據(jù)美國軍事和航空航天電子學(xué)雜志報道，美國正在推動人工智能(AI)在無人水下航行器(UUV)水下通信、自主導(dǎo)航和無人集群技術(shù)領(lǐng)域的開創(chuàng)性研究。

水面艦艇與水下潛水艇的組合在今天仍然是海上制勝的關(guān)鍵。美國海軍通過擁有68艘核動力潛艇，11艘航空母艦，以及450多艘其他船只，如驅(qū)逐艦、巡洋艦和補給艦等，主導(dǎo)著世界。進入21世紀(jì)二十年來，美國在努力為其水面和水下海軍部隊增加自主和半自主平臺。水下領(lǐng)域是最困難的，因為水下通信受到限制，這使得某種形式的人工智能(AI)成為必不可少的。全球在人工智能領(lǐng)域投入的很大一部分來自美國商業(yè)部門，而美國國防部的技術(shù)進步嚴(yán)重依賴于商業(yè)部門。在開發(fā)用于海底系統(tǒng)的人工智能方面投入巨資的影響將導(dǎo)致海上強國引進核動力艦艇以來軍事領(lǐng)域的最大變化。泰利斯水下系統(tǒng)公司的高管多米尼克·吉亞諾尼（Dominique Giannoni）說:“為我們的軍用艦艇配備更高水平的人工智能設(shè)備，是應(yīng)對數(shù)據(jù)處理規(guī)模和復(fù)雜性不斷增加以及裁員需求的解決方案。”

美國的自主水下項目

美國國防部2020年預(yù)算請求在要求大幅增加自主武器項目的資金時提到了潛在對手的進展。這些要求包括海軍在大型無人水面艦艇上的開支增加10倍，陸軍機器人開發(fā)的開支增加50%以上。總共需要37億美元的無人機系統(tǒng)，另外還有9億美元的人工智能。在2019年5月舉行的美國海軍潛艇聯(lián)盟人工智能在海底戰(zhàn)爭中的應(yīng)用潛艇技術(shù)研討會上，總結(jié)了美國海軍對人工智能的日益關(guān)注，特別是在海底:

由于目前的潛艇部隊依靠機械和電子技術(shù)來執(zhí)行任務(wù)，未來的部隊將需要依賴人工智能來提取和利用海洋數(shù)據(jù)中的可操作模式。大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)，使得信號檢測和分類越來越自動化。此外，自主導(dǎo)航技術(shù)的進步使無人平臺能夠單獨或成群操作。

在21世紀(jì)，海底艦隊的人工智能能力將是至關(guān)重要的，開發(fā)直觀和可解釋的算法，培養(yǎng)用戶對人工智能的信任，并圍繞人工智能的使用設(shè)計未來系統(tǒng)。同時，我們也必須認(rèn)識到對手的破壞性人工智能能力，并制定相應(yīng)的對策。盡管人工智能在技術(shù)上取得了長足進步，但海上無人駕駛船舶仍面臨著一系列新的潛在挑戰(zhàn)，尤其是在水下應(yīng)用領(lǐng)域。2014年，蘭德公司發(fā)表了一篇關(guān)于設(shè)計具有更大自主權(quán)的無人系統(tǒng)的報告，研究了人工智能是如何被實施的，并為無人系統(tǒng)的未來應(yīng)用進行了研究。該報告指出了無人潛航器面臨的獨特挑戰(zhàn)：一，實現(xiàn)并保持與水下航行器甚至水面航行器的通信在技術(shù)上具有挑戰(zhàn)性，特別是在遠(yuǎn)距離。水會衰減無線電波和其他無線信號，這些信號可以很容易地用于遠(yuǎn)程空對地或空對空通信。這意味著使用傳統(tǒng)通信技術(shù)在水下進行高帶寬通信在很大程度上是不切實際的。二，盡管已經(jīng)有一些激光通信在水下應(yīng)用的實驗，但激光通信系統(tǒng)非常昂貴，而且消耗相當(dāng)多的電力。由于這些通信限制，不需要連續(xù)通信鏈路的UUV至關(guān)重要。例如，需要自主路徑規(guī)劃，以避免水下障礙和意外地形特征。三，戰(zhàn)斗空間準(zhǔn)備自主水下機器人是一種小型、快速的水下機器人，可以在海岸附近繪制海底地圖，探測近岸條件的變化，并搜尋水雷。該報告列出了美國海軍UUV的“適度自主水平”，包括:

GPS和多普勒輔助導(dǎo)航;

基于車載世界地圖的自主路徑規(guī)劃與執(zhí)行

地形跟蹤,避免遮擋區(qū);

非戰(zhàn)斗任務(wù)自主決策與線索生成

根據(jù)聲學(xué)、無線電頻率和化學(xué)傳感器輸入、艦船狀況和任務(wù)優(yōu)先級進行動態(tài)重植;

在多種級別艦船間實施跨甲板高級自主;

接口到各種艦船控制器和有效載荷控制器。該報告還注意到正在進行的研究，以開發(fā)更高水平的無人潛航器自主性:

在底部地圖匹配和基于特征的導(dǎo)航等應(yīng)用中，無需GPS輔助導(dǎo)航，可實現(xiàn)長距離運輸和自主規(guī)劃控制精確的本地插入;

自動目標(biāo)檢測、分類和識別的自適應(yīng)區(qū)域調(diào)查;

在諸如水面船只檢測和躲避、漁具檢測、威脅躲避和射頻頻譜威脅反探測等應(yīng)用中，對難成像或分類障礙的魯棒感測和躲避;

自主傳感器數(shù)據(jù)融合;

合作行為;

故障檢測與響應(yīng);

自主傳感器重新配置，以滿足不斷變化的任務(wù)需求。實現(xiàn)未來更高程度自主的長期努力包括:

漁網(wǎng)檢測、躲避和提取;

反檢測意識和響應(yīng);

動態(tài)威脅感知和對手意圖;

支持使用武器的自主決策;

先進的協(xié)作行為;

以及長期復(fù)雜任務(wù)的生存能力。該報告還指出，過去不兼容的通信系統(tǒng)阻礙了UUV的互操作性。在水下領(lǐng)域…由于缺乏無線通信的通用標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議，實現(xiàn)互操作性目前是不可能的。目前，幾乎所有的水下機器人或傳感器都使用專有的接口和協(xié)議進行通信，特別是水下無線通信。這意味著，不同制造商生產(chǎn)的UUV即使在同一區(qū)域作業(yè)，也無法相互通信，而海上或岸上的人工操作人員也無法控制這些UUV，除非他們使用每家制造商提供的控制系統(tǒng)。該報告指出:“位于意大利拉斯佩齊亞太地區(qū)的北約海洋研究和實驗中心正在與工業(yè)界合作，開發(fā)通信標(biāo)準(zhǔn)，并鼓勵開發(fā)用于多個UUV和UUV控制系統(tǒng)的軟件定義調(diào)制解調(diào)器和網(wǎng)絡(luò)?！盋ARE與業(yè)界合作開發(fā)了用于UUV的JANUS開源通信標(biāo)準(zhǔn)。JANUS遠(yuǎn)不是一個完整的UUV架構(gòu)，但它確實為提高UUV互操作性提供了必要和重要的起點。”

UUV開發(fā)項目

美國海軍目前在自主、人工智能驅(qū)動平臺的開發(fā)和部署方面最為活躍，已經(jīng)授予波音公司和洛克希德·馬丁公司價值4300萬美元的合同，用于超大型無人水下潛航器（xlUUV）的研究。波音公司將在其Echo Voyager柴電潛航器的基礎(chǔ)上建造四輛虎鯨級xlUUV。這艘51英尺長的逆戟鯨級潛航器的航程為6500海里，可以執(zhí)行多種作戰(zhàn)任務(wù)，包括反潛和反水面作戰(zhàn)。水雷戰(zhàn)是人工智能潛航器代表重大技術(shù)進步的另一個領(lǐng)域，該領(lǐng)域使用智能協(xié)作自主技術(shù)，使一組自主UUV進行水下雷區(qū)調(diào)查和清理所需的復(fù)雜操作。許多國家——無論是盟友還是敵人——都擁有大量的此類地雷，它們提供了一種廉價且易于部署的封鎖通往港口、港口和航道的通道的方式。多智能體系統(tǒng)(MAS)的設(shè)計是為了解決智能控制方面的重大挑戰(zhàn)，即作為協(xié)調(diào)排雷行動的一部分，從大量海洋數(shù)據(jù)中同時收集數(shù)據(jù)點。其中包括自動規(guī)劃和重新規(guī)劃、上下文敏感推理、意外事件處理、agent間通信、自主組織、多自主水下航行器(AUV)系統(tǒng)的重組和任務(wù)分配。然而，在海軍作戰(zhàn)艦隊中增加自主AI控制的潛艇，預(yù)計將帶來政治和技術(shù)上的挑戰(zhàn)。

新的挑戰(zhàn)

例如，有一個問題可能會阻礙美國國防部的人工智能潛艇計劃，那就是需要建立使用人工智能潛艇的道德準(zhǔn)則——這是中國和俄羅斯都不可能讓它成為障礙的。美國國防部的國防創(chuàng)新委員會要求公眾和專業(yè)人士參與制定一套“開發(fā)、測試和部署”人工智能系統(tǒng)的原則，但這些原則將如何融入正在進行的和未來的發(fā)展尚不清楚。海底人工智能的一個目標(biāo)涉及集群能力，即幾艘自主船只相互協(xié)作，以及與有人駕駛的潛艇、水面艦艇和飛機協(xié)作。馬薩諸塞州福爾河的Aquabotix Technology 公司生產(chǎn)的“SwarmDiver”就是這樣一艘船。Swarmdiver測試船可以下潛至600英尺深，同時與其他UUV潛航器同步工作?！凹核惴ㄔ试S無人水下潛航器相互溝通，以作為一個群體做出決策。這使得swarm diver能夠快速而準(zhǔn)確地在各種群的地層中進行自我安排，同時潛入水下收集天氣數(shù)據(jù)集。”美國國防部的研究和采購程序也在改變，以反映人工智能技術(shù)和海底應(yīng)用的快速發(fā)展。創(chuàng)建Other Transaction Authority是為了加快原型許可流程，使其更靈活、更有效地將新技術(shù)從實驗室盡快轉(zhuǎn)移到車隊。在舊的工藝下，無人潛航器的要求被提出時就已經(jīng)過時了。在美國國防部不斷增長的研究機構(gòu)中，有國防科學(xué)委員會反自主特別工作組。這個由來自不同界別的專家組成的委員會正在評估美國在陸地、海上、空中、太空和網(wǎng)絡(luò)空間的短期和長期反自主能力。美國國防部負(fù)責(zé)研究和工程的副部長邁克·格里芬(Mike Griffin)寫道:“人工智能的進步和全球技術(shù)的擴散正在推動自主的快速發(fā)展和全球采用，這正在造成經(jīng)濟、社會和軍事上的混亂?！泵绹＼娺€在推進其新的無人海上自主架構(gòu)(UMAA)計劃，以評估無人潛艇的自主水平，實現(xiàn)自主技術(shù)的通用性，并降低采購成本。

改變海洋戰(zhàn)爭形態(tài)

自主將給海底戰(zhàn)爭帶來重大變化，從更遠(yuǎn)距離和持久的攻擊和監(jiān)視雷區(qū)、敵方潛艇和UUV，到能夠在漫長的范圍打擊水下、水面或陸地目標(biāo)與改進的目標(biāo)。這樣的任務(wù)將需要新的和先進的能力，從UUV和母船之間的無縫、實時通信，到先進的水下“類似GPS”能力，目前由美國國防高級研究計劃局(DARPA)和BAE系統(tǒng)公司正在開發(fā)。開發(fā)人員已經(jīng)建立了高度自主的系統(tǒng)，可以導(dǎo)航、機動，并執(zhí)行驚人的復(fù)雜任務(wù)。在地面或地面附近操作可以簡化動力和控制，但會影響隱身。雖然可靠和可部署的人工智能仍然是一個難以實現(xiàn)的目標(biāo)，但即將實現(xiàn)的突破前景和對其使用的后續(xù)需求是大量軍事系統(tǒng)和任務(wù)，這也導(dǎo)致了對道德的擔(dān)憂加劇，特別是對具有武器能力的自主軍事系統(tǒng)。從諸如在擁擠的戰(zhàn)場上區(qū)分友好和不友好目標(biāo)等基本問題，到人工智能必須使用何種思維過程來釋放致命力量的問題，即將到來的人工智能時代充滿了技術(shù)、哲學(xué)、倫理和人類的關(guān)切。

人工智能與人類推理

美國雷神BBN技術(shù)公司負(fù)責(zé)DARPA可解釋問答系統(tǒng)(EQUAS)項目的首席科學(xué)家比爾·弗格森博士稱，“我們知道人類為什么會搞砸一個決定;沒有直觀的方法來知道機器什么時候出錯了。為了建立信任，我們必須向用戶提供足夠的信息，讓他們能夠放心地按照系統(tǒng)的建議行事?！盓QUAS將向用戶展示哪些數(shù)據(jù)在人工智能決策中最重要。雷神公司多位官員說，用戶還可以向系統(tǒng)詢問所選推薦的問題，并知悉它拒絕其他推薦的原因。DARPA另一項具有重大軍事意義的提高海底自主能力的努力是“垂釣者”(Angler)，這是一種利用人工智能(AI)自主導(dǎo)航和測量海底并在遠(yuǎn)程任務(wù)中對人造物體進行物理操作的機器人系統(tǒng)。美國國防部高級研究計劃局副局長彼得·海納姆(Peter Highnam)指出:“目前，DARPA正在開展20多個項目，積極探索提高人工智能技術(shù)水平的方法，超越第二波機器學(xué)習(xí)，進入第三波語境推理能力。此外，我們正在積極開發(fā)50多個在一定程度上利用人工智能的項目?！盌ARPA的終身學(xué)習(xí)機器(L2M)項目是其中一項主要努力。項目經(jīng)理哈瓦·西格爾曼博士在DARPA網(wǎng)站上寫道，“L2M項目的主要目標(biāo)是開發(fā)能夠在執(zhí)行過程中不斷學(xué)習(xí)，并在執(zhí)行任務(wù)時變得越來越專業(yè)的系統(tǒng)，受安全限制，并能夠?qū)⒁郧暗募寄芎椭R應(yīng)用到新的情況。我們正處于人工智能領(lǐng)域轉(zhuǎn)型的重要時刻。當(dāng)前智能系統(tǒng)的固定方法將很快讓位于能夠在現(xiàn)場學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。更安全、更靈活、更有用的人工智能所缺少的要素是在運行中學(xué)習(xí)的能力，以及將學(xué)習(xí)應(yīng)用于系統(tǒng)之前沒有接受過的新環(huán)境的能力。”L2M能將海底人工智能提升到一個重要的新水平，用于在復(fù)雜和擁擠的地區(qū)執(zhí)行長距離、長時間的任務(wù)。通過具有適應(yīng)新環(huán)境的機載能力，即使敵人改變了他自己的水下和水面系統(tǒng)或能力，AI UUV可以保持高水平的功能。與任何基于計算機的系統(tǒng)一樣，人工智能UUV將受制于敵人的努力，包括試圖控制人工智能，并可能使系統(tǒng)反對其所有者。為了應(yīng)對此類攻擊，DARPA正在開發(fā)GARD，這是保證人工智能抗欺騙的魯棒性的縮寫。DARPA的Siegelmann說:“在過去的十年里，研究人員專注于實現(xiàn)實際的機器學(xué)習(xí)(ML)，能夠完成現(xiàn)實世界的任務(wù)，并使它們更高效。我們已經(jīng)從這項工作中受益，并迅速將ML整合到幾家企業(yè)中。但是，以一種非常真實的方式，我們已經(jīng)匆忙前進，很少注意到ML平臺固有的漏洞——特別是在改變、破壞或欺騙這些系統(tǒng)方面。Siegelmann稱:“隨著技術(shù)越來越多地融入到我們的一些最關(guān)鍵的基礎(chǔ)設(shè)施中，對ML防御的需求非常迫切。GARD項目旨在防止在不久的將來，當(dāng)攻擊方法成熟到更具破壞性的水平時，可能產(chǎn)生的混亂。我們必須確保機器學(xué)習(xí)是安全的，不會被欺騙。例如，我們正在尋找的基于場景的廣泛防御可以在免疫系統(tǒng)中看到，它識別攻擊、獲勝并記住攻擊，以便在未來交戰(zhàn)中作出更有效的反應(yīng)?！边@些基礎(chǔ)設(shè)施也受到自然現(xiàn)象——風(fēng)、海浪、洋流、過往船只的尾流和漩渦的影響，這為海底人工智能平臺的發(fā)展開辟了另一條道路。美國新澤西州霍博肯市史蒂文斯理工學(xué)院的一項研究顯示，他們正在開發(fā)一種軟件，教機器人如何適應(yīng)這些不斷變化的動態(tài)，以保護美國的碼頭、管道、橋梁和大壩。人工智能技術(shù)使無人潛航器能夠在沒有人工干預(yù)的情況下連續(xù)工作數(shù)天或數(shù)周，執(zhí)行海底監(jiān)視和水雷搜尋等任務(wù)。