軍事分野における人工知能の浸透と応用に関する考察

人工知能（AI）技術は現在、新たな急速な成長期に入り、将来の世界を変える可能性が最も高い破壊的技術として認識されています。世界の多くの国々は人工知能の発展を国家戦略にまで高め、政策指導、戦略計画、財政予算の面で強力な支援を行っています。人工知能兵器の出現により、戦争の方法は「人間対人間」の戦争から「機械による自律的な殺戮」の戦争へと根本的に変化するだろう。米国を代表とする世界の軍事大国は、軍事分野における人工知能技術の幅広い応用展望を予見しており、将来の軍備競争は知能化競争になると信じており、すでに一連の研究計画を事前に打ち出し、「第三次相殺戦略」を発表して、潜在的な敵との知能の世代間ギャップを作ろうとしている。遅れをとるということは、他者に支配されることを意味する。発展の機会を失うことで生じる大きな世代間格差を回避するために、中国は早急に追いつき、人工知能技術の軍事応用研究を積極的に展開する必要がある。

01 人工知能の発展の分析

人工知能の意味

人工知能は、人間の知能をシミュレート、拡張、拡大するための理論、方法、技術、アプリケーション システムを研究および開発する技術科学です。知能レベルの観点から見ると、人工知能は計算知能、知覚知能、認知知能の3つのレベルに大まかに分けられます。

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1) 計算知能とは、素早く計算して記憶を保存する能力を指します。膨大な量のデータの保存と高速処理を支援するために設計されており、科学的計算、論理的処理、統計クエリなどの形式化および規則化された操作を中核とする、知覚と認識の基礎となります。この点では、コンピュータはとっくに人間を上回っていますが、集合証明や数学記号証明などの複雑な論理的推論には、依然として人間の直感の助けが必要です。

2) 知覚知能とは、視覚、聴覚、触覚などの知覚能力を指します。その目的は、機械が「見る」ことと「聞く」ことを可能にし、それによって人間が画像理解、音声認識、言語翻訳に代表される「見る」と「聞く」に関連したタスクを効率的に完了できるように支援することです。ディープラーニング手法の画期的な進歩と大きな進歩により、知覚知能は徐々に実用的なレベルに近づき始め、現在では人間の知能に近づいています。

3) 認知知能とは「理解し考える能力」を意味します。機械が主体的に考え、行動することを学習し、人間の仕事を完全に支援または代替できるようにすることを目的としています。理解、推論、意思決定によって表され、思考し、決定する能力を重視します。認知知能の研究は、より包括的で人間の知能に近いため、より困難であり、長い間進歩は比較的遅いものでした。

人工知能の開発動向

人工知能技術は 1950 年代に誕生しました。当時、世界の科学技術は新たな発展段階に突入していました。情報量は飛躍的に増加し、情報伝達はますます高速化しました。人間の自然な知能では、このような膨大な量の情報を迅速に処理できなくなったため、人々は人間の知能を必要とするタスクを実行するためにコンピューターの使用を模索し始めました。人工知能の発展は主に3つの波を経てきました。 1960 年代には、人工知能技術は主にチェスのプレイ、定理の証明、単純な人工知能エキスパート システムの研究に使用されていました。 1970 年代には、マイクロコンピュータ技術と集積回路技術が急速に発展し、人工知能エキスパートシステムの研究は応用開発段階に入りました。 1980 年代以降、人工知能技術は急速に発展し、遺伝子工学、化学合成、ビジネス管理、石油探査、訴訟解決、軍事分野で使用されるエキスパート システムの開発に成功しました。 1990年代、人工知能技術の発展は加速段階に入りました。IBM（インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション）のチェス名人「ディープ・ブルー」が世界チャンピオンのガルリ・カスパロフを破り、人工知能技術における画期的な成功を記録しました。現在の人工知能開発の波は 2010 年に始まりました。ビッグデータ技術とコンピューティング能力の発展により、ネットワーク化されたビッグデータは機械学習の方法とアルゴリズムの改善に強力なサポートを提供してきました。

2014年秋、スタンフォード大学は人工知能に関する100年研究を開始しました。これは主に人工知能の現状を調査し、将来の発展の可能性を予測し、社会への影響を分析します。 2016年9月、スタンフォード大学は研究の一環として、「2030年の人工知能と生活」という報告書を発表し、過去15年間の人工知能の発展を分析し、今後15年間の発展の傾向を予測した。

人工知能革命は、複数の要因の相乗効果の恩恵を受けており、技術の蓄積と成熟度の向上により、人工知能は爆発的に成長しました。今後15年間、人工知能の分野は主に以下の6つの中核技術を含む人間の意識システムの開発に重点を置くことになります。 [[203737]]

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1) コンピュータービジョン。マシンビジョンは、カメラとコンピュータを使用して人間の目の代わりにターゲットを識別、追跡、測定し、さらに画像を処理して、人間の目の観察や検出用機器への送信に適したものにします。コンピューター ビジョン テクノロジーは、一連の画像処理操作と機械学習技術を使用して、画像分析タスクを小さく管理しやすいチャンクに分割します。

2) 機械学習。機械学習は、コンピューターによる人間の学習活動をシミュレートするものです。既存の事例から学習し、帰納法や要約法を使用することで、自身の能力を強化または改善し、機械が新しい知識や新しいスキルを獲得できるようにします。次に同じまたは類似のタスクを実行するときは、今よりも優れた、またはより効率的に実行できます。機械学習は、データ内のパターンを自動的に検出します。パターンが発見されると、予測を行うことができます。処理されるデータが多いほど、予測の精度が高まります。最近注目を集めているAlphaGoのディープラーニングは、ディープニューラルネットワークに焦点を当てた機械学習の分野の一つです。

3) テキスト言語処理。自然言語テキストの処理とは、コンピューターが人間と同様の方法でテキストを処理する能力を持つことを意味します。たとえば、テキストからコア情報を抽出することで、コンピューターは自然言語で書かれたテキストの意味を独自に解釈し、テキストの「理解」を実現できます。たとえば、文書に記載されている人物や場所を自動的に識別したり、契約書から条項を抽出して表にしたりします。

4) 自然言語処理。言語表現の確率分布を予測する言語モデルを構築することで、特定の文字列または単語が特定の意味を表現できる最大の可能性を判断できます。選択された特徴は、テキスト内の特定の要素と組み合わせてテキストを識別することができます。これらの要素を識別することにより、特定の種類のテキストを、スパムや通常の電子メールなどの他のテキストと区別することができます。

5) ロボット工学。つまり、マシン+人工知能であり、マシンビジョンや自動計画などの認知技術を、極めて小型で高性能なセンサーとアクチュエータ、そして巧みに設計されたハードウェアに統合することで、ロボットが人間と連携し、さまざまな未知の環境でさまざまなタスクを柔軟に処理できるようにします。近年、アルゴリズムなどのコア技術の向上により、ロボット技術は重要な進歩を遂げています。

6) 生体認証技術。バイオメトリクスは、コンピューター、光学、音響、バイオセンサー、生物統計学を統合し、指紋、顔、虹彩、静脈、声、歩き方など、人体に固有の物理的特徴を利用して個人を識別する技術です。もともとは法医学的識別に使用されていました。近年、テロや窃盗など社会の安全を脅かす事件が増加しており、身体的特徴や形態に関するデータを収集、比較、分析する必要性が高まっており、生体認証技術は発展の好機を迎えています。

02 人工知能戦争の時代

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人工知能は未来の戦場の新たな頂点となる

近年、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、ディープラーニングなどの新しい技術や概念の出現により、人工知能は知覚知能と認知知能の分野で大きな進歩を遂げており、将来の戦争シナリオに驚異的な変化をもたらす可能性があります。「インテリジェント戦争」はすぐそこまで来ており、火薬と核兵器に続く戦争の歴史における「第3の革命」になる可能性があります。火薬の登場は「第一革命」であった。この段階で、個人の能力に左右されにくい兵器（銃や大砲）が実現し、軍備も大衆化・大規模化していった。核兵器の実用化は「第二革命」であった。核兵器を保有することは、国全体を滅ぼすことを前提とした戦略的対決が行えることを意味し、核兵器保有国は重要な国際的影響力を持つようになった。これら二つの革命は、これまでの戦争のやり方を完全に変えました。人工知能は戦争のやり方を根本的に変える可能性があり、戦争を「人間対人間」から「機械同士が自律的に殺し合う」戦争へと変える可能性がある。

現在、世界の大国は人工知能兵器のみで構成された武装組織（部隊）の設立を構想しており、武力紛争や戦争の大きな部分を人工知能兵器が占める未来が近づいている。 「戦う前に負ける」ことを避けるために、世界の主要軍事大国は、将来の戦場でこの「新たな統率力」を求めて全力を尽くして戦うことになるのは避けられない。

米軍における人工知能の現状

2016年10月、米国国家科学技術会議は「人工知能の未来への準備」と「国家人工知能研究開発戦略計画」という2つの重要な戦略文書を相次いで発表し、人工知能を国家戦略レベルに引き上げ、米国における人工知能の発展に向けた壮大な計画と開発の青写真を示した。 2017年初頭、米国は「新興技術動向レポート2016-2045」を発表し、人工知能、クラウドコンピューティング、量子コンピューティング、ビッグデータ分析などの新興技術を含む、最も注目すべき20の技術開発動向を特定しました。これは、今後 30 年間でこれらの技術が米国の国力に影響を与え、将来の戦場で戦略的優位性を確保する中核技術になることを示しています。

米軍は、かなり早い段階から軍事分野における人工知能技術の応用を模索し始めました。米国防高等研究計画局（DARPA）は、指揮統制システムにシミュレーションを組み込み、指揮官の現場での意思決定のスピードと質を向上させることを目標に、2007年に「ディープグリーン」プログラムを開始した。 2009 年から 2014 年にかけて、DARPA は、テキスト、画像、音声、ビデオ、センサーなど、さまざまな種類のマルチソース データから自律的に情報を取得、処理し、主要な特徴を抽出し、相関関係をマイニングするためのテクノロジを調査および開発するための多数の基礎テクノロジ研究プロジェクトを立ち上げました。近年、米国は軍事装備の分野で一連の人工知能技術研究プロジェクトを展開している（表1）。

米国は人工知能の将来の発展に自信に満ちており、人工知能は米国の世界的な優位性を強化するための重要な交渉材料となっている。米国防総省の行動計画は、人工知能技術によって国防総省が戦場で人間と機械の位置を再調整できるようになったと指摘している。新しい人工知能兵器は、人間の力ではかなわないスピードと精度を備え、兵士の死傷者を減らすことになるだろう。同時に、米国防総省は、将来起こりうる「接近阻止・領域拒否」の脅威に対処するため、世界的な軍事力としての優位な地位を維持するための戦略の中核に人工知能を位置付けており、今後数十年間に脅威に対抗する上で米国を支援する鍵として自律技術、人工知能、先進ミサイルを位置付けている。

03 中国の軍事分野における人工知能の応用に関する考察

現在、世界の科学技術は新たなブレークスルーの発展パターンを生み出しています。人間と機械の戦争を特徴とする人工知能の発展は、大きな飛躍的進歩を遂げ、軍事分野への移転を加速させており、情報戦争の形態に必然的に影響、さらには「破壊的」な影響を及ぼすことになるだろう。したがって、私たちは人工知能技術の変化に遅れずについていき、技術革新の戦略的配置を加速し、戦争の形で起こり得る進化に科学的に対応する必要があります。

人工知能の発展動向を鋭く把握する

戦争に対する理解の度合い自体が、対立する2つの陣営間の対立の重要な部分です。中国が情報化に基づく軍事改革を進める上での最大の成果は、技術に対する感受性を強化し、人と兵器の関係をより科学的かつ弁証法的に理解し、技術と装備の要素を適切なレベルに引き上げ、軍事建設における先進技術の吸収能力を強化したことだ。諜報に代表される軍事技術集団の現在の発展は、戦争の形態をリアルタイムで変化させています。軍事変革の歴史から、軍事技術はあらゆる変革において源泉となり、基本的なサポートの役割を果たしてきたことがわかります。技術の変化に敏感で、最初に技術の突破口を開いた者は、新しい戦争のルールを習得し、指揮所をコントロールして将来の戦争に勝つことができるでしょう。

現在、人工知能は技術発展の最新の成果であり、知能、ニューラルネットワーク、思考の分野で情報化にとって「パラダイム」の突破的意義を持っています。軍にとって、軍事科学技術の進歩の方向を正しく予測できず、戦争形態の変化を把握できなければ、「技術世代格差」につながるだけでなく、中核能力や国家安全保障の危機にもつながる。戦争の主体であり、テクノロジーの達人である私たちは、戦争形態の進化の法則に対して高い感受性と洞察力を持つ必要があります。人工知能の思考認識領域と行動制御領域という二重の側面から、知能化技術を通じて情報化と機械化の大きな進歩を達成することができます。

米国の「第三のオフセット戦略」は、人工知能や自律性などの「破壊的」技術の発展を活用し、これらの技術を米国防総省の戦闘ネットワークに組み込み、米国の伝統的な抑止力を新たなレベルに引き上げ、次の戦争に勝つためのルールを作り出すことである。そのため、中国は情報技術の発展に注力するだけでなく、人工知能などの「破壊的」技術の発展にも目を向け、戦略的な超越と「曲線での追い越し」を追求し、ポスト情報化戦争の形態で主導権を握るべきである。中国は、軍事分野における人工知能技術の応用を早くから模索し始めました。開発された意思決定支援システム（DSS）は、モデルライブラリ、データベース、知識ベース、メソッドライブラリなどに基づくコンピューターを使用して、意思決定者を支援します。これらのシステムは、実際の軍事作戦に適用されています。現在、新たな軍事革命によりシステム勝利の概念が深まりつつある中、将来の戦争で優位に立つためには、人工知能技術を駆使して指揮官の観察・判断・決定・行動（OODA）サイクルに費やす時間を短縮し、多領域統合戦闘指揮統制の目標を達成する必要がある。

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人工知能戦争の特性を理解し、特定する

軍事情報は軍事情報化の継承と発展であり、情報戦の形態の漸進的な進化を促進する強力な技術力となっている。軍事技術が強力な戦争特性を持っているかどうかを評価する鍵は、それが軍事分野に包括的に浸透し、戦争に勝利する能力に変換できるかどうかにあります。諜報は思考と行動を制御する二重の能力を持ち、軍事指揮の意思決定、戦術の適用、部隊統制などの活動に浸透したり、「スマート爆弾」を直接使用して相手の思想と意識を攻撃し、戦闘意志を崩壊させたり、諜報を武器や指揮システムに具体化し、機械学習、転移学習などのインテリジェントアルゴリズムを使用して、対立状況下での状況目標の自律認識を解決し、指揮官が目標を迅速に発見、識別し、その脅威レベルを判断するのを支援したり、機械化および情報化された装備をインテリジェントに制御したり、「情報の優位性」を「知恵の解放」に置き換えて、最大の戦闘効果を刺激したりすることができます。

1) インテリジェントな軍事指揮。指揮統制システムは戦闘システムの中枢神経であり、戦争に勝つためのルールの中核部分です。インテリジェントな指揮統制方法は、人間の本質の弱点を克服し、指揮決定の正確性を向上させることができます。

2) インテリジェント軍事装備。主に、さまざまな無人兵器を使用して、3 次元の無人戦闘システムを構築します。人間と機械を共生する有機的な全体に深く統合し、機械の精度と人間の創造性を完璧に組み合わせ、機械のスピードとパワーを利用して人間が最善の判断を下せるようにすることで、認知速度と精度を向上させます。例えば、米軍が発明した「意識ヘルメット」は、人間の脳波を感知し、敵と味方を識別する「読心」機能を備えている。

3) インテリジェントな戦闘方法。ターゲットの探索・発見から脅威の評価、ロックと破壊、そして効果の評価まで、人間の介入は必要なく、無人操作が実現します。さらに、思想や心理も攻撃や制御の対象として利用される可能性があり、知的な方法と手段を通じて、イデオロギー認識の法則に従って、イデオロギー制御と精神的な「ソフトストライク」作戦を実行することができ、これには「文化冷戦」や「政治的遺伝子組み換え」などのイデオロギー浸透と破壊行為が含まれます。

AIベンチマーク基準の向上に注目

AI の標準、ベンチマーク、テストベッド、軍事アプリケーションは、AI 技術の研究開発を導き、促進するために不可欠です。軍事分野における人工知能の応用の急速な発展に遅れを取らないように、標準の策定を加速し、インテリジェント戦争のレベルを評価するための基礎と信頼できる基盤を提供する必要があります。

1) 人工知能の標準を確立する。標準には、AI テクノロジーが機能性や相互運用性などの主要な軍事目標を満たし、信頼性と安全性を確保するために継続的に使用できる要件、仕様、ガイドライン、特性が含まれます。

2) AI技術のベンチマークを確立する。ベンチマークはテストと評価から構成され、標準を設定し、標準への準拠を評価するための定量的な尺度を提供します。ベンチマークは、戦略的に選択されたシナリオへの対応に向けた進歩を促進することでイノベーションを推進します。また、AI 科学技術の発展を追跡するための客観的なデータを提供することもできます。 AI テクノロジーを効果的に評価するには、関連性があり効果的なテスト方法と測定基準を開発し、標準化する必要があります。標準的なテスト方法では、AI 技術のパフォーマンスを評価、比較、管理するためのプロトコルと手順を指定し、指標を通じて AI 技術のレベルを定量化します。

3) 人工知能テストプラットフォームを確立する。テストベッドは、研究者が実際の運用データを使用して、実際のシステムや十分にテストされた環境でシナリオをモデル化し、実験できるため、非常に重要です。軍事分野には、ミッションに敏感な独自のデータが大量に存在するため、AI 研究者に AI モデルや実験方法を共有、検証するための独自の研究機会を提供するために、安全で正確なテスト プラットフォーム環境を確立する必要があります。

人工知能のセキュリティ保護の強化

技術的な観点から見ると、軍事分野における人工知能の応用は、専門軍人の数を減らし、訓練と維持のコストを削減し、人命の安全を最大限に保護するのに役立ちます。さらに、人工知能は疲労を感じず、感情的な要因の影響を受けないため、ヒューマンエラーを回避し、タスクを正確に完了できます。しかし、人工知能にもいくつかの欠点があり、主に以下の理由により、安全性とセキュリティに関する重要な課題に直面しています。

1) 技術的な複製。開発や製造に高度な技術は必要なく、テロリスト集団が習得して自爆テロなどに利用される可能性がある。小国はより強力な兵器をより容易に生産できるため、新たな紛争や軍備拡張をめぐる競争につながる可能性もある。

2) ハッカーの攻撃。システムがハッカーに攻撃されたり、プログラムが改変されたりして、AI兵器が誤作動を起こす可能性も否定できない。

3) 複雑かつ不確実な環境要因。多くの場合、AI システムは、徹底的に調査またはテストすることができないさまざまな潜在的な状況を伴う複雑な環境で動作するように設計されており、システムが設計時に考慮されなかった環境に直面する可能性もあります。

4) 創発的な行動。展開後に学習する AI システムの場合、システムの動作は主に教師なし学習フェーズによって決まります。この場合、システムの動作を予測することは困難です。

5) ターゲットが正しく設定されていません。人間の目標をコンピューターの指示に変換するのは難しいため、AI システムに設定された目標はプログラマーの意図した目標と一致しない可能性があります。

6) 人間とコンピュータの相互作用。多くの場合、AI システムのパフォーマンスは人間とコンピュータの相互作用に大きく影響されるため、人間の反応の変化がシステムの安全性に影響を与える可能性があります。

上記の問題やその他の起こりうる問題を解決するには、説明可能性と透明性の向上、信頼の構築、検証と確認の強化、攻撃に対するセキュリティ戦略の策定など、人工知能のセキュリティと保護を強化し、人工知能システムが最終的に「再帰的な自己改善」を実現できるようにし、人工知能の長期的なセキュリティと価値の一貫性を確保する必要があります。

04 結論

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人工知能の誕生と発展は、20 世紀の最大の科学的成果の一つであり、新世紀の将来の発展をリードする主要な分野の一つです。我々は人工知能の急速な発展の機会を鋭く捉え、硬直した考え方を打ち破り、軍事分野への情報の深い普及と浸透を促進し、戦争形態の変革における中国軍の知能化の基本的な主導的役割を加速しなければならない。

1) 人工知能の急速な発展により、新たな戦争形態「インテリジェント戦争」が間近に迫っている。中国は、将来の戦争に勝つために、人工知能技術を利用して軍事指揮、軍事装備、戦闘方法において突破すべき重要なコア技術を鋭く把握し、計画しなければならない。

2) 人工知能技術の発展は、技術群の発展である。人工知能の軍事分野への浸透を促進する過程で、ベンチマーク基準の確立と安全保障の総合的な調整に重点を置き、人工知能技術群の協調的発展と軍事分野における標準化と安全な使用を確保する必要がある。