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[導(dǎo)讀] 要讓機器人增強排成為現(xiàn)實,業(yè)界需要做哪些努力? 首先確保射程技術(shù)增強10倍(從500米到5000米),控制范圍成倍增加(從小于1平方千米到大于75平方千米)。麥休博指出,實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)

要讓機器人增強排成為現(xiàn)實,業(yè)界需要做哪些努力?

首先確保射程技術(shù)增強10倍(從500米到5000米),控制范圍成倍增加(從小于1平方千米到大于75平方千米)。麥休博指出,實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)是排級人工智能云,即能夠讓士兵控制機器人系統(tǒng)擴大戰(zhàn)場影響范圍的架構(gòu)。

每個個體無人機和地面機器人都需要小范圍的人工智能進(jìn)行地形導(dǎo)航,傳感器數(shù)據(jù)分析并與其他力量通信。但是最重要的人工智能是能夠協(xié)調(diào)整個排的主導(dǎo)人工智能系統(tǒng),該系統(tǒng)不存在于任一物理位置,而是位于無線云中。

獨立的中央超級計算機可能遭到破壞、非法入侵或系統(tǒng)遭受干擾。發(fā)揮協(xié)調(diào)作用的人工智能分布于多個迷你服務(wù)器中,這些服務(wù)器由機器人車輛,也有可能由士兵攜帶。如果一個服務(wù)器被摧毀或者無法通信,排網(wǎng)絡(luò)中的其他服務(wù)器還能繼續(xù)運行。

當(dāng)然,這要求網(wǎng)絡(luò)能夠充分發(fā)揮作用。戰(zhàn)場網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)必須解決商業(yè)系統(tǒng)不會面臨的問題,比如俄方武器庫中的電子戰(zhàn)系統(tǒng)會偵察并干擾傳輸。2017年,美國陸軍確定其戰(zhàn)術(shù)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)非常脆弱無法抵御非常入侵和干擾,因此開啟了整個系統(tǒng)的現(xiàn)代化工作。從那時起業(yè)界已經(jīng)開始全力構(gòu)建甚至能夠抵御中俄攻擊的通信系統(tǒng)。

麥休博相信美國業(yè)界定會不負(fù)所望。許多公司表示他們能夠構(gòu)建這種架構(gòu)。這種架構(gòu)相對簡單的一個原因是設(shè)計的射程有限。五千米半徑對于傳統(tǒng)步兵作戰(zhàn)來說是非常遠(yuǎn)的距離,但是與許多軍事通信系統(tǒng)相比,這一距離比較短。而且,40名士兵和許多無人駕駛系統(tǒng)散布在這一區(qū)域。虛弱信號可以通過多個無線電,通過不斷轉(zhuǎn)化實現(xiàn)長距離傳輸。

另一個關(guān)鍵因素是所需的帶寬有限。對于掠奪者等第一代無人機,人類操作員遠(yuǎn)程控制它們的所有行動。這需要從無人機到操作人員的不間斷全動態(tài)視頻饋入,保證他們能夠觀察到正在執(zhí)行的行動,而且還需要從操作人員到無人機的不間斷及時反饋指令流。

但是現(xiàn)代無人機能夠自主進(jìn)行點對點飛行。人類只需設(shè)定目的地。甚至是需要應(yīng)對巖石、樹木、泥漿的底面機器人也能逐漸偵察到這些障礙物,并穿過障礙找到出路。

通過模擬,參與人員認(rèn)為機器人無需人類遠(yuǎn)程指示就能以自己的方式找到目標(biāo)。比朗格表示,我們不用控制這些系統(tǒng),也不用告訴它們?nèi)绾务{駛,我們只要說“這個100mX500m的區(qū)域,我們需要你到達(dá)這里”,然后它們就能知道如何滿足需求。麥休博表示,士兵不需要控制這些系統(tǒng),他們所做的只是確保指揮能夠控制這些系統(tǒng)的人工智能。

能夠抵達(dá)目的地還不夠。人工智能需要解決的最復(fù)雜關(guān)鍵任務(wù)可能是整合并理解傳感器數(shù)據(jù),然后將數(shù)百萬個0和1壓縮成一個人類指揮官能夠理解的戰(zhàn)略態(tài)勢圖。要實現(xiàn)這一目標(biāo),能夠?qū)崿F(xiàn)大范圍態(tài)勢感知的排級人工智能云是關(guān)鍵。這一級別的人工智能尚未實現(xiàn)。

本寧堡兵棋推演需要依靠人類模擬人工智能的影響,推演中設(shè)置中立的白方來收集、解讀傳感器數(shù)據(jù),然后將其總結(jié)為文本信息發(fā)送給比朗格其團(tuán)隊。(從技術(shù)領(lǐng)域講,這像機械土耳其人:由人類假扮自動化系統(tǒng)。)目前美國各軍種的一項重要工作是開發(fā)能夠在現(xiàn)實世界中以這種方式合成數(shù)據(jù)的人工智能,現(xiàn)在推進(jìn)的部分工作是全域聯(lián)合指揮控制。

本寧堡兵棋推演中使用的人類驅(qū)動過程是為了幫助美國陸軍在還沒有出現(xiàn)這類人工智能之前研究其使用方式。

麥休博表示,這是一種替代方法。這是對真實世界建模,它能滿足各種分析需求。我們的下一步工作是構(gòu)建實物并在真實環(huán)境中測試

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