本文为「海派第一线」系列第19期，「海派第一线」系列聚焦全球海外科技及互联网行业的一线动态。本文为硅谷洞察和腾讯科技联合出品，未经授权，请勿转载。美国时间8月18日，AlphaDogfight（阿尔法狗斗）最终轮开赛。Dogfight（近距离空战）指的是两架战斗机相互缠斗，在这种情况下，飞机为模拟机，战斗发生在一个虚拟的世界。
和曾经在全世界掀起大波澜的AlphaGo（阿尔法狗）人机象棋比赛一样，AlphaDogfight也是人与AI之间的比拼。只是这个比赛比的不再是下象棋，而是AI操作难度极高的飞机，还是用于战斗的军用飞机，来与战斗机飞行员一决高下。
由于美国疫情依然没有好转，原本计划在拉斯维加斯举办的AlphaDogfight的线下比赛改成了线上。那么，组织这个比赛的是什么机构？今日的战况如何呢？
图片来自DARPA
Dogfight由美国国防部举办
比赛的主办方——美国国防部预先研究项目局(DARPA，下文简称研究计划局)成立于1958年2月，总部位于弗吉尼亚州的阿灵顿，目前约有220雇员，隶属于美国国防部。1957年，苏联发射了第一颗人造地球卫星斯普特尼克1号，时任美国总统的艾森豪威尔为了与之抗衡建立了该计划局，通过和业界、学术界和政府部门合作，旨在为国家安全研发具有创新突破的技术。它专注于中期和远期的技术突破，而不是满足美国军方当下的现实需求。所以，在其建立后的62年里，计划局取得了非常多显著的成就，在量子感知和计算、半导体、深度学习、癌症研究等领域都有深入的研究，做的项目包括无人机、无人车、高超声速飞行器、机载激光武器等。研究计划局在2019年推出了空战进化（ACE）项目。ACE一共分为三个阶段，建模和仿真，小规模飞机测试，全面飞机测试，最终这个项目是为了将值得信赖的AI算法应用在人类操控的大规模空中实战中。AphaDogfight是ACE项目的铺垫比赛，但不属于ACE项目。自动化空战相比人类控制下空战的改进，图片来自DARPAACE是研究计划局战略科技部为了实现“马赛克战争”场景的几个项目之一。“马赛克战争”场景将人和机器系统相结合，当系统出现故障或被摧毁时，可以快速地将部分机器系统替换掉，就如同马赛克一块一块地替换，以此实现更敏捷的开发、作战和升级。未来，空战飞行员就可以通过人机交互，更多地负责发出指令，控制大规模的空战，而不再只是作战的个体。比赛第一天：Heron Systems遥遥领先
在今天（美国时间8月18日）举办的第一场比赛中，参赛的8支队伍分别和APL研发的5种对抗AI算法进行了比赛。获得前三名的分别为为Heron Systems, PhysicsAI 和 SoarTech。此排名是根据得分总分得出的，得分(Points)的计算公式为3*击毙对手次数(kills) + 平局分数(Draws)，平局指的是双方都没有被击毙或死亡。获得第一名的Heron Systems是一家成立于1993年，专注于研发AI技术的公司，目前约25名员工。其涉及的领域包括了空中战斗、人体平衡游戏、实时雷达监测等。值得一提的是，这是一家由女性创始人成立、招聘了众多少数族裔和残疾人员工的公司。获得第二名的PhysicsAI成立于2017年，目前员工人数不到10人，也是一家研发AI技术的公司，其领域包括机器人、自动驾驶和智能传感器等。第三名SoarTech成立于于1998年，目前约125名员工，主要研究和开发能够模拟人的决策和行为的智能软件。其研发领域更专注于军事方向。分析比赛过程，我们可以看出，Heron Systems遥遥领先，其得分主要来自于击毙对手上。Heron Systems参与的比赛平局很少，且死亡次数也远远少于其他队伍。虽然Heron Systems目前员工团队很小，但是其23年专注于核心科技研发，以及第一场比赛优秀的战绩，让它在决赛里成为冠军的概率最大。当然，这次比赛虽然任何团队都能进行报名。但是要想进入最后真正参与比赛的阶段，还需要通过研究计划局的筛选才行。
2019年8月，研究计划局选出了8支不同背景的队伍来参加测试，并且会参加24周的培训课程，旨在展示高级的AI算法是如何进行空中战斗的，这种战斗被称为'dogfight'，也就是这个比赛的名称来源。这些比赛都是1对1开展的，并且会将对不同AI算法的优缺点评估汇报给ACE项目。能参赛并不意味着能加入ACE项目。这8个团队分别来自极光飞行科学公司（Aurora Flight Sciences）、埃皮西斯科技公司（EpiSys Science）、佐治亚理工研究所（Georgia Tech Research Institute）、赫伦系统公司（Heron Systems）、洛克希德-马丁公司（Lockheed Martin）、佩斯佩克塔实验室公司（Perspecta Labs）、物理人工智能公司（PhysicsAI）和翱翔技术公司（SoarTech）。 
8个参赛团队logo，图片来自DARPA
第一次线下比赛于2019年11月在美国马里兰州的约翰·霍普金斯大学应用物理实验室（后文简称APL）举办，主要内容为参赛团队和APL开发的算法之间进行比赛，同时参赛团队大规模地测试了模拟环境。在此次比赛中，参赛者为蓝方，APL为红方，红方派出的是低配的、机动和力量都受限的飞机比赛。第二次比赛于今年1月在APL线下举办，参赛队伍互相之间开展了比赛，并和APL更高级的算法及中配版飞机进行了角逐。参赛队伍此后在今年5月和7月还举办了虚拟混战来改进他们的算法，为决赛做准备。8月18号的线上比赛是最后一场比赛。此次比赛一共分为三场，分别在三天内在APL举行，通过ZoomGov在ADT TV上直播。每场的侧重点都不同：第一场为8支队伍分别和APL研发的5种对抗AI算法进行比赛；第二场为8支队伍之间开展循环赛；最后一轮为排名前四的队伍开展单轮淘汰赛。决赛中红方派出的都是高配版的没有任何限制的飞机。每场比赛输赢都不仅仅取决于“飞行员”的作战技能，同样还取决于开始作战的位置。参赛团队此前被训练过从防守、中立和进攻三种不同的作战位置，在比赛中，参赛团队的起始位置会不断被改变，以此来提高对参赛队伍算法的要求。参赛队伍能取得成功的策略是成功识别对手的弱势和错误，在争夺对手可以使用武器的区域的同时，把飞机操控到可以控制的方位，然后击毙对方。如果作战保守，比如一直低空飞行，那么被击毙的概率会更小，但是最后靠击毙对手才能得分的分数也不会很高。
最终获胜的团队将和人类飞行员展开对抗，以此来测试AI和人之间的终极较量，飞行员将驾驶轻型战斗机F-16作战，F-16是美国空军目前主力战机F-15的辅助战机。这轮比赛将在美国东部时间8月20号下午1点半到3点半举行。
F-16, 图片来自互联网
F-16驾驶舱，图片来自互联网
目前AI技术虽然很成熟，但是由于成本过高、突发性技术问题难解决、人类和自主系统的任务分配难平衡等问题，美国在自主无人机作战上没有太大进展。例如，美国海军一直计划推出X-47作为自主战斗机和轰炸机，在众多试验后，现在也只是作为空中加油机来使用。所以，无人机目前更多地发挥的依然是辅助作用，而非核心作战。此外，虽然举办AlphaDogfight以及其背后的ACE项目，一大目标就是提升人类对自动操控系统的信任，让人类理解，自动操控的系统将会可靠到参与到，甚至主导全面空战任务。但是目前AI在军事作战中和人类任务分配之间的权衡依然很难裁定。在曾经大热的美国律政剧《傲骨贤妻》中，有一集讲到美军在战争中需要通过控制无人机去袭击被认定为危险的东西，这种所谓的”定点清除”通过大数据分析，将具有某些“恐怖特征”或被认定“可能与恐怖行动有联系”的人群锁定为打击目标，通过远程遥控指挥无人机进行空中打击。但是剧中一位操作员长期无休地工作后，只能通过服用让人能够保持亢奋的药物来维持精神状态，而服用药物会带来注意力不集中或反应迟缓的副作用，最终导致了操作员在控制携带炸弹无人机出现了偏差，误杀了大量平民。在这种场景中，如果能通过大数据定位后，在更准确的时间，精准定位定点，并由AI系统发出指令，那么伤及无辜的概率就会大幅降低。但是，如果纯粹依靠自主系统来通过实时图像找到袭击目标，然后发射指令，不结合人类的验证，也很难做到精准地通过图像识别，避免误杀无辜。所以，即便人对AI自主系统的信任增加，如何平衡二者之间的任务关系也需要探索和界定。航空航天和国防，信息和通信，以及汽车三大领域的发展，是国家创新的速度的几面镜子。目前，美国在汽车领域的支出是航空航天和国防工业的好几倍；商业巨头在创新领域的投入激增，其与航空航天和国防领域争夺人才的竞争也正在变得愈发激烈。所以，DARPA希望通过这种比赛来吸引业界和学术界的关注，从而获取相应的人才。此类比赛及其背后的创新项目，也是AI未来在军事领域更大规模运用的一个开端。（本文作者：Chelsea Yang；编辑：SV Insight）
参考资料：
https://www.defenceconnect.com.au/strike-air-combat/6607-darpa-to-pit-human-vs-ai-fighter-in-alpha-dogfight-trialshttps://www.darpa.mil/our-researchhttps://www.darpa.mil/news-events/2019-05-08https://www.ctex.cn/article/quanzi/gjsj/201812/20181200045091.shtmlhttps://www.engadget.com/darpa-alphadogfight-championship-043711508.html
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