人工智能在军事领域有哪些应用价值
作战数据生成模拟技术在军事上的第一个用处就是欺骗系统，如将GAN运用到制造新的电子干扰机，该电子干扰机能够根据对手的雷达信号制造出令其雷达接收机根本无法识别的假信号，达到干扰功率最小、干扰效果最大的目的。到了该电子干扰机普及之时，世界各国以雷达为基础的空防系统就变得形同虚设。这种欺骗系统的军事意义之大，不言而喻。
作战数据生成模拟技术在军事上的第二个用处就是制造虚拟态势。该技术可以根据真实数据的分布规律或战场规则，对其稍加修改，不断生成不同的作战态势，直接用于训练指挥员、战斗员的作战技巧和指挥艺术。
智能作战决策
我们能否制造出如阿尔法狗一般强大的无人坦克、无人机横行战场。这种想法近10年内实现的可能性并不大。真实世界远比围棋复杂，单纯利用图像识别技术识别出战场中敌军的身份和动作意图需要就需要很大的计算量，这大大超过了阿尔法狗的计算能力，更别说还有复杂的自然战场环境和战术背景。而且机器人本身没有“常识”，往往会遇到难以预料的“意外”。
面对智能决策话题，深度学习也并非一筹莫展，阿里巴巴人工智能试验室曾利用双向循环神经网络让游戏《星际争霸》里的作战单元学习人类选手的拦截、围杀等各种战术，其内在算法就是将深度学习和强化学习结合起来，设计出一个巧妙的价值函数，通过和人类选手的反复搏杀，让AI始终求取价值函数最大值，实现学习战术的目的。
但游戏不同于真实世界，真实交战世界中的战术效能、毁伤效果评估十分复杂，远非一个简单的价值函数能够解决。但这样的方法至少让人看到了深度强化学习在智能决策上的巨大潜力。
无人作战平台
无人驾驶指让机器人、汽车、飞行器等智能体拥有自主决策、自主寻路和自主检测目标的能力。就军事领域而言，可让无人作战车辆、无人坦克、无人潜航器、无人机等作战装备在战场上发挥重要作用。
无人驾驶技术涉及的主要领域为无人定位、图像识别、自动控制、路径规划等。但无人驾驶平台不能处理所有的“意外”问题，因而还不能完全脱离人的操控，“无人+有人”协同作战体系是无人作战平台走向战场的现有作战模式，未来向何种方向发展，仍需拭目以待。返回搜狐，查看更多