实现历史性突破，仍面临多个难题，AI空战时代距离现实还有多远？
【环球时报特约记者 魏齐 环球时报记者 马俊】美国空军部长弗兰克·肯德尔近日首次搭乘由人工智能（AI）控制的战斗机飞行，并感受该机和有人驾驶飞机的“空战”。这被美国媒体称为“一次历史性的飞行”。近年来，美国空军不断宣传在AI空战领域的快速进步，那么AI主导的空战时代，距离现实还有多远？
战机完全由AI控制
据美国《航空学家》网站报道，肯德尔在5月2日亲自进入X-62A VISTA战斗机的前座进行体验飞行。该机完全由AI飞行员控制，结合了机器学习和高度专业化的软件来测试自主飞行和其他尖端能力。在肯德尔乘坐X-62A飞行期间，该机执行了一系列战术机动，AI飞行员还对模拟威胁做出实时反应。这次飞行涉及在空对空格斗场景中完成特定的测试，以验证模型并评估性能。报道强调说，在整个飞行过程中，肯德尔和后座飞行员都没有触及X-62A的控制装置，展示了它的自主能力。
肯德尔搭乘AI控制的战斗机升空美联社称，这架AI飞行员控制的战斗机带着美国空军领导人进行了“一次历史性的飞行”。在此期间，该机以超过每小时550英里的速度飞行，并与另外一架有人驾驶的F-16模拟正面交锋，两架飞机在相距1000英尺的距离进行格斗、翻滚和盘旋。在长达一小时的飞行结束后，肯德尔笑着爬出驾驶舱并表示，相信这个仍在学习的AI“有能力决定是否在作战中发射武器”。
美联社称，美国空军的这种AI首先是在模拟器中学习数百万个“数据点”，然后在实际飞行中测试其结论，之后再将真实世界的性能数据放回模拟器中以了解更多信息。报道称，“世界上没有其他国家拥有像这样的AI战斗机”，“没有迹象表明中国已经找到了一种在模拟器之外进行测试的方法”。在未来的冲突中，美国空军担心“昂贵的有人驾驶战斗机机队将变得脆弱”，因为中国空军的人数正在超过美国，而且还在发展一支无人机部队。
军用航空领域最大进步之一？
据《航空学家》网站介绍，这架X-62A实际上是经过多次改造升级的F-16D Block30战斗机。美国空军去年宣布，AI飞行员在2022年12月的总共12次测试中成功控制X-62A飞行。美国《防务新闻》透露，2023年9月，该机与人类飞行员正面交锋。在两周的时间里，它在各种情况下与人类飞行员控制的F-16作战，从防御性飞行开始，然后转向激烈的进攻机动。这些喷气式飞机以每小时1200英里的速度对向飞行，彼此相距2000英尺，包括进行机头对机头的通过和垂直机动。美国空军在21次试飞中总共进行了超过10万行关键飞行软件代码更改。
X-62A飞机肯德尔表示，“几十年来，人们都对自主空对空作战的潜力充满幻想，但直到现在，现实仍然与梦想距离遥远。2023年，X-62A打破了作战航空领域最重要的障碍之一。”美联社认为，AI飞行员是自上世纪90年代初引入隐形技术以来，军用航空领域最大的进步之一。尽管该技术尚未完全开发，但美国空军已计划建立一个由1000架无人战机组成的机队。
致命弱点：高度依赖训练和数据
中国军事专家张学峰认为，AI主导空战正在逐步接近现实，但想要独立用于空战，还需要至少两方面的突破。一方面，AI飞行员需要不断学习、迭代，更娴熟地掌握战术。之前AI飞行员曾在模拟空战中战胜过人类飞行员。如果把空战分为观察、判断、决策、执行4个阶段，通过复盘发现，当时AI飞行员胜在观察和执行两个阶段。因为它能直接从系统中读取数据，并控制飞机进行机动，比人类飞行员“眼疾手快”。但在关键的判断和决策阶段，还没有体现出这样的优势。同时，除了1对1空战外，还要进行2对2、4对4空战，对地攻击、防空压制等各种场景下的训练，包括有人和无人机如何协同。这都需要大量的训练和迭代。
另一方面的突破是如何“观察”。因为视距内空战时，主要通过飞行员的眼睛进行搜索、跟踪、识别，然后进行判断和决策。目前X-62A是由目标机通过数据链实时传输己方位置的“作弊”方法来获得战场情报。因此AI想要独立执行近距格斗任务，还需要一个具备或者超出人类眼睛的传感器。张学峰认为，基于机器学习技术的人工智能或许首先用于辅助中距空战。因为中距空战需要的目标数据全部来自于机载或者机外传感器，可以比较好地解决“观察”问题。
北邮人机交互与认知工程实验室主任、人机混合智能专家刘伟则告诉《环球时报》记者，在空中战场环境越来越复杂的情况下，飞行员必须及时处理海量信息并从中筛选关键因素。AI飞行员的核心优势之一在于能高效处理这些信息，并做出快速准确的飞行决策。但另一方面，这种优势也可能成为AI飞行员的致命弱点，因为AI飞行员高度依赖于训练和数据，在面对与训练数据不一致或未遇到过的情况时难以很好地应对。人类面对海量信息甚至是相互矛盾的信息时，往往会根据经验和直觉做出判断。而AI飞行员的判断则是严格根据信息数据为依据，如果对手有意释放大量错误的战场信息，或将严重干扰AI飞行员的决断。他还表示，目前AI技术的发展尚无法解决军事智能领域的“欺诈”和“算计”问题，因此需要“人类+AI”的人机融合才能应对越来越复杂的未来战争。
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