浅析人工智能

发布时间：2022-09-22 17:33:33

人工智能已经融入到人们的生活中，正在重新定义人与人、人与机器、机器与机器之间的关系，被描述为“使用计算机模拟人类需要的智能行为”或“各种计算技术方法，侧重于计算机在应对不可预测的环境条件做出灵活合理决策的能力”。

人工智能已经融入到人们的生活中，正在重新定义人与人、人与机器、机器与机器之间的关系，被描述为“使用计算机模拟人类需要的智能行为”或“各种计算技术方法，侧重于计算机在应对不可预测的环境条件做出灵活合理决策的能力”。

第二次世界大战后，计算技术促进了计算机处理困难任务的能力和人工智能相关意识的觉醒。1956年夏季，由美国学者麦卡锡、明斯基、朗彻斯特、香农共同发起，在美国达特茅斯大学举办了一次长达2个月的研讨会，会上首次使用“人工智能”（AI）这一术语。然而，从上世纪70年代开始，人工智能的研究、开发和使用的进展速度开始放缓直到21世纪初才恢复强劲势头。

一、人工智能的阶段划分

目前，人工智能还没有一个被普遍接受的定义或解释。但是，可以通过进化阶段划分人工智能，包括弱人工智能（ANI）、强人工智能/通用人工智能（AGI）、超人工智能（ASI）。

现如今的人工智能属于第一阶段——弱人工智能。这个阶段是“通过设计机器学习算法来完成一个特定的任务，但没办法完成该任务之外的任何事情”，缺乏认知能力、感知能力和意识，高度依赖人类编程。但是，弱人工智能已经提高了现代工业的开发、设计速度。第二阶段的通用人工智能有望拥有与人类不相上下的全能智能，可展示或模仿人类智能，执行人类能够完成的任何智能任务。虽然，通用人工智能还没有实现，但仍然是未来努力的方向。超人工智能是最受争议的阶段， “它可以意识到自己的存在、感觉、思想和周围环境”，“可以独立地识别人类不清楚的途径，以提高自身智力水平和能力”。超人工智能的一个主要主题是“技术奇点”，描绘了一个人工智能通过自我改进超越人类智力、脑力和能力的未来，从而直接改变人类生存的本质。

二、机器学习与人工智能

机器学习（ML）是人工智能的主要工具之一，可以理解为“……将人类推理计算机化……”的尝试。在机器学习出现之前，计算机算法等都是基于规则的方法，这些模型都是确定的，以确保程序在给定特定输入时产生特定方式的响应。同时，机器学习是概率性的，通过使用统计模型筛选可能的输出,即机器学习通过是“研究学习过去的观察做出准确预测的自动技术”。

最常用的机器学习类型是监督学习，这是一种学习A到B或输入到输出映射的人工智能类型。比如，虚拟助手就是语言翻译的输出映射。机器学习的准确性在很大程度上依赖于它所接收、使用、处理的数据量。“深度学习”的兴起使得机器学习被广泛使用，它“主要是指根据样本数据，使用多层神经网络，对模型进行分类的统计技术”，由类神经网络组成，通过给出的大量数据运行，与基于指令的传统计算机程序不同，它可以“学习”。比如，类神经网络通过视觉训练来区分苹果和番茄。

在技术层面区分“自主”与“自动”是很重要的。“自动系统”在操作过程中涉及人为干预，这种类型的系统通常在一个特定的操作范围内执行预定义的、重复的任务。相比之下，“自主系统”独立于其治理或监督机构运行，完全不需要人为干预，“自主系统比自动化系统更‘有力’，自动化系统很‘脆弱’，因此在面对意想不到的情况时表现不佳”。

合成孔径声纳（SAS）属于自主的第一阶段，需要人的认知能力，以及人的不断监督、交互。如图1所示，称为人在回路上；人类监督自治系统（HSAS）是自主链中的一个更高的阶段，只需要人参与激活过程，通常称为人在回路中，如图2所示；自主武器系统（AWS）可以在没有人为干预的情况下搜索、选择和攻击目标，不像合成孔径声纳那样依赖于人工参与，也不像人类监督自治系统那样依赖于指定目标预先确定的编程，称为人在回路外，如图3所示。

随着人工智能的出现，“自主系统”的概念已经开始在军事领域产生越来越多的影响。军事行动越来越依赖于具有不同程度自主功能的无人系统。目前，美国正在加紧研究自主、半自主车辆，包括战斗机、无人机、地面车辆和海军船只。这些车辆中的人工智能技术可识别障碍物、导航规划、传感器数据融合，甚至与其他车辆通信。

当前，全球发生的技术、政治、经济和社会变革正在改变战争的性质。技术进步，特别是人工智能使用技术的进步，导致了战场的扩大，同时减少了决策周期和反应时间。美军认为，人工智能是其第三次抵消战略的组成部分，人工智能在军事中的应用影响了“……所有领域（即陆地、海洋、空中、空间和信息）和所有级别的战争（即政治、战略、作战和战术）”。与此相呼应，学者们认为，目前全球力量平衡正向那些能够利用人工智能的国家倾斜，而没有利用人工智能的国家则可能处于非常不利的地位。

来源：航天防务