美國算法戰發展狀況
高端裝備產業研究中心授權轉載
算法戰由第三次“抵消戰略”的設計師羅伯特·沃克於2017年首次提出，並建立了美軍算法戰跨職能小組，以推動人工智能、大數據及機器學習等戰爭算法關鍵技術的研究，成立不到半年已開發出首批4套算法。可以說，算法就是軟武器，算力就是戰鬥力。掌握更強算法不僅能快速準確預測戰場態勢，而且能創造出最優戰法，實現“未戰而先勝”。
發展背景
2016年，美國辛辛那提大學開發的人工智能系統阿爾法駕駛三代機，在高保真空戰模擬器上，擊敗了有預警機支持、駕駛四代機的美空軍王牌飛行員，展現了算法的巨大應用潛力。2017年，美國密蘇里大學訓練出的深度學習算法，可在TB級的數字圖像中檢測、識別地空導彈陣地。2018年，美國Google公司與美軍算法戰跨職能小組建立合作，共同進行機器學習相關研究。隨着人工智能技術的不斷突破，尤其是類腦芯片的發展，戰爭算法將在處理數據、計算能力等方面發生躍遷，將牽引美軍人工智能軍事化應用，爲後續戰場預演、戰時感知與智能決策奠定基礎。美國作爲智能化武器裝備的引領者，長期不懈研究，已裝備了相當數量的無人裝備，正在新興智能技術研發、智能化裝備發展等方面持續發力，總體呈方興未艾之勢。
主要政府機構
最初在2017年4月，美國國防部成立了一個“算法戰跨職能團隊”，負責整合與國防情報企業任務領域相關的現有基於算法的技術計劃。
而後在2018年6月，聯合人工智能中心(JAIC)成立。聯合人工智能中心致力於探索人工智能(AI)(特別是邊緣計算)、網絡網絡和人工智能增強通信在實戰中的應用，是美國重要的算法戰技術創新研發基地。其與美國AI行業進行財務合作，以開發特定應用程序。
2022年2月，JAIC、國防數字服務和推進分析辦公室合併爲一個統一的組織，即首席數字和人工智能辦公室(CDAO)，負責加速國防部採用數據、分析和人工智能以產生從董事會到戰場的決策優勢。CDAO與各軍種、聯合參謀部、首席信息官、負責研究和工程的國防部副部長和其他數字領導者密切協調，履行多項關鍵職能：包括領導部門在數據、分析和人工智能採用方面的戰略和政策，以及管理和監督整個部門的工作;支持整個部門開發數字化和支持人工智能的解決方案，同時有選擇地爲企業和聯合用例擴展經過驗證的解決方案;提供一支經驗豐富的技術專家隊伍，作爲事實上的數據和數字響應力量，能夠利用最先進的數字解決方案應對緊急危機和新出現的挑戰。
美國算法戰主要作戰樣式
當前所謂“算法”，通常指對於解題方案的整體的、準確的、完整的描述，包括解決問題所需明確定義的規則和一系列的具體指令，其實質是一套用系統方法描述和解決問題的策略機制。算法戰中所包含的算力，也就不再是簡單的計算能力，而是籌算、計劃、預判、定計等內容和步驟的機器化及系統化。
概言之，算法戰是將算法運用於戰爭領域，通過挖掘人工智能算法在態勢感知、情報分析、指揮決策、打擊行動等方面擁有的巨大潛力，用算法方式破解戰爭攻防問題，從而達到在戰爭中致勝的目的。算法戰的作戰樣式至少包括兩個方面：一是將智能算法加入軍事作戰任務，二是在軍事對抗中增加了作戰雙方算法與算法之間的對抗。
以人工智能算法爲主要技術支撐的武器裝備、作戰平臺、後勤保障系統等早有應用，例如，在波斯灣戰爭中，美軍配備了一個基於算法的動態分析和重規劃工具DART，用於自動化的後勤規劃和運輸調度，極大地提升了後勤保障效率，可以看做是美軍將算法用於戰爭的一個早期縮影。再如，美軍利用人工智能算法分析“伊斯蘭國”的相關行動數據，試圖找出其發動襲擊的規律，破解其襲擊策略，以便更有效地擊敗“伊斯蘭國”。而“伊斯蘭國”等恐怖組織的技術人員也可利用算法分析情報，應對美國等國家的軍事打擊。
大數據分析只是算法戰的一個簡單應用。算法戰的本質是推動人工智能應用於軍事領域，塑造新一輪軍事優勢。澳大利亞空軍上校在其出版的《算法戰：將人工智能用於軍事領域》報告中指出，算法戰對於軍隊更大的價值在於，通過戰略層面的機器人戰爭和戰術層面的機器速度決策和蜂羣技術塑造出全新的軍力結構和作戰能力。自主的機器人作戰可以顯著降低戰場人員傷亡、排除通信干擾、降低戰爭門檻。以智能機器速度決策可以瞬間協調大量傳感器和武器平臺，從而實現快速兵力集結、跨大區域機器攻擊和快速重組以重新分配任務。而蜂羣技術則能夠發揮其更大的羣體、更快的反應速度、更強的協調能力、更高的智能等優勢，塑造新的戰場優勢。
美國算法戰軍事人工智能佈局
“算法戰”的作戰手段主要是以人工智能算法爲主要技術支撐的武器裝備、作戰平臺、後勤保障系統等，這也是“算法戰”區別於其他戰爭樣式的主要特點。美國戰略要求美軍必須快速大膽地追求人工智能應用，《國防部人工智能戰略》爲美軍人工智能發展確立的首要目標是，將人工智能納入決策和作戰，以降低兵力部署面臨的風險，形成軍事優勢。
在這些戰略的指導下，DARPA近年來啓動了一系列人工智能作戰應用研究項目。例如，涉及智能感知的“智能光譜時間融合”、“敵對行爲建模”;涉及情報分析與處理的“分層識別驗證利用”;涉及戰略態勢研判的“大機制”、“複雜作戰環境因果探索”;涉及電磁頻譜對抗的“射頻機器學習系統”、“人工智能射頻對抗”、“本能射頻”;涉及網絡攻防的“規模化網絡狩獵”、“自主網絡對抗系統”等;涉及人機協同、有人-無人編隊、“蜂羣”作戰、體系化作戰的“空戰演進”、“地空平臺聯合編隊”、“反蜂羣人工智能”、“體系增強型小型部隊”等項目。
在這些項目中，開發各種人工智能算法無疑是主要研究內容，項目成果未來轉移至部隊，或形成以算法爲主要支撐的人工智能作戰系統，或集成至現有武器系統，都將大大提升美軍的“算法戰”能力。
美國算法戰相關項目情況
1、碼文工程
美國防部“算法戰跨職能小組”承接的第一項任務是開發用於情報分析的智能算法。在反恐戰爭中，美軍依託無人機獲取了大量關於極端組織“伊斯蘭國”武裝分子的視頻資料，但要從這些視頻中發現高價值目標，僅憑人工分析，不僅需要招募數以千計的軍事和民用分析師，而且因爲時間長、效率低，無法滿足實行定點清除所需的時效性和準確度。爲此，美國防部希望以智能手段取代人工，提高時效性和準確度，並將這一工作命名爲“碼文工程”(Project Maven)。在美國防部的大力支持下，2017年底，“碼文工程”研發出4套智能算法。“算法戰跨職能小組”還歸納出了算法戰所需的三個要素：針對特定需求的算法、與實現算法相匹配的計算資源、基於算法的各種智能化軍事應用技術及系統。美國防部關於算法戰研究的這些成果，爲算法戰在軍事領域推廣應用探索出了基本模式。
2022年4月25日，美國國家地理空間情報局局長日宣佈，國家地理空間情報局將接管五角大樓標誌性人工智能項目的部分運營控制權，其中包括碼文工程項目。
谷歌與美國國防部合作，幫助該機構開發用於分析無人機鏡頭的人工智能
2、人工智能探索計劃
在“碼文工程”基礎上，2018年7月，國防高級研究計劃局(DARPA)啓動“人工智能探索”(AIE)計劃，吸引社會、商業研究資源加入創新算法研究，縮短從軍事應用技術與系統需求到特定算法之間的研發時間。旨在以獎金形式激勵社會各界探索人工智能的新概念及其可行性，特點是項目小、投資少、週期短。AIE計劃建立在DARPA國防科學辦公室“顛覆性快速跟蹤招標程序”基礎之上。該程序適用於500萬美元及以下項目，旨在儘量縮短初始概念到研究之間的時間跨度，快速確定概念是否值得進一步開發。AIE計劃定期發佈有關研究主題的特殊機會通告(AIE機會)，主題聚焦第三代人工智能理論和應用的研發，每個機會最高設置100萬美元作爲獎金，研究者需在通告發布之日起30天內提交方案，DARPA將在隨後的60天內，利用其他交易協議等快速採辦程序對入選提案授出合同，研發週期限制在18個月至2年。DARPA後續發佈的“智能神經接口”、“量化集成多樣性以實現穩健的機器學習”、“能力感知機器學習”、“虛擬智能處理”等，都屬於AIE項目，每個項目研究週期18個月，經費100萬美元。AIE計劃已成爲DARPA加速探索下一代人工智能的重要途徑。
DARPA下一代人工智能探索系列計劃
結尾
運用人工智能本質上是以任務爲中心的工作，必須具有戰術意義，才能產生戰略影響。除非地面部隊的投資獲得切實回報，否則人們對於算法戰的價值將始終持猶豫態度;因此，針對敵方的壓倒性優勢將越來越難以現實。如果沒有實施人工智能項目的效能框架，美國國防部就無法繼續執行這類項目。未來，美國政府將會通過極具創新性、實踐性的技術繼續開發人工智能能力。
參考資料：
1、Crosby C. Operationalizing artificial intelligence for algorithmic warfare[J]. Military Review, 2020.
2、CHIEF DIGITAL AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE OFFICE.
3、Algorithmic Warfare or Algorithmic Warfare and Focal Point Analysis.
4、Algorithmic Warfare: Pentagon Shakes Up AI, Digital Bureaucracies.
5、Intelligence agency takes over Project Maven, the Pentagon’s signature AI scheme.