图片来自DARPA
Dogfight由美国国防部举办
比赛的主办方——美国国防部预先研究项目局(DARPA，下文简称研究计划局)成立于1958年2月，总部位于弗吉尼亚州的阿灵顿，目前约有220雇员，隶属于美国国防部。1957年，苏联发射了第一颗人造地球卫星斯普特尼克1 ，时任美国总统的艾森豪威尔为了与之抗衡建立了该计划局，通过和业界、学术界和政府部门合作，旨在为国家安全研发具有创新突破的技术。它专注于中期和远期的技术突破，而不是满足美国军方当下的现实需求。
所以，在其建立后的62年里，计划局取得了非常多显著的成就，在量子感知和计算、半导体、深度学习、癌症研究等领域都有深入的研究，做的项目包括无人机、无人车、高超声速飞行器、机载激光武器等。
自动化空战相比人类控制下空战的改进，图片来自DARPA
ACE是研究计划局战略科技部为了实现“马赛克战争”场景的几个项目之一。“马赛克战争”场景将人和机器系统相结合，当系统出现故障或被摧毁时，可以快速地将部分机器系统替换掉，就如同马赛克一块一块地替换，以此实现更敏捷的开发、作战和升级。
未来，空战飞行员就可以通过人机交互，更多地负责发出指令，控制大规模的空战，而不再只是作战的个体。
比赛第一天：Heron Systems遥遥领先
在今天（美国时间8月18日）举办的第一场比赛中，参赛的8支队伍分别和APL研发的5种对抗AI算法进行了比赛。获得前三名的分别为为Heron Systems, PhysicsAI 和 SoarTech。
此排名是根据得分总分得出的，得分(Points)的计算公式为3*击毙对手次数(kills) + 平局分数(Draws)，平局指的是双方都没有被击毙或死亡。
8个参赛团队logo，图片来自DARPA
第一次线下比赛于2019年11月在美国马里兰州的约翰·霍普金斯大学应用物理实验室（后文简称APL）举办，主要内容为参赛团队和APL开发的算法之间进行比赛，同时参赛团队大规模地测试了模拟环境。在此次比赛中，参赛者为蓝方，APL为红方，红方派出的是低配的、机动和力量都受限的飞机比赛。
变化的开始位置，图片来自DARPA
最终获胜的团队将和人类飞行员展开对抗，以此来测试AI和人之间的终极较量，飞行员将驾驶轻型战斗机F-16作战，F-16是美国空军目前主力战机F-15的辅助战机。这轮比赛将在美国东部时间8月20 下午1点半到3点半举行。
F-16驾驶舱，图片来自互联
AI在军事领域更大规模运用的开端
目前AI技术虽然很成熟，但是由于成本过高、突发性技术问题难解决、人类和自主系统的任务分配难平衡等问题，美国在自主无人机作战上没有太大进展。
例如，美国海军一直计划推出X-47作为自主战斗机和轰炸机，在众多试验后，现在也只是作为空中加油机来使用。所以，无人机目前更多地发挥的依然是辅助作用，而非核心作战。
图片来自傲骨贤妻
在这种场景中，如果能通过大数据定位后，在更准确的时间，精准定位定点，并由AI系统发出指令，那么伤及无辜的概率就会大幅降低。
但是，如果纯粹依靠自主系统来通过实时图像找到袭击目标，然后发射指令，不结合人类的验证，也很难做到精准地通过图像识别，避免误杀无辜。所以，即便人对AI自主系统的信任增加，如何平衡二者之间的任务关系也需要探索和界定。
航空航天和国防，信息和通信，以及汽车三大领域的发展，是国家创新的速度的几面镜子。目前，美国在汽车领域的支出是航空航天和国防工业的好几倍；商业巨头在创新领域的投入激增，其与航空航天和国防领域争夺人才的竞争也正在变得愈发激烈。所以，DARPA希望通过这种比赛来吸引业界和学术界的关注，从而获取相应的人才。此类比赛及其背后的创新项目，也是AI未来在军事领域更大规模运用的一个开端。
参考资料：
https://www.defenceconnect.com.au/strike-air-combat/6607-darpa-to-pit-human-vs-ai-fighter-in-alpha-dogfight-trials
https://www.darpa.mil/our-research
https://www.darpa.mil/news-events/2019-05-08
https://www.ctex.cn/article/quanzi/gjsj/201812/20181200045091.shtml
https://www.engadget.com/darpa-alphadogfight-championship-043711508.html
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