編者按

20世紀50年代，科學家圖靈首次提出“機器思維”的概念。進入智能化時代，機器也可以有“思維”逐步成為事實。智能化戰(zhàn)爭中，在機器思維驅動下，一些無人裝備和輔助決策系統成為與人類并肩作戰(zhàn)的“機器人戰(zhàn)友”和“智能參謀”?？梢灶A見，人與武器的關系將由人與工具的關系，逐步轉變?yōu)槿伺c具有“有限主觀能動性”的智能伙伴的關系。深刻理解認識和善于創(chuàng)造運用機器思維這把鑰匙，有助于人們認清智能化戰(zhàn)爭特點，掌握智能化戰(zhàn)爭主動權。

近年來，以深度學習為代表的新一代人工智能技術取得突破性進展，并在圍棋、語音識別、翻譯等多個領域勝過人類。越來越多的人開始認識到，人腦只是一種高級的通用智能體，人類智能不是世界上唯一的智能形態(tài)，也不是智能的終極形態(tài)，人類社會將邁入人機共生的智能化時代。探索智能化戰(zhàn)爭制勝機理、研發(fā)智能化武器裝備、發(fā)展智能化作戰(zhàn)力量、創(chuàng)新智能化作戰(zhàn)方法等智能化戰(zhàn)爭準備活動，都應建立在認清智能機器是如何“思考”這個基礎之上。

機器思維正在快速發(fā)展

從機械技術到信息技術再到人工智能技術，技術發(fā)展通過模擬人體肢體功能、感知功能、神經功能最后到認知功能，由簡單到復雜、由低級到高級，逐步實現對人類各種能力的替代、拓展和放大。人工智能作為人腦這一人體最復雜器官的替代品，必然要求具備類似人腦解決復雜問題的“思維”能力，我們可稱之為“機器思維”。

基于深度學習的新一代人工智能系統，與上一代人工智能相比可被視為一個“灰箱”，其“思維”過程和結果具有很大的不確定性和不可解釋性。雖然人們希望它是可以解釋的，但從另外一個角度講，正是這種不確定性和不可解釋性產生了創(chuàng)造性，構成了真正的“智慧之源”。人類思維的高級形式，除邏輯推理之外，其他如直覺、想象、靈感、頓悟等形式，都具有高度的不確定性，只可意會不可言傳。正如軍事領域中“運用之妙，存乎一心”的指揮藝術，就是難以解釋的。

因此，機器思維表現出的不確定性和不可解釋性，或許正是這一次人工智能突破的先進和獨特之處。超級計算機或量子計算機的速度再快，計算智能再強，由于其計算原理是透明的、可解釋的，計算規(guī)則是預先設計的、確定的，計算過程是可逆推的、可重復的，人們也不會認為其具有創(chuàng)造性，并對人的思維能力構成挑戰(zhàn)。

這一次人工智能的突破，大大提高了智能機器的“智商”，機器思維在很多領域表現出有別于且超出人類思維的獨特優(yōu)勢。例如，“阿爾法狗”戰(zhàn)勝人類圍棋世界冠軍之后，有人認為其更接近圍棋之神，像“宇宙流”一樣開創(chuàng)了一個全新的圍棋流派，有的棋手甚至開始以“阿爾法狗”為師學習人工智能的下棋方式。再如，近兩年火爆的ChatGPT這種生成式人工智能，已經具有一定的創(chuàng)造能力和類似人的“主觀能動性”，能夠代替人做很多工作。

機器思維有別于人類思維

當前，人工智能雖取得突破性進展，但仍處于感知智能、弱人工智能、專用人工智能的發(fā)展階段，與人類思維相比，機器思維尚存在明顯的短板弱項。有專家對其不足概括了四點：一是“有智能沒有智慧”，缺少直覺、靈感等人類內隱性思維能力。愛因斯坦曾說過，提出一個問題往往比解決一個問題更重要。ChatGPT在回答問題方面遠比一般人要強，但提不出一個真正有價值的科學問題。二是“有智商沒有情商”，智能機器本身沒有也很難模擬人的憤怒、悲傷、高興等情緒，因而無法真正理解人類這些情緒。三是“會計算不會算計”，智能機器的“思考”速度雖然很快，但不善于以迂為直、以退為進，不會像人一樣偽裝欺騙、施計用謀。四是“會專才不會通才”，智能機器“舉一反三”也就是遷移學習的能力很差，盡管專用人工智能軟件下圍棋能超過人類冠軍，但目前最先進的通用類腦芯片的“智商”卻只能逼近鼠腦水平。

機器思維雖是由人類創(chuàng)造設計出來的，但與人類自身思維相比卻有很大不同。人工智能領域有一個莫拉維克悖論，即對人工智能而言，實現邏輯推理等人類高難度思維能力只需要很少的計算量，而實現感知、運動等無意識技能和直覺這種低難度思維能力卻需要消耗極大的算力。讓人工智能去下圍棋、解方程等能勝過人類，但像駕駛汽車、疊衣服等這種對普通人來說很容易的事情，人工智能做起來卻很費勁。有專家梳理了目前人工智能還不能做到的事情，包括：跨領域推理、抽象能力、自我意識、審美、情感等。這些事對人來說都不難，但人工智能卻很難做到。

基于機器思維與人類思維的區(qū)別，在智能化戰(zhàn)爭中，一方面瞞天過海、聲東擊西等對人管用的傳統謀略手段，很可能會被機器思維輕易識破；遠遠超過人腦分析處理能力的海量戰(zhàn)場數據，都會成為機器思維的“思考”素材，并從中找出敵方行動和重要目標的蛛絲馬跡。另一方面，機器思維也存在著一些在人看來簡直就是“弱智”的重大缺陷。國外研究團隊發(fā)現，只要改變一張貓的圖片中的少數幾個關鍵像素，就可以使智能機器將貓識別為狗，而人眼則完全不會因這種變化而出現識別錯誤。這說明，騙人與騙智能機器的方式有很大區(qū)別，以往欺騙人的“算計”面對智能機器的“計算”可能毫無用處；相反，針對機器思維的欺騙方式欺騙智能機器非常容易，但可能又欺騙不了人。人工智能深度應用于情報分析領域后，戰(zhàn)略欺騙如何組織，戰(zhàn)場佯動如何實施，如何既騙過人腦又騙過電腦，如何攻擊對手智能機器弱點并防止己方智能機器上當受騙等，還需要深入探討研究。

以上種種事實表明，人類面臨的復雜性問題與機器面臨的復雜性問題可能正好相反，人機各有優(yōu)劣，有很強的互補性，可以通過人機協同，由人負責判斷是否在“做正確的事”，而由機器去“正確地做事”。

按照機器特點創(chuàng)造機器思維

機器思維的載體是硅基芯片，但它不是內生性的，而是由人類運用創(chuàng)新性思維創(chuàng)造出來的，人類創(chuàng)造者的思維水平決定了機器思維水平。創(chuàng)造機器思維需要重點把握的一點，就是不能簡單復制照搬基于碳基智能的人類思維方式，而是要按照基于硅基智能的機器在感知、判斷、決策、行動等方面的特點去創(chuàng)造機器思維。

例如，汽車怎么通過十字路口，有人駕駛汽車已經形成了一整套可避免擁堵和交通事故的成熟規(guī)則，但無人車怎么通過才能避免相撞呢？至少有三種解決思路。第一種，無人車到十字路口后先停下來，用車載攝像頭模仿人眼，自動識別和判斷紅綠燈變化，變綠后再啟動通過。第二種，在紅綠燈桿上安裝信號發(fā)生器，綠燈亮時直接發(fā)射可通行電信號，無人車接受后再啟動通過。第三種，取消紅綠燈，無人車使用激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器探測十字路口過往車輛，采取避撞算法和車車協同方式，可不停頓地快速通過。其中，第一種思路是按照人類駕駛思維和行為習慣去設計無人車的駕駛方式，第二種思路是第一種思路的改良，而第三種思路則完全顛覆了有人車依賴紅綠燈指揮、以“停—等—走”方式通過十字路口的傳統模式，通行效率大大提升，相當于為無人車賦予了真正符合其自身特點的機器思維。

大量創(chuàng)造機器思維奪取智能優(yōu)勢

機器思維本質上是算法思維、數字思維和精確思維。智能化戰(zhàn)爭中，要想使己方智能機器比對方的“聰明”，謀求壓垮對手的智能優(yōu)勢，就應該大量創(chuàng)造多類型、高水平的機器思維，大力提升智能機器適應多變戰(zhàn)場環(huán)境、解決復雜作戰(zhàn)問題的能力。

例如，創(chuàng)造無人集群共同理解戰(zhàn)場態(tài)勢的機器思維。作戰(zhàn)單元之間高效協同作戰(zhàn)的前提基礎，是必須對戰(zhàn)場態(tài)勢達成共同理解。對人而言，最直觀有效的方法是基于統一的戰(zhàn)場態(tài)勢圖。而無人集群內部的無人平臺之間協同作戰(zhàn)，卻不適合采取這一方式。這是因為機器與機器溝通使用形象化的圖作為媒介是效率很低的辦法，無人平臺從戰(zhàn)場態(tài)勢圖中直接提取有效信息比較困難，需要創(chuàng)立專門的適應機器之間溝通的戰(zhàn)場態(tài)勢共享機制。比如，可利用智能機器“識數”比“看圖”效率高的特點，無人集群用軟件虛擬出一個“公告板”，即一個共享數據文件。協同作戰(zhàn)時，每一個無人平臺都把自身位置和狀態(tài)，以及自身傳感器發(fā)現目標的性質、位置、環(huán)境信息等，及時發(fā)布到“公告板”上，集群內所有無人平臺通過快速讀取這個共享數據文件，近實時獲取敵、我、環(huán)境等信息，從而達成對戰(zhàn)場態(tài)勢的共同理解。

再如，創(chuàng)造無人平臺攻防一體作戰(zhàn)的機器思維。“消滅敵人，保存自己”這條基本作戰(zhàn)原則，對人類士兵而言一講就明白，但要使無人平臺能正確處理規(guī)避敵威脅與打擊敵目標的關系，就得另辟蹊徑。運用人工勢場算法或許是一種解決思路，可以讓無人平臺在對自身構成威脅的目標周圍構建斥力勢場，目標威脅越大斥力越強；在擬打擊的目標周圍構建引力勢場，目標價值越高引力越強。在引力勢場和斥力勢場共同作用下，無人系統自動生成最優(yōu)攻擊路徑，這樣就能夠最大限度地實現既消滅敵人又保存自己的目標。