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标题: 当阿尔法狗玩到太空 [打印本页]
作者: 晨枫    时间: 2022-6-15 03:41
标题: 当阿尔法狗玩到太空
6月13日《南华早报》报导，《上海航天》4月25日刊发西北工业大学和上海航天工程研究所联合团队的论文，描述用人工智能实现反卫星对抗的研究，研究表明，经过大量深度学习计算后，被追踪的大卫星学会识别敌对反卫星的意图，自主躲避，但3颗小型的反卫星最终在人工智能的指引下，用回马枪“抓住”了目标卫星，并在不到10米远的距离用捕获装置“俘虏”了目标卫星。
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这个研究有意思的地方在于攻防双方都使用人工智能，追踪和捕获不是靠速度、机动性等硬性能，而是靠诱骗、迂回等战术。这是攻击武器的新高度，也是设防目标智能化和硬性能差别缩小化后的必然要求。
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  z1 j8 P3 S1 h# p反卫星作战以大型卫星为主要目标，一般假定是大型卫星目标大、机动性差，所以反卫星是捕获目标、跟踪和追击的问题，也就是说，是动力学问题。这是防空导弹、空空导弹制导原理的基础，只是延申到地球轨道上去了。4 W3 R3 ~& S: X: N6 P7 m
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当然，这不是一句“只是延申到地球轨道上去了”那么轻飘飘，上了轨道，导弹相对于飞机常见的动力学优势（速度、加速度、机动性）没有了，小卫星根本没有多少变轨机动能力，几下就燃料耗尽了，速度差也没有多大。) E7 L/ }. w7 D

( ?6 a  U8 u% \$ _1 s! m, U& a  Q& H更大的问题是，主要大国都有完备的空间监控系统，图谋不轨的反卫星刚发射，就能猜个八九不离十，在反卫星还在上升到足够轨道高度之前，可能就命令目标卫星变轨机动，躲开攻击。反卫星还没有开始追击，已经要为了追上新的轨道而消耗大量燃料。
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这和在反潜中用远程鱼雷攻击一样的问题。鱼雷一下水，目标潜艇就知道了。假定理论上鱼雷射程为30公里，最高航速50节，潜艇为30节，鱼雷在10公里距离上发射，似乎击中十拿九稳。假定潜艇朝背离鱼雷的方向全速疯跑，两者的速度差为20节，忽略所有转弯、加速因素，也忽略鱼雷捕获目标需要的时间和可维持最高速度的时间限制。在最简化的情况下，鱼雷需要16.2分钟才能消除这10公里，而在这段时间里，鱼雷需要航行35公里，也就是说，超出射程了，没有追上就没劲追了。
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! P* X; A6 K0 b  o1 m鱼雷减速可以大大增加射程，追击时间延长，但反而追得上了。假定鱼雷速度降低到40节，能把射程延长到60公里，追击时间要延长到32.4分钟，但刚好能追上目标潜艇，理论上可以实现有效攻击。+ v2 \1 k' J0 f6 T
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这当然是简单化的场景，带来的问题是，速度差减小，动能差就减小，即使追上了，目标潜艇不再靠疯跑甩掉追击鱼雷，还是有可能靠机动甩掉，这就回到“智能追击”的问题了。
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对于高超音速拦截，问题类似。高超音速飞行本来就是极限飞行，高超音速拦截弹难以保持足够低的成本前提下，做到速度、机动性全面高于高超音速目标，否则拦截作战的成本是不可承受之重。  B- B6 C; a3 d# S, }/ b

3 S7 Q0 K6 A/ o. {- Y6 l6 I即使对于常规防空导弹、空空导弹，降低动力学性能要求，可以大大降低成本、延长射程，只要发射就迫使对方开始机动躲避，就在功能上破坏了对方完成任务，前提是智能拦截能确保“迟到但亲密的接触”。8 u: V9 h6 z2 |- M2 W6 }; E
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也就是说，西工大的“智能拦截”具有远比反卫星更加广泛的应用前景。但智能拦截并不容易做到，尤其在目标也有智能规避功能的时候，或者目标是有人操纵的。
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4 o" J  V  M+ R' F4 A! U, e从人工智能角度来看，反卫星与下围棋没有本质区别，都是对抗。深度学习通过大量“棋局”训练，提高“棋艺”。阿尔法狗从人机互博开始，用3000局精选人类棋局作为初始“经验”，以后过渡到人工智能自己“左右互搏”，最终“训练”出人类难以战胜的围棋大师。西工大一步到位，用人工智能“左右互搏”，“训练”出反卫星智能拦截大师。不光要“赢”，还不能花时间太长，不能反卫星之间互相撞到一起或者互相挡路，不能浪费星载燃料。4 X. x! n: o/ [( k: l

3 A' z% J& B1 A& {7 L" b1 l这是需要超强算力的研究。最初10000个回合里，攻防双方都打得很糟糕，双方都是失分远远超过得分，不及格。
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可能由于反卫星“人多势众”，深度学习的进展更快，到20000个回合时，反卫星开始占上风。但目标卫星也琢磨出道道来了，开始“看透”反卫星的简单战术，规避机动更加有效。
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反卫星在失败增加后，通过深度学习改进战术，不再傻追，成功率再次提高。到22万个回合后，反卫星战术和技术接近完美，从假装漫不经心地渡步到目标卫星周围再突然发难，到目标卫星机动规避后假装放弃再反戈一击，各种花招确保目标卫星基本上“死路一条”了。8 W* v0 A' t2 H% Z8 M& q
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这样的超级算力装上每一枚反导弹、反卫星是不可能的，但深度学习需要超级算力，学习完成后的控制算法实施并不需要超级算力，这就是人工智能武器化可怕的地方。当然，西工大的算法只是针对卫星和反卫星的特定动力学特性设定，扩大到更广泛的应用需要重新进行深度学习，但基本方法是相似的，可以举一反三。
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美国在呼吁中国参加军控会谈，不仅包括导弹核武器，也包括为人工智能武器化设立护栏，但中国并未积极响应。在很大程度上，这是很难限制发展的地方，也有大量民用应用，不宜控制发展。参加军控会谈，与其说能建立可靠的护栏，不如说双方以透明化为名互相摸底。在严重缺乏互信的情况下，很难说这样的透明化有多大意义。/ g, D! a1 l: B7 j/ f

1 z/ L3 W6 N- n) y. W; B" w另一方面，中国走到前面，或者至少并跑，才谈得上有意义的人工智能军控，但这是另外一个话题了。
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作者: 征久仁    时间: 2022-6-15 10:12
当年美苏核军控的前提是美苏拥有了摧毁对方几十次的能力，继续扩大核武库已经没有意义并且是国防投资中的无效成分。人工智能既是军事斗争的制高点更是未来经济的增长点，人工智能军用化应还能进一步能反哺民用，在这种情况下限制人工智能在军事领域的运用根本不现实。
作者: 晨枫    时间: 2022-6-15 10:47
征久仁 发表于 2022-6-14 20:12$ h4 w' C* l  ?' G! j; U5 c+ z
当年美苏核军控的前提是美苏拥有了摧毁对方几十次的能力，继续扩大核武库已经没有意义并且是国防投资中的无 ...

6 m- e% u% {! J  C& V/ J# z& h真是。美国号称要建立护栏，确保人工智能的“符合道义”的应用，我看做不到。制导炸弹可以杀人，人工智能有什么差别？



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