|
|
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。
, a$ K6 T7 k& Q8 M2 h" ?& c
; n0 A8 H# {) r7 d5 t3 a4 {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。; k, v* e; b9 H$ I
$ u$ d( o' O3 v1 Z/ k- Z
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。
) O7 N3 P3 b- n
; A$ u7 ^$ b \1 G3 d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。1 Y& A0 b2 g1 L( }
, f2 l5 X3 q& h9 K' y7 ?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。
1 S) m, T% q5 S l2 T7 G0 F/ L# \' z) K
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。2 A1 x6 S" B5 e( y4 _3 W
; n8 i$ k! q7 I* v
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。! J$ R D: h" G4 o
, W( H- b: M( n" ?
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。
6 m( K8 A1 u7 F' i4 o2 n2 B' x5 c W; ~* X( H
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。2 Z: r* E0 g5 R. \
7 G* c3 d$ k- K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”。
$ r5 z0 Y0 b3 h: ]
: m# K! `% r! u' m) w+ q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。+ k; S, Z+ D, y& A# c+ w0 f2 U
x+ e, a! `$ {' m6 X& r
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。
; E$ e! X/ ~8 H1 l8 }9 ?1 l% Z9 c% ~0 G
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。
* u4 D$ V$ f6 D- u6 c. H
$ v" @; t$ n: e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。, P# x7 Q' |5 S7 O$ s! w
: C& y) f' R+ l5 E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。
0 B+ S/ J1 W$ P ?! X! z2 l1 d, W$ J3 r) o0 d# _) @
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。1 E- U0 s6 {4 V
: W. G' v) ]; V; f' N
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。* W) d) y# h6 ^4 v p
! T7 A1 P# ~/ o; c1 a# b6 S5 E
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。% e0 }% d. M) I+ F% n
|
评分
-
查看全部评分
|