AI在空中缠斗对抗中5:0大胜人类飞行员？

图：DARPA的“Dogfight”空中缠斗视图，可模拟F-16飞行员与人工智能之间的对抗较量。右侧五比零的比分分外显眼。

代理“Heron”。

Heron公司诞生于上世纪九十年代初，总部位于加利福尼亚的NAS Patuxent River海军飞行测试中心附近。该公司专门开发用于AI场景的自动代理与多代理系统算法。Heron的AI代理，曾经通过多次模拟AlphaDogfight，与约翰霍普金斯大学应用物理实验室和一些大企业的AI解决方案较量，在一一击败各AI对手之后，赢得了此次与F-16人类飞行员正面交锋的机会。

Heron的发展之路可谓是踏血前行，先后击败了包括Aurora Flight Sciences、EpiSys Science、乔治亚理工学院、洛克希德·马丁、Perspecta Labs、PhysicsAI以及SoarTech等多位强劲对手。

此次胜利，标志着这家私营公司再下一城。凭借在DARPA试验性演习与更大规模的空战演进（ACE）项目中的出色表现，这家企业的前途可谓一片光明。

DARPA方面表示，此次AlphaDogfight演习在YouTube等频道上吸引了超过5000位观众，包括全球各敌对国家。不过，ACE项目负责人、美国空军上校Dan “Animal” Javorsek仍然以更中肯的立场，探讨了AI代理的胜利与模拟场景的局限性，以提醒大家，应该在比分之外以更客观的态度看待这样的结果。

在提到Twitter上大量散布的、关于人类战场终结论的观点时，Javorsek不禁笑了起来。他强调，空中缠斗AI的最大价值，在于压制敌对方在战场上建立威胁的能力。

“只要我们能够让无人系统像具有智能、且富有创造力的实体那样，表现出更多的行为、外观与模式，就能给敌对手带来更多麻烦。”

他也承认，AI代理在此次缠斗模拟中确实带来了令人印象深刻的表现，而且极具发展潜力。但问题在于，AI本身很可能受到攻击，甚至可能是在飞机起飞之前就，已经被敌对方渗透。

作为此次演习中的人类一方，F-16飞行员Banger表示，他确实对缠斗算法产生了信任，特别是在观察到对方表现出“精细运动”（以及据此做出的机动判断）、迅速决策以及瞄准能力之后。

“AI不会受到人类训练环境里种种规则与约束的影响。因此，大家可以看到AI操纵的固有优势，包括使用更精细的瞄准技术，并完美消化各项提示信息等。但除此之外，AI与我们在常规模拟演习中看到的人类对手已经非常相似。”

尽管AI的学习能力很强，但Banger的成长速度也不慢。随着对抗的进行，他已经找到了压制AI飞行员的技巧。在针对算法的第五局对战中，他采用了新的方法，开始模仿AI的作战思路。

“在第三轮与第四轮对抗中，我一直在努力维持自己当前的位置优势。这是个错误，AI借此抓住了机会。在第五局中，我开始适应AI的战斗思路，跟着它爬升以拉近两架飞机之间的距离。以往我很少会这么做，但现在我得做出改变，因为我的对手已经有所区别。我得逼着它犯错。”

Javorsek上校断言，未来人类与自主系统之间的比例将产生明确区分——要么是少数人管理大量自主系统，要么是很多人管理同一套自主系统。此次AlphaDogfight演习中总结的经验，将帮助美军继续在这条道路上摸索前进。

当然，这一切的基础在于信任。通过此次演习，Javorsek上校认为，建立信任的目标已经初步达成。

“只要我们能说服哪怕几位飞行员，让他们观看Heron自主代理的实际表现，并承认其确实拥有良好的智能、足以在高度动态的场景下做出正确的决定，那我认为这次演习就已经达到了目的。”

Banger肯定道，“必须承认，在经历了这场比赛之后，我完全相信，AI有能力执行精细的操作并实施杀伤性打击。”

ACE项目的下一步，自然就是将AI代理整合至现实环境中的小型飞行设备，并最终将其添加到全尺寸战斗机当中。Javorsek上榜估计，这项工作可能“要十多年后，甚至是二十年后才会完成。这还是在技术已经完全准备就绪的前提下，但目前技术显然还不够成熟。”

▲ 图：DARPA讲解员在AlphaDogfight演习中进行实况转播

单是将AI代理转换为自动驾驶战机，就可能需要十多年的时间。ACE项目还提出了其他更为严苛的发展目标，包括将AI代理在一对一缠斗中表现出的“本地作战自主能力”推广到两架/多架战机、甚至是小型战术编队上，借此实现团队战术行为。

“我们的目标是，通过多机操作行为，将我们积累到的战斗经验扩展到更具全局视角的战场环境当中。”