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帖子主题:难道计算机和人工智能:非人类对手

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难道计算机和人工智能:非人类对手

难道计算机和人工智能:非人类对手

在2018年12月中旬,为促进人工智能技术发展,"以先知?兵圣-2018"战术级人机对抗挑战赛决赛,在此期间有总导演指定条件——比赛从第1到6轮的比赛赛事,比赛期间兵棋推演导演大厅里,一块大屏幕上展示着“红和蓝(AI)”双方的各种兵棋和人员调动情况,双方对抗激烈,战局不断变化,局势越发瞬息万变,战况更是难以预测,各种数据不断刷新变化,场面惊心动魄;在一开始AI优胜于人类,略战略胜,但人类精英选手从与AI多次交战中,更快地适应地形和作战,最终打败AI;在这提到AI一开始优胜人类是因为AI在很强的深度算法下快速形成战场态势,能够很快的适应地形和作战计划以及快速形成自动校验方案,并实现多级协同、自动避免误伤,多种方案快速评估与优化。而且比人类反应更快更能够料敌先行,所以才能抓住关键时节,给对方以致使一击;但是因为人类精英选手超强应变能力和战场适应能力以及长期作战经验极大程度上优胜于AI,所以打败AI,获得胜利亦是意料之中。

难道计算机和人工智能:非人类对手

而兵棋推演中对人工智能最出色的应用要数《兰德战略评估系统(RSAS)》。这套系统由安迪·马歇尔研制,目的是为使用更新、更优秀的技术协助进行网络评估。这一系统旨在“让兵棋推演更有效、更严密、分析性更强…包括使用人工智能技术制造能够替代部分或全部人力团队的计算机模型,进而加快推演进程使分析员能够审查更多想定。更重要的是在对假定和推理进行阐述时,施行严格的纪律要求。”最后一点确实非常重要,而且也是兰德战略评估系统的真正价值所在。对于研究各种假设可能的应用,它是最佳工具。

兰德战略评估系统的基本方法围绕4种主要观点确立。其中最突出也是最著名的观点是“自动化兵棋推演”。在这个概念中“计算机模型像一个机器人或代理人,成为人类推演者的助手甚至能在很大程度上代替人类。”这一方法的关键要素,是使用基于规则的模型来充当推演者代理人,利用作战分析和交互式部队作战模型来支持兵棋推演。然而,在全面自动推演的模式下,兰德的战略评估系统就不再是兵棋,而仅仅是另一种分析性的计算机模型罢了。实际上,目前兰德战略评估系统思想所依据的人工智能原理,正越来越多地成为兵棋推演的一部分。

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另一方面,如果用计算机担当推演者对手,人工智能也是存置在危害的。兵棋推演最好还是在人与人竞争对手之间进行,他们之间不同的观点、经验和行事方法,正是人们通过兵棋推演获得各种领悟的思想源泉。人工智能的对手是计算机程序,就好像人类推演者水远与同一个对手较量一样。这个对手,就是计算机程实序的设计者。

难道计算机和人工智能:非人类对手

当然,危险不在于人工智能本身,而是在于它的使用。“计算机对手”也是有一定价值的,它使得人类推演者可以研究各种态势和可能性,进行“实践”并直接获得推演兵棋所必需的综合经验。但是,如果只与机器作战,那就有问题了。这可能形成误导,进而让所有的训练都失去意义。

不幸的是,在业余兵棋推演中,这种情况的负面影响已经产生。据说,超过90%的计算机兵棋都是单人推演的。这种专门“与系统对决”造成的危害是显而易见的,在很多方面都在重蹈美国海军军事学院20世纪30年代的覆教。

在这类兵棋中,“系统”在推演者的观点中根深蒂固,他们甚至

已经无法进行独立思考,无法提出足够的合理问题,结果造成战术兵棋根本无法反映出水面战斗的实际战斗体验。海军军军事学院的某些错误可归缪于低劣的技术评估,如低古了日本“长矛”型鱼雷的射程、速度和杀伤力。其他一些错误则是在表现指的运行方面存有失误。

在这类兵棋中,“系统”在推演者的观点中根深蒂固,他们甚至已经无法进行独立思考,无法提出足够的合理问题,结果造成战术兵棋根本无法反映出水面战斗的实际战斗体验。海军军事学院的某些错误可归谬于低劣的技术评估,如低估了日本“长矛”型鱼雷的射程、速度和杀伤力。其他一些错误则是在表现指的运行方面存有失误。

有趣的是,业余爱好者将有机会在美国海军中校艾伦·齐姆设计的一款迄今尚未公布的计算机兵棋中,体验20世纪30年代海军军事学院的战术兵棋系统。如果将齐姆的原创设计和比尔·尼克尔斯兵棋作品中涉及同一行动的兵棋拿来进行比较,就会发现它们之间的区别,可能代表了业余兵棋和专业兵棋在未来的两个不同发展方向。

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      2019/1/27 17:29:10

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      这种东西 关键在于规则吧 技术人员在设定规则的时候 肯定是习惯性的从人工智能方面来考虑 就是说 设定的规则 是有利于人工智能的

      2019/1/30 16:51:46

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