🛌🏻 🤹🏿 🧘🏽 AI在空战模拟中击败了人 💞 👩🏿‍🔧 👃🏾

在战斗中从侧面查看。图标指示火箭爆炸的位置。两架蓝色战斗机之一被摧毁，第二架离开战场。所有在AI控制下的红色战斗机都躲避了敌方导弹，

也许很多年以后人们不会派年轻人参加战争，而是由计算机控制的无人战斗车。不仅是为了挽救生命，还有另一个原因：因为蛋白质智能根本无法抵抗复杂的操作和即时的计算机反应。

工程师们继续改进控制现代武器的战斗程序，并且已经取得了一些成功。在最近的一次测试中，使用四名虚拟战斗机的Alpha AI系统成功地防御了两架由前美国空军上校吉恩·李上校控制的高级武器的攻击飞机的海岸线。据认为一些专家认为，在AI的行为，他的行动和空中作战的外观的结果“非常有前途的。”

美国空军上校Jin Li在与Alpha人工智能系统的战斗中Alpha

计划由辛辛那提大学，国防公司Psibernetix的团队开发和美国空军研究实验室。

在创建时，使用了模糊逻辑方法，即使用遗传算法（遗传模糊树，GFT）创建了所谓的“模糊树”。显然，这是在空战中实时处理信息并做出决策的最合适方法。

模糊树布局示例模糊

逻辑方法已经被研究和应用了很长时间，但是Alpha开发人员设法使它们适应实际的战斗任务，并表明即使是价值500美元的低预算个人计算机也能够实时处理数据并做出适当的决策，击败了专业的飞行员。

在空战中，现代战斗机以超过2000 km / h的速度进近（例如，F-35战斗机的最高速度为1900 km / h，Su-35战斗机为2400 km / h）。在这些速度下，战斗的结果由微秒决定。因此，Alpha程序的开发人员设定了一个目标来使用敌方飞行员的错误，由于人体的不完美，这些错误是不可避免的，因为人体在生理上根本无法实时或实时地响应事件。如何写的开发商，AI可以考虑和协调的最合适的战术计划和轨道机动高达250倍，比一个人更快的动态环境将有时间眨眼。

显然，如果几个战斗机由一个计算机程序同时控制，而不是几个正在与对讲机进行谈判并试图协调其行动的飞行员，那么它们的协调也会更快。

Alpha计划屡次击败了人类飞行员，包括使他们在导弹武器，速度，可操纵性和传感器方面领先。但这是另一回事。金·李上校不仅是一名前专业飞行员（他的职业生涯是空战经理，从传统的角度来看，他不是飞行员），他还是世界上计算机模拟领域最优秀的专家之一。上校自1980年代以来一直参加此类审判，与各种试图击败他的计算机程序作斗争。

在军事领域，这种Alpha胜利类似于Deep Blue计算机在大师级比赛中的国际象棋胜利。

吉恩·李本人本人也对 Alpha计划印象深刻：“令我惊讶的是，她如此博学多才，反应迅速”，他说。 -她似乎了解我的意图，并立即对航迹的变化和导弹的部署做出了反应。她知道如何击退打击，并在必要时立即从防御行动转变为进攻。”

吉恩·李（Gene Lee）说，在与阿尔法（Alpha）进行了数小时的比赛之后，他完全疲惫地回到了家，并在情感上受到了破坏：“这可能不是真正的情报，但它代表着一个值得的对手，”这位美国飞行员承认。

在战斗开始之前进行处置。一组由人工智能控制的战斗机

使用红队的侧翼以红色机动标记。

训练任务的第一和第二阶段训练任务

的第三和第四阶段训练任务

的类型从侧面指示到第四阶段的

步骤训练任务的第五和第六阶段

将来，像这样的AI系统可以用来控制真正的战斗机和无人机，现在由操作员以远程模式进行控制。

遥控军用无人机

国际公约可能首次禁止使用人工智能，因为现在禁止集束弹药，化学武器，生物武器，凝固汽油弹，杀伤人员地雷，气候武器和其他给对手之一带来不正当好处的武器。

但是历史表明，战争规则并不总是得到尊重。碰巧的是，一方为了胜利而准备使用甚至不诚实的战争方法。如果她使用人工智能-可能的话，其余的人将只能回答相同的问题。然后第三次世界大战有可能像第二次世界大战一样演变成一场程序员大战。这是一场“隐形战线”的战争-密码学家和密码学家试图解密敌人的通讯，这立即带来了巨大的优势。

但是，即使禁止在真实战斗中使用AI，此类工具也适合训练飞行员并作为非战斗操作期间的辅助系统。

关于Alpha人工智能测试结果的科学工作发表在《国防管理杂志》上（doi：10.4172 / 2167-0374.1000144，pdf）。

AI在空战模拟中击败了人

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