复杂性视角下的智能化战争

牟蕾达

摘要：目前，人工智能技术得到了迅速的发展，该技术开始在军事领域得以应用，并形成了全新的复杂性形势，催生了“智能化战争”。在这一背景下，自动化作战系统也演变得越发完善，但同时，“智能化战争”也面临着诸多问题。文章从复杂性视角出发，针对智能化战争的相关特征及其全新变化进行分析，并就相应的作战保障措施进行研究，以便为军事作战领域有效适应智能化发展趋势进行研究。

关键词：复杂性视角；战争；智能化

1、智能化战争的特点

在人工智能技术持续发展的影响下，军事战争也逐渐向着智能化方向发展，并逐渐体现出如下特征。

一是人工智能技术应用变得越发广泛。智能化战争最为明显的特征便是人工智能得以在军事领域持续普及，人工智能技术的快速发展使得军队在作战过程中能够利用自主决策、机器学习等多种方法全面提高军事的指挥和作战能力。即便在缺乏人类手动干预的状况下，自主决策系统同样能够按照既定的程序执行相应的任务，最为常见的便是车辆地面的自主巡逻以及无人机自行执行侦察任务。军事领域中的机器学习及深度学习的方法，则能够帮助指挥人员在分析各种情况数据的同时，对于敌人的后续行动轨迹进行预测，这也意味着军队的作战变得更加灵活，能够有效地响应并解决各种军事威胁[1]。

二是自动化作者系统的快速稳定发展。当下的智能化战争同样也促进了自动化作战系统的应用以及发展，能够贯彻执行包括海、陆、空在内的多领域作战指令。自动化作战系统能够综合使用人工智能、网络通信等多项技术，在识别作战目标的同时，有效地执行作战计划以及任务，军队的作战效率和反应速度明显提高，但同样也面临着系统安全性方面的问题。

2、复杂性视角下的智能化战争分析

2.1学习进化能力水平逐渐提高

机器学习作为人工智能技术体系的重要组成部分，从最初的基于阈值逐渐发展的基于规则，最终发展到现在面向目标的自我指导，这也意味着在智能化战争中使用的武器自主性水平明显提高。早在2011年，美国国防部在无人机的系统线路图中便已经阐述了自主性发展需要经过的人工操作、人工授权、人为监督、完全自主四个阶段。如此一来，人工智能能够有效适应外界复杂环境的变化，军事作战的学习和进化能力水平也能够不断提高，使得复杂性变得越发复杂。目前微软公司开发设计的实验性聊天机器人在上线之后，在推特上被水军利用攻击性的推文进行了二次培训，使得这类聊天机器人在回答时能够带用各种种族主义色彩的俚语进行回击，展现出了一定的极右意识[2]。俄罗斯开发的爱丽丝人工智能聊天机器人仅在上线一天之后便成为了聊天界的流氓，但这些行为却完全违背了机器人开发的初衷。

2.2鲁棒性和脆弱性二者长期共存

鲁棒性实际上是在外界不确定因素的干扰下，系统能够保持性能不变的一种能力。现下的智能化作战体系组成十分复杂，包括了各种具备自主适应能力的系统。在智能化战争系统的影响下，智能化武器通常会接受大量数据的训练，不仅作战能力显著提高，并且具备一定的执行纠错能力，配合人为的手动干预以及操作，使得体系内的组成部分能够有效协同合作，避免出现各种作战失误现象，但一个全新事物的发展对于体系的贡献同样会带来鲁棒性和脆弱性相伴而生的现象。智能化武器及其平台会因为智能技术的存在使得其作战威力明显提高，但内部的数据逻辑关系和算法变得越发复杂，存在着诸多无法提前预知的漏洞。如此一来，在面对外部干扰因素的情况下，系统变得越发脆弱。比如，无人机群不仅能够发动威力巨大的群体攻击，同时也可能会因为遭受网电攻击被瞬间全部摧毁。在智能化战争背景下，作战体系建设必须要思考的问题是如何从系统的鲁棒性逐渐发展到反脆弱性。

2.3无法有效预料集体和涌现行为

组成复杂系统的单体通常都遵循较为简单的规则要求，而大量个体产生的集体行为变得十分复杂，并且处于一种持续变化的状态。在人工智能技术用于军事领域的影响下，作战实体之间的连接作用变得更加明显，如同人体内的神经元一般，在多个主体共同连接之后会形成一个相对复杂的网络，从而产生对应的思维和意识。在环境因素的变化下，主体的具体表现也会产生明显的不同。比如，现代防空雷达是为了针对飞机研发出来的，但对于那些速度较慢且体积较小的目标无法有效地进行预防。在双方交战时，这些带有一定智能性的小型飞行器能够达到何种作战效果，指挥人员无法精准预料。

3、复杂性视角下的智能化战争保障措施

3.1作战能力的持续建设

在人工智能广泛用于军事领域的背景下，我国军事部门需要以人工智能作为基础，学会利用多种故障预防和诊断技术保障武器装备能够具备故障自主诊断和修复能力。相关人员完全可以利用通用模块化自主检测设备对于不同的军事装备及时进行故障的监控、识别以及排除，配合远程技术支援系统的应用，针对各种复杂装备的故障问题第一时间进行处理。为了全面提高后装保障力量，军事部门需要为其配备高性能的保障装备，并将5G技术引入其中进行大范围的机动以及分散部署，全面提高军事力量的生存概率

[3]。同时，相关部门也需要研发适应不同环境变化的保障机器人，并与武器装备和作战机器人相互配合，进一步提高作战能力。相关部门也需要为其设置相应的智能化维护站，并定期进行性能检查工作，确保装备维护工作能够定期实施，转变之前的事后维修工作模式。

3.2保障模式的创新

军队需要针对各种武器装备的状态进行实时监控，学会利用智能化信息管理系统定期开展性能状态测试以及升级，确保能够第一时间掌握装备故障位置，并启动相应的故障维护修理模式，第一时间排除武器装备存在的故障问题。同时，在作战过程中，指挥部门需要以战场态势的变化，根据保障资源信息系统搜集的相关数据，对需求规模提前进行预测，并在各个保障站内提前预先储存相应的物资，确保能够第一时间使用。以人工智能技术为基础形成的指挥控制信息系统可以选择将任务保障和情景保障方法有效结合，协调广域分散的各种保障力量以及资源，根据战场状况的变化自主进行共享以及调整。

3.3力量运用的合理优化

军事部门需要结合作战任务、装备特性、战场环境等方面的差异，对于作战力量、应急力量等不断进行优化和调整，配合保障模块的合理分配，保障后装保障的精确度能够明显提高。同时，军事部门需要以指挥控制信息系统为基础，针对后装保障模块进行分散部署，并将区块链、物联网技术引入其中，针对后勤保障需求全方位进行计算，以此建立完善的保障布局。在机动途中，相关人员需要根据实际需求与当地的后勤保障系统进行对接，以此建立完善的保障合力。此外，军事部门需要以保障态势感知系统为基础建立，包括军种建制保障力量、战区配属保障力量等在内的协同保障体系，根据作战进程对保障方案不断进行调整，解决部署分散带来的力量缺失的问题。

总结

随着人工智能技术的持续发展，在现代智能化战争中，人工智能技术应用越发普遍，并且自动化作战体系也逐渐发展成熟，但这也使得智能化作战的复杂性变得越发复杂，鲁棒性和脆弱性二者长期共存，并且各种集体和涌现行为无法有效预测。在这种情况下，为了全方位提高智能化战争的作战能力，需要在推动作战以及后勤保障能力建设的同时，对保障模式进行创新，并合理优化力量应用，确保能够跟随战场的发展趋势不断调整方案内容，提高作战的效率和质量，并最大程度地降低军事力量的损失。

参考文献

[1]康兰波,高向东.智能化时代的“大战争”和“大战争观”[J].自然辩证法研究,2023,39(08):20-27.

[2]刘光育.智能化战争的哲学考量[J].天中学刊,2023,38(04):38-43.

[3]葛军,张小玲,郭庆.智能化战争研究现状与作战能力建设对策探析[J].国防科技,2022,43(06):107-113.