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軍事情報是作戰指揮的關鍵因素。在未來智能化戰爭中,作戰節奏快,戰機稍縱即逝,戰場態勢變化急劇，迫切需要軍事情報獲取分析適應戰場節奏，如何在人工智能技術的支持下，將情報偵察系統與指揮控制系統高度集成，為作戰指揮提供準確、快速、持續、高效的情報信息支持，將成為現代戰場制勝的關鍵。人工智能技術的發展將對軍事情報信息處理方式產生巨大的影響。

提高情報收集整理能力

大數據時代，人們身邊充斥著各種各樣的數據和信息，如何充分運用這些重要的情報信息，是每個指揮員關心的和作戰息息相關的問題。而現代戰爭數據信息海量增長，僅靠人力完成數據收集整理工作難以完成。人工智能在數據采集整理方面應用主要有以下三個方面。

一是人工智能運用于收集和整理戰場情報信息。隨著戰術互聯網數據傳輸帶寬的擴容和戰場技術偵察手段的發展，智能設備采集的戰場情報信息數據量急劇增加。然而，面對這些海量的數據和信息，單靠人力效率低下無法及時完成情報整理工作，此時運用人工智能、大數據和機器學習等關鍵技術，可以根據作戰指揮的需要，將分散的情報數據快速分類成標準材料，便于情報數據的系統分析研究。以美國為例，阿富汗和伊拉克戰爭時期，國防部購買并部署了大量高分辨率攝像無人機，廣泛應用于戰場情報收集，以便更好地掌握作戰對手的戰場態勢。為了解決這些收集的海量情報數據整理問題，美國國防部于2017年4月成立了一個跨職能算法作戰小組，研究這些人工智能技術在數據整理過程中的應用，減輕全動態視頻分類整理的負擔，將情報工作人員從大量機械和重復的識別、分類和查詢工作中解放出來。

二是人工智能運用于收集和整理社交網絡信息。社交網絡的突發信息傳播十分激烈,在政治、經濟、心理學等方面都產生了巨大的社會影響。有效地收集和整理社交網絡中的日常信息是未來城市作戰的一項基礎工作。基于人工智能算法，不僅可以通過關鍵詞過濾有用信息，還可以分析隱藏數據的規則及其與其他事件的相關性，不斷改進檢測方法。通過人工智能，我們可以拓寬社交網絡信息收集整理的手段和范圍，從零碎的信息中整理出有價值的情報信息。美國中央情報局CIA充分利用人工智能技術提高數據收集和整理能力，特別是在社交媒體數據方面，收集大量社交媒體信息，這種方式改變了美國情報部門對情報工作人員經驗的過度依賴，提高了人工智能社交媒體收集整理效率。

三是人工智能運用于收集和整理網絡輿情信息。輿論是“社會的皮膚”，是反映社會形勢的晴雨表。而輿情信息收集整理是根據特定需要，針對社會輿論問題對于相關數據進行信息采集，按標準規范分類整理的過程。網絡是當下社會輿論的主要載體之一，在互聯網時代，尤其是移動互聯網時代，每天都會產生大量的信息，這使得收集整理輿論信息變得非常困難。而大數據時代輿情進入雪崩狀態的時間更短，網絡輿情越早掌握越主動，一般事發后的12小時是一個關鍵的時間節點。因此，在大數據時代，要不斷提高輿情信息處理的時效性。借助人工智能及大數據技術，實現對互聯網上所有輿情數據的動態跟蹤，利用文本挖掘、自然語言和圖像分類等整理技術，實現了網絡輿情收集整理的自動化、智能化、標準化，做到研判快、預警快、決策快。

可實現情報分析處理自動化

目前，人工智能技術在情報信息分析處理中發揮著明顯的作用，主要體現在分類預警、分析時效性及信息呈現方式三個方面。

一是完善情報信息分類和預警功能。在指揮控制過程中，情報分析通常涉及多種類型的武器、多種控制系統，具有不同的形式和內容。獲取區情報信息后，將零散的情報資料按照作戰指揮的需要進行分類，轉換成標準化的文字資料、相關的態勢圖等，以便對作戰情報資料進行系統的分析和研究。人工智能可以對各種數據和信息進行智能分類，根據需要自動排序要執行的任務，提高智能數據檢索能力，標記關鍵信息，自動發送警告信息。美國水晶球公司開發的大數據分析哥譚（Gotham）平臺在阿富汗戰場上發揮了重要作用。該平臺將人工智能算法與強大的引擎相結合，形成一個具有精確搜索和挖掘功能的智能搜索引擎，能夠對信息進行深度挖掘，然后通過人工智能算法進行數據之間的關聯分析，進而實現戰場動態數據檢索和預警。

二是提高情報分析時效性。情報分析研究是對情報材料的綜合分析、推理、判斷和提煉，是“去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及里”的分析過程。認真分析和研究情報是正確使用情報的關鍵步驟。現代戰爭中獲取的情報信息，僅靠傳統的人工眼看、手算等方法，難以及時、準確地處理大量的情報信息。人工智能可以實現傳感器數據處理和預分析的自動化，承擔更多的信息分析任務。編輯和標記來自各種信息源的圖片和視頻。自動識別圖像并對復雜的任務進行分類處理。這將有助于減少相關人員分析動態視頻的工作量，獲得更多有價值的情報，進而提高軍事決策水平。在2017年美軍打擊“伊斯蘭國”的行動中，其利用人工智能的深度學習算法和神經網絡技術開發了用于目標辨別和預警的計算機視覺算法，顯著提高了無人機情報分析能力。

三是提高情報信息的可視化程度。情報信息可視化是一個相對較新的研究領域，它將數據的交互式可視化和基于智能算法的數據分析相結合。面對海量、復雜、結構化和非結構化的信息，智能情報信息可視化技術能夠以簡單易懂的方式快速、方便地將信息呈現給研究者和決策者。智能算法允許將圖形數據作為節點進行處理、分類、聚合和描述，評估節點之間的連接屬性并創建可視化網絡，這些數據最終都以某種圖形化的形式直觀的呈現給指揮員。美軍在阿富汗戰場使用的廣域運動圖像處理系統，通過在MQ-1捕食者無人機和MQ-9收割者無人機提供基于人工智能的算法，將無人機采集到的情報信息送到圖像處理系統，能按戰斗需要智能呈現無人機采集到的動態視頻信息。

提高情報信息數據組織管理水平

就作戰指揮的關鍵要素而言，情報信息管理仍然是智能化作戰指揮的基礎，運用人工智能技術確保網絡和信息系統運行快速、準確、暢通是智能作戰指揮重要前提。情報信息管理包括分類建立情報信息數據索引，高效組織情報分發和態勢共享，及時組織錯誤反饋和信息更新，以及情報信息網絡安全管理等。這里重點介紹人工智能在情報信息數據和知識結構化處理、數據協議識別轉換以及信息網絡數據安全三個方面應用。

一是人工智能解決情報數據和知識非結構化問題。許多情報信息數據和知識都是非結構化的。非結構化情報信息數據和知識以不同的語言、不同的格式來表示，由不同的來源提供，只有經過處理，才能進一步快速準確地檢測、提取和應用。運用人工智能技術的智能結構化處理，是管理數據和非結構化信息知識的有效方法。它將大量重要的非結構化信息按照一定的規則實時分類，便于查找和使用。使用關鍵字和布爾表達式進一步定義更復雜的主題。統計軟件系文檔之間的基本統計相似性，將包含大量關鍵字或短語的文檔分組，每個組成為代表一組特定主題實例的抽象概念。根據特定分類規則建立主題之間的關系。通過多組模型的學習和交互，知道文檔放在哪里，什么時候需要添加新的分類，什么時候需要去除某些分類。通過這種智能化的數據和知識處理方式，實現數據和知識結構化，進而提高情報信息處理效率。

二是人工智能實現異構系統協議的識別和轉換。由于協議不兼容，異構系統很難在異構系統應用進程之間進行交互。在情報信息更新過程中，情報機構應最大限度地在各個階段實現情報信息處理的自動化，以提高情報信息處理效率。情報產品也應該各指揮控制平臺自動傳播，這意味著它們必須是各平臺可讀的格式，整個情報機構的系統必須能夠在無人干預的情況下接收和使用它們。因此，異構系統協議集成是現代情報系統面臨的挑戰之一。異構協議轉換是連接異構系統的一項重要技術。這時，運用人工智能類人的思維能力，對不同平臺網絡數據進行協議智能識別轉換，確保信息在不同平臺的有效流轉，有效解決情報系統異構協議。IBM的阿爾馬登（Almaden）研究中心研制推出了一種系統軟件，能夠在不改變數據的前提下集成DB2、Oracle等傳統數據庫、可檢索Web數據和文本數據等。

三是人工智能有效保障指揮信息系統網絡安全。在戰場上現代、快速和持續的網絡信息沖突的背景下，隱藏的、復雜的、有針對性的各種攻擊的威脅正在增加，如多路徑惡意軟件、漏洞、后門、分布式拒絕服務攻擊和敵對命令等。基于人工智能技術代理、神經網絡應用、專家系統、深度學習的人工智能技術安全工具已廣泛用于網絡防御，并發揮了積極作用。IBM開發的雷達顧問（QRadarAdvisor）智能軟件能夠自動調查網絡上的信息事件，通過認知推理提供重要見解，識別高優先級風險，加快響應周期，可以大大提高指揮信息系統的網絡安全系數。斯諾登公布了由美國國家安全局開發的名為“怪獸大腦”（MonsterBrain）的秘密網絡戰防御系統。這種武器實際上是一種智能軟件操作系統，當特定網絡受到攻擊時，可以無需人工操作，自主執行反擊。

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