來源：中國軍網(wǎng)-解放軍報

來自“喂數(shù)據(jù)”官兵的感悟：

“人腦有多用心，AI才能有多聰明”

——關(guān)于“AI進軍營”的調(diào)研報告②

■解放軍報特約記者 周宇鵬

茅文寬+AI繪

仲春時節(jié)，夜色漫過營區(qū)圍墻，陸軍某旅某營技術(shù)室的燈光依舊明亮。

營長張建成揉了揉發(fā)酸的眼眶，手指劃過屏幕上密密麻麻的電磁信號波形，隨后與技術(shù)室主任付振中一起，為剛剛校驗完畢的一組機載雷達數(shù)據(jù)標(biāo)注上精準(zhǔn)的特征標(biāo)簽，再規(guī)范錄入正在訓(xùn)練的機載信號識別AI模型。

這樣的舉動，他們和營里的技術(shù)骨干，已經(jīng)在智能化建設(shè)攻堅的日子里重復(fù)了無數(shù)次。

近日，記者和機關(guān)干部走進該旅蹲點調(diào)研，聽說前不久常委會上，一紙《無人智能力量建設(shè)方案》通過審議，今年該旅將完成某課題項目。在整個項目推進過程中，最核心、最耗時也最見功夫的環(huán)節(jié)，是為這些尚在建設(shè)完善中的AI系統(tǒng)，完成海量實戰(zhàn)化數(shù)據(jù)的采集、標(biāo)注、校驗與“投喂”。

采訪中，官兵常說，AI的實戰(zhàn)能力，是靠人“喂”出來的。你給它“喂”多少沾著演訓(xùn)硝煙的真數(shù)據(jù)、實經(jīng)驗，它就能長多少服務(wù)備戰(zhàn)打仗的真本事、硬本領(lǐng)。

“給AI‘喂數(shù)據(jù)’必須慎之又慎，一個參數(shù)的偏差、一個標(biāo)簽的錯漏，到了戰(zhàn)場上就可能失之毫厘、謬以千里。”說起數(shù)據(jù)“投喂”的門道，班長曾松茂深有體會。當(dāng)了8年雷達技師的他，手里攥著裝備輾轉(zhuǎn)演訓(xùn)一線積攢下來的“實戰(zhàn)家底”。采訪中，記者“撞”見了這樣一幕——

大學(xué)生士兵林建業(yè)正準(zhǔn)備將一組地面靜態(tài)采集的數(shù)據(jù)，和真實空情數(shù)據(jù)一起錄入模型，被曾松茂攔下?！安欢际菣C載雷達的回波參數(shù)嗎？多喂點，模型學(xué)得更快，識別率也能提上去。”林建業(yè)不解地問。

曾松茂指著電腦屏幕，語氣嚴(yán)肅：“這組數(shù)據(jù)是地面停機狀態(tài)下的靜態(tài)測試數(shù)據(jù)。但真正的戰(zhàn)場，哪有這么理想的靜態(tài)環(huán)境？今天我們給AI‘喂’脫離實戰(zhàn)的數(shù)據(jù)，明天到了真實的環(huán)境里，AI就沒法精準(zhǔn)識別目標(biāo)。”

那天下午，曾松茂帶著林建業(yè)把上千組數(shù)據(jù)逐一篩查甄別，給每一組有效數(shù)據(jù)都詳細進行標(biāo)注。

“我們不光要給AI‘喂數(shù)據(jù)’，更要通過數(shù)據(jù)給AI植入‘實戰(zhàn)思維’。”曾松茂告訴記者，AI能讀懂波形上的數(shù)字，卻讀不懂?dāng)?shù)字背后，官兵們?yōu)榱瞬杉唤M有效空中回波數(shù)據(jù)，跟飛數(shù)個架次的實戰(zhàn)積累。它能識別參數(shù)的差異，卻分不清哪些參數(shù)是真實空戰(zhàn)場景中真正會遇到的，哪些只是地面靜態(tài)測試的理論值。

“這些東西，代碼寫不出來，算法算不出來，只有摸過裝備、上過演訓(xùn)場的兵，才能給AI教明白?！闭f這番話時，曾松茂一臉鄭重。

如果說數(shù)據(jù)標(biāo)注與“投喂”，是為AI模型筑牢實戰(zhàn)根基，那么打通數(shù)據(jù)鏈路、優(yōu)化“投喂”流程，就是為AI對接戰(zhàn)場打通“最后一公里”。

“當(dāng)前我們的流程，是演訓(xùn)場采集數(shù)據(jù)、帶回機房人工標(biāo)注篩選、再錄入模型訓(xùn)練，實戰(zhàn)驗證識別準(zhǔn)確率后，同步反饋給科研機構(gòu)優(yōu)化迭代?！备墩裰懈嬖V記者，“我們攻堅的目標(biāo)就是砍掉數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)中間的冗余環(huán)節(jié)，讓演訓(xùn)過程中的有效數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r規(guī)范錄入，實現(xiàn)邊訓(xùn)練、邊采集、邊校驗、邊優(yōu)化的閉環(huán)流程，讓AI模型始終貼合實戰(zhàn)需求迭代升級?！?/p>

為了啃下這塊“硬骨頭”，付振中帶著技術(shù)骨干，一邊完成日常數(shù)據(jù)標(biāo)注“投喂”任務(wù)，一邊和院校、軍工企業(yè)的工程師一遍遍推演數(shù)據(jù)傳輸鏈路，把裝備系統(tǒng)的性能邊界、作戰(zhàn)應(yīng)用的核心需求都摸清。

“模型框架是科研院所搭建的，核心算法是工程師編寫的，但裝備是我們天天操作的，仗是我們天天琢磨的，怎么讓AI適配我們的裝備性能、貼合我們的作戰(zhàn)戰(zhàn)法，只有一線官兵最清楚。”付振中說，這個把實戰(zhàn)需求轉(zhuǎn)化為AI可識別語言的過程，沒有任何人能夠替代，更不是AI自身能夠完成的。

在該旅，正在負(fù)責(zé)智慧課室政工智能問答系統(tǒng)測試的某營干部周昊，也在做著同樣精益求精的數(shù)據(jù)“投喂”工作。據(jù)介紹，周昊正在測試的這套智能系統(tǒng)，可實現(xiàn)行業(yè)場景問答、政策法規(guī)查詢、福利待遇解讀等多種功能，是官兵日常學(xué)習(xí)、辦事和咨詢的“智能助手”。

“一開始我覺得這個工作很簡單，就是把各類文件、法規(guī)手冊批量上傳就行，直到一次測試給我敲響了警鐘。”周昊回憶，那次他模擬基層官兵咨詢休假與審批流程，AI很快給出答案。內(nèi)容看似條理清晰、依據(jù)充分，實則新老法規(guī)混用、政策適用范圍不清。

從那以后，周昊和戰(zhàn)友們給每一份上傳的法規(guī)文件、每一個錄入的政策知識點，都會逐一標(biāo)注清楚適用范圍、現(xiàn)行版本、政策執(zhí)行邊界……確認(rèn)無誤后，才會規(guī)范錄入系統(tǒng)。

“AI能記住所有錄入的文字內(nèi)容，但它分不清哪條是現(xiàn)行有效的新規(guī)，哪條是已經(jīng)廢止的舊規(guī)，更讀不懂制定政策法規(guī)背后的考量?！敝荜徽f，這些必須由人來把關(guān)、來標(biāo)注、來規(guī)范的內(nèi)容，正是AI實現(xiàn)精準(zhǔn)賦能的前提。人腦有多用心，AI才能有多聰明。

采訪的日子里，記者常常在深夜的技術(shù)室里，看到官兵們對著屏幕上密密麻麻的數(shù)據(jù)，逐行核對、逐一標(biāo)注；在演訓(xùn)場的各個角落，看到他們?yōu)榱艘唤M真實有效的數(shù)據(jù)反復(fù)奔波；在智慧課室里，看到他們對著厚厚的政策法規(guī)深入研討適用邊界，篩選出最具價值的內(nèi)容進行“投喂”……

“AI的能力邊界，由人劃定；AI的賦能價值，靠人實現(xiàn)。”采訪臨近結(jié)束，張建成的筆記本上一行字格外醒目，也讓記者更深切地感受到：智能化戰(zhàn)爭的浪潮中，人工智能正成為戰(zhàn)斗力提升的重要倍增器。而在這場轉(zhuǎn)型建設(shè)的征程中，真正賦予它實戰(zhàn)生命力的，正是眼前這群給AI“喂數(shù)據(jù)”的官兵。