解放军报聚焦:生成式AI如何影响未来战争
明显提升战场感知力。生成式蜗秀直播未来战争中,影响各类新型快速杀伤武器将进一步加快战场节奏,未战要求不断提升战场态势感知能力,解放军报聚焦进而支撑起适应战场需求的生成式快速决策。在充满“迷雾”的影响战场空间里,面对海量多源、未战复杂异构且快速增长的解放军报聚焦桃花一对一视频聊天战场态势数据,人类感知速度和处理能力显得有些“迟缓”。生成式近年来推出的影响视觉大模型架构,通过无监督预训练和人类反馈的强化学习范式,已在图像分类、目标检测、语义分割、姿态估计、图像编辑以及遥感图像解译等多个领域取得突破,可以显著提升战场感知力。嵌入视觉大模型的智能武器,可以通过视觉系统精准辨识和区分打击目标的主次、真伪,能从海量多模态数据中快速提取、生成高价值情报,减轻作战人员的认知负荷,形成对态势全面、及时、准确的判断。利用生成式AI的感知优势实现对要害节点的精准定位,或许将是未来发起作战行动的前提。
大幅度推进人机交互。人机交互可以让机器“听”懂人类语言、“看”懂人类动作与表情、“理解”人的情绪和意图,并把计算过程和结果用人容易理解的方式呈现出来。语言大模型不仅能够在情感分析、语音识别、信息抽取等文本理解场景中表现出色,而且同样适用于图片描述生成、书稿生成、对话生成等战场信息系统可视化生成场景。如果再将其嵌入一体化联合作战系统并持续迭代进化,可以用于想定编写、作战方案生成、演习结果讲评等较为复杂的工作,在未来战争中或将重塑指挥决策流程。将ChatGPT类生成式AI应用深度嵌入指挥信息系统中,可以让智能装备“听懂”指令,通过指挥员与战场信息系统人机对话,准确理解分析指挥员作战需求,并在此基础上生成行动参考方案,为在未来战争中快速、合理配置作战力量提供全新手段。
助推指挥决策自主化。信息化智能化战争,参战力量多元、作战样式多样、战场形势多变,指挥员有效指挥战争面临智能不足的“瓶颈”,借助决策大模型智能辅助系统,“人-机”混合决策模式或将成为一种新的选择。虽然从目前的技术水平来看,ChatGPT类生成式AI应用仍无法进行机器控制、群体协作、动态调度等操作。但其强大的并行处理能力,能够同时处理上千个任务,适用于融合控制有人/无人平台,生成控制算法、优化群体行为,可全面支撑“蜂群”“鱼群”“狼群”作战多智能体。基于决策大模型的指挥控制系统,可以充分发挥人脑和人工智能两者的优长,实现从智能预测到智能决策、从控制单智能体到多智能体的跨越。未来战场上,将生成式AI嵌入到无人作战平台中,可创新军事行动新范式,大幅提高作战效能。
催生后勤保障新模式。从科技发展维度来看,军事力量对抗日益向物理域、信息域和认知域全维度拓展,作战空间向极高、极远和极深全方位延伸,相应的后勤保障任务也变得更加多元复杂。未来战场上,将多任务通用大模型综合集成到无人作战平台和各类保障系统中,人、装、物泛在互联,各类作战、保障实体将有机融为一体。后勤保障系统通过对在储物资数量、时间、保养情况等大数据深度学习分析,实现人与物资、物资与装备、物资与部队、物资与地区的智能匹配,并自动预测物资需求、匹配最佳运载工具,制定最优运输方案、及时解决战场物流供应链路中出现的问题。特别是面临复杂地形、沾染区、火力控制区等人员难以到达的极限战斗保障,在特殊任务训练样本大量预训练基础上,生成式AI能够实现需求感知、资源调配和行动控制上的变革,自主分配任务、自主规划路径、自主导航定位,将保障物资以“点对点”的方式直达精确配送给保障对象,实现智能保障。
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