戰鬥機器人成真?美國國防部讓AI和F-16飛行員展開對決

戰鬥機器人成真?美國國防部讓AI和F-16飛行員展開對決

美國時間8月18日,Alpha Dogfight(阿爾法狗鬥)最終輪開賽。Dogfight(近距離空戰)指的是兩架戰鬥機相互纏鬥,在這種情況下,飛機為模擬機,戰鬥發生在一個虛擬的世界。
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和曾經在全世界掀起大波瀾的AlphaGo(阿爾法狗)人機象棋比賽一樣,AlphaDogfight也是人與AI之間的比拼。只是這個比賽比的不再是下象棋,而是AI來操作難度極高的飛機,還是用於戰鬥的軍用飛機,來與戰鬥機飛行員一決高下。

由於美國疫情依然沒有好轉,原本計劃在拉斯維加斯舉辦的AlphaDogfight的線下比賽改成了線上。那麼組織這個比賽的是什麼機構?戰況如何呢?

Dogfight由美國國防部舉辦


比賽的主辦方——美國國防部預先研究項目局(DARPA,下文簡稱研究計劃局)成立於1958年2月,總部位於弗吉尼亞州的阿靈頓,目前約有220僱員,隸屬於美國國防部。1957年,蘇聯發射了第一顆人造地球衛星斯普特尼克1號,時任美國總統的艾森豪威爾為了與之抗衡建立了該計劃局,通過和業界、學術界和政府部門合作,旨在為國家安全研發具有創新突破的技術。它專注於中期和遠期的技術突破,而不是滿足美國軍方當下的現實需求。


所以,在其建立後的62年裡,計劃局取得了非常多顯著的成就,在量子感知和計算、半導體、深度學習、癌症研究等領域都有深入的研究,做的項目包括無人機、無人車、高超聲速飛行器、機載激光武器等。
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DARPA機載激光武器展示圖,圖片來自DARPA

研究計劃局在2019年推出了空戰進化(ACE)項目。ACE一共分為三個階段,建模和仿真,小規模飛機測試,全面飛機測試,最終這個項目是為了將值得信賴的AI算法應用在人類操控的大規模空中實戰中。AphaDogfight是ACE項目的鋪墊比賽,但不屬於ACE項目。
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自動化空戰相比人類控制下空戰的改進,圖片來自DARPA

ACE是研究計劃局戰略科技部為了實現“馬賽克戰爭”場景的幾個項目之一。馬賽克戰爭”場景將人和機器系統相結合,當系統出現故障或被摧毀時,可以快速地將部分機器系統替換掉,就如同馬賽克一塊一塊地替換,以此實現更敏捷的開發、作戰和升級。

未來,空戰飛行員就可以通過人機交互,更多地負責發出指令,控制大規模的空戰,而不再只是作戰的個體。

比賽第一天:Heron Systems遙遙領先


在今天(美國時間8月18日)舉辦的第一場比賽中,參賽的8支隊伍分別和APL研發的5種對抗AI算法進行了比賽。獲得前三名的分別為為Heron Systems, PhysicsAI 和SoarTech。


此排名是根據得分總分得出的,得分(Points)的計算公式為3*擊斃對手次數(kills) + 平局分數(Draws),平局指的是雙方都沒有被擊斃或死亡。
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決賽第一場比賽結果,圖片來自推特

獲得第一名的Heron Systems是一家成立於1993年,專注於研發AI技術的公司,目前約25名員工。其涉及的領域包括了空中戰鬥、人體平衡遊戲、實時雷達監測等。值得一提的是,這是一家由女性創始人成立、招聘了眾多少數族裔和殘疾人員工的公司。

獲得第二名的PhysicsAI成立於2017年,目前員工人數不到10人,也是一家研發AI技術的公司,其領域包括機器人、自動駕駛和智能傳感器等。

第三名SoarTech成立於1998年,目前約125名員工,主要研究和開發能夠模擬人的決策和行為的智能軟件。其研發領域更專注於軍事方向。

分析比賽過程,我們可以看出,Heron Systems遙遙領先,其得分主要來自於擊斃對手上。Heron Systems參與的比賽平局很少,且死亡次數也遠遠少於其他隊伍。

雖然Heron Systems目前員工團隊很小,但是其23年專注於核心科技研發,以及第一場比賽優秀的戰績,讓它在決賽裡成為冠軍的概率最大。

8支隊伍,3輪角逐,最後一輪對抗人類


當然,這次比賽雖然任何團隊都能進行報名。但是要想進入最後真正參與比賽的階段,還需要通過研究計劃局的篩選才行。

2019年8月,研究計劃局選出了8支不同背景的隊伍來參加測試,並且會參加24週的培訓課程,旨在展示高級的AI算法是如何進行空中戰鬥的,這種戰鬥被稱為'dogfight',也就是這個比賽的名稱來源。這些比賽都是1對1開展的,並且會將對不同AI算法的優缺點評估匯報給ACE項目。能參賽並不意味著能加入ACE項目。

這8個團隊分別來自極光飛行科學公司(Aurora Flight Sciences)、埃皮西斯科技公司(EpiSys Science)、佐治亞理工研究所(Georgia Tech Research Institute)、赫倫系統公司(Heron Systems)、洛克希德-馬丁公司(Lockheed Martin)、佩斯佩克塔實驗室公司(Perspecta Labs)、物理人工智能公司(PhysicsAI)和翱翔技術公司(SoarTech)。
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8個參賽團隊Logo,圖片來自DARPA

第一次線下比賽於2019年11月在美國馬裡蘭州的約翰·霍普金斯大學應用物理實驗室(後文簡稱APL)舉辦,主要內容為參賽團隊和APL開發的算法之間進行比賽,同時參賽團隊大規模地測試了模擬環境。在此次比賽中,參賽者為藍方,APL為紅方,紅方派出的是低配的、機動和力量都受限的飛機比賽。
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比賽界面,圖片來自DARPA

第二次比賽於今年1月在APL線下舉辦,參賽隊伍互相之間開展了比賽,並和APL更高級的算法及中配版飛機進行了角逐。參賽隊伍此後在今年5月和7月還舉辦了虛擬混戰來改進他們的算法,為決賽做準備。

8月18號的線上比賽是最後一場比賽。此次比賽一共分為三場,分別在三天內在APL舉行,通過ZoomGov在ADT TV上直播。每場的側重點都不同:第一場為8支隊伍分別和APL研發的5種對抗AI算法進行比賽;第二場為8支隊伍之間開展循環賽;最後一輪為排名前四的隊伍開展單輪淘汰賽。決賽中紅方派出的都是高配版的沒有任何限制的飛機。

這次比賽中,8個專家團隊使用他們自己的AI算法對抗應用物理實驗室開發的5個敵人算法。每場比賽輸贏都不僅僅取決於“飛行員”的作戰技能,同樣還取決於開始作戰的位置。參賽團隊此前被訓練過從防守、中立和進攻三種不同的作戰位置,在比賽中,參賽團隊的起始位置會不斷被改變,以此來提高對參賽隊伍算法的要求。


參賽隊伍能取得成功的策略是成功識別對手的弱勢和錯誤,在爭奪對手可以使用武器的區域的同時,把飛機操控到可以控制的方位,然後擊斃對方。如果作戰保守,比如一直低空飛行,那麼被擊斃的概率會更小,但是最後靠擊斃對手才能得分的分數也不會很高。
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變化的開始位置,圖片來自DARPA

最終獲勝的團隊將和人類飛行員展開對抗,以此來測試AI和人之間的終極較量,飛行員將駕駛輕型戰鬥機F-16作戰,F-16是美國空軍目前主力戰機F-15的輔助戰機。這輪比賽將在美國東部時間8月20號下午1點半到3點半舉行。
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F-16,圖片來自網路

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F-16駕駛艙,圖片來自網路

AI在軍事領域更大規模運用的開端


目前AI技術雖然很成熟,但是由於成本過高、突發性技術問題難解決、人類和自主系統的任務分配難平衡等問題,美國在自主無人機作戰上沒有太大進展。


例如,美國海軍一直計劃推出X-47作為自主戰鬥機和轟炸機,在眾多試驗後,現在也只是作為空中加油機來使用。所以,無人機目前更多地發揮的依然是輔助作用,而非核心作戰。
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X-47,圖片來自網路

此外,雖然舉辦AlphaDogfight以及其背後的ACE項目,一大目標就是提升人類對自動操控系統的信任,讓人類理解,自動操控的系統將會可靠到參與到,甚至主導全面空戰任務。但是目前AI在軍事作戰中和人類任務分配之間的權衡依然很難裁定。


在曾經大熱的美國律政劇《傲骨賢妻》中,有一集講到美軍在戰爭中需要通過控制無人機去襲擊被認定為危險的東西,這種所謂的”定點清除”通過大數據分析,將具有某些“恐怖特徵”或被認定“可能與恐怖行動有聯繫”的人群鎖定為打擊目標,通過遠程遙控指揮無人機進行空中打擊。

但是劇中一位操作員長期無休地工作後,只能通過服用讓人能夠保持亢奮的藥物來維持精神狀態,而服用藥物會帶來注意力不集中或反應遲緩的副作用,最終導致了操作員在控制攜帶炸彈無人機出現了偏差,誤殺了大量平民。
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圖片來自《傲骨賢妻》

在這種場景中,如果能通過大數據定位後,在更準確的時間,精準定位定點,並由AI系統發出指令,那麼傷及無辜的概率就會大幅降低。

但是,如果純粹依靠自主系統來通過實時圖像找到襲擊目標,然後發射指令,不結合人類的驗證,也很難做到精準地通過圖像識別,避免誤殺無辜。所以,即便人對AI自主系統的信任增加,如何平衡二者之間的任務關係也需要探索和界定。

航空航天和國防,訊息和通信,以及汽車三大領域的發展,是國家創新的速度的幾面鏡子。目前,美國在汽車領域的支出是航空航天和國防工業的好幾倍;商業巨頭在創新領域的投入激增,其與航空航天和國防領域爭奪人才的競爭也正在變得愈發激烈。所以,DARPA希望通過這種比賽來吸引業界和學術界的關注,從而獲取相應的人才。此類比賽及其背後的創新項目,也是AI未來在軍事領域更大規模運用的一個開端。

來源:https://mp.weixin.qq.com/s/izGGWrqJzvHAOFDj4CcE6A?fbclid=IwAR1zrlRnVD9zUAxxKO2vSajqTdVz-dMoxERILEyevmXMOZ3GkghUBdr4PcA 本帖最後由 微信新奇 於 2020-8-21 16:08 編輯

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