復雜性也是一種武器

(資料圖)

——由“決策中心戰(zhàn)”與認知復雜性想到的

編者按

復雜性科學是當代科學發(fā)展的前沿領(lǐng)域之一。英國物理學家霍金稱“21世紀將是復雜性科學的世紀”。作為人類社會的一種社會現(xiàn)象，戰(zhàn)爭從來就是一個充滿蓋然性的復雜巨系統(tǒng)。近年來，隨著戰(zhàn)爭形態(tài)的演變，傳統(tǒng)科學體系下的認識論越來越難以滿足戰(zhàn)爭實踐發(fā)展的需要。關(guān)注復雜性科學原理和思維方法，或?qū)⒊蔀殚_啟現(xiàn)代戰(zhàn)爭大門的鑰匙。這篇文章從復雜性科學角度對“決策中心戰(zhàn)”作一研究探討。

“決策中心戰(zhàn)”是近年出現(xiàn)的一個新概念。緣何提出“決策中心戰(zhàn)”？按美軍的說法，要“打一場讓對手看不懂的戰(zhàn)爭”。進入21世紀以來，隨著戰(zhàn)爭形態(tài)的演變和作戰(zhàn)方式的不斷變革，美軍發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)意義上的網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)越來越難以適應戰(zhàn)場實際，“決策中心戰(zhàn)”在此背景下應運而生。

一、創(chuàng)造復雜

所謂“決策中心戰(zhàn)”，就是在人工智能等先進技術(shù)的加持下，通過對作戰(zhàn)平臺的升級改造、分布式部署實現(xiàn)多樣化戰(zhàn)術(shù)，在保障自身戰(zhàn)術(shù)選擇優(yōu)勢的同時，向敵方施加高復雜度，以干擾其指揮決策能力，在新維度上實現(xiàn)對敵的壓倒性優(yōu)勢。

為什么“對手看不懂”？其實就是要通過分布式部署、靈活性組合、智能化指控，讓對手在認知上就對戰(zhàn)場態(tài)勢和作戰(zhàn)機理不理解，無所適從。這是將戰(zhàn)爭對抗從機械化戰(zhàn)爭中比誰“力量大”，到信息化戰(zhàn)爭中比誰“速度快”，再到在未來戰(zhàn)爭中比誰“決策對”的又一次轉(zhuǎn)變。用中國古代軍事家孫子的話說就是，“不戰(zhàn)而屈人之兵，善之善者也”，通過巧妙地指揮控制和決策，使得戰(zhàn)場情況變得更加復雜，讓對手沒辦法打仗。

如何做到這一點呢？簡單地說，就是利用復雜系統(tǒng)的性質(zhì)，找到對手的“命門”加以利用和控制。一個基本方法就是，通過增加復雜性重塑對手的決策流程，逼迫對手引入新的決策參量，導致其決策變得復雜，從而改變因果關(guān)系和決策流程，最終使其走向混亂。過去對抗局面之所以能夠發(fā)揮平衡作用，是因為所有參與者都清楚博弈的結(jié)果，因而容易作出權(quán)衡，但復雜性往往會破壞這種平衡。這也是為什么復雜性能夠作為武器的原因。

需要注意的是，戰(zhàn)場對任何一方都是公平的。在未來戰(zhàn)場上，要讓敵人單向感到?jīng)Q策復雜，而己方不被復雜所困擾，首先要在指揮控制能力上優(yōu)于對手。戰(zhàn)場決策的復雜度主要體現(xiàn)在“OODA”循環(huán)的判斷和決策環(huán)節(jié)上。在正常環(huán)境下，“OODA”循環(huán)可以走完從觀察、判斷、決策到行動的完整周期。但如果有辦法使戰(zhàn)場變得更復雜，使得對手始終無法及時作出有效判斷，進而無法進入決策和行動環(huán)節(jié)，就可以把對手的“OODA”循環(huán)始終限制在觀察和判斷環(huán)節(jié)上，無法形成閉環(huán)，這或許就是“決策中心戰(zhàn)”力圖創(chuàng)造復雜性想要達到的結(jié)果。因此，如何快速作出判斷，就成為首要關(guān)注的問題。如果這個認知過程能夠在人工智能等先進技術(shù)支持下快速完成的話，也就是實現(xiàn)所謂的智能認知，就可以大大加快“OODA”循環(huán)速度，奪取單邊優(yōu)勢。

在觀察的基礎(chǔ)上得出正確的判斷，是作出正確決策的前提。但這是建立在“具有認知能力”這個條件下才能做到的。當前，在指揮信息系統(tǒng)、兵棋推演系統(tǒng)等系統(tǒng)中，這些認知工作基本上都是由人來完成的。由人工智能系統(tǒng)自主地完成判斷及決策，過去的嘗試幾乎都不成功，因為智能認知建模的問題始終沒有解決好。各種模型表現(xiàn)出來的行為都或多或少帶有“機械味”，并不能真正顯示出智能的特點。外軍這些年也一直將“人的行為建模”作為研究重點，但目前來看仍然進展緩慢。智能認知為什么這么難，又難在哪里呢？筆者認為，其實核心難點就在如何理解和處置復雜性上面。

二、理解復雜

本世紀之初，美國蘭德公司針對2005年前后某熱點地區(qū)可能發(fā)生的軍事沖突，曾利用仿真系統(tǒng)對美國空軍作戰(zhàn)需求進行了1700余次推演，然后進行統(tǒng)計分析，最后得出了美空軍如何在戰(zhàn)場上保持優(yōu)勢的結(jié)論。這種統(tǒng)計分析方法有一個基本的假設(shè)：每一次試驗都是獨立且無序的，規(guī)則之間也不會相互影響。這就像扔硬幣一樣，扔一次正面，扔第二次有可能也是正面。但如果扔1萬次，結(jié)果為某一面的概率就會越來越趨近于50%。這種方法用于物理研究時是科學準確的，但移植到人類社會問題比如戰(zhàn)爭問題研究時，情況就變得不同了。

人是有認知的，不會像物理實體那樣只遵從物理定律，指揮員在對作戰(zhàn)問題進行分析時也不會只是簡單地機械重復。通常情況下，人在決策時，一定會考慮以前的結(jié)果，從而導致對下一步行動有所調(diào)整。這樣就會出現(xiàn)人類行為固有的冪律特征，也就是常說的“二八律”。所以，我們不能簡單地照搬物理思維去思考人類社會的事情。

之所以會這樣，主要還是因為我們經(jīng)常習慣于用還原論的簡單思維方法來思考問題。簡單系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不變，結(jié)果具有確定性，因果對應清楚，可重復、可預測、可分解還原等，已經(jīng)成為我們默認的科學思維方法。但世界上還存在很多復雜系統(tǒng)，這些系統(tǒng)存在著整體性質(zhì)，像人體、社會、經(jīng)濟、戰(zhàn)爭等，都屬于這一類。什么叫整體性質(zhì)？就是觀察局部得不到，但在整體上看卻又存在的，就是整體性質(zhì)。舉例來說，一個活人和一個死人從成分上來看都一樣，但一死一活，差別就在于是否有生命，生命就是一種整體性質(zhì)。復雜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)可變，具有適應性、不確定性、涌現(xiàn)性、非線性等特點，而且結(jié)果不重復，也不可預測。社會、經(jīng)濟、戰(zhàn)爭、城市包括智能系統(tǒng)，這些與人有關(guān)的系統(tǒng)都有這些特點，其實它們都是典型的復雜系統(tǒng)。所以，戰(zhàn)爭具有“勝戰(zhàn)不復”的特點，其實反映的就是戰(zhàn)爭復雜系統(tǒng)的“不可重復”性質(zhì)。

正是因為復雜系統(tǒng)存在復雜性，原因和結(jié)果不能一一對應，會導致相似性原理失效，所以也就無法用傳統(tǒng)方法對其進行建模和研究。為解決復雜性問題，過去采取的主要是一些傳統(tǒng)物理學方法，比如統(tǒng)計學方法，以及基于Agent的簡單生命體建模方法。前面提到的蘭德公司研究就是如此，雖然能解決部分問題，但將其用于解決與人有關(guān)尤其是與認知相關(guān)的問題時，得到的結(jié)果卻與實際偏離很大，不盡如人意。

為什么會這樣？這是因為戰(zhàn)爭復雜性與物理復雜性產(chǎn)生的源點不一樣。物理復雜性的來源往往在于其物理運動規(guī)律是復雜的；而戰(zhàn)爭復雜性卻來源于人的認知。因為人不是雜亂無章、沒有思想的粒子，也不是只有簡單生命邏輯的低等生物，而是具有判斷和決策認知能力的智慧生物。人會通過因果關(guān)系對結(jié)果進行反思、總結(jié)經(jīng)驗再調(diào)整，然后決定后面如何行動。而且，人的認知還會不斷發(fā)展，這又會進一步影響后續(xù)的認知，但由于認知具有很大的不確定性，所以未來的行動也就難以預測。

可以這樣說，在當前的技術(shù)條件下，可預測的基本上都是物理世界的簡單系統(tǒng)規(guī)律，而人的認知對社會或戰(zhàn)爭帶來的影響往往是難以預測的。所以說，拿物理思維去思考人類社會的事情是我們常犯的錯誤。基于認知的復雜性，與那些一成不變的物理規(guī)律截然不同，我們應對戰(zhàn)爭中的復雜性，就必須針對“認知”這個核心特點，在指揮控制方面下功夫。

三、應對復雜

“決策中心戰(zhàn)”的核心在于認知的加快。因為戰(zhàn)爭中幾乎所有的變化，都可以看成是認知的升級和復雜化。在筆者看來，應對“決策中心戰(zhàn)”，需要“以復雜對抗復雜”，從基礎(chǔ)工作做起。

一是要理解“決策中心戰(zhàn)”的核心理念。即通過主動創(chuàng)造復雜性來把握戰(zhàn)場主動權(quán)。對己方來說，需要管理好自身的復雜性；對敵人來說，則是向?qū)κ质┘痈嗟膹碗s性。二是了解戰(zhàn)爭機理發(fā)生的改變。作戰(zhàn)體系演化速度指數(shù)級提高，會導致復雜戰(zhàn)場的感知、控制和管理變得困難，智能認知的作用將變得更加突出。為此，需要瞄準“指揮與控制”這個重點，將戰(zhàn)場管理的能力作為關(guān)鍵。三是找到應對的正確理念和方法。從戰(zhàn)爭設(shè)計入手，以決策智能這個方向為突破口。

近年來，人工智能領(lǐng)域一系列的成果，為解決指揮決策智能問題帶來了曙光。AlphaGo系列研究為決策智能技術(shù)帶來了突破；而GPT大模型的出現(xiàn)，則更是進一步證實了決策智能乃至通用人工智能在未來具有實現(xiàn)的可能。現(xiàn)在看來，人工智能在未來深度參與戰(zhàn)爭，已經(jīng)是必須面對的現(xiàn)實。而這會給戰(zhàn)爭和戰(zhàn)場帶來更多的復雜性。

決策智能研究應該放在指揮控制層上。要贏得戰(zhàn)爭，指揮控制決策需要體現(xiàn)“科學”和“藝術(shù)”兩個方面。指揮控制的科學性主要體現(xiàn)在“知道怎么做時”如何去做，比如利用得到的指控數(shù)據(jù)（武器裝備、兵力編成、戰(zhàn)場環(huán)境、對手情報等），指控方法（任務(wù)、流程、程序、運籌、規(guī)劃、優(yōu)化等），制定出作戰(zhàn)規(guī)劃并加以實行。指揮控制的藝術(shù)性則體現(xiàn)在“不知道怎么做時”知道如何去做，這才是真正的智能之所在。方法無非是不斷試錯，積累經(jīng)驗，找到解決問題的途徑，并形成新的科學知識。事實上，現(xiàn)實中指揮員也是通過試錯不斷發(fā)現(xiàn)和總結(jié)制勝規(guī)律，并且每個指揮員還都具有自己的直覺和經(jīng)驗。

所以說，真正的智能其實是找到對例外情況的解決方法。循規(guī)蹈矩不是智能，自己找到解題的方法才是關(guān)鍵。也許這才是決策智能的核心，也是需要進一步努力的目標。（■胡曉峰）