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人工智能技(ji)术有着极为(wei)广阔的发展(zhan)前(qian)景，除了能够用(yong)于(yu)民用(yong)和生产活动，军用(yong)领域被(bei)认为(wei)是(shi)人工智能可能发挥(hui)决定性意(yi)义的地(di)方。人类进行战争行动靠的是(shi)自身的理解能力和后天的学习带来的技(ji)能，而只要是(shi)人就不可避免会犯错，在计算和反应速度方面(mian)人类在计算机面(mian)前(qian)也是(shi)不值一提。因(yin)此(ci)，各国军队(dui)都在探索人工智能技(ji)术在军事领域的运用(yong)。
据美国防务新闻网站(zhan)8月8日消息报道，美国国防高(gao)级研(yan)究计划局（DARPA）在当地(di)时间7日宣布(bu)，一种人工智能算法(fa)机器，将(jiang)在8月20日与一名资深人类F-16战斗机飞行员，通过模拟(ni)平台进行线上空战对抗，飞行员会直接和系统进行对抗。据悉，这次对抗是(shi)DARPA阿尔(er)法(fa)格斗试验的第(di)三场(chang)，也是(shi)最后一场(chang)比赛，这个系列的试验旨在测(ce)试人工智能算法(fa)进行空战的能力。
用(yong)AI操控飞机对抗人类飞行员的设想其实早已经被(bei)美国所提出，首次"阿尔(er)法(fa)空中格斗"在2019年11月19日进行，随后在今年年初进行了第(di)二(er)次对抗，两次对抗选取(qu)的飞机分别为(wei)F-15和F-16，都是(shi)美军目前(qian)的主力三代机型(xing)。只不过这两场(chang)对抗，都是(shi)由多家团队(dui)的人工智能算法(fa)进行对抗，本质上还是(shi)互相角(jiao)逐AI技(ji)术的发展(zhan)水平，看哪(na)家的技(ji)术最好。目前(qian)，一共有8家美国公司和科研(yan)机构进入第(di)三场(chang)比赛的候选名单。
按照安(an)排，奥罗拉飞行科学公司、埃皮斯科学公司、佐治亚(ya)理工学院、赫(he)伦系统公司、洛克(ke)希德·马丁公司、透视实验室、物理科学公司和苏亚(ya)特奇(qi)公司会在霍普金斯应用(yong)物理实验室分别运行自己的算法(fa)，互相之间通过循环赛和淘汰赛来进行选拔。最终的胜(sheng)利(li)者，会和美军一位经验丰富的F-16飞行员进行对抗。也就是(shi)说，这次的对抗将(jiang)会是(shi)AI算法(fa)和老练美军飞行员之间的对抗，是(shi)一次AI界中的强(qiang)者与人类世界中的王牌飞行员进行的激烈(lie)碰撞，很(hen)大程度上试验的结果可以反映出人类和AI进行空战格斗的优劣所在。
（美军退役飞行员曾被(bei)AI击(ji)败）
美国军方对此(ci)保留了高(gao)度关注，"阿尔(er)法(fa)空中格斗"作为(wei)美军军中少有的推进人工智能空中载具实战化的项目，堪称走在了整个美国AI空战技(ji)术的前(qian)列，在世界上也可以算得上是(shi)独树一帜。而DARPA方面(mian)则表示，无论(lun)胜(sheng)负如何(he)都将(jiang)从中吸(xi)取(qu)经验，而如果最后AI算法(fa)能够战胜(sheng)人类飞行员，那就意(yi)味着美军距(ju)离拥有实际空战中有效的AI技(ji)术近了一步。值得注意(yi)的是(shi)，此(ci)前(qian)美军进行过一次类似试验，2016年6月，美国辛辛那提大学开(kai)发人工智能，与在和美国空军退役上校基恩·李的空战模拟(ni)中大获全胜(sheng)，落败的基恩·李表示："这是(shi)我见(jian)过的最具侵略性、敏捷性、变化性和可靠性的人工智能。"可见(jian)，人工智能技(ji)术距(ju)离具备进入实际空战并对抗人类飞行员，已经拥有了最基本的可能性和技(ji)术基础。
当然，笔者认为(wei)目前(qian)来看AI技(ji)术要击(ji)败人类飞行员还很(hen)难(nan)，虽然计算机在反应速度和数据存储方面(mian)和人类存在巨量差异，但空战是(shi)有大量可能性和主观能动性决定的行为(wei)。AlphaGo曾大胜(sheng)人类，是(shi)因(yin)为(wei)计算机可以通过大量的模拟(ni)计算得出最佳策略，但空战的可能性远比棋类的战术可能性要多，而且最重(zhong)要的是(shi)有对创造力的需求，人类飞行员做出的策略很(hen)可能是(shi)电脑中都没有存储的。短期来看，AI还不具备发挥(hui)主观能动性和创造力方面(mian)的能力，对空战这种可能性太多以及涉及创造性的行动，人类飞行员目前(qian)的优势还是(shi)很(hen)大。不过，美军会从人机对抗中获取(qu)何(he)种经验和进步，这确实是(shi)非常值得注意(yi)的问题。