過去，戰場迷霧常因資訊匱乏造成。如今，戰場迷霧可能會因資訊過載引起。
隨著來自情報、偵察、監視、指揮與控制的高維全息大資料爆炸式增長，指揮員往往面臨“資料沼澤”危境。因此，很有必要藉助AI技術輔助指揮員認知戰場態勢，撥開戰場迷霧。
——去粗取精，去偽存真。透過影象分析、語音語義識別、機器學習等AI技術，海量資訊可以很快得到甄別和薈萃處理。在2009年～2014年間，美國國防高階研究計劃局啟動大量基礎技術研究專案，取得了一定成效。美國空軍研究室正在開展自動化訊號情報處理技術研究，旨在解決“資訊過載”造成的情報處理雜亂問題。俄軍將AI應用於導彈襲擊預警系統，對各種感測器獲得的龐大資料進行智慧辨識與分類，並建立完善了目標資料庫。
——由此及彼，由表及裡。這是從戰場態勢感知到戰場態勢認知的重要一步。作戰指揮需將區域性的、離散的、被動的感知，升級到全域性的、聯動的、自主的認知。AI透過深度學習、超腦網路、泛在計算等技術，可對資訊進行分層聚類、挖掘關聯變化趨勢、構建知識圖譜、展開博弈推演，進而為趨勢研判、指揮決策提供可靠的輔助建議，促進自我更新。美國國防高階研究計劃局啟動的“思想之眼”和“洞察”專案，將機器學習用於對戰場的影象、影片分析推理。美國空軍研究實驗室開發的虛擬助手，能基於現有資訊源形成“資訊關聯”，為指揮控制人員完成複雜資料分析和決策提供支援，從而實現對戰場態勢的認知。
——見微知著，睹始知終。在大資料技術加持下，AI在軍事上的態勢認知正向著更高階階段——“預測”邁進。據報道，美軍在最新的“聯合全域作戰”概念中，提出要開發洞察力和預測力更強的AI。這是一種資料驅使下的人工智慧，比如可複製有多年作戰和從軍經驗的指揮員的知識與智慧，還能不斷加以完善。這種能力應用在戰術層面，可透過機器處理資料，縮短殺傷鏈，並幫助識別現有系統難以檢測到的威脅；用於戰役和戰略層面，可理解對手的行為，預測其行動，先於敵決策。
來源：解放軍報
