美国陆地作战机器人揭秘：大国大杀器

探索智能战争时代：机器人与军事变革的交汇点

在科技发展的长河中，历史告诉我们，一旦技术的步伐开始加速，便难以停止。如同人类历史的脚步从远古时代的刀剑发展到今日的尖端科技一样，军备竞赛也随着技术的演进不断升级。在这个飞速发展的时代，我们迎来了一个崭新的议题：机器人与军事力量的结合。正如那句古老的智慧所言：“取法乎上，仅得其中。”在这个机器日益像人的时代，军事竞赛的道路愈发漫长和复杂。

军备竞赛的舞台上，一旦有国家迈出第一步，紧随其后的是一连串的响应。最终，这场竞争不仅形成了一张紧张而隐晦的霸权关系网，还引领我们走向了一个未知领域：机器人的军事应用。那么，各国军队竞相开发作战机器人的背后意图究竟为何？我们又站在了军事变革的哪一个节点？人工智能是否将成为这场军备竞赛的关键一环？

从阿帕网的诞生到现今互联网的蓬勃发展，我们见证了科技如何借助军事契机实现飞跃。当我们转向人工智能在医疗领域的成功应用时，不禁思考：在军事这个复杂多变的领域，AI能否发挥出同样的潜力？在作战地形复杂、环境多变的情况下，机器人能否适应军事作战的特殊需求，提高自主决策能力，成为士兵的得力助手？

世界军事强国的构想已经清晰地描绘出机器人部队的未来蓝图。英国计划到2030年部署12万个机器人用于下一代战争，而美国也在积极研制机器人战车，以提升陆军作战能力。随着智能化社会的到来，战争形态也必将向智能化演变。从冷兵器时代到信息战时代，我们正站在一个全新的起点上。

美国陆军研究实验室正在积极训练机器人在复杂环境中进行自主导航和操作。现实情况是，机器人在混乱环境中表现并不如人们所期望的那样完美。尽管它们拥有高度的自主性和操作能力，但在面对未知的挑战时，人们仍然会对它们的表现感到紧张和不确定。这种不确定性不仅源于机器人的技术成熟度，更源于我们对机器人在军事领域潜在能力的未知。

在这个智能化战争的浪潮中，我们不禁要思考：机器人究竟能否成为未来军事武器库中的关键部分？它们能否在战场上与人类士兵协同作战，减少人类伤亡，同时提高作战效率？这些问题的答案需要我们深入研究和探索。在这个过程中，我们将不断见证科技的进步与军事变革的交融，共同迈向一个充满挑战与机遇的未来。今天，罗曼面临的任务是清理道路。这是一项复杂的挑战，需要机器人展现出高度的自主性。ARL希望机器人能够独立完成任务，而无需操作员的具体指示。他们只需告诉罗曼“清理出一条干净的道路”，然后让机器人自行决定如何完成这项任务。

重视机器人的原因在于它们具备自主决策的能力。机器人能够感知周围发生的事情，根据感知的信息做出决策，并在没有人类干预的情况下采取行动。过去，机器人的决策是基于高度结构化的规则，这在结构化环境中是有效的。当面对混乱、陌生或定义不明确的环境，如战场，传统的规则方法会使机器人表现得笨拙。因为这些环境无法提前精确预测和规划。

深度学习在这里充当了一块“绊脚石”。和许多其他机器人一样，罗曼通过人工神经网络来应对半结构化环境中的挑战。大约十年前，人工神经网络开始被广泛应用于各种半结构化数据。以前，这些数据曾是计算机的难题，需要基于规则编程（即所谓的“符号推理”）来处理。

人工神经网络不是识别特定的数据结构，而是识别数据模式。它们能够找出与网络先前遇到的数据相似但不完全相同的新数据。人工神经网络的吸引力在于它们是通过实例进行训练的。通过让神经网络学习标记的数据，形成自己的识别模式。具有多层抽象的神经网络被称为“深度学习”。

尽管人类参与了训练过程，且深度学习系统受到人类大脑神经网络的启发，但其识别模式与人类看待世界的方式是不同的。我们经常无法理解深度学习系统的输入数据与输出数据之间的关系，因此深度学习系统也被视为“黑盒子”模型。

这种“黑盒子”的不透明决策特性给罗曼和ARL实验室带来了一些问题。我们必须谨慎使用依赖深度学习系统的机器人。虽然深度学习系统擅长识别模式，但它们缺乏人类对世界的理解，无法像人类一样做出合理的决策。当你在处理抽象且复杂的任务时，如罗曼所面临的清理道路任务，这一点变得尤为明显。

在这个任务中，罗曼需要识别可能挡住去路的物体，理解这些物体的物理性质，决定如何抓住它们，选择最佳的操作技巧（推、拉、提等），然后执行这些行为。对于一个对世界了解有限的机器人来说，这是一个充满未知的挑战。

ARL所开发的机器人与其他依赖深度学习的机器人有所不同。ARL的AI首席科学家Ethan Stump表示：“我们让机器人逐渐理解世界。”军队可能会在世界任何地方执行任务，无法收集所有地域的详细数据来训练机器人。我们需要机器人能在未知环境中表现得像在熟悉的环境中一样出色。

为了实现这一目标，ARL采用了模块化的方法，让机器人通过分解任务来理解世界。这种方法更接近人类思考方式，有助于机器人在复杂环境中自主完成任务。通过逐步理解世界和模块化地处理任务，我们为罗曼和其他机器人铺设了一条通向更高层次自主性的道路。在训练领域与环境中，大多数深度学习系统展现出了卓越的可靠性，但它们的应用范围并非无所不包。对于军队作战机器人而言，这一挑战尤为突出。当深度学习系统在军事环境中表现不佳时，单纯的数据积累并不能解决所有问题，数据的局限性使得创新解决方案成为必需。

ARL的机器人必须明确自己的任务目标，适应不同的执行方式。例如，RoMan可能需要快速清理道路，也可能需要安静地完成同样的任务，这完全取决于具体的作战需求。即使是对于最先进的机器人来说，这也是一项艰巨的任务。

在我观察的时候，RoMan正在执行搬运树枝的任务。ARL采用了一种模块化的自主方法，深度学习技术与其他技术相结合，帮助机器人确定哪些任务最适合使用哪些技术来完成。

目前，RoMan正在测试两种从3D传感器数据中识别物体的不同方法。一种是基于深度学习的宾夕法尼亚大学的方法，另一种则是通过搜索来感知的卡耐基梅隆大学的方法。搜索感知方法依赖于一个更传统的3D模型数据库，只有当目标物体明确时，这种方法才最为有效。但值得一提的是，即使物体被遮挡或颠倒，搜索感知方法也能准确地识别物体。ARL同时测试这两种方法，让它们相互竞争，以选出最通用、最有效的方法。

深度学习在感知方面表现出色，ARL的计算机科学家Maggie Wigness指出，得益于深度学习技术，计算机视觉领域已经取得了重大进展。我们已经成功地将一些在一个环境中训练的深度学习模型应用到新的环境中。

ARL的模块化方法融合了多种技术的优势。例如，基于深度学习的视觉地形感知系统可以与基于逆强化学习方法的自动驾驶系统相结合。这种逆强化学习方法允许模型通过人类士兵的观察进行快速创建和优化。与传统的基于奖励函数的强化学习不同，这种方法更贴合作战思维，认为人类指导机器人是最佳实践。

深度学习不仅面临数据稀疏和快速适应的问题，还有鲁棒性、可解释性和安全性等挑战。Stump强调，这些问题在军队作战时尤为重要，其后果可能是致命的。虽然ARL目前并不研究致命的自主武器系统，但正在为美国军方建立自主系统的基础。

安全永远是首要考虑的问题，但确保深度学习系统的安全却是一项巨大的挑战。Stump表示，无论是在安全的约束下进行深度学习，还是将这些约束条件添加到系统中，都困难重重。这是因为当任务或环境发生变化时，约束条件很难处理。这不仅仅是一个数据问题，更是一个架构问题。

Nicholas Roy是MIT机器人小组的负责人，他对深度学习的看法更为务实。他认为深度学习不应被神化，并同意ARL机器人专家的观点，即深度学习方法往往无法应对军队所面临的挑战。他表示，军队深入新环境并面对不断变化的敌人环境使得机器人的训练过程难以匹配军队的需求。深度网络的需求与陆军作战的任务之间存在不匹配的问题。他还强调了地面机器人在RCTA任务中的抽象推理能力的重要性。在某些情况下，深度学习可能是一项有用的技术，但当涉及到抽象概念时，其可行性就变得不那么清晰了。他补充说：“如何将多个低级神经网络结合起来表达更高层次的概念是一个关键问题。”尽管目前尚未找到解决方案但这个挑战值得进一步研究和探索解决之道在不断发展和变化的前沿战场上确保作战机器人的安全和适应性是军队最关注的挑战之一虽然我们现在仍在试图克服这些挑战但我们正在逐步取得进展并逐步推动机器人技术的进步迈向更高的层次推理和适应性领域这将使机器人更好地适应复杂多变的战场环境并为未来的军事行动提供强大的支持力量同时我们也必须保持警惕以确保这些技术始终符合道德和标准确保人类控制机器人在战场上的行为确保技术的安全和透明性并防止滥用和误用风险的出现在探索自主系统的道路上，我们面临的挑战远比想象的要复杂得多。将高级和低级网络合并成一个更大的网络来检测红色汽车，虽然想法富有前瞻性，但实际操作中的困难重重，许多研究者虽致力于此，但成功的步伐仍然缓慢。美国陆军研究实验室（ARL）正在通过一种创新的方式，让人类与机器人协同工作，确保自主系统的安全性和稳健性。

ARL意识到，在未来可预见的时期内，机器人不应仅仅被当作工具使用，而应成为我们团队中的一部分，一同完成高级推理和偶尔的低级任务。尽管人类可能不会一直直接参与机器人系统的研究，但当人类与机器人作为一个团队协同工作时，整体的效率会大大提高。在机器人合作技术联盟项目（Robotics Collaborative Technology Alliance）的最新阶段，我们已经看到ARL是如何将机器人从单纯的工具转变为团队伙伴的。

以RoMan为例，当人类为其提供适当的建议或指导时，如告知其抓取哪个区域的树枝最有效，机器人的效率会大大提高。尽管机器人对世界知识的理解（即常识）仍有局限，但人类的丰富经验可以为其提供帮助。这种人机协同使得RoMan成功抓住树枝并将其拖走。

赋予机器人自主权是一个棘手的问题。自主权过少，需要大量的人力管理，这在处理特殊情况如时可能适用，但在其他情况下则显得效率低下。赋予机器人过多的自主权则可能引发信任、安全和可解释性等问题。我们寻找的标准应是机器人的操作水平相当于工作犬，既能在有限的环境中有明确的任务执行，又能适应新环境并有一定的灵活性和创造力。在需要帮助时，机器人可以向人类求助。

ARL正在开发一种名为“自适应规划参数学习”（Adaptive Planner Parameter Learning, APPL）的软件，旨在解决深度学习的一系列复杂问题。APPL将不同的机器学习技术分层排列在经典的自主导航系统之下，使高级的目标和约束能够应用于低级编程上。通过这种方式，人类可以通过远程操作、矫正干预和评估反馈来帮助机器人适应新环境，同时机器人也可以使用无监督强化学习来调整自己的行为参数。这种结合确保了自主系统兼具机器学习的优势，同时提供了军队所需的安全性和可解释性。

尽管商业和工业领域的自动驾驶系统（如自动驾驶汽车）快速发展，但军事领域的自主系统仍然面临着独特的挑战。军队的自主系统需要在不确定的环境中运行，并需要人类的调优或演示。军队的自主系统研究也需要找到战斗和智能自动化之间的平衡。

最终，我们的目标是实现真正的人机共融。从机器人的角度看，人和机器之间的关系已经从辅助和协同转变为替代和扩展。现在，我们需要确保人的主体地位在人机协同中更加突出。全球军事机器人研究正在积极发展，我们需要找到平衡，使机器人在战斗和智能自动化方面都能发挥最大的作用。