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2017/06/10 20:23:53瀏覽28|回應0|推薦0
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▲隨著人工智慧不斷創新,未來在軍事領域的應用將愈來愈廣泛,並將催生新的戰爭樣式,改變戰爭制勝原因。(圖/視覺中國CFP)

由Google子公司DeepMind的台灣工程師黃士傑,所領軍研發的人工智慧圍棋程式AlphaGo,2106年戰勝曾18次獲得圍棋世界冠軍的韓國棋王李世乭之後,2107年5月,更成功以3:0完敗世界排名第一的中國大陸棋王柯潔。自此,人們開始好奇,電影《魔鬼終結者:創世契機》(Terminator:Genisys)中,挑戰人類的人工智慧超級電腦「天網」(Skynet),會不會成為毀滅人類的噩夢?而人工智慧對未來國防,又有哪些影響?

巨量數據:預測並解決問題

比起人腦,電腦有個超強優勢:不會累、不會恍神,更不會因為鬧情緒而影響工作效率。假設人類最強狀況可以預估下一棋後的10步棋路,電腦只要硬體效能夠、軟體寫的對,它可預測往後的12步棋路,也就是說,假設硬體不故障、電源不中斷,它可以按照人類所寫的軟體,比棋王「更宏觀」的看到那一步棋可以更接近勝利。20世紀的第一代人工智慧、由IBM開發專門分析西洋棋的超級電腦深藍(Deep Blue),即以大量計算能力為基礎,贏過了西洋棋世界棋王、俄羅斯的卡斯帕洛夫。

第二代人工智慧則跳脫了以「預設規則」基礎的運算方式,強調大數據(巨量資料、Big Data)或「機器學習」,以「智能計算」的晶片為硬體,從大量資料中找出關聯性,進而有效率提高預測的準確率。擊敗棋王的AlphaGo,便是採用Google自製的智能計算加速器TPU(Tensor Processing Unit)來提升運算效率,更使用TensorFlow「機器學習」軟體框架,讓AlphaGo準確完成每一步下子的位置判斷。

大數據原是指原始呈現的資料或數據,這些數據雖量多、複雜且意義「不可見」,然而卻蘊藏著知識與規則。換句話說,大數據的智能是「找到」巨量數據中的規則或意義,成為人類看得懂的知識,其價值在消滅原來在應用面的不確定性,讓系統成為「可預測」。

以Google Map為例,Google收集所有使用者的GPS位置數據載入雲端,以此計算地圖內各路段的行車速率,進而推算出每個路段的壅塞狀態。當我們使用Google導航要從甲地到乙地,Google便會計算出多條建議路徑,並告訴我們每個路徑的行車時間,成為我們看得懂、有用的資訊。也就是說:Google把「不可見」的位置數據變成了「可見」的路徑,且在導航過程,甚至行駛中提供了「可預測性」,提醒駕駛何時該轉彎,解決了不幸進入車陣塞車的困擾,也就是解決了「看不見的問題」。

人工智慧:未來國防發展重點

戰爭最殘酷的是無情的破壞,特別是生命的破壞,因此在未來國防設計上,如何減低我方人員傷亡是最重要的課題。於是「無人化」作戰載台,成為未來國防科技發展的趨勢,諸如機器戰警、無人戰車、無人飛機、無人潛艇等設計,亦開始慢慢浮現。

▲未來人工智慧軍備發展將朝無人化機台與機器人設計,以減少戰爭時的人員死傷。(圖/視覺中國CFP)

以無人戰車為例,無人載台有二個層次:遙控戰車或智慧戰車,前者需要遠端遙控的機制,後者戰車則具人工智慧,除了能自動駕駛,更具備戰車作戰時所需的戰技、戰法等智慧,儼然是個具戰車功能的智慧機器人。除了載台智慧化,彈藥、飛彈等武器也可能智慧化,例如智慧水雷可以靠著船艦的聲紋或航跡分辨敵軍或我軍,而不會誤擊等。

目前,國軍可能會先完成「智慧化戰場管理系統」,也就是從公開或軍方專屬感測器獲得的大數據中,找出具有關聯性的規則,整理成「可預測性」的情報,並提供類似戰勝棋王般能戰勝敵方的「可見」作戰規畫,以此做為作戰決策基礎,解決「看不見的問題」。

國防經濟:再創台灣榮景

大數據是推動工業4.0的核心優勢。若能由國家領軍,建立實踐工業4.0的國防科技產業,再輔導民間推動工業4.0,相信將能看見台灣工業再次帶動經濟起飛的遠景。

國防自主沒有捷徑,只有努力、努力,再努力。從中美斷交開始,國防自主不但是提升國軍戰力的關鍵,更成為台灣經濟發展的動能。例如發展IDF經國號戰機所形成的台中機械聚落、國艦國造所衍伸的高雄造船聚落,都是成功的經驗。「以國防帶動經濟,以經濟支持國防」,將中科院做為能量核心,建立台灣版的軍民合作產業(Military-Industrial Synergy,簡稱MIS),「國防經濟」是台灣國防科技發展的大戰略。

至於人工智慧是否會超越人類智慧,筆者先給個答案「不會」,至於論述,待續。

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● 張誠,雄三飛彈前總工程師,現任中央大學企管學系兼任助理教授、中華民國解癮戒毒協會理事、民國黨軍事國防顧問。長期致力整合國防、科技、教育、產業、政治及心靈陶冶等資源,推動社會公益與國家發展。本文言論不代表本網立場。論壇歡迎更多聲音與討論,文章請寄editor@ettoday.net







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