让军事智能化步入科学发展轨道( 四 ) 要点提示●基

立足人工智能初级阶段的现实，处理好人工智能与人类智能的关系

现代人工智能之所以取得技术上的突破，主要得益于2006年辛顿提出的深度学习方法。像其他任何算法一样，深度学习也有其不足，主要表现在：适用场景限制多、泛化能力差、数据量要求高等。正是由于深度学习方法的局限性，现代人工智能只是大数据推动的初级智能，属于限制领域人工智能，也称弱人工智能。加快军事智能化发展，应立足“初级智能”这个现实，处理好人工智能和人类智能的关系，准确定位，既要看到人工智能的“能” ，更应看到人工智能还有许多“不能” ，科学选择发展路径，理性确定发展目标。

认清现代人工智能在军事指挥控制决策领域应用的技术瓶颈。 “阿尔法狗”战胜人类后，再一次激发了人们对人工智能的热情，但军事对抗和棋类对弈最本质的不同是作战行动的不确定性，这些不确定性主要来自信息不完全、情报不一致、度量不准确等，它代表了军事智能化所要面对的真实环境。克劳塞维茨说过，战争是不确定性的王国。对于这些不确定性，不可能用确定性的假设来解决。目前，人工智能系统虽然是基于海量信息或知识的系统，但这些信息或知识仍局限在特定区域范围内，且缺乏对信息或知识的常识应用和融会贯通能力，因而无法解决作战过程中所面临的诸多不确定性问题。一旦问题超出系统约束，系统决策就可能出现失误甚至完全错误，加上战争谋略、欺骗、示假等因素的综合影响，人工智能走进军事指挥控制决策领域仍然面临不少难题。