20世纪50年代，科学家图灵首次提出“机器思维”的概念。进入智能化时代，机器也可以有“思维”逐步成为事实。智能化战争中，在机器思维驱动下，一些无人装备和辅助决策系统成为与人类并肩作战的“机器人战友”和“智能参谋”。可以预见，人与武器的关系将由人与工具的关系，逐步转变为人与具有“有限主观能动性”的智能伙伴的关系。深刻理解认识和善于创造运用机器思维这把钥匙，有助于人们认清智能化战争特点，掌握智能化战争主动权。

　　近年来，以深度学习为代表的新一代人工智能技术取得突破性进展，并在围棋、语音识别、翻译等多个领域胜过人类。越来越多的人开始认识到，人脑只是一种高级的通用智能体，人类智能不是世界上唯一的智能形态，也不是智能的终极形态，人类社会将迈入人机共生的智能化时代。探索智能化战争制胜机理、研发智能化武器装备、发展智能化作战力量、创新智能化作战方法等智能化战争准备活动，都应建立在认清智能机器是如何“思考”这个基础之上。

　　从机械技术到信息技术再到人工智能技术，技术发展通过模拟人体肢体功能、感知功能、神经功能最后到认知功能，由简单到复杂、由低级到高级，逐步实现对人类各种能力的替代、拓展和放大。人工智能作为人脑这一人体最复杂器官的替代品，必然要求具备类似人脑解决复杂问题的“思维”能力，我们可称之为“机器思维”。

　　基于深度学习的新一代人工智能系统，与上一代人工智能相比可被视为一个“灰箱”，其“思维”过程和结果具有很大的不确定性和不可解释性。虽然人们希望它是可以解释的，但从另外一个角度讲，正是这种不确定性和不可解释性产生了创造性，构成了真正的“智慧之源”。人类思维的高级形式，除逻辑推理之外，其他如直觉、想象、灵感、顿悟等形式，都具有高度的不确定性，只可意会不可言传。正如军事领域中“运用之妙，存乎一心”的指挥艺术，就是难以解释的。

　　因此，机器思维表现出的不确定性和不可解释性，或许正是这一次人工智能突破的先进和独特之处。超级计算机或量子计算机的速度再快，计算智能再强，由于其计算原理是透明的、可解释的，计算规则是预先设计的、确定的，计算过程是可逆推的、可重复的，人们也不会认为其具有创造性，并对人的思维能力构成挑战。

　　这一次人工智能的突破，大大提高了智能机器的“智商”，机器思维在很多领域表现出有别于且超出人类思维的独特优势。例如，“阿尔法狗”战胜人类围棋世界冠军之后，有人认为其更接近围棋之神，像“宇宙流”一样开创了一个全新的围棋流派，有的棋手甚至开始以“阿尔法狗”为师学习人工智能的下棋方式。再如，近两年火爆的ChatGPT这种生成式人工智能，已经具有一定的创造能力和类似人的“主观能动性”，能够代替人做很多工作。

　　当前，人工智能虽取得突破性进展，但仍处于感知智能、弱人工智能、专用人工智能的发展阶段，与人类思维相比，机器思维尚存在明显的短板弱项。有专家对其不足概括了四点：一是“有智能没有智慧”，缺少直觉、灵感等人类内隐性思维能力。爱因斯坦曾说过，提出一个问题往往比解决一个问题更重要。ChatGPT在回答问题方面远比一般人要强，但提不出一个真正有价值的科学问题。二是“有智商没有情商”，智能机器本身没有也很难模拟人的愤怒、悲伤、高兴等情绪，因而无法真正理解人类这些情绪。三是“会计算不会算计”，智能机器的“思考”速度虽然很快，但不善于以迂为直、以退为进，不会像人一样伪装欺骗、施计用谋。四是“会专才不会通才”，智能机器“举一反三”也就是迁移学习的能力很差，尽管专用人工智能软件下围棋能超过人类冠军，但目前最先进的通用类脑芯片的“智商”却只能逼近鼠脑水平。

　　机器思维虽是由人类创造设计出来的，但与人类自身思维相比却有很大不同。人工智能领域有一个莫拉维克悖论，即对人工智能而言，实现逻辑推理等人类高难度思维能力只需要很少的计算量，而实现感知、运动等无意识技能和直觉这种低难度思维能力却需要消耗极大的算力。让人工智能去下围棋、解方程等能胜过人类，但像驾驶汽车、叠衣服等这种对普通人来说很容易的事情，人工智能做起来却很费劲。有专家梳理了目前人工智能还不能做到的事情，包括：跨领域推理、抽象能力、自我意识、审美、情感等。这些事对人来说都不难，但人工智能却很难做到。

　　基于机器思维与人类思维的区别，在智能化战争中，一方面瞒天过海、声东击西等对人管用的传统谋略手段，很可能会被机器思维轻易识破；远远超过人脑分析处理能力的海量战场数据，都会成为机器思维的“思考”素材，并从中找出敌方行动和重要目标的蛛丝马迹。另一方面，机器思维也存在着一些在人看来简直就是“弱智”的重大缺陷。国外研究团队发现，只要改变一张猫的图片中的少数几个关键像素，就可以使智能机器将猫识别为狗，而人眼则完全不会因这种变化而出现识别错误。这说明，骗人与骗智能机器的方式有很大区别，以往欺骗人的“算计”面对智能机器的“计算”可能毫无用处；相反，针对机器思维的欺骗方式欺骗智能机器非常容易，但可能又欺骗不了人。人工智能深度应用于情报分析领域后，战略欺骗如何组织，战场佯动如何实施，如何既骗过人脑又骗过电脑，如何攻击对手智能机器弱点并防止己方智能机器上当受骗等，还需要深入探讨研究。

　　以上种种事实表明，人类面临的复杂性问题与机器面临的复杂性问题可能正好相反，人机各有优劣，有很强的互补性，可以通过人机协同，由人负责判断是否在“做正确的事”，而由机器去“正确地做事”。

　　机器思维的载体是硅基芯片，但它不是内生性的，而是由人类运用创新性思维创造出来的，人类创造者的思维水平决定了机器思维水平。创造机器思维需要重点把握的一点，就是不能简单复制照搬基于碳基智能的人类思维方式，而是要按照基于硅基智能的机器在感知、判断、决策、行动等方面的特点去创造机器思维。

　　例如，汽车怎么通过十字路口，有人驾驶汽车已经形成了一整套可避免拥堵和交通事故的成熟规则，但无人车怎么通过才能避免相撞呢？至少有三种解决思路。第一种，无人车到十字路口后先停下来，用车载摄像头模仿人眼，自动识别和判断红绿灯变化，变绿后再启动通过。第二种，在红绿灯杆上安装信号发生器，绿灯亮时直接发射可通行电信号，无人车接受后再启动通过。第三种，取消红绿灯，无人车使用激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器探测十字路口过往车辆，采取避撞算法和车车协同方式，可不停顿地快速通过。其中，第一种思路是按照人类驾驶思维和行为习惯去设计无人车的驾驶方式，第二种思路是第一种思路的改良，而第三种思路则完全颠覆了有人车依赖红绿灯指挥、以“停—等—走”方式通过十字路口的传统模式，通行效率大大提升，相当于为无人车赋予了真正符合其自身特点的机器思维。

　　机器思维本质上是算法思维、数字思维和精确思维。智能化战争中，要想使己方智能机器比对方的“聪明”，谋求压垮对手的智能优势，就应该大量创造多类型、高水平的机器思维，大力提升智能机器适应多变战场环境、解决复杂作战问题的能力。

　　例如，创造无人集群共同理解战场态势的机器思维。作战单元之间高效协同作战的前提基础，是必须对战场态势达成共同理解。对人而言，最直观有效的方法是基于统一的战场态势图。而无人集群内部的无人平台之间协同作战，却不适合采取这一方式。这是因为机器与机器沟通使用形象化的图作为媒介是效率很低的办法，无人平台从战场态势图中直接提取有效信息比较困难，需要创立专门的适应机器之间沟通的战场态势共享机制。比如，可利用智能机器“识数”比“看图”效率高的特点，无人集群用软件虚拟出一个“公告板”，即一个共享数据文件。协同作战时，每一个无人平台都把自身位置和状态，以及自身传感器发现目标的性质、位置、环境信息等，及时发布到“公告板”上，集群内所有无人平台通过快速读取这个共享数据文件，近实时获取敌、我、环境等信息，从而达成对战场态势的共同理解。

　　再如，创造无人平台攻防一体作战的机器思维。“消灭敌人，保存自己”这条基本作战原则，对人类士兵而言一讲就明白，但要使无人平台能正确处理规避敌威胁与打击敌目标的关系，就得另辟蹊径。运用人工势场算法或许是一种解决思路，可以让无人平台在对自身构成威胁的目标周围构建斥力势场，目标威胁越大斥力越强；在拟打击的目标周围构建引力势场，目标价值越高引力越强。在引力势场和斥力势场共同作用下，无人系统自动生成最优攻击路径，这样就能够最大限度地实现既消灭敌人又保存自己的目标。

　　每一项重大科技应用取得突破前后，均有对其理论上的持续争论。著名小说《仿生人会梦见电子羊吗？》引发的人与仿生人之间界限的讨论虽产生于20世纪，但一直延续至今，其蕴含的法律问题是人工智能究竟是否具备法律人格。

　　移动物联网是以移动通信技术和网络为载体，通过多网协同实现人、机、物泛在智联的新型信息基础设施。

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