要点提示
●智能决策系统的核心要素是数据、算法、通信和传感器。如果把智能决策系统看作是一个人，那么数据就代表经验，算法代表智商，通信代表神经系统，传感器则代表感官。
●相对于传统作战样式所强调的兵力、火力、机动力等要素，智能化战争更加注重态势感知能力、敌情分析能力、信息流转能力和集群控制能力等。
用前瞻性的目光构想智能化战争场景，研究其总体运行特征，洞察其内在制胜机理，有助于加速战争理念转变，推动现阶段智能化装备与体系建设实现跨越发展。
从RPD决策模型说起
智能化的核心是“自主决策”。探寻智能化战争制胜机理，需要深入分析决策的核心要素以及其对作战行动的影响。目前，人类是地球上智能化程度最高的生物，所有智能决策系统的本质都是对人类决策机制的模拟。因此，我们首先需要了解人类决策的机制。
认知心理学家指出，人类决策的主要模式是“直觉决策”。研究者基于此，构建了模拟人类决策过程的决策模型，称作“识别启动决策”（简称RPD）。所谓RPD决策模型，就是在某些决策场景中，大脑根据一些熟悉或似曾相识的线索，自动从经验和知识“数据库”中识别出最匹配的“模式”，从而激活或生成行动方案；然后通过“心理模拟”建立“心理模型”，即在头脑中想象方案运行和实施的场景，然后及时发现疏漏并予以修正，最终优化并确定行动方案；如果发现问题无法解决，大脑就会果断放弃这一方案，然后审视下一个选项。这一流程完全颠覆了我们通常所认为的“大脑会在几个方案中相互比较并优选出最佳方案”这一观念。
基于人类RPD决策机制，智能化系统的自主决策流程如下：
第一步，启动模式识别。所谓模式识别，就是根据战场上敌军的部署方式、装备特点、行动样式等，区分敌军的类型，判断敌方的意图。具体识别过程中，需要提取若干“线索”，如敌军的战斗队形、装备的外形特征、炮弹的弹道轨迹等。通过这些信息片段，从数据库中提取出最符合当前态势的敌军作战模式。
第二步，激活行动方案。当确认对方的作战模式后，就要针对性地制订应对方案。如：对方兵力较少，可采取包围战术；对方正面防御较强，可采取迂回战术；对方雷达探测能力较强，可采取低空突防；等等。事实上，行动方案也需要提前建立数据库，里面存储非常具体的战术级行动的实施细节。智能系统所做的，就是把这些战术细节进行优化组合，形成一套相对合理的行动方案，经过快速检验评估后将其激活。
第三步，控制作战行动。激活行动方案后，智能化作战系统还要通过稳定有效的机制，来调控作战行动的实施，确保作战行动忙而不乱、有序推进。这种机制包括：调整战斗队形、建立防御机制、切换加密信道、激活紧急预案等。
第四步，评估结果并循环运行。当行动方案实施后，智能系统要运用各类传感器平台，对行动结果进行评估。如敌方的火力毁伤效果、战斗队形变化、攻防样式调整等。尔后针对上述动态情况，再次启动模式识别、激活行动方案、评估行动结果。
智能决策系统的核心要素
智能化系统的决策流程之外，还有两个条件需要满足：一是前期的“建库”，即“建立知识数据库”。RPD决策模型主要依据的是个体经验和专业知识，对于“门外汉”而言，这个模型根本无法运转。因此，RPD决策模型一般适用于经验丰富者或某领域的专家。这就意味着，战场上智能作战系统要进行自主决策，必须在系统内建立庞大的“知识数据库”，以确保能够启动RPD决策模型。二是后续的更新，即在战斗结束后更新数据库。当对敌人的打击达到预期目的后，智能系统结束战斗，退出战场，并将战斗中出现的新情况以特定格式存储在数据库内。这样做，才能够确保基于人类RPD决策机制的智能化决策不断迭代升级，像人类指挥员一样，在战争中学习战争，持续提升战争决策能力。
通过对智能化决策流程的描述，可以发现，智能决策系统的基本流程包括：建库、识别、应对、控制、评估等。其中，建库是其他流程的前提和基础，建立的数据库越科学，识别、应对的质量和效率就越高，而建库的关键是对数据信息的处理；识别、应对的核心是模式匹配算法，算法越科学，识别能力就越强、应对方案就越合理；控制的基础是通信和算法，即通过若干核心节点的控制，借助天基、空基、陆基等通信中继平台，将所有作战单元联成网络化拓扑结构，实现一体化作战；评估的核心是基于神经网络的自学习算法，通过深度学习，使智能作战系统“打一仗进一步”，实现作战决策水平的迭代升级。
对智能化决策流程涉及的关键能力进行归纳，可发现智能决策系统的核心要素是数据、算法、通信和传感器。如果把智能决策系统看作是一个人，那么数据就代表经验，算法代表智商，通信代表神经系统，传感器则代表感官。基于这种认识，两个相对独立的智能决策系统之间的对抗，就像是两个拳击手之间的搏击。除了身高、力量、速度等基本要素，有经验的拳击手更加注重观察能力、预判能力、反应速度和身体协调性。以此类推，相对于传统作战样式所强调的兵力、火力、机动力等要素，智能化战争更加注重态势感知能力、敌情分析能力、信息流转能力和集群控制能力等。
通过上述分析和推导，我们可以将智能化战争制胜机理归纳为四点：态势感知以暗胜明、敌情分析以完胜缺、信息流转以快胜慢、集群控制以序胜乱。
对智能化战争制胜机理的解读
态势感知以暗胜明。所谓暗胜明，是指在总体兵力趋于一致的条件下，在“暗处”的一方比在“明处”的一方拥有更高的获胜概率。此处的“明”“暗”，主要用来形容兵力部署、作战行动等信息暴露的程度。在暗处，则暴露得少；在明处，则暴露得多。因此，暗胜明的本质，是交战时自身信息暴露得越少，对敌方情况掌握得越多,则获胜概率越大。《孙子兵法·计篇》指出：“兵者，诡道也。故能而示之不能，用而示之不用，近而示之远，远而示之近。”强调不能轻易暴露自己的真实实力和企图，从而使敌我态势始终处于“敌明我暗”的状态。这将使敌人的作战资源消耗在错误的时间和方向，提高对方的战争成本。以无人作战集群为例。无人化集群在搭载智能化作战系统后，可利用无人装备不受天候、地形、人类生理极限等因素的限制，遂行持续跟踪、多维探测、低空突防、抵近侦察等有人装备难以遂行的任务，大幅提高隐匿自身行踪和探测敌情的能力，从而为后续作战行动创造有利条件。
敌情分析以完胜缺。所谓完胜缺，是指作战中自身防御机制更加完备的一方，有更大概率战胜另一方。此处的“防御机制”泛指所有作战行动中对自身起到防护作用的机制，也可将其理解为“生存”机制或“安全”机制。因此，完胜缺原理并非单纯应用于防御作战行动，它适用于所有样式的作战行动。孙子曰：“昔之善战者，先为不可胜，以待敌之可胜。”指出善战者，首先会确保不被敌人打败，然后再等待机会打败敌人。因此，所谓“完胜缺”，“完己”是基础和前提，“胜缺”是目的和方向。如果己方防御体系有明显缺陷，那么大概率会被对手利用，别说打败敌人，可能连保存自己都很难做到。拿破仑也曾说过：“整个战争的艺术就是首先建立了一个合理而周密的防御，然后继之以迅速而大胆的攻击。”也就是说，攻击敌人的前提是确保自身的安全。智能化战争中，智能决策系统可通过预设算法建立周密的动态防御机制，并通过快速循环式自我检验评估，确保己方第一时间发现和修复漏洞，并通过持续追踪战场态势，在电光石火间快速捕捉敌作战体系的缺陷和漏洞，进而发起精准攻击行动。
信息流转以快胜慢。所谓快胜慢，是指战争中“速度更快”的一方拥有更大的获胜概率。这里的速度指的主要是信息流转速度。信息流转速度，就是作战各要素在侦察、指控、打击、评估、保障作战链路上传递、交换、共享战场态势信息的速度。信息流转速度越快，各级作战分队在单位时间内获取的敌人信息量就越大，战场态势的不确定性就越小，此时越有利于提升决策优势和对敌火力打击的精度。反之，如果信息流转速度慢，“战争迷雾”的能见度就差，自然不利于决策和火力毁伤效能。智能化战争中，信息带宽变大、信息流速加快，信息的流量、流速大大提高，战场“态势更新频率”越来越快。此时，战场可形成连续“信息流”，针对目标特点和性质，引导火力“能量流”集优聚能精确释放，从而显著提升对于敌作战体系中关键目标和节点的打击精度和毁伤效果。
集群控制以序胜乱。所谓序胜乱，是指作战体系内部更加“有序”的一方，有更大概率战胜另一方。著名军事理论家约米尼曾说过：“一群乌合之众的勇士，虽然武装到牙齿，也还不能形成一支精良的军队。”智能化战争时代，无人作战集群由于缺乏人类自主意识，很难实现意识和思想层面的融合，因此其基于自组织算法的内部有序协同就显得更加重要。从信息论的观点来看，作战行动就是有序与无序相互转化的过程。集群控制的实质，就是通过控制作战进程中的各种“战斗参数”，向战斗集群各系统输入信息，调控行动，保持作战体系的稳定性和有序性。在战斗中，随着作战单元、武器装备和作战物资的损耗，会出现协同失调、指挥中断、后续不继等情况，使得本来有序的组织结构逐渐向无序状态转化。集群控制的核心节点可通过一切可能的途径实施不间断的控制，并且穷尽一切路径算法尽快恢复被破坏的协同。通过正确及时的指挥控制，充分贯彻上级意图，协调集群作战行动，统筹运用作战资源，发挥最大作战效能。
（作者单位：陆军指挥学院）
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