智能化战争呼唤科学认知思维

引言

党的二十大报告指出要研究掌握信息化智能化战争特点规律。智能化战争是战争发展的新形态，研究、制胜智能化战争，必须掌握科学思维方法。相比较建立在近代科学技术基础上的传统思维方法，以现代科技为基础的复杂性思维方法是当代科学发展的前沿领域之一。复杂性思维方法或将是认识和把握智能化战争特点规律、破解智能化战争制胜之道的利器。

传统思维方法的局限性

16世纪以来，随着牛顿力学定律等近代自然科学知识体系的不断完善，以及蒸汽机、内燃机等技术的迅速发展，传统科学体系下的思维方法逐渐形成并被广泛应用。传统思维方法认为，世界是确定性的、人是理性的，人类可以采用“分解+认识+综合”等方法，实现对世界的全面认识、对万事万物的性质和运行规律进行精准把握。在传统思维方法的指导下，人类取得了巨大的科技和建设成就，生产力飞速发展。从20世纪末开始，科学研究领域向微观粒子、宏观宇宙两个方向不断拓展，人们相继发现了测不准原理、波粒二象性原理、相对时空观，以量子力学、相对论等为基础的科学体系也顺势而生。同时，随着计算机、网络等技术的发展，推动社会迈向信息化时代，社会生产生活各要素之间的联系更加紧密、相互影响更大、整体性更强，传统思维方法逐渐表现出局限性。在军事领域，传统科学体系下的认识论越来越难以满足战争实践发展的需要，主要体现在以下三个方面。

割裂了体系的联系。根据还原论，体系作为一个整体，可以被割裂成多个部分，各自开展建设和运用。实践中，需要形成整体合力发挥体系效能的时候，各个部分却往往难以顺畅、有效地互相协作配合。20世纪以来，各国军队通常分成不同军种，军种内部的战役战术理论比较完善，作战能力较高、运用比较好。然而，需要进行多军种的一体运用时，却由于通信系统、数据规范、指挥体制、协同方法等诸多方面的不一致，往往难以进行有效协同，无法形成体系合力。

疏漏了体系的多样。遵循机械思维方法，系统可以被看作是一部结构精巧、联系紧密、功能完善的巨大机器，能够像时钟那样精准地追求对每个时刻下所有状态的准确认识，可以实现系统行动方案的最优化、系统效益的最大化。然而在现代战争快节奏、强对抗、大体系的条件下，战场态势瞬息万变、作战决策时间短促、信息量剧增，战争体系的构成和变化更加多样，对应变和创新运用力量提出了更高要求，需要对战争体系的多样性有更深刻的理解认识，更强调分析态势多种可能、快速组合作战力量、增强决策方案的弹性空间。

失真了体系的面目。在了解认识系统各个组成部分的基础上进行综合，采取线性叠加的方法，往往难以真实地反映体系的相关属性。如对于敌我战争体系的能力对比，若仅仅通过将武装力量、战争动员、国防科技等不同组成部分的比较相加得出结论，很难反映出各个系统之间的相互联系、相互制约的运行机制，也就不能真实地反映整个战争体系的能力情况。

进入21世纪以来，人工智能等技术加速发展，智能化战争已崭露头角。智能化战争中，人与武器的关系将被重新定义、制胜机理将被快速变革、战术战法将被全面重塑。面对作战力量能力更强、因果关系更加错综复杂，需要从整体上对新情况新问题进行把握，传统思维方法的局限性愈加突出。

复杂性思维方法视野下的智能化战争

传统思维方法告诉我们，世界是可以准确分析和预测的。但复杂性思维方法认为，世界上大多数系统都是复杂系统，适应性、涌现性和不确定性等才是世界的本质属性。从复杂性思维方法来看，智能化战争由于人的智能和机器智能共存，比以往的战争形态具有更强适应性、更多涌现性、更大不确定性。

更强适应性。复杂系统和构成系统的子系统可根据环境和自身情况的变化，对自身的组成、结构、行为和内外关系进行主动的调整、改变，从而能够在新的环境中生存和发展。智能化战争中，人工智能系统一方面可以给人提供更好的决策辅助，进行快速高效的战场情况感知、态势分析判断、作战方案拟定、作战计划生成等，把人从大量的低效工作中解脱出来，更好地聚焦解决战争中整体性、艺术性、战略性强的问题。另一方面，人工智能系统支撑下的自主武器装备自身也可在适当的条件下、在人授权的范围内，更加快速、灵活、高效地自主应对战场情况变化。这种人机结合、优势互补的方式，将极大增强智能化战争系统的战场适应能力。

更多涌现性。复杂系统作为整体上才有的功能和属性，会由不具有这些功能和属性的组成成员，在依据局部规则进行交互的过程中产生。复杂系统中，这些局部规则通常难以事先进行设计，但可以通过观察和统计，来发现其中一些涌现现象发生的条件和概率。智能化战争中，作战主体更加多元，方法手段更加多样，作战行动更加隐蔽。在多域的战场空间，以更多的组合方式，按照新的作用机理，可以整体上涌现出更多新的作战功能，作战双方可以开展更多样、多变、多维的对抗。

更大不确定性。复杂系统中，事件发生的条件与结果的对应关系逐渐模糊，同样的条件会产生不同的结果，反之类似的结果也可由不同的条件所产生，甚至对于事件的条件和结果本身都难以进行确定性的考察。智能化战争的不确定性，并不会因为机器智能的加入而减少，反而由于机器具有快速和高精度的数据处理能力，再加上更多的自主武器装备加入战场，战争节奏更快、信息量更大，交互关系更复杂、行动样式更多样，将产生更多难以掌控的新的不确定性。

认识把握好复杂性思维方法的方法论

智能化战争中，复杂系统的适应性导致系统的组成和结构不固定，不确定性催生了因果关系不唯一对应。因此，需要用升维审视、有机分解、辩证认识、动态综合的复杂性思维方法来理解和处理。

升维审视。哥德尔不完备定理指出，系统内部必然存在着其自身不可解决的问题，跳出来站在其所处的更高层次、更大系统上，才能准确理解、认识和解决。盘点智能化战争，得益于人工智能及大数据、云计算、物联网等技术的大量应用，战争系统和社会诸多领域之间存在着繁多紧密的数据、软件、硬件等的联系，其共同从属于人类社会的大体系。同时，战争系统内部也包含了不同层级的子系统、单元和模块。因此，在研究智能化战争的某个子系统时，要站在其所处的更高维度上对问题进行审视观察，规避认识和理解问题的盲点，更加全面地看到所涉及的要素、联系、机理和边界与路径，找到有效的对策和方法。

有机分解。对于复杂系统也需要分解为一定的部分来认识，但这种分解是站在系统的整体层面上，在不破坏系统有机联系的前提下，把系统分解成相互联系又相对独立的部分，同时还要关注每个部分与其他部分、与外界环境的变化关系。如分解智能化战争的作战体系，首先可以从作战体系应具备的功能角度，分成分布在陆、海、空、天等不同空间的传感器、武器系统或平台，通信网络、指挥控制系统等功能相对独立的模块。而后考虑这些功能模块的有机联系，分解出人类指挥与机器控制相结合的指挥控制架构，以及数据的传输、处理和利用的通道，从而把系统分成便于研究的不同功能模块，但同时又不遗漏系统之间的适时联系。

辩证认识。对于复杂系统需要牢记不确定性是其本质属性，避免非此即彼的片面性认识和简单绝对化认识，注重结合辩证思维从相对性、多样性、可能性等方面对其进行审视。对于智能化战争系统有机分解得到的不同部分进行辩证认识，应充分考虑各个部分可能的各种状态范围、能力区间，各种可行的运用方法、与其他部分的不同组合方式。这些方法和方式的适用约束、转化条件，及达成不同作战效果的可能程度，给出不同情况的相应概率，并充分利用这些多样性有效应对各种不确定情况。

动态综合。认识了复杂系统的组成、结构和相互关系之后，还需要反复、持续地对系统进行考察，发现系统如何适应环境条件变化、如何涌现出原本没有的性质、组织和行为结果。对于智能化战争系统的动态综合认识，应着眼敌、我、友各方在具体作战条件下持续对抗、交互的全过程，反复考察感知、决策、行动等不同组成部分如何根据其他部分和环境的变化进行自我调整，以及这些调整、协调会涌现出什么样的新属性、新结果，从而从整体上了解系统发生状态变化的各种情况及其时机、概率，尽可能地把智能化战争系统的发展变化引向对己有利的方向。