智能增強的武器裝備及其智能化作戰(zhàn)

現(xiàn)在人工智能正在加速向軍事領(lǐng)域轉(zhuǎn)移，這必將對信息化戰(zhàn)爭形態(tài)產(chǎn)生沖擊甚至顛覆性的影響，人工智能的快速發(fā)展使得新的戰(zhàn)爭形態(tài)——“智能化戰(zhàn)爭”指日可待。人工智能是現(xiàn)在發(fā)展最為迅猛的技術(shù)，世界先進國家都紛紛將人工智能技術(shù)上升為國家戰(zhàn)略。7月國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，人工智能正式上升為國家戰(zhàn)略，這是中國首個面對2030的人工智能發(fā)展規(guī)劃。人工智能加速應(yīng)用于武器裝備，催生了新的武器裝備類型的誕生，并且其武器裝備的概念內(nèi)涵、本質(zhì)特性、內(nèi)在規(guī)律和作戰(zhàn)使用等也出現(xiàn)了全新特性。從現(xiàn)在技術(shù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)上看，在此后一段時間內(nèi)智能化武器裝備及其作戰(zhàn)使用重要有下列兩個方面，分別為無人智能武器裝備及其智能化作戰(zhàn)和智能增強的武器裝備及其智能化作戰(zhàn)。自從AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石之后，人工智能技術(shù)得到了爆炸式的發(fā)展，并且加速在武器裝備和戰(zhàn)爭上的應(yīng)用后，在世界范疇內(nèi)產(chǎn)生了智能化武器及其智能作戰(zhàn)與否最后能夠戰(zhàn)勝人類的焦慮。由于世界各國都在發(fā)展智能化武器，并應(yīng)用于戰(zhàn)場上實施智能作戰(zhàn)。因此，反人工智能和反智能化作戰(zhàn)成為了各國面臨的一種難題。由于智能化武器和智能化作戰(zhàn)近幾年才得以迅猛發(fā)展，屬于起步階段，反智能化武器和智能化作戰(zhàn)更是屬于萌芽階段，在世界范疇內(nèi)基本沒有研究先例和研究資料。本文首先對智能化武器裝備及其智能化作戰(zhàn)進行分析，將其分為無人智能武器裝備及其智能化作戰(zhàn)和智能增強武器裝備及其智能化作戰(zhàn)兩個方面，然后，根據(jù)無人智能作戰(zhàn)和智能增強作戰(zhàn)的特性，分析了在此后一段時間內(nèi)智能化武器裝備及其作戰(zhàn)使用的特性和趨勢，提出了“硬方式反智能作戰(zhàn)”(硬反)和“軟方式反人工智能”(軟反)兩種反智能作戰(zhàn)方式，指出了反智能的核心是需要建立反智能的智能算法，提出了反智能算法建立的普通過程和需要解決的基礎(chǔ)科學(xué)難題。然后，從技術(shù)和戰(zhàn)術(shù)兩個層面上，給出了反智能作戰(zhàn)的對策思考。1.智能化武器裝備和智能化作戰(zhàn)從現(xiàn)在技術(shù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)上看，在此后一段時間內(nèi)智能化武器裝備及其作戰(zhàn)使用重要有下列兩個方面，分別為無人智能武器裝備及其智能化作戰(zhàn)和智能增強武器裝備及其智能化作戰(zhàn)。1）無人智能武器裝備及其智能化作戰(zhàn)無人智能是人工智能的一種重點方向，在武器裝備層面上，各式各樣的空中無人智能機(群)、陸上無人智能機(群)、水面水下無人智能機(群)等紛紛被推出，將來在陸、海、空、天各個領(lǐng)域?qū)⑿纬深愃朴凇袄侨骸?、“魚群”、“蜂群”等各類無人集群，實施全域無人集群攻擊與防御的新作戰(zhàn)模式。立體化無人智能集群裝備基于群聚生物的協(xié)作行為與交互方式，通過多分布式集群傳感器的全方位偵察探測實現(xiàn)戰(zhàn)場感知優(yōu)勢，通過智能自主決策與自動任務(wù)分派縮短OODA環(huán)周期獲得戰(zhàn)場速度優(yōu)勢，通過多平臺自適應(yīng)自優(yōu)化的攔截、打擊、壓制、防護等有機性行動，獲得群體高度一致的協(xié)同優(yōu)勢。面對無人集群智能作戰(zhàn)方式含有去中心化、自主化、集群復(fù)原等新特性?，F(xiàn)在無人智能武器(群)的技術(shù)研究重要集中在智能技術(shù)上，例如單機智能、多機智能協(xié)同、任務(wù)自主智能技術(shù)，以及面對集群的持續(xù)學(xué)習(xí)、對抗學(xué)習(xí)和魯棒決策等辦法研究。對于無人集群作戰(zhàn)在作戰(zhàn)使用過程中出現(xiàn)的復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境自適應(yīng)復(fù)雜性、自主決策飽和打擊的合用性和危害性、集群內(nèi)部隱秩序以及外在體現(xiàn)的構(gòu)造行為有機性等方面，是將來一段時間內(nèi)無人智能武器裝備研究的一種重點方向。現(xiàn)在無人智能集群武器裝備重要有無人機構(gòu)成的“蜂群”、無人潛器構(gòu)成的“魚群”、無人戰(zhàn)車或坦克構(gòu)成的“狼群”等。它們共同的特點是模擬生物群體的行為特性，將生物群體原理應(yīng)用于機器人稱為無人集群機器人(簡稱為無人智能集群)，是為成千上萬的小型機器人的群體行動建立模型和算法，使它們能夠一起執(zhí)行任務(wù)，每個機器人只含有相稱簡樸的功效，但構(gòu)成集群之后成為一種含有生物集群的、能夠完畢復(fù)雜任務(wù)的超級有機體。生物集群行為(Swarmbehavior)、或者群行(Swarming)是一種生物的集體行為，最典型的例子是外觀上看起來一群實體聚集在一起兜圈或朝特定方向行動。生物界中的昆蟲、鳥類、魚類、水生動物、人與細菌都會出現(xiàn)集群行為。群體行為是大量自驅(qū)動粒子系統(tǒng)的集體運動。從數(shù)學(xué)模型的角度來看，它是一種突現(xiàn)(Emergence)行為，即個體遵照簡樸的運動和邏輯規(guī)則，不需要任何有中心的中央?yún)f(xié)調(diào)，而又能自然而然地呈現(xiàn)群體特性。生物集群含有四個明顯特點：(1)控制是分布式的，不存在中心控制，因而它含有較強的魯棒性，即不會由于某一種或幾個個體出現(xiàn)故障而影響群體對整個問題的求解；(2)群體中的每個個體都能夠變化環(huán)境(共識主動性,Stigmergy)，這是個體之間間接通信的一種方式，集群智能通過非直接通信進行合作，因而隨著個體數(shù)目的變化，通信開銷的增幅較小，使集群含有較好的可擴充性；(3)群體中每個個體的能力或遵照的行為規(guī)則非常簡樸，因而集群智能的實現(xiàn)比較方便；(4)群體體現(xiàn)出來的復(fù)雜行為是通過簡樸個體的交互過程突現(xiàn)出來的智能(EmergentIntelligence)，因此，群體含有自組織性。基于生物集群的無人智能集群在陸、海、空、天各個領(lǐng)域?qū)⑿纬深愃朴凇袄侨骸薄ⅰ棒~群”、“蜂群”等各類無人智能集群，實施全域無人集群攻擊與防御的新作戰(zhàn)模式，它們基于群聚生物的協(xié)作行為與交互方式，通過多分布式集群傳感器的全方位偵察探測實現(xiàn)戰(zhàn)場感知優(yōu)勢，通過智能自主決策與自動任務(wù)分派獲得戰(zhàn)場速度優(yōu)勢，通過多平臺自適應(yīng)自優(yōu)化的攔截、打擊、壓制、防護等有機性行動，獲得群體高度一致的協(xié)同優(yōu)勢。美軍認為無人智能集群作戰(zhàn)將變化將來的作戰(zhàn)模式，而將無人智能集群作為一種“Game-Changing”的顛覆性技術(shù)。有模擬實驗表明，在同等條件下，裝有傳感器和武器的100架無人機集群摧毀了63個目的并探測到91%的敵軍部隊，而現(xiàn)有的可布署火力單位只消亡了11個目的，探測到33%的敵軍部隊。4月，美軍公布了《小型無人機系統(tǒng)路線圖-2036》，該路線圖凸顯了小型無人蜂群系統(tǒng)的重要意義。國防高級研究計劃局(DARPA)、戰(zhàn)略能力辦公室(SCO)，以及空軍、陸軍和海軍等都已經(jīng)開展了大量的研究和論證工作，啟動了多個項目，其中最具影響力的項目涉及：DARPA主導(dǎo)自治編隊混合主動控制項目(MICA)、拒止環(huán)境下協(xié)同作戰(zhàn)計劃(CODE)、“小精靈”項目、攻打性蜂群使能戰(zhàn)術(shù)項目(OFFSET)，美國海軍研究局(ONR)負責(zé)的低成本無人機蜂群技術(shù)(LO-CIST)，以及戰(zhàn)略能力辦公室支持的“灰山鶉”微型無人機項目等。美國海軍正在研制將無人巡邏艇聯(lián)成“群”的系統(tǒng)，這就是CARACaS(機器人代理指揮和感知控制架構(gòu))技術(shù)。我國完畢了119架固定翼無人機集群飛行實驗。另外尚有由1024個機器人構(gòu)成的Kilobot，奧地利CoCoRo自主水下航行器集群等。無人智能集群的重要目的是為了使用由簡樸個體構(gòu)成群體所含有獨特的涌現(xiàn)性來高效完畢多個復(fù)雜的任務(wù)。無人智能集群根據(jù)所執(zhí)行任務(wù)特性、所處環(huán)境情景，以及盼望達成的效果不同，無人智能集群的形狀構(gòu)成、行為動作和適應(yīng)演化也有所差別。例如鳥群面對遷徙、覓食和避敵等不同狀況下的集群形狀和過程變化有很大的不同，但卻能夠?qū)崿F(xiàn)無縫銜接。同樣無人機群在進行航行、偵察、攻擊和防御等行動的群體隊形、行為模式差距也是很大的。在生物集群中，個體能力弱、抗風(fēng)險能力有限，通過多個個體構(gòu)成群體來含有強大的抗拒外界破壞的能力(魚群規(guī)避對抗天敵的攻擊，蜂群攻擊入侵者等)?，F(xiàn)在在無人智能集群中，無人機群是研究最為進一步，用途最為廣泛，也是成果最多的。在無人機群，規(guī)定將造價低的多架無人機實現(xiàn)對敵目的的高效偵察和攻擊。然而現(xiàn)在無人智能集群的理論基礎(chǔ)也很單薄，研究最多的無人機群作用機理的研究僅限于4種形式即：近戰(zhàn)(Melee)、聚合(Massing)、機動(Maneuver)和群集(Swarming)。有關(guān)的技術(shù)研究有機群編隊控制技術(shù)、途徑規(guī)劃技術(shù)、任務(wù)規(guī)劃技術(shù)、集群控制算法、通信組網(wǎng)、動態(tài)自愈合等方面。2）智能增強的武器裝備及其智能化作戰(zhàn)無人智能武器裝備體系是無人或極少有人干預(yù)(如決策與否攻擊可能需要人的干預(yù))的狀況下，無人武器(如察打一體無人機)或無人智能集群的含有全自主或絕大多數(shù)狀況下自主行為。智能增強武器裝備體系則是無人與有人作戰(zhàn)裝備協(xié)同一體，以及基于人機智能共生的武器裝備構(gòu)成的有機整體，實現(xiàn)人機功效互補、優(yōu)勢互補增強作戰(zhàn)能力。無人與有人作戰(zhàn)裝備協(xié)同一體重要用于情報偵察探測與協(xié)同攻防，例如有人機與無人機協(xié)同、有人艦艇與無人艦艇協(xié)同等，10月，美國海軍三架超級大黃蜂戰(zhàn)斗機總共投放103架山鶉小型無人機，進行組網(wǎng)通信和智能協(xié)同，以及自行完畢編隊集結(jié)、搜索定位和攻擊任務(wù)等演示驗證。人機智能共生的武器裝備是人智慧和機器智能相結(jié)合，很大程度是通過機器超強的計算推理能力來增強人對戰(zhàn)爭的應(yīng)對能力，重要應(yīng)用于戰(zhàn)場認知與輔助決策上。在戰(zhàn)場認知上，重要通過人工智能對海量數(shù)據(jù)自動分析與識別的強大計算能力，極大提高信息解決速度和質(zhì)量，最大程度撥開了“戰(zhàn)爭迷霧”，極大增強作為主導(dǎo)戰(zhàn)爭的人對戰(zhàn)場的認知能力。在輔助決策上，重要通過機器的快速推理能力和對戰(zhàn)效果高效評定反饋能力，形成高質(zhì)量的輔助決策信息，加上人的“指揮藝術(shù)”的發(fā)明性和獨特性，增強復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下的決策指揮能力。因此，無人與有人裝備協(xié)同體系、基于人機智能共生的裝備體系將是將來一段時間內(nèi)的重點發(fā)展方向?，F(xiàn)在對于智能化戰(zhàn)爭一種最大的爭議在于無人裝備的自主決策(特別在自主決策攻擊上)上，有人認為這會帶來某些我們無法接受的風(fēng)險，甚至有人認為會造成人類的滅亡。這也恰恰闡明現(xiàn)在人工智能尚有諸多的基礎(chǔ)難題尚未突破。8月，諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎獲者ThomasJ.Sargent在世界科技創(chuàng)新論壇上表達：“人工智能就是統(tǒng)計學(xué)，只但是用了一種很華麗的辭藻”。丘成桐專家在CNCC大會上也指出，人工智能的理論基礎(chǔ)非常單薄，需要一種能夠被證明的理論作為基礎(chǔ)。李國杰專家指出現(xiàn)在人工智能存在莫拉維克悖論、新知識悖論和啟發(fā)式悖論。從體系角度，構(gòu)建智能增強武器裝備有關(guān)技術(shù)層次構(gòu)造和構(gòu)成關(guān)系，梳理急需解決的核心技術(shù)難題，多方面綜合性地解決人工智能存在的悖論，這是將來智能增強的武器裝備體系急需要開展的工作。2.智能化作戰(zhàn)核心算法事實上，智能化作戰(zhàn)的核心是智能算法，也就是現(xiàn)在說的算法戰(zhàn)爭?，F(xiàn)在能夠支持智能化戰(zhàn)爭的算法包含的種類諸多，但重要體現(xiàn)在兩個方面，首先是支持無人智能集群形成整體的編隊或隊形控制算法，以及應(yīng)對復(fù)雜場景的優(yōu)化算法；另首先，是復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下實時作戰(zhàn)決策或輔助決策的智能算法，如圖1所示。圖1重要的智能算法模擬生物群體的算法重要有蟻群算法(AntColonyOptimization,ACO)、蜂群算法(ArtificalBeeColony,ABC)、粒子群算法(ParticleSwarmOptimazation,PSO)，以及魚群算法和狼群算法等。群體正是通過簡樸智能個體的合作，體現(xiàn)出復(fù)雜有機行為的特性，實現(xiàn)群體能夠超越最優(yōu)秀個體能力的突破。在生物群體中，許多個體層面上行為模式簡樸的生物個體，在形成群體之后卻體現(xiàn)出復(fù)雜而有序地種群自發(fā)行為。例如，鳥群在空中飛行時自動地調(diào)節(jié)隊形；蟻群能夠分享信息，協(xié)同工作，優(yōu)化到實物源的最短途徑；魚群聚集最密集的地方普通是水中食物集中的地方。在仿生學(xué)的基礎(chǔ)上，學(xué)者們對這類現(xiàn)象概述為：不存在中央控制機制的條件下，群體中全部個體都遵照某種特定的行為模式，通過個體之間的互相影響和互相作用，在群體整體層面涌現(xiàn)出來的復(fù)雜系統(tǒng)行為。集群行為魯棒性強，并行性好，實現(xiàn)相對簡樸，無需中央控制機制。生物群體協(xié)作的有機模擬形成的群體智能中，個體必須能夠在環(huán)境中體現(xiàn)出自主性、反映性、學(xué)習(xí)性和自適應(yīng)性等特性。生物群體協(xié)作的核心是由眾多簡樸個體構(gòu)成的群體能夠通過互相之間的簡樸合作來實現(xiàn)某一功效，或者完畢某一任務(wù)。模擬種群進化類中最具代表性的是遺傳算法。生物群體的生存過程普遍遵照達爾文的物競天擇、適者生存的進化準(zhǔn)則。種群中的個體根據(jù)對環(huán)境的適應(yīng)能力而被大自然選擇或裁減。遺傳算法是模仿生物遺傳學(xué)和自然選擇機理，通過人工方式構(gòu)造的一類優(yōu)化搜索算法。遺傳算法與傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型截然不同，它為那些難以找到傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的難題找到一種解決辦法。遺傳算法是一類以Darwin自然進化論和Mendel遺傳變異理論為基礎(chǔ)的求解復(fù)雜全局最優(yōu)化問題的仿生型算法。遺傳算法的具體流程可簡述以下：模擬自然界優(yōu)勝劣汰的進化現(xiàn)象，把搜索空間映射為遺傳空間，把可能的解編碼成一種向量——染色體，向量的每個元素稱為基因。通過不停計算各染色體的適應(yīng)值，選擇最佳的染色體，獲得最優(yōu)解。生物個體含有目的的行為、合理的思維，以及有效的適應(yīng)環(huán)境的綜合性能力。生物個體在給定任務(wù)或目的下，能根據(jù)環(huán)境條件制訂對的的方略和決策，并能有效地實現(xiàn)其目的的過程或能力。自然界中智能水平最高的生物就是人類，人類不僅含有很強的生存能力，并且含有感受復(fù)雜環(huán)境、識別物體、體現(xiàn)和獲取知識以及進行復(fù)雜的思維推理和判斷的能力。因此對生物個體的模擬更多的是對人類的模擬?；趥€體的模擬大致有下列幾個分支算法：含糊計算——模擬人對客觀世界認識的不擬定性；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——模擬人腦神經(jīng)元；支持向量機——基本思想是通過非線性變換將輸入空間變換到一種高維空間，然后在這個新的空間中求取最優(yōu)分類超平面；免疫計算——借鑒和運用生物免疫系統(tǒng)的信息解決機制發(fā)展的各類信息解決技術(shù)；人工生命——通過人工辦法建造含有自然生命特性的人造系統(tǒng)以及DNA計算。3.反智能化作戰(zhàn)的研究啟示反智能化作戰(zhàn)首先需要搞清晰兩個問題，就是“反什么”和“怎么反”。從智能化妝備的形態(tài)和作戰(zhàn)方式，以及智能化作戰(zhàn)的核心——智能算法，這兩個方面的發(fā)展上看，從反智能作戰(zhàn)的形式上能夠分為兩種，分別為“硬方式反智能作戰(zhàn)”(硬反)和“軟方式反人工智能”(軟反)。1）硬方式反智能作戰(zhàn)(硬反)硬反——硬方式反智能作戰(zhàn)，顧名思義就是通過硬殺傷、捕獲、摧毀或電磁破壞等方式，實現(xiàn)對敵方無人機(群)、無人坦克戰(zhàn)車(群)、無人艇(群)等無人武器裝備在物理(涉及電磁和通信)上實現(xiàn)破壞，使其喪失繼續(xù)作戰(zhàn)的功效和能力。這種方式一部分是傳統(tǒng)作戰(zhàn)方式在智能戰(zhàn)爭或?qū)χ悄芪淦髯鲬?zhàn)上的延伸使用(涉及傳統(tǒng)的電子戰(zhàn)或水聲對抗等)；另一部分是需要建立專門智能化武器和智能算法來實施對敵方智能武器的物理破壞。例如，專門研制用于圍捕敵方無人機的有人或無人的裝備，研制更加先進、性能更加好的無人機來對抗敵方無人機等等。這種方式重要針對敵方的智能裝備硬實體，也能夠稱為反智能裝備(反裝備)。2）軟方式反人工智能(軟反)軟反——軟方式反人工智能，是在作戰(zhàn)過程通過實施故意的欺騙、無規(guī)則的動作行為或刻意制造針對性的戰(zhàn)場態(tài)勢、釋放困惑性數(shù)據(jù)等方式，使得敵方的智能核心算法效率減少甚至失效，達成戰(zhàn)而勝之的目的。這是一種針對戰(zhàn)爭智能算法的一種全新的思路和手段。例如，為了敵方減少偵察無人機群的偵察效果，通過對敵方無人集群偵察行為的觀察，如果懂得敵方無人機群采用蟻群覓食算法進行偵察搜索，由于蟻群算法中信息素是決定算法效果的核心部分，那么能夠有針對性地制造戰(zhàn)場態(tài)勢，使得敵方無人機群中蟻群算法中的信息素不起作用或減少作用，從而減少偵察搜索效率的目的。又如，在雙方性能相稱的無人戰(zhàn)斗機(或無人戰(zhàn)斗機群)實施對抗過程中，如果通過觀察能夠懂得對方?jīng)Q定飛行動作的自主決策是重要基于強化學(xué)習(xí)的決策機制，那么能夠通過我方飛機的無規(guī)則或反常的飛行動作，使得對方智能算法中獎勵機制(強化學(xué)習(xí)的核心部分)發(fā)揮不出它應(yīng)有的作用，從而達成獲勝的目的。軟反的基本前提條件是智能武器在硬件實體性能上相稱，在作戰(zhàn)對抗過程中，想方設(shè)法來使支持對方作戰(zhàn)的智能算法效率減少或失效，達成反智能作戰(zhàn)的目的。從這個角度來說，軟方式反人工智能是全新的方式，這是急需開展研究的一種重要方向。3）反智能作戰(zhàn)研究啟示——反智能智能以硬方式、軟方式進行對抗智能作戰(zhàn)，誕生了對抗智能化戰(zhàn)爭的一種全新樣式和需求——反智能智能，其核心思想就是在戰(zhàn)場上運用智能的辦法來對抗智能。根據(jù)天下沒有免費午餐的定理，任何智能算法都不可能解決全部的智能問題，它只能在某類智能問題上含有良好的效果。例如戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍李世石的AlphaGo，如果沒有大量數(shù)據(jù)支持(棋譜)，不滿足擬定性信息、完全信息、靜態(tài)的、單任務(wù)和有限領(lǐng)域這5個條件，它也是無能為力。因此就將來可能應(yīng)用于智能作戰(zhàn)的人工智能算法來說，完全有可能根據(jù)特定戰(zhàn)場環(huán)境和智能算法，有針對性地建立有效的反智能算法的裝備和算法。事實上反智能智能的核心也是一種智能算法，它是根據(jù)需要在戰(zhàn)場上對抗智能算法而建立的，含有很強的針對性，反智能作戰(zhàn)的智能算法(簡稱反智能算法)形成的普通過程如圖2所示。圖2反智能算法建立的普通過程在智能化作戰(zhàn)過程中，裝備的智能算法會根據(jù)戰(zhàn)場態(tài)勢和對方行為動作來擬定本身的動作和行為，并通過觀察對方的行為動作和戰(zhàn)場態(tài)勢的變化，不停進行智能計算和決策，來調(diào)節(jié)本身的行為和動態(tài)，以謀求達成最佳效果的目的。而在反智能作戰(zhàn)過程中，反智能算法首先需要觀察對方動作和行為，快速反表演對方智能算法類型和框架，并找到對方智能算法的弱點，然后，自動生成能夠有效減少對方智能算法效率甚至使其失效的辦法、方略和具體實施方案，并生成對應(yīng)的能夠困惑、干擾對方裝備的動作行為或戰(zhàn)場態(tài)勢，從而形成有效反擊對方智能作戰(zhàn)的手段。從上述分析上看，反智能算法是一種全新的方向，它需要解決下列基礎(chǔ)科學(xué)難題：(1)基于外在行為的智能算法快速反演問題。智能算法的一種突出特點是在特定的環(huán)境條件下速度快、效率高。要對抗對方智能算法，首先必須懂得該算法的類型和基本架構(gòu)，這是反智能的基本前提。然而在反智能過程中，是無法直接獲取對方智能算法的類型、架構(gòu)和內(nèi)部參數(shù)的，只能通過對改裝備外在體現(xiàn)出來的行為動作(或故意的使它體現(xiàn)出一定的行為動作)來快速判斷其內(nèi)在智能算法的類型、基本框架和部分參數(shù)等，要達成這個目的是十分困難的。(2)智能算法的弱點分析與對策問題。要對抗智能算法的一種基本條件就是要懂得該智能算法的核心弱點，才干有針對性地采用有效的技術(shù)方法。然而不同的算法類型、基本架構(gòu)和實現(xiàn)途徑所形成智能算法的弱點是有所差別的，所采用的對策也有很大的差別。例如，都是戰(zhàn)術(shù)動作的決策問題，基于規(guī)則的算法和基于強化學(xué)習(xí)的算法，兩者之間的弱點和可能采用的對策就完全不同。因此，如何基于智能算法的反演，快速找到智能算法的弱點，并自動形成行之有效的對策，是十分核心的基礎(chǔ)性科學(xué)問題。(3)反智能算法的自主生成與運行問題。從現(xiàn)在智能技術(shù)在戰(zhàn)爭中的應(yīng)用狀況分析和預(yù)測，運用于智能作戰(zhàn)的算法種類是能夠分析預(yù)測出來的，然而算法的具體實現(xiàn)方式和參數(shù)特性的差別就十分巨大，完全無法獲知和預(yù)測。同時反智能算法需要根據(jù)對方行為和智能算法特性來構(gòu)建，才干含有針對性并達成一種比較好的效果，因此反智能算法的建立生成含有很強的自主性和適應(yīng)性。這是區(qū)別于智能算法的一種重要方面，也是最難的一種方面。4.反智能作戰(zhàn)的對策思考在復(fù)雜的戰(zhàn)場環(huán)境下，智能和反智能是“魔”與“道”的關(guān)系，需要從技術(shù)和戰(zhàn)術(shù)兩個層面來應(yīng)對。1