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欧洲下一代战斗机如何赶上人工智能浪潮

机器人 向日葵 2024-07-17 20:59
欧洲大陆的未来作战空中系统（FCAS）是一项雄心勃勃的计划，旨在2040年代部署一系列战机和无人机，它可能成为第一个完全融入人工智能（AI）的大规模防御计划。

欧洲大陆的未来作战空中系统（FCAS）是一项雄心勃勃的计划，旨在2040年代部署一系列战机和无人机，它可能成为第一个完全融入人工智能（AI）的大规模防御计划。


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德国、法国和西班牙组成的联盟（比利时去年以观察员身份加入）承诺在2020年代末推出首批适合飞行的演示验证飞行器，以展示FCAS这一未来理念。工程师和专家在一系列采访中告诉《防务新闻》，人工智能将在该系统的几乎所有方面发挥关键作用，影响从平台开发到杀伤链决策，甚至飞行员所看到的一切。

与现有平台相比，FCAS的主要创新之处在于其使用所谓的“忠诚僚机”。这些无人机将与主力载人飞机一起飞行，以增强任务执行能力——收集更多数据、提供更多火力，或者仅仅凭借数量优势压倒敌人的防御。


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作为FCAS项目主承包商，空中客车公司未来能力主管兼FCAS项目总工程师托马斯·格罗斯 (Thomas Grohs) 表示：“因为你不想在驾驶舱内用操纵杆和油门来控制它们”，所以这些无人机将需要一定程度的自动化或自主性。

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建立这种类型的情报，包括在不同情况下找到飞行员参与的最佳程度，这对于整个计划的成功至关重要。


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总部位于慕尼黑的创新型人工智能初创公司NeuralAgent是FCAS项目研发的分包商。2024年6月17日，空客防务与航天公司与该公司签署了两份合同，此次合作的重点是通过在空中、地面或太空中建立人工智能定义的、不易干扰、有韧性性和自组织的网络和系统架构来弥合创新差距。目的是自动化和优化无限数量的作战节点的响应时间，将其缩短至实时或毫秒级。合作将利用空客防务与航天公司的先进基础设施和 NeuralAgent的尖端分散式AI技术，在动态环境下提供冗余、可解释且高性能的协作智能体。其目标是超越成本高昂且存在单点故障的中央AI方法，防止干扰。两家公司共同寻求通过大量战斗节点前所未有的分布式自主智能来改变国防能力。


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NeuralAgent在本次合作的任务是确保数据流向需要的地方，使系统的每个组件保持持续联系。为此，该公司正在采用所谓的“AI智能体方法”：与集中式、基于云的决策算法不同，每个僚机无人机将使用较小的本地运行模型自主运行，并使用光学、窄带无线电甚至红外线等通信渠道与同伴交换信息。在此过程中，它们将不断构建冗余且不断变化的数据链路，提供永久连接。

对此，NeuralAgent公司CEO奥努尔·德尼兹（Onur Deniz）表示：“这让你能够非常快速地在封锁管制地区或冲突地区建立自己的网络。”据其介绍，在基于真实场景测试该概念的计算机模拟中，这种方法在恶劣的电子战环境中保持连通性的时间超过95%。相比之下，集中管理和基于云的模型在NeuralAgent的测试中成功率不到0.5%。到2025年底，该软件将能够集成到现有硬件中（首先是传统的系统），奥努尔·德尼兹将其描述为“可以放置在任何地方的插件”。


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NeuralAgent公司声称，这种模型非常节省资源。奥努尔·德尼兹表示：“你可以在‘树莓派’（Raspberry Pi，英国‘树莓派’基金会开发的微型单板计算机，目的是以低价硬件及自由软件促进学校的基本计算机科学教育，价格约为50美元）上运行它们，它们占用的空间不到1GB。我们需要的只是一个Linux环境。”他解释说，访问平台的通信堆栈实际上是唯一的其他先决条件。“由于容器化，安装将像安装库来编码一样简单。”

虽然NeuralAgent参与FCAS项目开发目前侧重于网络，但奥努尔·德尼兹预计下一步将利用该技术进行更复杂的任务规划。这将包括根据战斗环境做出决策以及调动资产以优化通信并实现目标。


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托马斯·格罗斯表示，有人驾驶飞机和无人驾驶飞机的协同工作将需要彻底重新定义飞行员的角色。他说，坐在欧洲下一代战斗机的驾驶舱里不仅仅是驾驶飞机，而是“真正成为一名任务操作员，超越自己的能力，与可能有人驾驶或无人驾驶的同伴一起执行任务。”

事实上，驾驶飞机可能只起到次要作用，托马斯·格罗斯表示，FCAS甚至允许载人飞机完全自主飞行，以便飞行员专注于任务管理。


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他补充说，该项目的目标“肯定是追求自主。‘忠诚僚机’被赋予了高级任务，在设定的范围内，这些资产可以自主运作。”与自动化（托马斯·格罗斯将其定义为自动完成预定事件序列的系统）相比，自主性包括决策。

托马斯·格罗斯描述了设想中的实现方式，即飞行员可以选择他们想要采取的行动，而无需发出“特定的扳机按压”。他说，这样的功能将很快实现，并指出类似的人工智能飞行员已经在美国飞行，“我们正在进行测试。”


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托马斯·格罗斯表示，至少在最初阶段，FCAS中的人工智能模型将全部“冻结”，这意味着在执行任务期间不会进行任何机器学习。无论是用于处理传感器数据还是用于做出打击敌人的决策的算法都将预先开发并在机外重新训练。不过，他说，在某个时候，机器学习可能会集成到机载平台本身中。


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托马斯·格罗斯表示，即便如此，人工智能仍将触及观察、定位、决策和行动循环（OODA）的每一个元素，他指的是美国军事指挥教科书中流行的“OODA循环”框架。他说，算法将与传感器配对，以提高图像质量，同时也在制定行动方案方面发挥作用。托马斯·格罗斯补充说，人工智能将在多大程度上自主做出目标决策仍有待讨论。

虽然关于FCAS的外观和具体功能的细节仍然很少，但欧洲研发联盟对此投入的资源相当可观。空客公司发言人克里斯蒂安·多尔 (Christian Doerr) 表示，仅在空客，目前就有1400多人在开发欧洲的下一代空战平台。这家欧洲航空巨头与法国达索航空公司一起在使FCAS项目成为现实方面发挥了关键的协调作用。


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托马斯·格罗斯表示，许多基于人工智能的算法的应用已经以某种形式存在，尽管是孤立的。对此，负责FCAS项目AI主干（AI Backbone）研发的慕尼黑人工智能公司Helsing的项目副总监西蒙·菲佛（Simon Pfeiffer）表示，由于有无数公司和数千名工程师参与该项目，将它们整合在一起的过程可能会变得难以管理。由于人工智能模型相互依赖，并且依赖于它们所摄取的数据，该公司正与合作伙伴一起努力创建一个“数字装配大厅”来将它们整合在一起。

Helsing公司代表告诉《防务新闻》，通过为开发人员提供的云环境，可以改进工作流程、交换数据并确保互操作性，同时遵守国防部门工作中特别敏感的限制。Helsing公司表示，该在线平台已被50多名参与FCAS项目的贡献者使用，并且是专门为该项目开发的。托马斯·格罗斯表示，从这个意义上讲，工程师们已经在使用人工智能将人工智能融入下一代武器中。甚至有人提出开发FCAS专用的Chat GPT等价物来帮助工程师完成工作。


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与此同时，非政府组织和自主武器专家警告不要将过多的权力交给机器。他们担心的问题包括机器视觉的不可靠性、机器决策往往不透明的性质，以及自主武器以战术思维方式处理具有战略意义的问题的危险性。


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继4月9日在美国国会参议院拨款委员会国防小组委员会就空军2025年预算听证会上表示，将进入空军为无人机飞行改装的一架F-16战机的驾驶舱，亲自了解其在空中的表现后。5月2日，美国空军部长弗兰克·肯德尔在爱德华兹空军基地乘坐由人工智能（AI驾驶的）X-62A VISTA，在前座亲身体验了这架独特的飞机——它结合了机器学习和高度专业化的软件来测试自主飞行和其他尖端功能。在一个小时的飞行过程中，这架由人工智能控制的X-62A以超过885公里/小时的速度搭载弗兰克·肯德尔以闪电般的速度飞行，对他的身体施加了五倍重力的压力，并利用实时响应模拟威胁的智能体进行了各种战术演习。X-62A几乎与第二架由人类驾驶的F-16战机面对面，两架战机在300米的距离内不断盘旋，试图迫使对手陷入被动的位置。最终完成了一系列测试点，这些测试点是空中缠斗的一部分，该行动旨在验证模型并测试其性能。弗兰克·肯德尔和后排座位上的安全飞行员比尔·格雷在整个试飞过程中都没有触碰X-62A的控制装置。

在接受《防务新闻》采访时，一些分析师表示担心，即使武器系统可能默认不允许自动杀伤，改变这一点可能只需要一个简单的软件开关——而切换这个开关的动机会很强烈。对此，托马斯·格罗斯表示，他不能排除FCAS可能具有在这两种模式之间切换的能力，这取决于“可能适用于相应冲突的交战规则”。托马斯·格罗斯指出：“我看不出自主决策和人类决策之间有什么重大区别。你不应该假设人工智能决策或人类决策总是100%正确的。”



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