。


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 楼主| 发表于 2016-3-17 00:10:31 | 显示全部楼层
当“孙子”还是当“老子”?

据悉,人机大战的第一盘棋就有超过一亿人观看了直播。  视觉中国 图
“阿尔法围棋”能完胜世界冠军,与以往下棋的程序最大的不同,就是它善于学习,而且具备了深度学习的能力。
人类学习的速度和容量,是无法企及电脑的。一个棋手一年只能下1000多盘棋,“阿尔法围棋”一天就能下100万盘棋。“阿尔法围棋”的“脑袋”里装了15万职业棋手的棋谱、上百万业余棋手的棋谱,并且自我对弈了3000万盘棋。人脑装的棋谱,估计连电脑的零头都不到。
赛前,很多人曾戏谑地把人工智能围棋程序称为“阿尔法狗”,当这只“狗”在前三盘完胜李世石之后,很多人便立马改口称“阿尔法老师”了。从学习能力上来说,电脑在一些方面已经远超人脑,“阿尔法围棋”战胜世界冠军也没有什么可奇怪的。
在互联网上流传这么一句名言: 研究兵法最多成为“孙子”,无为而治却能成为“老子”。
我们跟着李世石学围棋,最多只能成为一时的世界冠军;但如果能像“阿尔法围棋”那样拥有强大的学习能力,能博采众长地学习所有世界冠军的经验和长处,那就能成为高处不胜寒的顶尖高手。
赛场和战场虽然有不同的运行法则,但制胜机理很多则是相通的。比如学习。
人类虽然不可能具备电脑的某些学习能力,但以计算机为核心的信息技术,为人类的学习创造了优越的学习条件和无限可能。过去,我们只能在战争中学习战争,现在可以在电脑模拟的近似实战环境下学习战争,推演未来战争的攻防模式和发展趋势。科学家们现在在教会电脑如何学习,今后我们将在擅长学习的电脑帮助下拓展我们的学习。
当然,我们也必须看到,战场上的学习和赛场上的学习又有很多不同。“阿尔法围棋”可以轻而易举地获得众多围棋高手的棋谱,可在军事层面上,你想要获得对手训练、演习乃至作战方面的相关数据,难上加难!军事领域的学习一定程度上是在“摸着石头学习”。
一位金融家曾经深有感触地说,财富不是最重要的,时间才是,学习才是。
怎么学,跟谁学,学什么,这是一个问题。在信息化的时代,最紧迫的任务就是学会如何学习。因为,学习能力决定了创新能力,创新能力则决定了一个人或者一个团队的实力——这应该是人机大战给我们最大的启迪。
人机如何融合?
人机大战结束后,不少业内人士都在分析电脑和人脑下棋的优劣长短。
说到“阿尔法围棋”的长处,中国围棋等级分第一人柯洁在看了比赛后就直言,“阿尔法围棋”“能分清大小,这点非常厉害”。具备了在下棋时进行价值判断的能力,这是“阿尔法围棋”此次能够战胜李世石的一个重要因素。
电脑的长处是显而易见的:学习能力强大、计算能力强大、记忆能力强大,而且行事不会受到情绪影响,不会犯错。但电脑和人比,缺乏的是想象力和创造力,没有好恶是非的观念和喜怒哀乐的情感。
人机大战尚未结束,就有人说用“阿尔法围棋”的技术用来炒股、用来看病,肯定也能“大获全胜”。事实是,人工智能技术在很多领域已经开始发挥作用,但绝不是像人们想象的那么简单。人在电脑的帮助下会变得更加强大,但电脑失去了人的支持,很难有所作为。这实际上带来的是一个大家一直在探索的问题:人机如何取长补短融合成一体?
在现实社会中,我们已经离不开电脑了,信息技术无处不在。但不可否认,这只是一个“人机交互”的时代。人类要跨入“人机融合”的最高境界,一方面,人工智能技术需要再上一个台阶,另一方面,人类自己则需要强化“人机合一”的意识而非恐惧的担忧。在“阿尔法围棋”战胜世界围棋冠军后,人们在“人机融合”方面变得更为迫切。在金融、医疗、体育领域如此,在军事领域更是如此。
若干年前,美军就致力于用巴顿的战术与盖茨的技术有机地结合,帮助指挥官去寻找战场取胜的方法和手段。在纯技术层面上,美国在新世纪之初就开始探讨“脑机接口”技术军事应用,投入巨资研究武器与人相互作用机理,研发能驰骋未来战场的“机器战士”。
未来战争是在信息体系支撑下进行的,只有解决好人机融合这一核心问题,才能占据着战场的主动,赢得现代战争最后的胜利。
最大的挑战在人机融合,最大的机遇也在人机融合。对照人机大战这面镜子,我们的指战员在人机融合方面做得还远远不够。
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