人工智能对军事发展的影响是什么？

随着谷歌2016年推出 alphago 以击败围棋高手，人工智能已成为最热门的技术领域。 那么什么是人工智能？ 简单地说，人工智能就是赋予机器或计算机模拟人类智能行为的能力。

人工智能起源于20世纪50年代，曾经历过两次发展高潮，最后因技术等原因又跌入低谷，直到GPU和云计算技术发展起来，才引发以深度学习技术为代表的第三次，也就是本次人工智能高潮的再次爆发。

人工智能对军事发展的影响是什么？？人工智能在军事领域的应用价值可以从以下几个方面来说明：

人工智能对军事发展的影响是什么？？人工智能在军事领域的应用价值可以从以下几个方面来说明：

作战数据分类与预测

作战活动中往往会产生大量数据，例如敌军作战单元的活动轨迹、武器毁伤范围、通信系统覆盖范围等等。受自然环境影响，这些数据和理论计算数据差距往往较大，不利于指导作战。人工智能系统通过分类和预测功能得出的数据，则非常接近真实值。准确的数据能催生出战斗力，大大增强武器的命中概率，部队和武器的作战效能也会随之增加。

敌我目标识别

随着信息技术的发展，“观察 - 判断 - 决策 - 打击”作战活动的速度继续增加。但由于系统本身是不够的情报信息，对象识别是不是很有效。在海湾战争中，美国庞大的军事地面部队的损失造成误伤。而到了敌方目标识别图像识别为基础的学习深度的代表可以提供一个解决这个问题。

例如，在反恐行动中，我们可以使用安装在全市的摄像头，根据恐怖分子的面部特征和身体特征来识别他们。在地空武器平台上，雷达、摄像机等传感器一旦使用该算法，就能快速识别敌机、舰、坦克等作战单位，特别是对具有一定伪装能力的敌方作战单位。

作战数据生成模拟

数据生成模拟是指人工智能系统利用历史数据和已建立的规则生成大量与真实数据一致的模拟数据，这种模拟可以如此真实，以至于人工智能系统本身甚至无法分辨其中的差别。

军事上最早使用的作战数据生成仿真技术是欺骗系统，比如应用甘某制造新型电子干扰器，可以根据对手的雷达信号产生其雷达接收机无法识别的假信号，从而达到最小干扰功率和最大干扰效果。到电子干扰器流行的时候，世界各地基于雷达的防空系统已经几乎过时了。这种欺骗制度的军事意义是不言而喻的。

操作数据生成仿真技术在军事上的第二个用途是创建一个虚拟的局面。该技术可以统治战场还是真实的数据，对其稍加修改，我们将继续产生不同的作战情况，训练，作战能力和指挥艺术的战斗指挥官直接的分布。

智能作战决策

我们能建造一个强大的坦克和像阿尔法狗一样的无人机吗。这一想法在过去10年里不大可能实现。现实世界远比过去复杂。单纯利用图像识别技术来识别战场上敌方的身份和行动意图需要大量的计算，大大超过了alpha dog的计算能力，更不用说复杂的自然战场环境和战术背景了。而且，机器人没有“常识”，经常遇到意想不到的“意外”。

面对智能决策的话题，深度学习并非束手无策。阿里巴巴人工智能实验室采用双向循环神经网络，让游戏《星际争霸》中的战斗单元学习人类玩家的拦截、包围等战术。其内部算法是将深度学习和强化学习相结合，设计出一个智能价值函数。通过与人的结合，玩家的反复战斗使AI总是寻求价值函数的最大值，以实现学习策略的目的。

但游戏不同于现实世界，现实战争世界中的战术效能，伤害评估是非常复杂的，远远不是一个简单的价值函数可以解决的。但这样的方法至少会显示出深度强化学习对智能决策的巨大潜力。

无人作战平台

咱们是指无人机器人剂，汽车，飞机拥有自主决策，自我追求，自我越野能力探测目标。在军事领域方面，允许无人驾驶战车，无人坦克，无人水下航行器，无人驾驶飞行器和其他作战装备打战场上发挥重要作用。

无人驾驶技术的主要领域是无人定位、图像识别、自动控制、路径规划等，但无人驾驶平台无法处理所有的“意外”问题，因此无法完全脱离人的控制无人驾驶“无人驾驶”协同作战系统是无人作战平台现有战场作战模式，未来的发展方向有待观察。