当地时间2024年5月3日，美国空军部长Frank Kendall试乘了由AI（而非飞行员）自主操控的F-16战斗机。这架技术验证机型号为X-62A，飞行时速每小时550英里（约合885公里）。
在这次测试飞行中，Kendall搭乘的X-62A与1架由真人驾驶的F-16战机近距离伴飞，两机最近距离达300米左右，还互相尝试进行了近距离格斗演练。
一小时飞行结束后，Kendall说：他相信这个还在继续学习的AI将有能力自主决定是否在战争中发射弹药。
这个重要的技术进步节点，被大多数人所忽视，而其恰恰是AI在娱乐游戏表层之下显露的峥嵘——人工智能，很可能是少数科技领军人物所认为的Terminator（终结者）。我们尚无法确认如科幻电影那样的“人机决战”何时爆发，但AI在当今的战场中已得到应用，开始用于杀伤肉身人类士兵，是不争的事实。
人工智能的长足进步
2024年初，乌军的FPV无人机遭俄军电子干扰，与后方操作员之间的加密通讯被切断，失去控制的乌军无人机仍凭借逻辑电路记忆功能，继续飞行，直至击中俄军战车。受此鼓舞，西方的科研人员，正在利用AI科技，进一步改进并提升智能型FPV无人机：不再通过加密数据链进行远程人工遥控，而是“发射后不用管”，无人机根据目视侦察、智能识别、自主决策来攻击敌方目标。
广大民众通过娱乐式体验，慨叹ChatGPT的强大，同时又认为GPT再怎么进步，也不过是个乐子：聊天、画画、创作娱乐短视频……不过是填补生活空缺、增进生活情趣的玩物罢了，这种认知过于短浅且有害。事实上，ChatGPT不断迭代，所展示出的视觉识别、逻辑分析、语言表达等功能，并非是讨人类欢心，而是其Machine Learning（机器学习）的过程。
早期的计算机，用较为原始的暴力解算、穷举算法，即利用电脑的超强算力，把所有可能性都计算出来，譬如：1和2的组合，有11、12、21、22等排列组合方式。但当问题非常复杂时，譬如围棋，如果用穷举算法硬算有10×170次方可能，如果用愚蠢的暴力解算，电脑绝无可能战胜李世石。
AlphaGo能战胜人类，皆因“人工智能之父”、谷歌副总裁兼工程研究员Geoffrey Hinton在很早之前就认识到：穷举算法技术路径走不通，AI如果想要取得近似人类的突破性发展，那就必须模仿人类思维，走神经网络学习的技术路径。
简单说：我们人类认识世界、适应环境、做出判断，不是通过暴力解算、穷举算法，而是通过大脑的细胞神经网络，通过归纳推理、演绎推理，做出Spiritual Intelligence Quotient（灵商）很高的柔性判断。在十字路口，我们不需要在脑海里调阅世界上所有信息，而只需要左右一瞥，马上就能做出对路况的瞬时、完整、立体、理性判断，以决定是踩油门，还是等红灯。
Hinton在谷歌的重要成就，就是构建AI神经网络、推动“机器学习”，使AI像人类那样去认知世界。ChatGPT从刚开始傻呵呵、错误频出，到当前4.0版本越来越强大、越来越缜密，甚至接近通过“图灵测试”，体现出AI在认知世界方面的不断进步，随着其学习深入，达到万物通联、触类旁通的近似完整全面的人类思维时，就是AGI（通用人工智能）成功之时。而“机器学习”的效率之高、进展之快、成果之显著，把Hinton本人吓得不轻，遂于2023年初离开谷歌，转而投入减缓AI发展速度的工作。
AI对空战的意义
2024年初，Figure 01机器人展示时，在满桌杂物中有个苹果，测试者说“我饿了”，机器人扫视了桌面物体，迟疑了1-2秒后，挑出苹果递给测试者。这体现出AI已经具备了相当程度的视觉识别、语义理解、归纳和演绎推理、自编行动流等整合行为能力，同时也体现出AI的思维能力和反应速度，暂时还无法与人类相媲美的现状。
在AI的测试与展示中，1-2秒的识别与决策迟疑，无伤大雅。但在战争中，尤其是在高速空战中，则是不可容忍的弱点，因为即便是高亚音速空战，1-2秒时间差，意味着喷气式战机能飞300-600米远，反应速度慢1-2秒的战机，只能给对方刷战绩。
而美国空军敢把部长Kendall塞进X-62A进行模拟空战体验，显然是技术已经相当成熟，这是AI科技在空军领域取得的重大进展：要想进行Dogfight（近距离格斗）就不能有丝毫延误，更别提1-2秒的时间延迟。可见，F-16的军用计算机和美军标Link-16数据总线，比民用设备和网络要快得多。
现代航空科技，已经能使战斗机具备近似于科幻电影里的梦幻性能，而阻碍飞机性能进一步发挥的，不是机械、电子技术不足，而是人类的肉体。由于人的生理所限，飞行员一般只能承受9G以下的机动过载，极少数身体素质极佳、训练水准极高的王牌机师，短时间能拉到11G过载，再高G值，飞行员就会昏厥。
而空-空导弹因不需要承载飞行员的肉体，其金属结构弹体的强度能承受40G的超强过载机动。战机在较近距离被空-空导弹锁定，被称为“不可逃逸区”，意味着无论战机机师的技巧么多高超、意志多么坚定，也无法逃过导弹攻击，在“不可逃逸区”近乎100%的命中率，使那些“超机动甩开导弹”的电脑特技镜头，只能存在于《Top Gun》（壮志凌云）这类娱乐性空战电影里。
目前空战的瓶颈：飞行员的肉体，成为进一步提高战机性能的障碍；而导弹的制导系统，没有人脑聪明。虽然导弹在“不可逃逸区”具备一击必杀的性能，但其功能却很单一（只能在单一任务环境中一击必杀），不具备人脑的全方位、多样性、灵活性、多重任务、适应极为复杂多变环境之主动思维能力。
因此，提高飞行员肉体抗荷能力的科研，与提升武器制导系统“聪明”程度的科研开发，同步进行。几十年努力下来，虽然有抗荷服、倾斜座椅、先进供氧系统、科学体能训练等科研成果加持，飞行员的肉体抗荷能力有所提高，但似乎已走到尽头，人类的心脏、脑组织、肌肉、骨骼、血管承受极限压力后，对健康产生严重损害，能力却再也无法提升。
而AI却取得了长足进展，而且发展速度越来越快、路子越来越宽。毕竟，硅基智慧没有衰老和死亡之虞，它们的进化是逐代叠加，谓之：存贮。所以AI的“机器学习”是学会了就不会忘，例如ChatGPT，看似是能聊天，实则是AI在通过一个又一个案例认识世界，从最开始的“苹果是水果”到Figure 01的“苹果是水果-水果能吃-苹果能吃-测试者饿了-测试者想吃东西-苹果能吃，所以测试者可以吃苹果-桌上有个苹果-可以让测试者吃苹果-拿起苹果-把苹果递给测试者”一系列行为程序，最终完成人所需要的、近似于人正常反应的行为。
在军事层面亦如此，目前，X-62A运载美空军部长Kendall完成了某个科目的飞行，体现出AI在军事领域的巨大潜能。空战是极为复杂的系统工程，不是一次飞行测试与表演就能解决全部难题。超视距空战、对地/对海攻击、近距空中支援、多重任务转换、复杂与恶劣气象飞行、战伤与故障的应急处置等等，还有数百个科目需要学习、训练、测试，X-62A不具备立即投入实战的能力，它还需要几年时间，一个科目一个科目地学习，一个项目一个项目地测试。
但总体方向非常明确，AI学会了就不会忘，它不需要睡觉、不会疲劳、没有恐惧、不畏死亡（除非在空战软体之外，吃饱了撑的再给AI编写畏惧情绪组件），假以时日，待AI掌握了所有空战科目，那么在空战领域，它就是AGI。
AI应用于空战领域，有如此前景，推而广之，其在海战、陆战、特种战、太空战方面，也拥有同样的潜力。因此，目前在娱乐游戏领域表现萌萌的AI，完全可以成为战场上的Terminator（终结者）。
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美逸君
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