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为什么深绿系统不好用?

已有 2691 次阅读 2020-3-19 17:57 |个人分类:2020|系统分类:科研笔记

【编者按:1997年,在一场著名的人-机国际象棋大赛中,一台IBM公司制造的、名为“深蓝”的计算机,以6局比赛2胜1负3平的成绩,战胜了世界冠军卡斯帕罗夫。美国国防高级研究计划局(DARPA)研制了一套名为“深绿”的系统,希望该系统在战斗行动中能够做“深蓝”计算机在国际象棋比赛中所做的事情(详见本文附录部分介绍)。但是该项目以失败而告终,本文尝试分析一下它失败的根源,同时,这也许是人机融合智能技术目前不能快速应用的一个瓶颈。】


态势感知不仅是科学,还是艺术。

态是计算,势是算计,感是映射,知是联系。

东西方差异在于being与should的理解,西:being导致should,东:should产生being。

博弈如同学生考试做题,表面上是人对题的计算,实质上是学生与出题人之间的算计问题。

也许世界上的万事万物中根本都没有所谓元,即使有元很可能也是可变的,不是固定的元,也有生命周期,不断在交互中生成、消失。表征如此,判断如此,认知如此,智能也如此,一切都在运动变化之中,如果一定要找一个坐标原点作为“元”来处理当前问题的话,“变化”就是元吧?!而对于此,随机应变的“机”却不应该是机器,而是“时机”,目前,能够掌握把控复杂性时机的只有人——那些真正有价值感的人吧!

深绿系统之所以未能众望所归,原因不在机器的计算,而在人的算计,计算往往根据事实进行,而算计常常倚重价值展开,如同经济学里交易的劳动价格与价值的关系一样,博弈中对抗双方交互的也是客观事实数据(这里不妨称之为形式化)和主观价值经验(这里不妨称之为意向性),一个具体,一个抽象。人机融合智能中,机器计算的速度、精度在一定范围内可以用确定性的形式化事实帮助人进行分析、判断、决策(就像价格在一定范围内可以反映价值一样,如日常生活中的青菜萝卜葱),但超越事实的不确定意向性部分机器计算就无能为力了(就像价格在异常范围内不能反映价值一样,如疫情中的柴米油盐票),而人,尤其是有相关经验人之算计、秋毫的价值就显露出来了。机器学习可以基于客观事实数据提取出某些相关的习惯偏好特征价值,但是这些都是有条件的局限性价值,涉及设计者、使用者等时空情境、想象逻辑的边界,真正的价值涌现于更有高度、深度甚至温度的态势感知之中,是用意向与形式、感性与理性、主观与客观共同使然、相互作用的产物。所以,深绿之所以失败,究竟是事实与价值的偏离、主观与客观的割裂、计算与算计的误差所致。

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智能可以证明:AI中,数学的伟大掩盖了她的缺点



附录:

    “深绿”(DeepGreen,DG)是美国防高级研究计划局(DARPA)研发的下一代作战指挥和决策支持系统,其把观察-判断-决策-行动OODA)环路中的观察-判断环节通过计算机多次模拟仿真,演示出采用不同作战方案可能产生的效果,对敌方的行动进行预判,让指挥官做出正确的决策,缩短制定和分析作战计划的时间,主动对付敌人而不是在遭受攻击后被动应付,从而使美军指挥官无论在思想上还是行动上都能领先潜在对手一步。


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1 深绿系统原理示意图


深绿系统主要由名为指挥官助理的人机交互模块、名为闪电战的模拟模块、名为水晶球的决策生成模块组成,其架构图如图2所示。



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深绿系统架构图

(1)“指挥官助理”模块。

“指挥官助理”模块主要完成人-机对话功能,可将指挥官手绘的草图和表达指挥意图的相应语言自动转化为旅级行动方案(COA),帮助快速生成作战方案和快速决策。该模块包括以下3个子模块:“计划草图”、“决策草图”和“自动方案生成”:

● “计划草图”子模块。

“计划草图”具有以下功能:接受用户的手绘草图及语音输入,并转化为标准的军用符号,如美军作战符号准则MILSTD2525B。指挥官可以用自己的方式进行思考与绘图,而不必拘泥于完全正式的军标;为作战方案补充细节;拥有足够的各领域知识,当遇到少数不清楚的问题时,可以询问用户,理解真实意图并对战斗模型进行初始化。

“计划草图”的输出将是用军事想定标记语言描述的行动方案。“计划草图”包括草图识别器、计划诱导器、方案自动生成器、细节添加计划器以及对话生成器。草图识别器将一系列自行绘制的记号以及语音转化为一系列标准军用符号;计划诱导器利用大量符号帮助指挥官定下计划与意图;细节添加计划器将为指挥官生成的方案添加细节,这样“闪电战”模块才能对该方案进行仿真;对话生成器可以与指挥官进行交互,澄清模糊问题,帮助理解指挥官的决心意图。

● “决策草图”子模块。

“决策草图”对实现“深绿”目标非常关键,其目的是使指挥官“看见未来”,具有以下功能:接收来自“水晶球”的决策点输入和来自指挥官的决策;显示采用不同决策方案所产生的可能性、风险、价值、效果以及其他因素等多维信息,帮助指挥官更好地理解未来可能形成的态势;向下属传达决策。

“决策草图”包括探查模块、表示模块、对话生成器以及命令生成器。探查模块允许指挥官探究未来可能的作战图像,从而掌握决策的后续效果;表示模块将来自未来作战图像的信息转换为直观表述;对话生成器为指挥官呈现所需要的决策,并与指挥官进行沟通,直到真实理解指挥官的作战意图;命令生成器将指挥官的决策规范表达为对下属的指令,并向“水晶球”模块提供该信息,以用于保持和更新未来作战图像。

● “自动方案生成”子模块

在“深绿”计划初期,“自动方案生成”子模块仅是简单地将指挥官的意图转化为作战方案。随着“深绿”计划的推进,该模块的目标是可创造性地自动生成符合指挥官意图的作战方案。

(2)“闪电战”模块

“闪电战”模块是“深绿”计划中的模拟部分,通过利用定性与定量分析工具,可以迅速地对指挥官提出的各种决策计划进行模拟,从而生成一系列未来可能产生的结果。该模块具有自学习功能,对未来结果预测的能力可不断提高。

“闪电战”模块可以识别各个决策分支点,从而预测可能结果的范围和可能性,然后顺着各个决策路径进行模拟。“闪电战”模块主要包括多决策模拟器、模型与行为库、地理空间数据库3部分,具有以下功能:输入作战各方的方案;确定决策分支点或未来可能的情况;推理评估每个决策分支的可能性;对所有决策都进行连续模拟,遍历所有可能的决策选择。

(3)“水晶球”模块

“水晶球”模块将能够根据作战过程中的信息及时对未来作战进程进行更准确的预测。其主要功能包括:在生成未来可能结果的过程中,接收来自“计划草图”的决策方案,然后发给“闪电战”模块进行模拟,随后接收来自“闪电战”模块的反馈,并以定量的形式将所有未来可能的结果进行综合分析;从正在进行的作战行动中获取更新信息,同时更新各种未来可能结果的可能性参数;利用这些更新的可能性参数,对未来可能的结果进行分析比较,向指挥官提供最有可能发生的未来结果;利用分析结果,确定即将到来的决策点,提醒指挥官进行再决策,并调用“决策草图”。




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