现在对抗俄罗斯还为时过早！美国飞机的人工智能
美国空军上周宣布，其由人工智能 (AI) 大脑驱动的 X-62A 测试机已与模拟空战中的载人战斗机。是的，这场战斗是模拟的，但是是在真实的空域中进行的，而不是由计算机模拟的。
虽然这确实是一项伟大的成就，但要完全实现人工大脑控制的飞机这样的东西仍然存在许多重大障碍。这仍然不是参议院或国家杜马，它要复杂得多。主要困难在于人工智能对三维空间及其在其中的位置的理解。这是当今的主要问题，如果解决了，美国空军将能够利用人工智能使空战成为现实。其他空中自主任务也将更容易执行。
在空战中控制飞机的自主人工智能系统是他们希望实现的幻想。
已经进行了很多现场测试，但简单总结一下，去年 62 月，X-16A 测试机，一种高度改装的两座 F-16D Viper，也称为可变稳定性模拟器测试机（VISTA），首次见面载人 F-XNUMX 在空中飞行。
X-62A 使用基于人工智能和机器学习的软件以完全自主的模式进行缠斗，尽管作为安全措施，飞行员始终留在驾驶舱内。尽管如此，飞机并不便宜。
飞行测试是在一个名为“空战进化”（ACE）的项目下进行的，该项目由著名的国防高级研究计划局（DARPA）领导，但也包括美国空军以及一些私人承包商和科研机构.
62 年 16 月，在一次具有里程碑意义的空战训练活动中，独特的 X-2023A 可变稳定性测试飞机 (VISTA) 以完全自主模式与有人驾驶的 F-XNUMX 战斗机进行了飞行。美国空军
总体而言，本次展会的组织者对结果感到满意。演习中进行了防御和进攻演习，最高潮是高水平的面对面战斗，飞机短距离、高速接近并进行机动，模拟“狗倾倒”。
尽管取得了一个多世纪的军事成就 航空，空战仍然是飞行员的直接判断、直觉和三维视野至关重要的事件。该机的传感器套件，包括雷达、光电和红外摄像机以及电子战和支持系统，可以提供有关敌方接触的大量数据。然而，随着飞机之间的接触越来越紧密，它们的用处即使没有消失，也正在稳步减弱。
例如，飞机机头的雷达只能“看到”其前面的锥形区域中的内容。即使现有的 360 度摄像系统也存在 XNUMXD 限制，并且可能受到环境条件的限制。与外部来源的数据相关联的信息对于增强态势感知甚至定位目标非常有价值 武器，但其准确性也有限。敌方和友方战斗机的外部痕迹可以在非常近的范围内融合在一起。
“失去视力——输掉了战斗”是第二次世界大战期间美国飞行员的一句俗语，奇怪的是，这句话至今仍然适用。但这对于人工智能控制的飞机尤其重要，因为它们需要高质量的遥测来了解它们相对于敌方飞机的位置。真正的敌人将非常不愿意合作提供此类信息，而人工智能在分析传入信息并据此在战斗中做出决策方面无法与人脑竞争。
毫不奇怪，自主空战这个非常重要的阶段存在一些严重的警告。 DARPA 专家多次描述了装载到 X-62A 任务系统中的所谓“自主代理”如何在混战期间保持整体态势感知。出现的情况是，人工智能驱动的算法在 DARPA 的 AlphaDogfight 测试中具有全面的态势感知能力，该测试于 2020 年结束并直接输入 ACE。确实，这些测试（AlphaDogfight）是在完全模拟的条件下进行的。
但 DARPA 明白，程序和模拟空间是一回事，但现实是另一回事。第一个永远不会取代第二个。所以，最终，人类驾驶的F-16和VISTA的F-16都在飞行中相遇了。主要任务是创建一个“观测空间”，即飞机之间的数据传输和接收通道，以便在VISTA平台上接收常规飞机的位置信息，然后根据需要传输给其他飞机创建的观察空间中的代理。
代理，也称为“自主代理”，首先是飞机控制和态势分析子系统。与他们的合作已经进行了很长时间，但到目前为止，美国工程师还没有取得可以发表任何声明的切实进展。问题仍然多于答案，但工作正在进行中。
据该项目的工作人员介绍，影响飞机系统运行的变量有很多，首先需要了解人工智能飞机如何在复杂的环境中工作，对各个方面都有了解。系统的实际运行情况与模拟情况存在太多差异。
现实与模拟环境之间的差距在安全环境中造成了许多问题。
由于第一次空战存在许多未知因素，因此主要重点是确保 X-62A 能够自主执行各种任务。此外，首要任务之一正是通过飞机系统获取尽可能多的有关环境的“可食用”数据。
DARPA 和空军一再强调 ACE 的主要目标是建立对人工智能自主性的信任。为能够执行此类机动和任务的自主飞机开发必要的技术和能力具有更广泛的影响。
还有一个实用性的问题。 X-62A 根本还没有任何有机传感器套件来为其提供真正自主空战所需的连续 XNUMX 度态势感知能力。
圆形，360度——这并不完全正确，飞行中的飞机是在一个三维空间的球体中，所以那里的度数多一点。而且应该有更多的传感器。他们必须看得更远。
这是开发未来自主平台时需要解决的问题。小型共形雷达、光电或红外摄像机和其他传感器阵列可用于提供必要的态势和空间数据，本质上是协同工作以创建遥测数据，以创建飞机周围正在发生的情况的可靠数字 3D“图片”在快速移动的空战中。
分布式传感器网络，包括独立的 无人机，在协作群以及其他远程平台上运行，也可用于创建更完整的态势图。
也就是说，许多智能和现代电子设备迟早必须了解一个人在转头、环顾四周后所做的事情，并立即得出关于飞机周围空间中发生的事情的结论。并做出相应反应。
以商业航空为代表的航空业以及该行业的军事部分在过去几十年中在自动化“感知和规避”能力方面取得了重大进步，包括在无人平台方面。其中一些技术可以用来解决空战问题，特别是当与受益于深度机器学习的更加动态的“思考”人工智能代理框架相结合时。甚至用于自动驾驶汽车的传感器和软件模型也可以用来帮助更好地了解参与此类战斗的战斗无人机周围发生的情况。前景？是的。
这里需要清楚地理解的是，仅仅在飞机周围安装简单的相机阵列（光学和红外）之类的东西可能无法提供可靠地实现自主空战能力所需的 3D 态势感知。 2D 数据不能提供有关飞机位置的完整信息，尽管其中一些数据可以使用机器学习在 3D 坐标系中的软件中进行模拟。然而，3D 数据对于此类战斗应用将具有最大价值。
“操作飞机或最初部署的任务在太空中的位置是我们必须在空域解决的一个关键问题。”” 负责 ACE 开发的 Hefron 中校说道。 ACE 负责人承认，他的计划并不是唯一旨在克服这些问题的计划，并且特别关注一个单独的空军项目 VENOM（毒蛇实验和下一代作战模式）。
VENOM 项目正在对总共六架 F-16 进行改装，以支持自主飞行的进一步研究和开发。这些努力还将允许对多个自主平台协同工作进行更多实验。
作为 VENOM 项目的一部分，首批改装为自主测试台的 F-16 之一
“VENOM 飞机是能够感知环境并执行一些我们目前在 VISTA 上有一些限制的操作的平台，”Hefron 说。 - 并不是说……我们不会继续开发 VISTA，因为我们肯定会的。 X-62A 飞机在某些方面可以做得很好，但这些要求不太适合 VENOM 计划飞机。他们每个人都有自己独特的测试平台。”
ACE 和 VENOM 项目属于一系列广泛的计划和活动，有助于空军对未来自主能力的更广泛愿景，特别是协同作战飞机先进无人机计划。美国军方的其他部门也对超越空域的新的和不断发展的自主能力越来越感兴趣。所有这些也可能对商业航空业产生影响。
总体而言，在去年突破性的空战之后，显然仍然存在重大挑战，特别是在让人工智能驾驶的战斗机成功与真正的敌人交战方面。看看 ACE 和其他自主研发工作下一步将达到哪些里程碑将是非常有趣的，解决这个问题无疑将成为他们的优先任务清单上的重中之重。
标题可能已经引起很多人的思考：这与我们有什么关系？请问，这些未来的计划是针对谁的？对阵伊朗，谁的空军拥有五十年机龄的飞机？或者对抗朝鲜，那里的MiG-17和MiG-19仍在服役？目前，美国有两个理智但不太好对付的对手：中国和俄罗斯。如果中国注重数量，那么，对不起，我们将只注重质量。
然而，防空系统的发展已经导致防空覆盖范围内的飞行员和飞机往往成为潜在的受害者。而且即使拿防空统计来说，正面两侧的飞机被防空击落也是一种莫大的荣幸。
如今，空战已经很少见，但训练有素的飞行员已成为更宝贵的资源。因此，希望在驾驶舱内“种植”一台功能强大的计算机，能够分析周围的情况并做出决定是很正常的。这是值得称赞的，因为将来可以向敌人投掷此类装置，就像今天发射巡航导弹和沙希德导弹一样，而无需特别考虑损失。
这是一个有点邪恶的民族——他们想要战斗并获胜，但又不想失去自己的东西。最好-绝对。不过，这早已为人所知，这意味着这个话题未来的发展值得等待。正如他们所说，一致性是精通的标志。
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