指揮控制系統(tǒng)中有哪一些人工智能技術(shù)

【編者按： 為什么美軍的“深綠系統(tǒng)”不好用？并常常被指揮員所詬病。但這是指控系統(tǒng)智能化的關(guān)鍵之所在！你也許會(huì)簡(jiǎn)單地說(shuō)：“是人、機(jī)、環(huán)境系統(tǒng)失調(diào)造成的”，若進(jìn)一步問(wèn)“那是怎樣失調(diào)的呢？”、“為什么會(huì)失調(diào)呢？”……這就會(huì)涉及到一些更深層次的機(jī)制機(jī)理問(wèn)題。那會(huì)是什么呢？】

什么是深綠系統(tǒng)？大家可百度一下此概念。 如何打造指揮員們認(rèn)可的該系統(tǒng)將是人機(jī)融合智能研究的最難點(diǎn)之一。

一、關(guān)于指揮控制系統(tǒng)的討論

指揮控制系統(tǒng)實(shí)質(zhì)上是一類(lèi)用于信息和資源的動(dòng)態(tài)管理和分配的人機(jī)系統(tǒng)的統(tǒng)稱，它的任務(wù)是信息的收集與評(píng)估和資源的管理與分配，其處理問(wèn)題的主要手段是信息的采集和處理，它的目的是在動(dòng)態(tài)信息和資源環(huán)境下，提供最合適的決策方案并監(jiān)督實(shí)施。

指揮控制系統(tǒng)中的信息處理過(guò)程，按其對(duì)一個(gè)具體情況的處理看，可以分成：信息采集，數(shù)據(jù)合成，態(tài)勢(shì)評(píng)估，方案生成，方案評(píng)價(jià)，方案確定，監(jiān)視控制等步驟。其信息和信息處理過(guò)程具有處理信息量大、處理速度快、信息和處理過(guò)程中廣泛存在著不確定性和人的主觀性占據(jù)主導(dǎo)作用等幾個(gè)明顯的特點(diǎn)。

指揮控制系統(tǒng)的目標(biāo)是在復(fù)雜多變的信息環(huán)境下，對(duì)各種各樣的情況做出正確的判斷和分析。提供出現(xiàn)情況下最為有利的決策方案，據(jù)此方案控制其作用對(duì)象的變化和發(fā)展，并不斷地根據(jù)其作用對(duì)象和環(huán)境的發(fā)展變化以及決策人員的意圖和要求修正決策方案和指揮控制的策略，以爭(zhēng)取獲得最大的整體效益。

從指揮控制系統(tǒng)的目標(biāo)和信息處理的過(guò)程看，指揮控制系統(tǒng)要從多種不同類(lèi)型的傳感器上采集大量的、不同類(lèi)型的、不同精度的、含義各異的信息，這些信息代表著不同的傳感器所觀測(cè)到的系統(tǒng)要指揮和控制的對(duì)象及其環(huán)境的不同側(cè)面的特征，其中也包含著許多雜波和假象。指揮控制系統(tǒng)接收到這些信息后，要對(duì)它們進(jìn)行必要的處理，并利用它們合成一個(gè)完整的關(guān)于指揮控制對(duì)象及其環(huán)境的信息，即態(tài)勢(shì)。指揮控制系統(tǒng)對(duì)其建立的態(tài)勢(shì)要做多方面的評(píng)估，評(píng)估的目的是為產(chǎn)生指揮控制的決策方案提供依據(jù)。從態(tài)勢(shì)的評(píng)估到指揮控制決策方案的生成、評(píng)價(jià)和選擇的過(guò)程實(shí)際上是一個(gè)決策過(guò)程，對(duì)于一個(gè)應(yīng)用于海軍作戰(zhàn)指揮控制的指揮控制系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，不論該系統(tǒng)是用于單艦指揮控制還是用于編隊(duì)指揮控制甚至一個(gè)特定戰(zhàn)區(qū)的指揮控制，這樣的一個(gè)信息處理過(guò)程都是很復(fù)雜的，都是在復(fù)雜信息環(huán)境下對(duì)于非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的決策過(guò)程，是對(duì)抗條件下的決策過(guò)程。既可能是一種對(duì)抗雙方的對(duì)策過(guò)程也可能是多方的對(duì)策或者協(xié)商對(duì)策過(guò)程。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序?qū)τ诮鉀Q此類(lèi)問(wèn)題已經(jīng)顯得無(wú)能為力，人工智能技術(shù)已經(jīng)在這一領(lǐng)域得到了一些實(shí)際應(yīng)用，在某些方面也取得了相當(dāng)令人矚目的成績(jī)，但是。人工智能技術(shù)在指揮控制系統(tǒng)中應(yīng)用的范圍、深度和廣度都需要加深和拓寬，其技術(shù)和實(shí)現(xiàn)方法也需要針對(duì)指揮控制系統(tǒng)的要求做出進(jìn)一步的完善和發(fā)展。本文針對(duì)人工智能技術(shù)在指揮控制系統(tǒng)中面臨的挑戰(zhàn)做簡(jiǎn)要的討論。

二、關(guān)于自然智能與人工智能的討論

1、自然智能與人工智能：

自然智能是指人的智力和能力的總和。智力是人的智慧和聰明才智’，能力是人的本領(lǐng)和由此產(chǎn)生的行為。人的智能也可以說(shuō)是人認(rèn)識(shí)自然的認(rèn)識(shí)能力和改造自然的本領(lǐng)的綜合表現(xiàn)。自然智能或者稱人的智能的重要特征就是人類(lèi)所獨(dú)有的創(chuàng)造性的認(rèn)識(shí)能力，這種創(chuàng)造性的認(rèn)識(shí)能力是在自然界生物進(jìn)化的漫長(zhǎng)歲月中逐步產(chǎn)生的，是生物進(jìn)化到人類(lèi)，人類(lèi)通過(guò)在自然界中不斷進(jìn)行的對(duì)主客體關(guān)系的調(diào)節(jié)活動(dòng)，即，實(shí)踐活動(dòng)，并依賴于人腦這一特殊物質(zhì)而產(chǎn)生的。這種由一般的認(rèn)識(shí)能力上升到創(chuàng)造性的認(rèn)識(shí)能力的過(guò)程至今仍未停止，人的智能今天仍在發(fā)展，甚至其發(fā)展的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人類(lèi)自身其它能力的進(jìn)化速度。人的智能在當(dāng)今的社會(huì)實(shí)踐中起著絕對(duì)的主導(dǎo)作用。

人類(lèi)百誕生時(shí)起就有著強(qiáng)烈的利用人工裝置拓展自身能力的欲望。機(jī)械延展了人的體力行為，計(jì)算機(jī)可以延展人的腦力行為。人類(lèi)期望著人工智能能夠拓展其身的思維和認(rèn)識(shí)能力。人工智能的目的就是要建立智能模型，研究智能機(jī)制，進(jìn)而制造智能機(jī)器，替代特定環(huán)境下的人。

2、對(duì)人工智能的再認(rèn)識(shí)

2.2.1純粹邏輯的實(shí)現(xiàn)方法不是人工智能的唯一途徑

純邏輯的實(shí)現(xiàn)方法束縛了人工智能的發(fā)展，因?yàn)槿说闹悄懿⒉粌H僅表現(xiàn)為一種純粹的邏輯思維活動(dòng)。聯(lián)想、形象思維、靈感、直覺(jué)等等，共同構(gòu)成了人類(lèi)智能活動(dòng)的整體。

人工智能自誕生起，在其實(shí)現(xiàn)方法上就存在著兩種途徑：一是符號(hào)主義，認(rèn)為智能的基本單元是符號(hào)，思維活動(dòng)是符號(hào)表示下的符號(hào)運(yùn)算;一是聯(lián)結(jié)主義，認(rèn)為智能的基本單元是神經(jīng)元。思維與認(rèn)識(shí)是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的建立和重組。人的思維活動(dòng)決不僅僅是一些純粹的符號(hào)邏輯運(yùn)算，人工智能技術(shù)也應(yīng)該擺脫純粹邏輯方法的束縛，利用一些聯(lián)結(jié)主義的方法，如：人工神經(jīng)網(wǎng)幾聯(lián)想思維等技術(shù)，拓寬實(shí)現(xiàn)的途徑，將人的智能中非邏輯的部分用人工智能的方法逐步予以實(shí)現(xiàn)，以提高人工智能技術(shù)的批體水平，進(jìn)而提高其實(shí)用性和適用性。

2.2.2人類(lèi)思維和人腦本身的運(yùn)行機(jī)制仍有待于深人研究

人類(lèi)思維括動(dòng)的本質(zhì)并沒(méi)有十分毋確飽展現(xiàn)在我們面前?；鹉X在思維過(guò)程中的運(yùn)行方式和作用并不是一個(gè)邏輯推理模型和一套人工神經(jīng)網(wǎng)能夠完全描述的。真正揭示思維活動(dòng)的本質(zhì)，揭開(kāi)人腦在思維活動(dòng)中的運(yùn)行機(jī)制，才有可能真正通過(guò)技術(shù)手段為人工系統(tǒng)賦予可以與人類(lèi)自身相媲美的智能。關(guān)于人類(lèi)思維和人腦本身的運(yùn)行機(jī)制的研究仍然是人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)，其重要程度決不低于計(jì)算機(jī)技術(shù)本身的研究。

2.2.3并行處理技術(shù)應(yīng)廣泛應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)

以基于知識(shí)、利用啟發(fā)式知識(shí)推理、解決非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題為主要特點(diǎn)的人工智能方法，與以基于數(shù)值計(jì)算、利用公式推演、解決結(jié)構(gòu)化問(wèn)題為主要特點(diǎn)的傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法有著明顯的區(qū)別。計(jì)算機(jī)在解決傳統(tǒng)數(shù)學(xué)意義下的問(wèn)題時(shí)，表現(xiàn)出極高的效率，但在解決包含搜索、推理等算法的人工智能問(wèn)題時(shí)，其運(yùn)行效率往往不能令人滿意，尤其是用于解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)更是如此，究其原因有算法問(wèn)題，也有計(jì)算機(jī)本身的問(wèn)題。提高芯片本身的速度或縮短元件間的距離可以提高計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度，但這種提高只能是“量變”，這種方法所能達(dá)到的速度終究要受到電子運(yùn)動(dòng)速度的限制，或者說(shuō)是無(wú)法突破“光障”。提高人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行效率，就計(jì)算機(jī)系統(tǒng)本身來(lái)說(shuō)，最根本的方法是改變馮·諾曼式的基于串行處理的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，建立適合人工智能系統(tǒng)的并行處理的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。

人工智能由于以模擬人的智能為主要目的，其算法中包含了大量的搜索、匹配、排序等基本算法，而它要解決的問(wèn)題又決定了解決問(wèn)題的方法中潛在著大量的并行性，這些并行性特征有許多是與人類(lèi)思維活動(dòng)中潛在著的并行性相對(duì)應(yīng)的。一個(gè)可以串行解決的人工智能問(wèn)題一般是可以用并行方法解決的，這種并行性特征為應(yīng)用并行處理技術(shù)提高人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行效率提供了前提條件，現(xiàn)代材料科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和電子技術(shù)的進(jìn)步也為并行處理技術(shù)的應(yīng)用提供了物質(zhì)條件。利用并行處理技術(shù)，從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的角度解決人工智能系統(tǒng)的效率問(wèn)題，其潛力可以認(rèn)為是沒(méi)有限制的。

2.2.4模糊方法對(duì)于模擬人類(lèi)思維過(guò)程具有相當(dāng)重要的作用

模糊性是人類(lèi)思維的重要特性，它的奧秘在于既提供了一種符合人類(lèi)認(rèn)知能力的普遍適用的描述問(wèn)題的方法，又提供了一種在信息不完全、不確定的環(huán)境下進(jìn)行推理手段，而這些方法和手段則被證明是符合人類(lèi)的思維過(guò)程的。

三、指揮控制過(guò)程中的自然智能與人工智能

3.1人工智能增強(qiáng)了人的作用

人在指揮控制系統(tǒng)中最重要的作用是發(fā)揮其主觀能動(dòng)性，利用其特有的創(chuàng)造性思維的能力，解決指揮控制過(guò)程中需要人的聰明才智去解決的問(wèn)題。人的這種創(chuàng)造性思維的能力是人工智能系統(tǒng)所無(wú)法替代的，指揮控制系統(tǒng)中的智能必定是自然智能與人工智能的綜合，人工智能與自然智能在系統(tǒng)中是功能互補(bǔ)的。人工智能技術(shù)的應(yīng)用會(huì)人火增強(qiáng)人在指揮控制過(guò)程中的作用。建立一個(gè)人機(jī)共棲的指揮控制系統(tǒng)是人工智能技術(shù)應(yīng)用于指揮控制系統(tǒng)的根本目的。

3.2人工智能面臨的挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)在指揮控制系統(tǒng)中已經(jīng)有了一些成功應(yīng)用的實(shí)例，但它的廣泛應(yīng)用正面臨著挑戰(zhàn)，其中有人工智能技術(shù)本身的原因，更多的則是指揮控制系統(tǒng)的使命和任務(wù)對(duì)人工智能技術(shù)提出了更高的要求：

（1）思維活動(dòng)是人腦的高級(jí)智力活動(dòng)，它本身所固有的特征、如模糊性、并行性和聯(lián)想能力，是目前人工智能系統(tǒng)所無(wú)法比擬的。指揮控制系統(tǒng)要完成復(fù)雜的指揮控制，對(duì)人的智能要求很高，同樣對(duì)人工智能的要求也很高，不僅需要模擬一般的邏輯推理能力，還需要模擬人的思維中的對(duì)模糊信息的處理能力、對(duì)相關(guān)信息的聯(lián)想處理能力和人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行處理能力，以使指揮控制系統(tǒng)達(dá)到增強(qiáng)人的指揮控制能力的目的。

（2）對(duì)人的思維活動(dòng)的運(yùn)行過(guò)程、思維活動(dòng)的基本工具和思維活動(dòng)的加工對(duì)象的描述能力仍無(wú)法滿足實(shí)現(xiàn)人工智能系統(tǒng)的功能的需要。同樣對(duì)于指揮控制過(guò)程中的信息和指揮控制方法的描述手段也難以滿足指揮控制系統(tǒng)對(duì)信息和知識(shí)的需求、如對(duì)信息中的不確定性的表示、對(duì)指揮控制方法的可信度和適用性的表示、對(duì)指揮控制過(guò)程的描述等，都不僅僅是一些規(guī)則和一些數(shù)學(xué)模型所能充分表示出來(lái)的，需要針對(duì)指揮控制過(guò)程、方法和信息的特點(diǎn)，結(jié)合人工智能的新技術(shù)研究適合使用的描述手段。

（3）廣泛存在于指揮控制過(guò)程所需要的輸人信息、處理方法和控制策略中的不確定性仍然是實(shí)現(xiàn)智能化指揮控制系統(tǒng)的一個(gè)無(wú)法回避的難題。這些不確定性主要來(lái)自信息不完全、度量不精確、信號(hào)不清晰、情報(bào)不一致、欺騙、干擾、指揮控制過(guò)程的解題路徑的不確定性以及人的主觀意向與客觀實(shí)際的差異等，’它們代表了指揮控制系統(tǒng)面對(duì)的真實(shí)環(huán)境。對(duì)于這些不確定性，不能完全用確定性的假設(shè)來(lái)解決，必須用處理不確定性的方法處理，如模糊方法、概率方法等。應(yīng)該研究適合指揮控制系統(tǒng)的近似推理和不確定性信息表示方法，有效地利用這些包含不確定性的信息和方法。

（4）知識(shí)獲取技術(shù)和自動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)的緩慢發(fā)展是制約人工智能技術(shù)在指揮控制系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用的重要因素。人工智能無(wú)法在創(chuàng)造性思維上超過(guò)人的智能，人工智能系統(tǒng)如果不在知識(shí)、解決策略等方面不斷補(bǔ)充修正，終究會(huì)被人的智能系統(tǒng)擊破，智能化的指揮控制系統(tǒng)也面臨同樣的問(wèn)題。知識(shí)獲取技術(shù)和自動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)是智能系統(tǒng)擴(kuò)充修正其知識(shí)和銀題策略的關(guān)鍵技術(shù)手段，但是這些技術(shù)本身還并未成熟，還不能直接應(yīng)用于指揮控制系統(tǒng)中。

（5）人工智能系統(tǒng)，主要是基于知識(shí)的系統(tǒng)，存儲(chǔ)和使用的知識(shí)一般局限于解決二個(gè)范圍狹窄的指定領(lǐng)域中的問(wèn)題，系統(tǒng)既不能大量存儲(chǔ)常識(shí)性知識(shí)，又缺乏對(duì)知識(shí)的融匯貫通能力，因此，這種系統(tǒng)在解決問(wèn)題時(shí)往往表現(xiàn)出相當(dāng)嚴(yán)重的脆弱性（或稱不穩(wěn)定平衡性），問(wèn)題一旦稍微超出系統(tǒng)指定的約束，系統(tǒng)提供的方案就可能根本不具備實(shí)用性、甚至是完全錯(cuò)誤的。指揮控制系統(tǒng)面臨的問(wèn)題的范圍是很廣泛的，處理這類(lèi)問(wèn)題的系統(tǒng)應(yīng)該具有很強(qiáng)的健壯性，才能適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用的需要。

（6）人的主觀能動(dòng)作用是指揮控制過(guò)程的主導(dǎo)因素，人的因素如何反映到指揮控制系統(tǒng)中。指揮控制系統(tǒng)如何跟上指揮人員的思路，如何滿足不同的指揮人員的決策偏好，使指揮控制系統(tǒng)和指揮人員融為一體，發(fā)揮人機(jī)大系統(tǒng)的綜合效益，達(dá)到指揮徑制系統(tǒng)的目的，是人工智能應(yīng)用與指揮控制系統(tǒng)要認(rèn)真解決的問(wèn)題。

（7）人與指揮控制系統(tǒng)的交互技術(shù)對(duì)于實(shí)現(xiàn)一個(gè)優(yōu)秀的指揮控制系統(tǒng)是十分重要的，但人機(jī)交互對(duì)于一個(gè)人工智能系統(tǒng)來(lái)說(shuō)又是十分復(fù)雜的，它包括：緊迫實(shí)時(shí)任務(wù)時(shí)的人機(jī)交互。系統(tǒng)輸出方案和對(duì)方案的解釋?zhuān)溯斎俗约旱脑O(shè)想、意見(jiàn)、提示等。人機(jī)界面的研究工作，對(duì)于人工智能技術(shù)在指揮控制系統(tǒng)中的應(yīng)用是十分重要的。

（8）人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行速度往往難以滿足指揮控制過(guò)程的需要。

人工智能技術(shù)在不斷地發(fā)展到，近年來(lái)尤其在模糊推理與軟計(jì)算、并行處理技術(shù)的應(yīng)用和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面取得了許多新成果，這些成果無(wú)疑為人工智能技術(shù)在指揮控制系統(tǒng)中應(yīng)用提供了更為廣闊的前景，隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟和發(fā)展，人工智能技術(shù)必將在指揮控制系統(tǒng)中得到越來(lái)越多的應(yīng)用，也必將為提高指揮控制系統(tǒng)的整體性能提供越來(lái)越多的手段。