智能增強(qiáng)的武器裝備及其智能化作戰(zhàn)

現(xiàn)在人工智能正在加速向軍事領(lǐng)域轉(zhuǎn)移，這必將對(duì)信息化戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)產(chǎn)生沖擊甚至顛覆性的影響，人工智能的快速發(fā)展使得新的戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)——“智能化戰(zhàn)爭(zhēng)”指日可待。人工智能是現(xiàn)在發(fā)展最為迅猛的技術(shù)，世界先進(jìn)國(guó)家都紛紛將人工智能技術(shù)上升為國(guó)家戰(zhàn)略。7月國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，人工智能正式上升為國(guó)家戰(zhàn)略，這是中國(guó)首個(gè)面對(duì)2030的人工智能發(fā)展規(guī)劃。人工智能加速應(yīng)用于武器裝備，催生了新的武器裝備類型的誕生，并且其武器裝備的概念內(nèi)涵、本質(zhì)特性、內(nèi)在規(guī)律和作戰(zhàn)使用等也出現(xiàn)了全新特性。從現(xiàn)在技術(shù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)上看，在此后一段時(shí)間內(nèi)智能化武器裝備及其作戰(zhàn)使用重要有下列兩個(gè)方面，分別為無(wú)人智能武器裝備及其智能化作戰(zhàn)和智能增強(qiáng)的武器裝備及其智能化作戰(zhàn)。自從AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石之后，人工智能技術(shù)得到了爆炸式的發(fā)展，并且加速在武器裝備和戰(zhàn)爭(zhēng)上的應(yīng)用后，在世界范疇內(nèi)產(chǎn)生了智能化武器及其智能作戰(zhàn)與否最后能夠戰(zhàn)勝人類的焦慮。由于世界各國(guó)都在發(fā)展智能化武器，并應(yīng)用于戰(zhàn)場(chǎng)上實(shí)施智能作戰(zhàn)。因此，反人工智能和反智能化作戰(zhàn)成為了各國(guó)面臨的一種難題。由于智能化武器和智能化作戰(zhàn)近幾年才得以迅猛發(fā)展，屬于起步階段，反智能化武器和智能化作戰(zhàn)更是屬于萌芽階段，在世界范疇內(nèi)基本沒(méi)有研究先例和研究資料。本文首先對(duì)智能化武器裝備及其智能化作戰(zhàn)進(jìn)行分析，將其分為無(wú)人智能武器裝備及其智能化作戰(zhàn)和智能增強(qiáng)武器裝備及其智能化作戰(zhàn)兩個(gè)方面，然后，根據(jù)無(wú)人智能作戰(zhàn)和智能增強(qiáng)作戰(zhàn)的特性，分析了在此后一段時(shí)間內(nèi)智能化武器裝備及其作戰(zhàn)使用的特性和趨勢(shì)，提出了“硬方式反智能作戰(zhàn)”(硬反)和“軟方式反人工智能”(軟反)兩種反智能作戰(zhàn)方式，指出了反智能的核心是需要建立反智能的智能算法，提出了反智能算法建立的普通過(guò)程和需要解決的基礎(chǔ)科學(xué)難題。然后，從技術(shù)和戰(zhàn)術(shù)兩個(gè)層面上，給出了反智能作戰(zhàn)的對(duì)策思考。1.智能化武器裝備和智能化作戰(zhàn)從現(xiàn)在技術(shù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)上看，在此后一段時(shí)間內(nèi)智能化武器裝備及其作戰(zhàn)使用重要有下列兩個(gè)方面，分別為無(wú)人智能武器裝備及其智能化作戰(zhàn)和智能增強(qiáng)武器裝備及其智能化作戰(zhàn)。1）無(wú)人智能武器裝備及其智能化作戰(zhàn)無(wú)人智能是人工智能的一種重點(diǎn)方向，在武器裝備層面上，各式各樣的空中無(wú)人智能機(jī)(群)、陸上無(wú)人智能機(jī)(群)、水面水下無(wú)人智能機(jī)(群)等紛紛被推出，將來(lái)在陸、海、空、天各個(gè)領(lǐng)域?qū)⑿纬深愃朴凇袄侨骸?、“魚(yú)群”、“蜂群”等各類無(wú)人集群，實(shí)施全域無(wú)人集群攻擊與防御的新作戰(zhàn)模式。立體化無(wú)人智能集群裝備基于群聚生物的協(xié)作行為與交互方式，通過(guò)多分布式集群傳感器的全方位偵察探測(cè)實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)場(chǎng)感知優(yōu)勢(shì)，通過(guò)智能自主決策與自動(dòng)任務(wù)分派縮短OODA環(huán)周期獲得戰(zhàn)場(chǎng)速度優(yōu)勢(shì)，通過(guò)多平臺(tái)自適應(yīng)自優(yōu)化的攔截、打擊、壓制、防護(hù)等有機(jī)性行動(dòng)，獲得群體高度一致的協(xié)同優(yōu)勢(shì)。面對(duì)無(wú)人集群智能作戰(zhàn)方式含有去中心化、自主化、集群復(fù)原等新特性。現(xiàn)在無(wú)人智能武器(群)的技術(shù)研究重要集中在智能技術(shù)上，例如單機(jī)智能、多機(jī)智能協(xié)同、任務(wù)自主智能技術(shù)，以及面對(duì)集群的持續(xù)學(xué)習(xí)、對(duì)抗學(xué)習(xí)和魯棒決策等辦法研究。對(duì)于無(wú)人集群作戰(zhàn)在作戰(zhàn)使用過(guò)程中出現(xiàn)的復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境自適應(yīng)復(fù)雜性、自主決策飽和打擊的合用性和危害性、集群內(nèi)部隱秩序以及外在體現(xiàn)的構(gòu)造行為有機(jī)性等方面，是將來(lái)一段時(shí)間內(nèi)無(wú)人智能武器裝備研究的一種重點(diǎn)方向。現(xiàn)在無(wú)人智能集群武器裝備重要有無(wú)人機(jī)構(gòu)成的“蜂群”、無(wú)人潛器構(gòu)成的“魚(yú)群”、無(wú)人戰(zhàn)車或坦克構(gòu)成的“狼群”等。它們共同的特點(diǎn)是模擬生物群體的行為特性，將生物群體原理應(yīng)用于機(jī)器人稱為無(wú)人集群機(jī)器人(簡(jiǎn)稱為無(wú)人智能集群)，是為成千上萬(wàn)的小型機(jī)器人的群體行動(dòng)建立模型和算法，使它們能夠一起執(zhí)行任務(wù)，每個(gè)機(jī)器人只含有相稱簡(jiǎn)樸的功效，但構(gòu)成集群之后成為一種含有生物集群的、能夠完畢復(fù)雜任務(wù)的超級(jí)有機(jī)體。生物集群行為(Swarmbehavior)、或者群行(Swarming)是一種生物的集體行為，最典型的例子是外觀上看起來(lái)一群實(shí)體聚集在一起兜圈或朝特定方向行動(dòng)。生物界中的昆蟲(chóng)、鳥(niǎo)類、魚(yú)類、水生動(dòng)物、人與細(xì)菌都會(huì)出現(xiàn)集群行為。群體行為是大量自驅(qū)動(dòng)粒子系統(tǒng)的集體運(yùn)動(dòng)。從數(shù)學(xué)模型的角度來(lái)看，它是一種突現(xiàn)(Emergence)行為，即個(gè)體遵照簡(jiǎn)樸的運(yùn)動(dòng)和邏輯規(guī)則，不需要任何有中心的中央?yún)f(xié)調(diào)，而又能自然而然地呈現(xiàn)群體特性。生物集群含有四個(gè)明顯特點(diǎn)：(1)控制是分布式的，不存在中心控制，因而它含有較強(qiáng)的魯棒性，即不會(huì)由于某一種或幾個(gè)個(gè)體出現(xiàn)故障而影響群體對(duì)整個(gè)問(wèn)題的求解；(2)群體中的每個(gè)個(gè)體都能夠變化環(huán)境(共識(shí)主動(dòng)性,Stigmergy)，這是個(gè)體之間間接通信的一種方式，集群智能通過(guò)非直接通信進(jìn)行合作，因而隨著個(gè)體數(shù)目的變化，通信開(kāi)銷的增幅較小，使集群含有較好的可擴(kuò)充性；(3)群體中每個(gè)個(gè)體的能力或遵照的行為規(guī)則非常簡(jiǎn)樸，因而集群智能的實(shí)現(xiàn)比較方便；(4)群體體現(xiàn)出來(lái)的復(fù)雜行為是通過(guò)簡(jiǎn)樸個(gè)體的交互過(guò)程突現(xiàn)出來(lái)的智能(EmergentIntelligence)，因此，群體含有自組織性?；谏锛旱臒o(wú)人智能集群在陸、海、空、天各個(gè)領(lǐng)域?qū)⑿纬深愃朴凇袄侨骸?、“魚(yú)群”、“蜂群”等各類無(wú)人智能集群，實(shí)施全域無(wú)人集群攻擊與防御的新作戰(zhàn)模式，它們基于群聚生物的協(xié)作行為與交互方式，通過(guò)多分布式集群傳感器的全方位偵察探測(cè)實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)場(chǎng)感知優(yōu)勢(shì)，通過(guò)智能自主決策與自動(dòng)任務(wù)分派獲得戰(zhàn)場(chǎng)速度優(yōu)勢(shì)，通過(guò)多平臺(tái)自適應(yīng)自優(yōu)化的攔截、打擊、壓制、防護(hù)等有機(jī)性行動(dòng)，獲得群體高度一致的協(xié)同優(yōu)勢(shì)。美軍認(rèn)為無(wú)人智能集群作戰(zhàn)將變化將來(lái)的作戰(zhàn)模式，而將無(wú)人智能集群作為一種“Game-Changing”的顛覆性技術(shù)。有模擬實(shí)驗(yàn)表明，在同等條件下，裝有傳感器和武器的100架無(wú)人機(jī)集群摧毀了63個(gè)目的并探測(cè)到91%的敵軍部隊(duì)，而現(xiàn)有的可布署火力單位只消亡了11個(gè)目的，探測(cè)到33%的敵軍部隊(duì)。4月，美軍公布了《小型無(wú)人機(jī)系統(tǒng)路線圖-2036》，該路線圖凸顯了小型無(wú)人蜂群系統(tǒng)的重要意義。國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局(DARPA)、戰(zhàn)略能力辦公室(SCO)，以及空軍、陸軍和海軍等都已經(jīng)開(kāi)展了大量的研究和論證工作，啟動(dòng)了多個(gè)項(xiàng)目，其中最具影響力的項(xiàng)目涉及：DARPA主導(dǎo)自治編隊(duì)混合主動(dòng)控制項(xiàng)目(MICA)、拒止環(huán)境下協(xié)同作戰(zhàn)計(jì)劃(CODE)、“小精靈”項(xiàng)目、攻打性蜂群使能戰(zhàn)術(shù)項(xiàng)目(OFFSET)，美國(guó)海軍研究局(ONR)負(fù)責(zé)的低成本無(wú)人機(jī)蜂群技術(shù)(LO-CIST)，以及戰(zhàn)略能力辦公室支持的“灰山鶉”微型無(wú)人機(jī)項(xiàng)目等。美國(guó)海軍正在研制將無(wú)人巡邏艇聯(lián)成“群”的系統(tǒng)，這就是CARACaS(機(jī)器人代理指揮和感知控制架構(gòu))技術(shù)。我國(guó)完畢了119架固定翼無(wú)人機(jī)集群飛行實(shí)驗(yàn)。另外尚有由1024個(gè)機(jī)器人構(gòu)成的Kilobot，奧地利CoCoRo自主水下航行器集群等。無(wú)人智能集群的重要目的是為了使用由簡(jiǎn)樸個(gè)體構(gòu)成群體所含有獨(dú)特的涌現(xiàn)性來(lái)高效完畢多個(gè)復(fù)雜的任務(wù)。無(wú)人智能集群根據(jù)所執(zhí)行任務(wù)特性、所處環(huán)境情景，以及盼望達(dá)成的效果不同，無(wú)人智能集群的形狀構(gòu)成、行為動(dòng)作和適應(yīng)演化也有所差別。例如鳥(niǎo)群面對(duì)遷徙、覓食和避敵等不同狀況下的集群形狀和過(guò)程變化有很大的不同，但卻能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)縫銜接。同樣無(wú)人機(jī)群在進(jìn)行航行、偵察、攻擊和防御等行動(dòng)的群體隊(duì)形、行為模式差距也是很大的。在生物集群中，個(gè)體能力弱、抗風(fēng)險(xiǎn)能力有限，通過(guò)多個(gè)個(gè)體構(gòu)成群體來(lái)含有強(qiáng)大的抗拒外界破壞的能力(魚(yú)群規(guī)避對(duì)抗天敵的攻擊，蜂群攻擊入侵者等)?，F(xiàn)在在無(wú)人智能集群中，無(wú)人機(jī)群是研究最為進(jìn)一步，用途最為廣泛，也是成果最多的。在無(wú)人機(jī)群，規(guī)定將造價(jià)低的多架無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)敵目的的高效偵察和攻擊。然而現(xiàn)在無(wú)人智能集群的理論基礎(chǔ)也很單薄，研究最多的無(wú)人機(jī)群作用機(jī)理的研究?jī)H限于4種形式即：近戰(zhàn)(Melee)、聚合(Massing)、機(jī)動(dòng)(Maneuver)和群集(Swarming)。有關(guān)的技術(shù)研究有機(jī)群編隊(duì)控制技術(shù)、途徑規(guī)劃技術(shù)、任務(wù)規(guī)劃技術(shù)、集群控制算法、通信組網(wǎng)、動(dòng)態(tài)自愈合等方面。2）智能增強(qiáng)的武器裝備及其智能化作戰(zhàn)無(wú)人智能武器裝備體系是無(wú)人或極少有人干預(yù)(如決策與否攻擊可能需要人的干預(yù))的狀況下，無(wú)人武器(如察打一體無(wú)人機(jī))或無(wú)人智能集群的含有全自主或絕大多數(shù)狀況下自主行為。智能增強(qiáng)武器裝備體系則是無(wú)人與有人作戰(zhàn)裝備協(xié)同一體，以及基于人機(jī)智能共生的武器裝備構(gòu)成的有機(jī)整體，實(shí)現(xiàn)人機(jī)功效互補(bǔ)、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)增強(qiáng)作戰(zhàn)能力。無(wú)人與有人作戰(zhàn)裝備協(xié)同一體重要用于情報(bào)偵察探測(cè)與協(xié)同攻防，例如有人機(jī)與無(wú)人機(jī)協(xié)同、有人艦艇與無(wú)人艦艇協(xié)同等，10月，美國(guó)海軍三架超級(jí)大黃蜂戰(zhàn)斗機(jī)總共投放103架山鶉小型無(wú)人機(jī)，進(jìn)行組網(wǎng)通信和智能協(xié)同，以及自行完畢編隊(duì)集結(jié)、搜索定位和攻擊任務(wù)等演示驗(yàn)證。人機(jī)智能共生的武器裝備是人智慧和機(jī)器智能相結(jié)合，很大程度是通過(guò)機(jī)器超強(qiáng)的計(jì)算推理能力來(lái)增強(qiáng)人對(duì)戰(zhàn)爭(zhēng)的應(yīng)對(duì)能力，重要應(yīng)用于戰(zhàn)場(chǎng)認(rèn)知與輔助決策上。在戰(zhàn)場(chǎng)認(rèn)知上，重要通過(guò)人工智能對(duì)海量數(shù)據(jù)自動(dòng)分析與識(shí)別的強(qiáng)大計(jì)算能力，極大提高信息解決速度和質(zhì)量，最大程度撥開(kāi)了“戰(zhàn)爭(zhēng)迷霧”，極大增強(qiáng)作為主導(dǎo)戰(zhàn)爭(zhēng)的人對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)的認(rèn)知能力。在輔助決策上，重要通過(guò)機(jī)器的快速推理能力和對(duì)戰(zhàn)效果高效評(píng)定反饋能力，形成高質(zhì)量的輔助決策信息，加上人的“指揮藝術(shù)”的發(fā)明性和獨(dú)特性，增強(qiáng)復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下的決策指揮能力。因此，無(wú)人與有人裝備協(xié)同體系、基于人機(jī)智能共生的裝備體系將是將來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的重點(diǎn)發(fā)展方向。現(xiàn)在對(duì)于智能化戰(zhàn)爭(zhēng)一種最大的爭(zhēng)議在于無(wú)人裝備的自主決策(特別在自主決策攻擊上)上，有人認(rèn)為這會(huì)帶來(lái)某些我們無(wú)法接受的風(fēng)險(xiǎn)，甚至有人認(rèn)為會(huì)造成人類的滅亡。這也恰恰闡明現(xiàn)在人工智能尚有諸多的基礎(chǔ)難題尚未突破。8月，諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲者ThomasJ.Sargent在世界科技創(chuàng)新論壇上表達(dá)：“人工智能就是統(tǒng)計(jì)學(xué)，只但是用了一種很華麗的辭藻”。丘成桐專家在CNCC大會(huì)上也指出，人工智能的理論基礎(chǔ)非常單薄，需要一種能夠被證明的理論作為基礎(chǔ)。李國(guó)杰專家指出現(xiàn)在人工智能存在莫拉維克悖論、新知識(shí)悖論和啟發(fā)式悖論。從體系角度，構(gòu)建智能增強(qiáng)武器裝備有關(guān)技術(shù)層次構(gòu)造和構(gòu)成關(guān)系，梳理急需解決的核心技術(shù)難題，多方面綜合性地解決人工智能存在的悖論，這是將來(lái)智能增強(qiáng)的武器裝備體系急需要開(kāi)展的工作。2.智能化作戰(zhàn)核心算法事實(shí)上，智能化作戰(zhàn)的核心是智能算法，也就是現(xiàn)在說(shuō)的算法戰(zhàn)爭(zhēng)?，F(xiàn)在能夠支持智能化戰(zhàn)爭(zhēng)的算法包含的種類諸多，但重要體現(xiàn)在兩個(gè)方面，首先是支持無(wú)人智能集群形成整體的編隊(duì)或隊(duì)形控制算法，以及應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的優(yōu)化算法；另首先，是復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下實(shí)時(shí)作戰(zhàn)決策或輔助決策的智能算法，如圖1所示。圖1重要的智能算法模擬生物群體的算法重要有蟻群算法(AntColonyOptimization,ACO)、蜂群算法(ArtificalBeeColony,ABC)、粒子群算法(ParticleSwarmOptimazation,PSO)，以及魚(yú)群算法和狼群算法等。群體正是通過(guò)簡(jiǎn)樸智能個(gè)體的合作，體現(xiàn)出復(fù)雜有機(jī)行為的特性，實(shí)現(xiàn)群體能夠超越最優(yōu)秀個(gè)體能力的突破。在生物群體中，許多個(gè)體層面上行為模式簡(jiǎn)樸的生物個(gè)體，在形成群體之后卻體現(xiàn)出復(fù)雜而有序地種群自發(fā)行為。例如，鳥(niǎo)群在空中飛行時(shí)自動(dòng)地調(diào)節(jié)隊(duì)形；蟻群能夠分享信息，協(xié)同工作，優(yōu)化到實(shí)物源的最短途徑；魚(yú)群聚集最密集的地方普通是水中食物集中的地方。在仿生學(xué)的基礎(chǔ)上，學(xué)者們對(duì)這類現(xiàn)象概述為：不存在中央控制機(jī)制的條件下，群體中全部個(gè)體都遵照某種特定的行為模式，通過(guò)個(gè)體之間的互相影響和互相作用，在群體整體層面涌現(xiàn)出來(lái)的復(fù)雜系統(tǒng)行為。集群行為魯棒性強(qiáng)，并行性好，實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡(jiǎn)樸，無(wú)需中央控制機(jī)制。生物群體協(xié)作的有機(jī)模擬形成的群體智能中，個(gè)體必須能夠在環(huán)境中體現(xiàn)出自主性、反映性、學(xué)習(xí)性和自適應(yīng)性等特性。生物群體協(xié)作的核心是由眾多簡(jiǎn)樸個(gè)體構(gòu)成的群體能夠通過(guò)互相之間的簡(jiǎn)樸合作來(lái)實(shí)現(xiàn)某一功效，或者完畢某一任務(wù)。模擬種群進(jìn)化類中最具代表性的是遺傳算法。生物群體的生存過(guò)程普遍遵照達(dá)爾文的物競(jìng)天擇、適者生存的進(jìn)化準(zhǔn)則。種群中的個(gè)體根據(jù)對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力而被大自然選擇或裁減。遺傳算法是模仿生物遺傳學(xué)和自然選擇機(jī)理，通過(guò)人工方式構(gòu)造的一類優(yōu)化搜索算法。遺傳算法與傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型截然不同，它為那些難以找到傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的難題找到一種解決辦法。遺傳算法是一類以Darwin自然進(jìn)化論和Mendel遺傳變異理論為基礎(chǔ)的求解復(fù)雜全局最優(yōu)化問(wèn)題的仿生型算法。遺傳算法的具體流程可簡(jiǎn)述以下：模擬自然界優(yōu)勝劣汰的進(jìn)化現(xiàn)象，把搜索空間映射為遺傳空間，把可能的解編碼成一種向量——染色體，向量的每個(gè)元素稱為基因。通過(guò)不停計(jì)算各染色體的適應(yīng)值，選擇最佳的染色體，獲得最優(yōu)解。生物個(gè)體含有目的的行為、合理的思維，以及有效的適應(yīng)環(huán)境的綜合性能力。生物個(gè)體在給定任務(wù)或目的下，能根據(jù)環(huán)境條件制訂對(duì)的的方略和決策，并能有效地實(shí)現(xiàn)其目的的過(guò)程或能力。自然界中智能水平最高的生物就是人類，人類不僅含有很強(qiáng)的生存能力，并且含有感受復(fù)雜環(huán)境、識(shí)別物體、體現(xiàn)和獲取知識(shí)以及進(jìn)行復(fù)雜的思維推理和判斷的能力。因此對(duì)生物個(gè)體的模擬更多的是對(duì)人類的模擬。基于個(gè)體的模擬大致有下列幾個(gè)分支算法：含糊計(jì)算——模擬人對(duì)客觀世界認(rèn)識(shí)的不擬定性；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——模擬人腦神經(jīng)元；支持向量機(jī)——基本思想是通過(guò)非線性變換將輸入空間變換到一種高維空間，然后在這個(gè)新的空間中求取最優(yōu)分類超平面；免疫計(jì)算——借鑒和運(yùn)用生物免疫系統(tǒng)的信息解決機(jī)制發(fā)展的各類信息解決技術(shù)；人工生命——通過(guò)人工辦法建造含有自然生命特性的人造系統(tǒng)以及DNA計(jì)算。3.反智能化作戰(zhàn)的研究啟示反智能化作戰(zhàn)首先需要搞清晰兩個(gè)問(wèn)題，就是“反什么”和“怎么反”。從智能化妝備的形態(tài)和作戰(zhàn)方式，以及智能化作戰(zhàn)的核心——智能算法，這兩個(gè)方面的發(fā)展上看，從反智能作戰(zhàn)的形式上能夠分為兩種，分別為“硬方式反智能作戰(zhàn)”(硬反)和“軟方式反人工智能”(軟反)。1）硬方式反智能作戰(zhàn)(硬反)硬反——硬方式反智能作戰(zhàn)，顧名思義就是通過(guò)硬殺傷、捕獲、摧毀或電磁破壞等方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)敵方無(wú)人機(jī)(群)、無(wú)人坦克戰(zhàn)車(群)、無(wú)人艇(群)等無(wú)人武器裝備在物理(涉及電磁和通信)上實(shí)現(xiàn)破壞，使其喪失繼續(xù)作戰(zhàn)的功效和能力。這種方式一部分是傳統(tǒng)作戰(zhàn)方式在智能戰(zhàn)爭(zhēng)或?qū)χ悄芪淦髯鲬?zhàn)上的延伸使用(涉及傳統(tǒng)的電子戰(zhàn)或水聲對(duì)抗等)；另一部分是需要建立專門智能化武器和智能算法來(lái)實(shí)施對(duì)敵方智能武器的物理破壞。例如，專門研制用于圍捕敵方無(wú)人機(jī)的有人或無(wú)人的裝備，研制更加先進(jìn)、性能更加好的無(wú)人機(jī)來(lái)對(duì)抗敵方無(wú)人機(jī)等等。這種方式重要針對(duì)敵方的智能裝備硬實(shí)體，也能夠稱為反智能裝備(反裝備)。2）軟方式反人工智能(軟反)軟反——軟方式反人工智能，是在作戰(zhàn)過(guò)程通過(guò)實(shí)施故意的欺騙、無(wú)規(guī)則的動(dòng)作行為或刻意制造針對(duì)性的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)、釋放困惑性數(shù)據(jù)等方式，使得敵方的智能核心算法效率減少甚至失效，達(dá)成戰(zhàn)而勝之的目的。這是一種針對(duì)戰(zhàn)爭(zhēng)智能算法的一種全新的思路和手段。例如，為了敵方減少偵察無(wú)人機(jī)群的偵察效果，通過(guò)對(duì)敵方無(wú)人集群偵察行為的觀察，如果懂得敵方無(wú)人機(jī)群采用蟻群覓食算法進(jìn)行偵察搜索，由于蟻群算法中信息素是決定算法效果的核心部分，那么能夠有針對(duì)性地制造戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)，使得敵方無(wú)人機(jī)群中蟻群算法中的信息素不起作用或減少作用，從而減少偵察搜索效率的目的。又如，在雙方性能相稱的無(wú)人戰(zhàn)斗機(jī)(或無(wú)人戰(zhàn)斗機(jī)群)實(shí)施對(duì)抗過(guò)程中，如果通過(guò)觀察能夠懂得對(duì)方?jīng)Q定飛行動(dòng)作的自主決策是重要基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策機(jī)制，那么能夠通過(guò)我方飛機(jī)的無(wú)規(guī)則或反常的飛行動(dòng)作，使得對(duì)方智能算法中獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制(強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心部分)發(fā)揮不出它應(yīng)有的作用，從而達(dá)成獲勝的目的。軟反的基本前提條件是智能武器在硬件實(shí)體性能上相稱，在作戰(zhàn)對(duì)抗過(guò)程中，想方設(shè)法來(lái)使支持對(duì)方作戰(zhàn)的智能算法效率減少或失效，達(dá)成反智能作戰(zhàn)的目的。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，軟方式反人工智能是全新的方式，這是急需開(kāi)展研究的一種重要方向。3）反智能作戰(zhàn)研究啟示——反智能智能以硬方式、軟方式進(jìn)行對(duì)抗智能作戰(zhàn)，誕生了對(duì)抗智能化戰(zhàn)爭(zhēng)的一種全新樣式和需求——反智能智能，其核心思想就是在戰(zhàn)場(chǎng)上運(yùn)用智能的辦法來(lái)對(duì)抗智能。根據(jù)天下沒(méi)有免費(fèi)午餐的定理，任何智能算法都不可能解決全部的智能問(wèn)題，它只能在某類智能問(wèn)題上含有良好的效果。例如戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石的AlphaGo，如果沒(méi)有大量數(shù)據(jù)支持(棋譜)，不滿足擬定性信息、完全信息、靜態(tài)的、單任務(wù)和有限領(lǐng)域這5個(gè)條件，它也是無(wú)能為力。因此就將來(lái)可能應(yīng)用于智能作戰(zhàn)的人工智能算法來(lái)說(shuō)，完全有可能根據(jù)特定戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境和智能算法，有針對(duì)性地建立有效的反智能算法的裝備和算法。事實(shí)上反智能智能的核心也是一種智能算法，它是根據(jù)需要在戰(zhàn)場(chǎng)上對(duì)抗智能算法而建立的，含有很強(qiáng)的針對(duì)性，反智能作戰(zhàn)的智能算法(簡(jiǎn)稱反智能算法)形成的普通過(guò)程如圖2所示。圖2反智能算法建立的普通過(guò)程在智能化作戰(zhàn)過(guò)程中，裝備的智能算法會(huì)根據(jù)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)和對(duì)方行為動(dòng)作來(lái)擬定本身的動(dòng)作和行為，并通過(guò)觀察對(duì)方的行為動(dòng)作和戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的變化，不停進(jìn)行智能計(jì)算和決策，來(lái)調(diào)節(jié)本身的行為和動(dòng)態(tài)，以謀求達(dá)成最佳效果的目的。而在反智能作戰(zhàn)過(guò)程中，反智能算法首先需要觀察對(duì)方動(dòng)作和行為，快速反表演對(duì)方智能算法類型和框架，并找到對(duì)方智能算法的弱點(diǎn)，然后，自動(dòng)生成能夠有效減少對(duì)方智能算法效率甚至使其失效的辦法、方略和具體實(shí)施方案，并生成對(duì)應(yīng)的能夠困惑、干擾對(duì)方裝備的動(dòng)作行為或戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)，從而形成有效反擊對(duì)方智能作戰(zhàn)的手段。從上述分析上看，反智能算法是一種全新的方向，它需要解決下列基礎(chǔ)科學(xué)難題：(1)基于外在行為的智能算法快速反演問(wèn)題。智能算法的一種突出特點(diǎn)是在特定的環(huán)境條件下速度快、效率高。要對(duì)抗對(duì)方智能算法，首先必須懂得該算法的類型和基本架構(gòu)，這是反智能的基本前提。然而在反智能過(guò)程中，是無(wú)法直接獲取對(duì)方智能算法的類型、架構(gòu)和內(nèi)部參數(shù)的，只能通過(guò)對(duì)改裝備外在體現(xiàn)出來(lái)的行為動(dòng)作(或故意的使它體現(xiàn)出一定的行為動(dòng)作)來(lái)快速判斷其內(nèi)在智能算法的類型、基本框架和部分參數(shù)等，要達(dá)成這個(gè)目的是十分困難的。(2)智能算法的弱點(diǎn)分析與對(duì)策問(wèn)題。要對(duì)抗智能算法的一種基本條件就是要懂得該智能算法的核心弱點(diǎn)，才干有針對(duì)性地采用有效的技術(shù)方法。然而不同的算法類型、基本架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)途徑所形成智能算法的弱點(diǎn)是有所差別的，所采用的對(duì)策也有很大的差別。例如，都是戰(zhàn)術(shù)動(dòng)作的決策問(wèn)題，基于規(guī)則的算法和基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的算法，兩者之間的弱點(diǎn)和可能采用的對(duì)策就完全不同。因此，如何基于智能算法的反演，快速找到智能算法的弱點(diǎn)，并自動(dòng)形成行之有效的對(duì)策，是十分核心的基礎(chǔ)性科學(xué)問(wèn)題。(3)反智能算法的自主生成與運(yùn)行問(wèn)題。從現(xiàn)在智能技術(shù)在戰(zhàn)爭(zhēng)中的應(yīng)用狀況分析和預(yù)測(cè)，運(yùn)用于智能作戰(zhàn)的算法種類是能夠分析預(yù)測(cè)出來(lái)的，然而算法的具體實(shí)現(xiàn)方式和參數(shù)特性的差別就十分巨大，完全無(wú)法獲知和預(yù)測(cè)。同時(shí)反智能算法需要根據(jù)對(duì)方行為和智能算法特性來(lái)構(gòu)建，才干含有針對(duì)性并達(dá)成一種比較好的效果，因此反智能算法的建立生成含有很強(qiáng)的自主性和適應(yīng)性。這是區(qū)別于智能算法的一種重要方面，也是最難的一種方面。4.反智能作戰(zhàn)的對(duì)策思考在復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下，智能和反智能是“魔”與“道”的關(guān)系，需要從技術(shù)和戰(zhàn)術(shù)兩個(gè)層面來(lái)應(yīng)對(duì)。1