在軍事領(lǐng)域,人工智能提供了一種新路徑來建立和維護(hù)軍事優(yōu)勢。隨著深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的巨大突破,如何在復(fù)雜多變的戰(zhàn)場環(huán)境下制定高效的軍事策略并進(jìn)行及時(shí)調(diào)整成為新的研究方向,人工智能技術(shù)在博弈對抗領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值和前景也越來越高。將人工智能技術(shù)集成到計(jì)算機(jī)兵棋推演和作戰(zhàn)模擬仿真系統(tǒng)中形成軍事智能博弈對抗系統(tǒng),提出一種適應(yīng)于軍事博弈對抗系統(tǒng)智能應(yīng)用研究的通用設(shè)計(jì)框架,適用于AI智能體實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)、跨平臺的泛化應(yīng)用,為指揮訓(xùn)練提供技術(shù)支撐。 

【文章來源】：火力與指揮控制. 2020,45(09)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

智能博弈對抗系統(tǒng)通用設(shè)計(jì)架構(gòu)

習(xí)自我博弈的AI智能體，將會更快檢驗(yàn)出該武器的作戰(zhàn)效能。相對于前兩種AI，強(qiáng)化學(xué)習(xí)自適應(yīng)AI具有更強(qiáng)的遷移能力，但也需要進(jìn)行重新訓(xùn)練。并且兩種想定條件下的情報(bào)獲取及算子操作動作相似度越高，則強(qiáng)化學(xué)習(xí)遷移模型收斂的可能性就越大。本文采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)自適應(yīng)型AI，將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)博弈優(yōu)化決策理論和作戰(zhàn)指揮行為知識相結(jié)合，結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動和知識驅(qū)動的學(xué)習(xí)，進(jìn)行對抗空間特征提娶態(tài)勢認(rèn)知和策略優(yōu)化，并利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)自動生成大量高質(zhì)量對抗數(shù)據(jù)，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)自我博弈提高對弈水平。其實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)如圖2所示。4軍事智能博弈對抗系統(tǒng)的發(fā)展思路針對軍事智能博弈對抗系統(tǒng)的發(fā)展，提出幾點(diǎn)思路：1）加強(qiáng)相關(guān)軍事活動的數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)是支撐軍事智能博弈對抗系統(tǒng)的基礎(chǔ)，加快訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)研發(fā)，在各種武器平臺和訓(xùn)練設(shè)施設(shè)備中嵌入數(shù)據(jù)采集模塊，是智能博弈對抗系統(tǒng)的推廣基矗為了獲得比較全面的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集通常要貫穿對抗的整個過程。2）研發(fā)適合我軍使用的智能博弈對抗模型。著眼未來戰(zhàn)場和我軍實(shí)際，制定和完善相應(yīng)規(guī)則，融入云計(jì)算、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等先進(jìn)技術(shù)理論，走出具有我軍特色的智能博弈對抗發(fā)展之路。3）重視AI智能體培養(yǎng)和相關(guān)軍事數(shù)據(jù)積累。開展AI智能體研究，通過持續(xù)的對抗推演對人工智能系統(tǒng)和各類無人化作戰(zhàn)平臺進(jìn)行培養(yǎng)訓(xùn)練，是提升戰(zhàn)斗力的重要方式。長期實(shí)測數(shù)據(jù)的積累同樣不可或缺，為訓(xùn)練和培養(yǎng)智能體提供真實(shí)的數(shù)據(jù)源。4）建立符合我軍實(shí)際的博弈對抗想定設(shè)計(jì)、算子數(shù)學(xué)模型和量化賦值體系，注重在兵器性能、作戰(zhàn)要素等諸多方面進(jìn)行長期的數(shù)據(jù)量化和信息積累，實(shí)現(xiàn)各類軍事數(shù)據(jù)采集、存儲和應(yīng)用。5）運(yùn)用推演結(jié)果驗(yàn)證計(jì)劃方案，助力完善戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)。將人工智能技術(shù)運(yùn)用?

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3420284