闻博：AlphaGo赢了，天网离我们又有多远？

【文/观察者网专栏作者 闻博】

柯洁代表“人类最强”挑战尚在成长的人工智能AlphaGO终于在上周末落下帷幕。事前不论围棋圈内外都不看好柯洁能力挽狂澜、遏制AlphaGO创下60：0横扫人类专业棋手的势头， 虽然柯洁表现可圈可点，但仍然不出意外地，柯洁还是0:3 惜败于人工智能。不过，接下来的新闻才更有意思:

看来柯洁越挫越勇，从与alphaGo的对弈中获得了新的灵感？超越棋局的胜负，从局外来看，这次对弈不仅仅是人类大脑与电脑的对抗，也许预示了人工智能在将来也会反馈人脑，帮助人类的智慧站上一个新的台阶？

科学家、棋士们正热烈地讨论着、憧憬着未来；但此时，将军们或许已经在悄悄思考是否能将人工智能引入军事决策的前景了。毕竟从石器时代开始，最前沿的科技总是首先在军事领域寻找自己的落脚点。

实际上，太平洋对岸的美国已经开始在这方面的探索了。去年8月，美国国防高等研究计划署（Defense Advanced Research Projects Agency，简称DARPA， 隶属于美国国防部的下属高科技军事研发机构，诞生了包括互联网、图形界面等影响深远的重大技术） 在拉斯维加斯举办了网络安全挑战赛的决赛。七支来自美国国内的队伍参加了比赛。比赛内容为12小时的连续攻防，每个队伍需要检测己方主机的漏洞，及时打补丁，并且寻找对方服务器的漏洞并且攻破。

这听起来似乎与别的黑客攻防大赛没什么特别之处，但是这次比赛的直接参与者是AI，也就是说只有预先设定的算法在执行攻防，所有的分析、攻击、防御完全都是计算机的自主行为，参赛队员几乎是在全程“看海”。冠军的奖金为四百万美元，大致与当年Dota国际邀请赛亚军的奖金差不多。

比赛结果，来自匹茨堡、拥有卡耐基梅隆大学背景的队伍获得了冠军。他们的系统代号为“Mayham”，尽管它在后半程比赛中崩溃了，但是仍旧依靠在比赛前半场中建立起来的优势获得了全场最高分。而比赛的组织者，美国国防部显然对比赛的结果很满意。他们表示，举办这次公开比赛的目的就是验证机器自主大规模网络防御的可信性，并且通过举办比赛发掘潜在的技术和人才。下一步的工作就是通过进一步的实践来验证这些方法。

DARPA的项目主管表示，“目前查找系统漏洞的工作仍需依赖数以千计的专业人士来人力完成，不计其数的安全专家、白帽子每年花费不计其数的工时在上百万行代码间寻找并修复漏洞。而通过这次竞赛，计算机程序已经能够在几秒钟内完成某些专家需要几个月完成的工作量。” 甚至有乐观的人把这次比赛的意义和莱特兄弟的首飞相提并论。

美国国防部不会专职防守而不去进攻，能用来扫描并修复己方系统漏洞的程序也能被用来扫描并攻击他人的系统。网络战场从一开始就不是一个人力对抗的游戏。

离开略带科幻色彩的网络战场，传统战场恐怕也难独善其身。“兵棋（wargame）”作为军事决策的工具之一已有几个世纪的历史。发展到今天，战棋系统既有面向民间爱好者设计的商业游戏，也有被列上对华禁运清单的军用系统。

兵棋系统虽然有个“棋”的名字，但它不是一款军事背景的游戏，而是已发展成为规则复杂，基于详细的武器参数、地理信息系统，结合数量化了的实战记录并可以引入各种随机变量的军事模拟系统。只要关注台海军事新闻的读者应该对此不会陌生，因为每次对面的台湾汉光演习，都会把从美国进口的兵棋推演系统搬出来，意淫一把“解放军不堪一击，英勇的国军从胜利走向胜利”的保留戏码。

 

台湾引进的战术和战役级兵棋系统，截图为其应用在救灾的场景。可以看到是典型的六边形战区地图，基于地理信息系统的大比例战术地图，注意其引进的年代为2003与2008年，从软件见面来看已经显得有些古老

而对于美国国防部，兵棋推演则远没有那么儿戏。2017财年，用于兵棋相关的预算为5500万美元，而未来五年的预算将不少于5.25亿美元，可以说是节节攀升。虽然每年一亿美元上下的花费比起动则上百亿美元的军购预算并不起眼，在美国每年几千亿美元的国防预算里也不过是九牛一毛，但是在预算案中，明确提出了兵棋系统的中期目标为具备验证关于“区域拒止/反介入”战略的应对策略和概念。可见其在战略上的意义对美军来讲并不小。

台湾本年度的汉光演习的兵棋系统维护合同，为指定供应商采购合同，合同价值11.7万美元

在人工智能、大数据、机器学习等概念已经热得发红、红得发紫的这几年，将人工智能领域的新技术引入到军事模拟中也是必然的。过去那种分别由两队参谋坐在计算机前，扮演红蓝双方在模拟环境中调兵遣将，在演习导演部的指挥下作战的模式实质上和多人连线的电脑策略类游戏没有太大的本质区别。

无非就是用的参数更接近实际，少一点娱乐的元素罢了，在耗时几天的演习中只能执行个位数的模拟。而如果移植类似AlphaGO的算法，先通过大量的历史战役数据训练，揣摩人类战术战略的特点，然后在实际的演习甚至是实战中，算法可以凭借计算速度上人类无法企及的优势，在人类参谋尚在思考的阶段，率先算出各种可能采取的策略中最优的一种，抢占先机。

而由于速度的脱节，依靠人力完成参谋作业的一方很可能会因为疲于应付，完全丧失在决策上的主动权，就好比两个剑客，胜利的一方不需要绝世宝剑，只要做到每招每式都比对方快一拍，胜负自然见分晓。要知道这次狗和柯洁对弈，柯洁的思考时间是对方的三倍！而战场上可没有读秒的规则。

人工智能的意义也不局限于人机博弈。采用算法对算法，机器对机器的模拟，以计算机的运算速度，可以在短时间内遍历大量的假设的和场景，从而在无限多重的可能中，帮助参谋人员快速找到风险最小或是潜在收益最大的方案，给与决策的指挥官一个参考的依据。

甚至算法还有可能找到过去由于习惯思维被人类忽视的方案或者战略，开辟一种全新的战术风格。粟裕也许不再需要千里迢迢跑去西柏坡向中央陈述暂缓分兵江南的原因，或许也不会留下一碗炒红辣椒的梗。利用类似蒙特卡罗模拟的技术，未来的决策层可以清楚地看到各种方案的利弊，统帅只需要掂量自己倾向于冒险还是保守。军事指挥再也不是一门艺术而更加向科学的方向倾斜。

与人类相比，人工智能是种没有人性的机器，不需要睡眠，不会生病也不会在压力下紧张或者犹豫。不会像中途岛战役前的哈尔西因为皮肤病休假，也不会如拿破仑，由于精力有限和疾病错失战机导致抱憾于滑铁卢。

在传感器满天飞，数据比炸药还多的现代战场，用人工智能来处理爆炸的信息量也是必然。过去几十年中，不管军舰的战术信息中心还是预警机上，以电脑处理发现的目标信息，在显示器上标注目标的威胁程度，航速航向信息等已经是很成熟的技术了。而在未来，从发现目标，完成识别，排序优先级，分配火力，到最后制定攻击计划的工作可能只需要以微秒计量的时间。南云或者栗田再也不需要和十几个参谋拥挤在狭小的指挥塔里，在吵杂的环境中抉择。更不会因为电报收发的混乱漏过重要电文，沦落到被后世生于信息时代的军迷频繁开涮。

更有可能的剧本是：“提督sama，AI参谋提示我们胜利的机会只有万分之一，请问是继续战斗还是剖腹？AI建议大西做介错。”

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