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最爱收藏 海上无人装备关键技术与智能演进展望( 四 )


在一个复杂的作业中 ， 通常需要多种功能协同工作 ， 如火力打击、侦察通信、环境感知等 ， 单独作业通常难以很好地实现所有功能 。 而编队集成了多个单位 ， 各个单位可以负责不同的任务 ， 最大化利用所有资源 ， 并通过通信技术实现信息共享 ， 以弥补个体单位的能力不足 。 此外 ， 编队作业具有更强的容错能力 ， 每个单位仅负责作业中的部分任务 。 即使个别单位发生损毁 ， 其他单位可以及时顶替该单位 ， 使其作业能力、范围以及可靠性都有极大提高 ， 从而能够完成高强度、高难度和高要求的任务 。
编队协作能够最大限度地发挥整体的优势、装备以及武器的威力 ， 并且能够实时机动地变换队形 ， 密切协作 ， 便于整体指挥以及战术的布置 。 然而 ， 合作交互级海上无人装备的作业范围依然局限于已知任务 。 对于作业过程中出现的未知情况 ， 仍不能采取较好的应对措施 。 为了解决这个问题 ， 可以将合作交互级装备与远程测控级装备相结合 。 在系统编队中加入一定数量的远程测控级装备 ， 作业过程中以远程测控级装备为领航者 ， 合作交互级装备作为跟随者 ， 遭遇未知事件时 ， 通过人为控制远程测控级装备引导 ， 合作交互级装备协同作业 ， 强化其作业能力 。
自主学习级自主学习级海上无人装备能够在完成作业的过程中持续学习 ， 不断提高自己的智能化水平 。 该等级的海上无人装备的学习过程不再局限于人为提供的学习样本 ， 可以在执行任务的过程中不断学习 ， 并及时同步 ， 因此 ， 可以一定程度上应对作业过程中出现的未知事件 。 为了实现海上无人装备的自主学习能力 ， 可以采用强化学习的深度学习策略 。 强化深度学习在遇到未知事件时 ， 首先尝试做出一些行为来得到一个该事件对于这种行为的后果 ， 随后通过该结果下环境产生的反馈对自身策略进行优化 ， 并在下一次遇见该事件时 ， 做出更优的判断 。 随着反馈学习次数的增加 ， 自主学习级海上无人装备逐渐掌握对于该事件的处理方式 。
但在执行高危任务时 ， 一个错误的尝试很可能会导致该单位被破坏 ， 那么“学习”所得到的结果就会全部失去 。 因此 ， 编队中所有单位必须能够实时共享所做的每个尝试性动作以及其所得到的结果 ， 使得“学习”不是个体行为 ， 每个单位都能从其他单位的行为和结果中进行学习 ， 并及时把“学习成果”传输到基站 ， 以防止错误尝试所引发的不良结果导致学习成果丢失 ， 以致学习过程停滞 。
在处理未知情况的过程中 ， 由于没有相应样本的积累 ， 强化学习过程的结果反馈可能会有一定的延迟 ， 需要在多次“试错—优化”的过程后才能做出正确的判断 。 为了加速学习进程并且最大化地利用资源 ， 统一规划所有海上无人装备单元 ， 并实时将任务样本传输至基站 。 同时 ， 基站将各学习样本及时同步至所有海上无人装备 ， 实现所有自主学习级海上无人装备的智能等级同步提升 ， 缩短学习周期 。
自主学习级海上无人装备能够较好地处理未知事件 ， 适合执行细节信息缺失、不确定性强、未知程度高的高难度任务 。 随着执行任务量的增加 ， 自主学习级海上无人装备将逐步增强作业能力 ， 扩大作业范围 ， 提升智能水平 。
智能对抗级智能对抗级海上无人装备拥有相当程度的智能化水平 ， 并能够和人类一样进行快速学习 。 在自主学习级智能水平的基础上 ， 智能对抗级海上无人装备能够通过元学习形成自身的核心价值 ， 实现通用作业能力 ， 能够在短时间内适应未知的任务环境 ， 并完成任务 。 在战斗中 ， 该等级海上无人装备可以迅速地对周围局势以及战况做出判断 ， 对敌方的战斗力进行评估 ， 并对未来的发展做出预测 ， 及时将有效信息上传到基站 ， 提供对当前战局的分析 。 此外 ， 在遇到未知事件时 ， 智能对抗级海上无人装备通过已有元知识的积累 ， 能够迅速理解现状 ， 实现快速学习并做出判断 ， 拟定参考作业策略 。


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