下一代計算機技術：將為未來戰場情報帶來變革

美智庫專家分析下一代計算機技術

將為未來戰場情報帶來變革

遠望智庫技術預警中心 溫琳 明我

本文作者詹姆斯·坎頓博士為全球未來研究院的首席執行官和首席未來學家。全球未來研究學院由詹姆斯·坎頓於 1990 年建立，是一個為全球財富 500 強企業、 技術領軍人物和政府人員提供諮詢建議的智庫。

想象一下，在入侵一座伊拉克摩蘇爾那樣規模的城市30天前，美軍在空中部署微型無人機網路以及在城市的基礎設施中安裝感測器。

感測器收集地理情報數據、紅外線、多光譜圖像、信號情報、全動態視像、移動數據、圖片、電子郵件和社交媒體信息，包含人類，車輛和供應鏈的活動，旨在勾畫一副三維互動式地圖，不僅將城市的結構和街道納入其中，還將人員、各種系統、生活和交通模式、電量使用、商業、武器和軍械的位置納入其中。

到軍隊進入該城市之前，戰場指揮官會拿到一份城市最近發生事件的記錄，以及一幅實時移動大數據地圖，顯示出採用虛擬和增強現實技術的全息影像。在GPS、感測器、無人機視像的支持下，經元標記的個人和地點數據不斷實時更新。

收集到的大量數據可通過運算進行預測性分析，來確定敵人的位置，並解析在城市及其周邊活動的個人和實體，建立身份資料庫以確定他們去過哪裡以及將要去哪裡。

此類知識以及上述情景可挽救士兵的生命並且保護平民，但目前還不可能實現。

雖然感測器和無人機已隨時可投入使用，但分析從多種渠道獲取的大量數據的計算能力還不具備。不過， 隨著新的運算體系結構出現，這樣的情景最終將可能實現。

這些運算速度更快的計算機將與人工智慧、大數據分析以及雲計算相結合，幫助軍事和情報部門解決最棘手的問題。

計算機技術已經60多年未發生深刻變革，相關硬體依然在用0和1處理數據。當今的計算機很快將會達到物理和處理能力的極限。

預測計算能力周期性增長的摩爾定律，也將走到盡頭。我們需要的是比摩爾定律所預測進程更快的運算能力提升。一些主要的趨勢正在把計算機工程師們引到這個方向上來。

首先是人工智慧近來取得的突破。過去三年，人工智慧從基於規則的系統，向深度學習型和機器學習型系統轉變，賦予了機器自組織和模擬人類操作的能力，且能以我們從未見過的速度和能力完成這些。

圖像處理、自動駕駛車輛和移動智能手機都是人工智慧驅動創新的例子。今天的計算機體系結構已實現這些技術。為了充分利用人工智慧的優勢，我們需要新一代的計算機：具備更快速度、更強大數據運算能力的超級計算機和具備思考能力的新一代機器。

另一個趨勢是即將到來的海量數據，這些數據須經組織和分析才能提供敏捷的預測和和威脅防範。到 2020 年， 我們將面對一個由世界200億移動設備、 1000 億智能互聯應用組成「物聯網」。當前計算機的運算能力將無法滿足處理、存儲、 管理所有這些數據並保障其安全的需求。

我們需要抓緊時間更快地進行創新並應對戰略突襲。為此，我們需要下一代計算機以比以往更快的速度來判別「下一步會發生什麼」。

預見到這些趨勢的研究人員和工程師們當前正忙於開發新的計算體系結構，尋求顛覆現有的海量數據處理和使用方式，有三類技術領域正處於不同的發展階段。

量子計算運用量子比特（或稱量子位）作為基本單位，使其帶電或極化以代表0和1。操縱這些量子比特並令其相互作用，可以同時形成多種運算結果，與此對比，今天的計算機一次只能得出一種運算結果。量子計算促成的硬加密方面技術進步以及艾位元組規模數據促成的先進複合問題解決，可以給國防和情報行動帶來變革。

神經形態計算也有潛力收集大量數據並快速運算。這些計算機，將會以大腦運行的方式工作。大腦運行利用神經元和突觸網路，神經計算機則尋求為一個計算體系結構創造神經元迴路， 模仿神經元的功能，換言之，模仿大腦思考的方式。

記憶驅動計算重構一台計算機的體系結構，把記憶植入計算機的中心，取代傳統的處理器。惠普公司已經展示了一款記憶驅動計算機，叫做「The Machine」，據稱其運算速度比當前的計算機快8000倍。記憶驅動計算的發展遠遠領先於量子和神經形態計算，後者仍然處於研發的初級階段。惠普公司稱他們計劃最早於2018年將The Machine商業化。

這些運算能力超出當前計算機若干數量級的計算機可以實現什麼任務？

廣泛來講，新一代強大能力計算機與人工智慧相結合，可用於解決人類一些最大的社會問題。它們可用於抗擊疾病，發掘清潔能源，更好地管控氣候變化或者養活地球上的人類。

在國家安全領域，下一代計算機技術可用於恐怖襲擊預警、預測並防止網路攻擊並保護重要的基礎設施，以及甄別、 預測及阻止威脅， 開展實時行動並進行事後分析。

回到本文開篇提到的作戰想定，美國陸軍人員和海軍陸戰隊員的分析人士已經預見到，其在未來幾十年將會在複雜的城市環境中作戰。一個像摩蘇爾那樣規模的城市大約有60萬居民，不過未來特大城市中將越來越多，在人口達到數百萬的特大城市中作戰，美軍可能需要新的多元兵力，例如，由操控人員人工智慧情報員、無人機和機器人組成的加強版遠征部隊。

當前，預言性、整體性的戰場大數據分析尚不存在。不過，美軍可以派遣第一波機器人系統首先進入戰區，消除威脅；讓士兵、陸戰隊員或後續機器人隨後跟進，在一個更安全的環境中執行任務。

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