10月19日，Nature官网刊发谷歌DeepMind关于阿尔法狗（AlphaGo）的最新论文，引起热议。近几年，以深度学习、强化学习为代表的人工智能（AI）理论和技术，已经在许多博弈对抗领域获得成功。2016～2017年，谷歌公司的阿尔法狗击败世界围棋顶级选手；2017年，加拿大阿尔伯特大学开发的DeepStack和美国卡内基梅隆大学开发的人工智能系统Libratus在德州扑克中击败人类顶级玩家；2017年OpenAI公司的人工智能程序在《Dota2》游戏中击败人类顶级玩家。
这些人机对抗技术也在兵棋推演中获得应用。在中国科学院自动化研究所的智能化大厦里，有一支由青年科研骨干组成的团队——智能人机对抗团队，他们在智能人机对抗领域已经多次小试牛刀，并取得了不错的成绩。
兵棋推演系统获胜
在9月27日举行的2017全国首届兵棋推演大赛上，自动化所研制的人工智能程序“CASIA-先知V1.0”，在“赛诸葛”兵棋推演人机大战中与全国决赛阶段军队个人赛4强和地方个人赛4强的8名选手激烈交锋，以7：1的战绩大胜。
自动化所智能人机对抗成员范国梁研究员告诉《中国科学报》记者：“该程序展示了人工智能技术在博弈对抗领域的强大实力， 有望推动我国博弈对抗技术的深入发展。”兵棋推演，被誉为导演战争的“魔术师”，主要采取以计算机为载体的电子兵棋系统，推演者可运用统计学、概率论、博弈论等科学方法，对战争全过程进行仿真、模拟与推演，并按照兵棋规则研究和掌控战争局势，增加军队在未来战争中获胜的几率。
此次“赛诸葛”兵棋推演人机大战采用连级规模城镇居民地遭遇战的对抗想定，人工智能程序和人类选手在完全相同的场景和对等条件下进行指挥对抗。
同样来自自动化所的智能人机对抗成员兴军亮研究员介绍道，相比人类选手，人工智能程序“CASIA-先知V1.0”能更加快速准确地进行态势判断和策略决策，很少犯低级错误，进而战胜经验丰富的人类高手。
据悉，“CASIA-先知V1.0”采用知识和数据混合驱动的体系架构，构建了人工智能指挥员模型。目前在态势感知和作战决策的主要模块上采用知识规则+不确定推理的方式，第一步实现了知识驱动的人机对抗和机机对抗系统。
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