人工智能技术在武器装备中的应用探讨

纵深、立体、信息化、密集、全面的火力支援和快速机动已成为未来战场的突出特点。在新的作战思想和作战模式下，武器装备的性能必须进一步提高，以适应未来发展的需要。人工智能、基因工程和纳米科学也被称为21世纪的三大前沿技术。将人工智能技术应用于武器装备，可以满足未来“快速、准确、高效”的作战需求，使武器装备能够智能探测和跟踪目标，智能识别数据和图像，智能杀伤目标，从而大大提高装备的突防和杀伤效果。

世界主要军事强国大力推进武器装备的情报战略，人工智能的军事应用成为国内外研究的热点。goz tepe k .对人工智能的概念及其在军事上的应用作了初步分析。张鲁青等人讨论了人工智能技术在信息战场的后勤保障、指挥控制系统、作战等方面的应用。然而，目前的研究大多从应用层面关注人工智能的军事应用，很少从人工智能的关键技术层面关注军事应用。

从人工智能技术的基本内涵出发，从模式识别、专家系统、深度学习和运动控制等关键技术方面探讨了人工智能技术在武器装备中的应用，并展望了基于人工智能的武器装备未来发展趋势。

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人工智能概述

人工智能诞生于1956年。经过60年的发展，它融合了计算机科学、控制论、信息论、仿生学、生物学、心理学、语言学、医学和哲学，在自动推理、机器学习、自然语言理解、模式识别、运动控制、专家系统等许多关键技术方面取得了丰硕的成果。

人工智能模拟、扩展和扩展了人类智能，实现了一些机器智能或脑力劳动的自动化，并使其具有感知、决策和反馈的功能(图1)。一般来说，人工智能大致分为以下发展阶段。

第一阶段(1956-1960年代初):这一阶段的研究倾向于使用领域知识和启发式思维来开发和编写相关的智能计算机程序，为现代计算机理论奠定了一定的基础。

第二阶段(20世纪60-70年代):在这一阶段，人类试图用自然语言交流来实现计算机对自然语言的理解，并试图分析图像。一些专家系统相继出现并应用。

第三阶段(20世纪80年代至今):该阶段以知识为中心，重视仿真智能中的知识，向大规模、分布式、多协调发展。

实现人工智能的途径主要有三条:象征主义、连接主义和行为主义。其中，符号路线是基于逻辑方法进行功能模拟，即应用计算机来研究人类的思维过程和模拟人类的智能活动。代表性的领域包括专家系统和知识工程。连接主义路线是基于统计方法进行仿生模拟，即通过研究神经网络和神经网络之间的连接机制，对人脑模型进行仿生模拟。代表性的领域包括机器学习和人脑仿生。行为主义路线是以控制论和感知-行动控制系统为基础的，即从进化的角度研究拟人智能控制行为。

目前，模拟人类思维结构、人类语言、视觉和听觉已经成为现代人工智能的一个重要方向。在未来的战争中，为了提高武器的作战效率，协同作战和系统作战已经成为发展趋势。武器和装备需要像人类一样相互合作，自动识别并做出明智的决定。将人工智能技术应用于武器装备是势在必行的。美国X-47B舰载无人攻击机将在2018年前后装备一艘航空母舰。到2035年，美国军方计划将第一批完全自主和高度智能的激光发射投入实战。人工智能将对军队的组织形式、作战方法和战争理念产生广泛而全面的影响。

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系统基本模型

基于人工智能的武器装备在人工智能技术的帮助下具有感知、决策和反馈的能力——感知自身状态和战场环境的变化，对人的中间过程进行实时分析和决策，最终形成反馈，实施必要的机动，完成作战任务。

如图2所示，基于人工智能的典型武器装备使用像人类视觉和听觉这样的传感器来跟踪和检测目标和战场环境。获得的信息和C4ISR提供的信息由类似人脑的自加载计算机处理，进行分析识别、思维判断和自主决策，从而对目标进行智能攻击。