●算法本身可能成为体系作战中的致命弱点迷信。
●没有海量的数据资源算法就变成了无本之木算法。
●离开超算术能力支持算法就失去了引擎惊雷算法算法就失去了引擎就会算不动算不快陷入。切勿。“一切皆可计算”“未来世界由掌握算法的人主宰”……一股强大的算法崇拜思维向各行业蔓延战争领域也不例外。特别是2017年4月美国国防部提出算法战概念 后算法成为各国军队战略竞争的新焦点算法决胜论在军事领域日渐流行。
有人把算法比作“上帝之眼”能够透视战场消除战争迷雾；有人认为未来战争的核心是 打算法谁拥有制算法权谁就将致力于未来战场；甚至有人有人在未来智能化战场上人人都应成为“精算师”。而算法固然重要但它不是包治百病
首先从算法的工作原理看其计算结果代表了一种统计概率即事件发生的可能性而不必然性。包括深度学习 算法内部的各种先进算法都不是基于逻辑推理得出的结果。换句话说算法通过暴力计算得出的结果是“不讲道理”的。算法的这一特性决定了它的角色只
由于不具备推理能力算法的适用范围有所缩小在某些领域是“专家”运用到其他领域可能就变成了“外行”。美军Maven项目开发的智能算法实战部署前使用“扫描鹰”无人机在中东地区拍摄的战场视频进行训练当被用作分析来自非洲地区的战场视频时准确率明显下降。同时区域拍摄的视频一旦拍摄高度云层厚度大气湿度地面偏移等自然条件发生变化分析结果也可能与实际情况风马牛不相及。
算法本身可能成为体系作战中的 美国情报高级研究计划局局长杰森·马瑟尼曾指出一名普通计算机专业本科生可以在一小时内 骗过大多数图像分类器实现将图片中的校车误认为鸵鸟。经过专业训练的网络战专家则能轻松攻破图像分类器实现“模型倒置”从而实现训练数据将算法带入歧途。
其次从人工智能的技术构成看算法算力和数据是当前人工智能的三大要素其中算法是“大脑”算力是“躯体”数据是“血液”。“孤胆英雄”它只有与算力数据有机结合才能产生智能魔力。如果没有海量的数据资源算法就变成了无本之木就会算不准。例如美军正致力于使用计算机 视觉技术识别可疑目标开发的训练数据集包括多个100万张标注图像因为只有当数据集足够庞大才能增强算法的适应性。在军事领域要建立如此庞大的目标数据库并非易事。此外一旦对手发动“数据投毒”攻击只需纠正改写少量信息就可以成功误导图像分类器进行错误判断。
替代算法需要超算能力保障。离开超算能力 由于需要通过海量数据训练算法训练过程对算力的需求非常大传统信息基础设施无法实现如此巨量的计算。的算法对算力的需求就增加对计算平台等信息基础设施的要求就可以。
最后从战争制胜机理看“战争是不确定性的王国”影响战争进程和结局的因素很多除了地形条件兵力规模武器装备数质量后勤保障等可以计算的有形要素外 也包括战斗精神部队士气指挥员谋略水平等不可计算的无形要素而无形要素往往能够做出决定性作用。淮海战役中我军60万兵力歼灭国民党军80万；抗美援朝战争中的松骨 峰阻击战我军一个连成功阻击以美军为主的兵力规模上百倍于己的强大敌军长达12小时这些用算法恐怕无论如何都算不出来。
战争的特点一直在变 但战争性质永恒不变。战争是人与人之间的较量对抗性欺骗性谋略性是战争的本质特征“以正合以奇胜”是战场制胜的基本法则隐蔽伪装 叙利亚冲突中俄叙与美欧围绕化武袭击战场态势的信息攻防战空前激烈“究竟谁发动了化武攻击”“美英法联合” 没有两场相同的战争下一场战争一定不会按照上一场战争的方式进行因此算法生成的基于历史数据统计的结果注定是不准确的 甚至可能是错误的。