通過全面梳理國內(nèi)外面向軍事應(yīng)用的航空裝備智能化發(fā)展現(xiàn)狀,緊密圍繞未來智能化空中作戰(zhàn)的任務(wù)場景,給出航空軍用人工智能技術(shù)的概念和內(nèi)涵,并依據(jù)智能系統(tǒng)信息運(yùn)行模型,提出不同運(yùn)行層級的航空裝備智能升級的途徑和方法。在此基礎(chǔ)上,形成包含基礎(chǔ)使能、關(guān)鍵技術(shù)群、智能系統(tǒng)、運(yùn)行層級的航空人工智能技術(shù)架構(gòu),對關(guān)鍵技術(shù)群按面向運(yùn)行層級、面向功能需求、面向基礎(chǔ)使能進(jìn)行分析,得到重點(diǎn)技術(shù)發(fā)展方向,并給出提升我國航空裝備智能化水平的具體措施建議,為制定相關(guān)航空人工智能技術(shù)規(guī)劃提供參考。 

【文章來源】：導(dǎo)航定位與授時(shí). 2020,7(01)

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

人工智能系統(tǒng)的信息運(yùn)行模型

圖2中將人工智能的技術(shù)實(shí)現(xiàn)途徑按思考、行動、類人程度、理性這4個(gè)維度進(jìn)行分割,這些途徑的主要成就和缺陷如表1所示。表1 當(dāng)前人工智能技術(shù)途徑的成就和缺陷Tab.1 Achievements and defects of typical AI technical approaches 途徑 典型成就 主要缺陷 認(rèn)知建模 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別、故障診斷、組合問題優(yōu)化…… 現(xiàn)有工業(yè)技術(shù)條件所能實(shí)現(xiàn)的模擬是極大簡化,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性遠(yuǎn)低于大腦,工作機(jī)制(學(xué)習(xí)算法)與大腦機(jī)制差異較大,前景受到挑戰(zhàn)和質(zhì)疑 思維法則 邏輯表示法、深藍(lán)計(jì)算機(jī)、Watson 模擬人類邏輯思維需要大量系統(tǒng)的知識做基礎(chǔ),同時(shí)知識的獲取、表達(dá)、推理都存在巨大困難。目前遭遇知識瓶頸困境。同時(shí)欠缺基礎(chǔ)意識和情感表達(dá) 圖靈測試 感知-作動系統(tǒng)、MIT智能機(jī)器人、阿特拉斯機(jī)器人 該模擬方法難以模擬深層的智能,嚴(yán)重依賴狀態(tài)-行動表

航空人工智能系統(tǒng)研發(fā)將綜合上述技術(shù)途徑,結(jié)合具體航空應(yīng)用,以通用人工智能技術(shù)成果為支撐,理性Agent研發(fā)為牽引進(jìn)行技術(shù)研發(fā),構(gòu)建如圖3所示的軍用航空人工智能技術(shù)發(fā)展路線。理性Agent技術(shù)途徑基于智能運(yùn)行機(jī)制,將現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)、邏輯、行為模擬方法進(jìn)行拼接,按照智能體(Agent)能力的不同,結(jié)合運(yùn)行環(huán)境,形成具有不同智能程度的、以有限理性為評估的人工智能技術(shù)路線。對航空領(lǐng)域而言,其技術(shù)研究路線從航空應(yīng)用的實(shí)際結(jié)果出發(fā)(皮特森象限),既注重基礎(chǔ)科研研究(波爾象限),也注意面向航空裝備和業(yè)務(wù)需求的工程技術(shù)積累(愛迪生象限),最終形成面向航空軍事應(yīng)用的行業(yè)人工智能技術(shù)群(巴斯德象限),帶動航空軍事智能技術(shù)全面發(fā)展。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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