智能化指挥决策应具备这种思维

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对决策主体来说,在智能化战争对抗博弈的情景下,于深度不确定的环境中评估当下预判未来,本身就是一种变量,只有对敌情、我情和作战环境有客观的认知,才能做出正确的决策。决策主体迫切需要由空想式、直觉式的逻辑推导向情景想定推演预判转变,由个体单向思维向复杂的多向思维转变,由单一信息源向多源交互体系转变,促进决策由经验决策、直觉决策向科学决策转变。超前预置思维,在现实中与作战模拟近似,突出强调对作战方案进行先验的可行性研究。它是一种将分析——综合法、抽象——具体法、逻辑——历史法以及归纳——推演法等基础性辩证思维方法综合运用的全新概念,是一种建立在用演绎推理来探索未来的哲学和思维基础上的跨学科的面向决策实践的方法,具备探索未知、改进决策的强大功能。

预置情景框定未来

预置情景,用于打开决策者关于未来可能性的思路。它不是确定性地预见未来,而是在过程中提供启发式的环境,辅助创新性思维的产生,预见未来或框定未来。指挥决策是真实作战对抗过程在决策主体思维中的提前勾画,是对敌方可能行动的预测和己方有针对性地行动指导,决策方案是否可行,实施效果能否达到预期,需要进行科学验证,而战争的暴力性和不可重复性使得在现实中检验战争的成本极高且不容试错,因此,无论是从古代的战阵式推演到沙盘推演,还是现代的兵棋推演以及计算机模拟对抗演习,都是人类利用作战模拟进行决策分析的一种方法,通过预置情景进行推演的价值就在于为决策者提供一个通过实践来发现问题、纠正问题、修正策略的重要途径,它可重复、可试错、可调整。

预置情景框定未来,是对抗局势下的作战模拟,对战场上态势变化的预测或再现。推演的情景想定不是预言某个情景一定会发生,而是提出系列情景集合,进而综合分析未来可能发生事件。因为未来不能准确掌握,所以解决方法就是建立若干个情景想定,这些预置情景是对未来的一种“框定”的构想,每个情景想定模拟一种清晰的、似乎合理的图景,还规定了不确定性的边界,以及似乎合理的未来的限制,推演的过程和结果并非提前“导演”,而是完全由参与推演的人员在对抗中自发形成。

在人工智能、可视化、虚拟现实等技术的支撑下,预置情景完全可以设计的更具体、更逼真,对作战态势的演化和模拟计算的更精确,更符合实际,从而使推演的过程更接近真实,推演结果的效用值更高。一般综合运用建模、仿真等技术和军事演习、作战概念验证等应用场景,在设计好的想定情景之中,通过角色扮演,推动作战进程发展,观察作战态势演化。

预置视阈瞄定熵减

决策过程是一种思维活动的过程、信息变换的过程,也是实践的过程。决策所揭示的是一种存在于认知中尚未在现实中展开的实践活动,是对未来实践活动及其结果的观念创造,它必须从既有的客观条件和活动方式出发,来确定某一实践活动的现实可行性,预测未来实践效益的大小,以寻找和确定具体的最优化的实践目标或方案。而意志、心理、情感、伦理要素是人类之所以不同于其他生物而成为决策主体的特质,但这些要素同样对人类自身构成威胁。随着战争性质和战争形态的不断演变,战争对抗手段交织叠加,以人为中心的决策视阈必将让位于以数据为中心的决策视阈。

在经典的伦理问题——“电车难题”中,要么电车司机不改变电车行驶的方向,任由五个人死亡;要么改变电车方向,牺牲另一条轨道上的一个人。调查统计表明,当人类面临此情境中的选择时,更多的人倾向于功利主义的计算,即将电车导向人数更少的一边。由此说明,人类在面临这种情境时,往往是以人为中心进行道德考察、动机考察和结果算计,无论是放任人死亡还是主动导致人死亡,都会导致伦理上的矛盾。而如果将该问题进行扩展,一个铁轨上是51人,别一个铁轨上50人,那么很少有人会支持从51人的铁轨转向50人的铁轨,扩展的实验说明人类所依据的主要原则同样不是数量上(5与1,51与50)的区别,而是在“放任故意”和“主动故意”之间的伦理区别。假如将人类看来十分严肃的电车难题放到人工智能视阈中,它将会变成一个非伦理的问题,复杂的问题描述被还原为对应数据,在这些数据的基础上,人工智能做出判断,将决策问题放在一个纯粹的模拟场景。而人的问题(无论是动机还是结果)均不是人工智能所考虑的主要问题,重点也不是两侧的轨道究竟有多少人,或者哪边轨道上的生命更值得保留的问题,人工智能考虑的信息将更为广泛,它要考虑是否会造成不确定性或排除不确定性的问题,或叫系统的“熵减”。比如,5人的轨道是主轨道,会造成后续的拥堵,并给整个铁路系统带来不确定性,这是人工智能首先考虑排除的问题。

以色列籍心理学家阿莫斯和丹尼尔用实验证实了人的理性在判断过程中是不可靠的,就算一个人已经掌握了全部的专业知识,在面对风险决策时,他还是无法拥有机器独有的可靠性,人的决定往往会受到“孤立效应”和“框架效应”的影响,而不是将判断问题放在背景中考虑和评估,多种主观和客观的因素综合作用,会使人在同一件事情上做出完全不同的判断。

预置方案未雨绸缪

毋庸置疑,作战方案的正确性和可执行性通常取决于指挥员的视野、对态势的认知程度、指挥员个人的指挥风格和心理因素。指挥员个体因素所带来的局限在主导指挥决策活动过程中是很难避免的,会在一定程度上影响决策方案的客观性和科学性。

利用人工智能技术进行决策推演是决策者的“望远镜”。融入人工智能的决策推演是一种超前的、多要素、多线程、多角度的推演,在决策推演过程中,依托智能算法进行决策分析,不但可以提前精细化了解决策系统的协作需求,还能根据决策目标需求列出决策系统各个要素的作用选项,实时动态调整智能算法的变量及参数,以最快速度求解问题答案,实现 “两个充分”,即:第一,充分发挥智能系统的自洽性、自组织性和自适应性,更加突出决策系统内部交互关系以及敌我交互关系,避免单一思维和镜像思维;第二,充分调动各个决策要素的势能、智能,打破要素藩篱,高度整合信息、决策、执行等要素,促进OODA环快速螺旋循环。

预置方案等于超前决策,有利于从全面、客观的角度审视敌我态势的可能变化,做出客观的趋势分析,超前准备应对方案,建立分门别类的“锦囊”和方案储备库,必要时直接调取直接使用。利用智能辅助决策系统建立决策情景集、决策方案集、决策效用集,只要给定确定或近似的情景下,就可以瞬间检索出对应的决策方案及效用值。一方面,可以使决策主体从紧张激烈的OODA环对抗中解脱出来,从回路中跳到回路外,降低指挥员的主观影响和理性压力。另一方面,拟制方案与评估方案同步展开,大大缩短了决策的流程和时间,提高决策的时效性和科学性。

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