去年，美国军方宣布，经过特别改装的F-16试验喷气式战斗机X-62A以完全自主的飞行模式，首次参加了与载人F-16战斗机的空中格斗。在这次突破性试飞中，X-62A的驾驶舱内有一名飞行员作为安全保障，这是“空战进化”（AirCombat Evolution，ACE）项目重要的里程碑标志，使2023年成为“让机器学习在空中成为现实”的一年。这些发展展示出一种可能改变未来空战方式的手段，将直接用于未来的先进无人驾驶飞机项目，如美国空军的协作作战飞机项目（CCA）。

  4月17日，美国国防部预先研究计划局（DARPA）在发布的有关“空战进化”（ACE）项目在2023年取得的成就的最新视频中，介绍了这次自主空对空试飞的详情。美国空军试飞员学校（USAF TPS）和空军研究实验室（AFRL）是ACE计划的主要参与者。众多行业和学术合作伙伴也参与了ACE的工作，这中间还包括2021年收购了Heron系统公司的Shield AI公司。Heron 开发的“人工智能飞行员”在前一年赢得了DARPA“阿尔法狗斗”的（AlphaDogfight）试验，该试验在完全数字化模拟的环境中进行，随后将其直接导入ACE。

  在2022年，DARPA就与美空军和洛克希德·马丁公司一起开始将所谓的人工智能或机器学习“代理”集成到X-62A的系统中，并于同年12月利用这些算法进行了首次喷气式飞机自主试飞。这一发端事件于2023年2月公之于世。

  X-62A是一种经过重大改装的双座型F-16D战斗机，也被称为可变稳定飞行模拟器试验机（VISTA）。它的飞行系统能模仿几乎任何其他飞机的飞行品质，这使它成为一种独特的试验台，可用在所有需要真实平台的测试目的。这也使VISTA成为支持ACE等工作的理想平台。

  洛克希德·马丁公司X-62A的首席飞行控制工程师奎·哈里斯（Que Harris）表示，他们在VISTA的飞行控制中集成了一个空间，允许人工智能代理向VISTA发送指令，就像向VISTA的仿真模型发送指令一样。哈里斯还将其描述为喷气机内的“自主沙盒”。

  X-62A 最初的名称是NF-16D，但它在2021年获得了新的X-plane编号后专门进行了改装，目的是支持未来的先进自主研究项目的测试工作。Calspan公司与美国空军试飞员学校签订合同，为X-62A的运行提供支持，该公司曾因其在试验喷气机方面的工作入围2023年科利尔奖决赛。据美国国家航空协会网站介绍，科利尔奖杯由该协会每年颁发一次，旨在表彰“美国航空或宇航领域在提高航空或航天飞行器的性能、效率和安全性方面取得的最大成就，其价值已在上一年的实际使用中得到充分证明”。

  从某种意义上说，这项改装工作是“把整个模拟实验室搬进了一架F-16战斗机”。随后，X-62A在加利福尼亚州爱德华兹空军基地完成了21次试飞，在2022年12月至2023年9月期间的三个独立测试窗口为ACE提供支持。在试飞期间，几乎每天都要对“代理”进行重新编程，最终更改了超过10万行代码。空军研究实验室此前曾强调，通过在完全数字化的环境中对算法进行快速反复迭代训练，能够进一步支持此类飞行测试。

  2023年9月，项目组把X-62拿出来与有人驾驶的F-16实际对战演习，演习设置先是防御性，然后是进攻性，接着是高视角的机头对机头交战，两机以相对速度1200英里/时（1931千米/时）的高速接近到2000英尺（610米）。

  X-62A能够安全自主地与另一架载人飞机进行空战格斗演习，这不仅是ACE项目的一个重要里程碑，也是自主飞行的一个重要里程碑。不过，DARPA和空军强调，虽然空中格斗是此次测试的核心，但ACE的目标实际上超出了这一特定范畴。

  美国空军试飞员学校的首席试飞员比尔·格雷（Bill Evil Gray）表示：“人们很容易把X-62/ACE项目看成是‘在自主控制下，它能够直接进行空战格斗’，但这忽略了重点。我们所学到的每一课都适用于将来可以赋予自主系统的每一项任务。”

  Shield AI公司的联合发起人、总裁兼首席发展官布兰登·曾（Brandon Tseng）也表达了类似看法：“我告诉人们，飞机的无人驾驶技术能在没有远程飞行员、没有通信和GPS的情况下执行任务。它实现了组队或蜂群的概念，这些飞机可以执行指挥官的意图。它们能执行任务，动态地协同工作，对彼此、对战场、对敌对威胁、对地面平民进行解读并做出一定的反应。”

  布兰登认为另一个更重要的价值是系统，它将使机队总体变得更强大。在任何一个时间里，飞机上都有最好的人工智能飞行员。目前的AI飞行员赢得了绝大部分交战的胜利，这将会重塑机队的整体能力。因此，布兰登在谈到机群学习时，他认为未来每架飞机上都会有AI飞行员，不论是四旋翼飞行器，还是短距垂直起降飞行器或是其他飞行器，AI飞行员将占据主导地位。机队中不可能会出现所谓能力排第二的飞行员或第三的飞行员，因为所有AI飞行员都是一样的，飞行员自身能力差别将消失。

  尽管自主项目取得了重要进展，但挑战依然存在。开发自主能力时出现了两个令人困扰的事情，有助于理解通过该计划正在进行的工作的复杂性。

  第一个是所谓的基于规则的自主能力，它在适当的条件下很强大。如果以给定条件的方式写出规则，这些规则必须是稳健的。来自麻省理工学院计算机科学和AI实验室的丹妮拉·鲁斯（Daniela Rus）博士（ACE项目的学术合作伙伴之一）正带领一群专家，生成相关程序代码，让系统运转起来。

  “从历史上看，当人们讨论与军民用航空航天项目和其他应用相关的自主性时，他们谈论的就是这种自主性。机器学习方法依赖于对历史数据的分析，从而针对当前和未来的情况做出明智的决策，往往能具有人类无法感知的洞察力，或者通过传统的基于规则的语言来表达具有挑战性的洞察力。”鲁斯介绍道，“机器学习在条件动态变化的环境和情况下异常强大，因为在这种环境和情况下很难建立明确而稳健的规则。

  第二个是人工智能决策过程的不可预知或不可解释。让像X-62A这样的飞机与真正的人类对手进行格斗，而AI正在做出不可知的独立决定，这正如前面所说的“环境和情况”。鉴于其不可预测性，即使是训练有素的飞行员进行这样的模拟交战也会非常危险。

  美国空军试飞员学校指挥官詹姆斯·瓦尔皮亚尼（James Valpiani）上校说：“事务总有两面性，用AI机器学习时涉及的许多要素并不完全易懂。目前没有将AI决策过程转化为人类可理解和验证的方法，这阻碍了我们对这一领域的探索。目前还没有一个途径来认证用于飞行关键系统的机器学习代理。”

  但根据DARPA和空军的说法，这正是ACE和X-62A试飞发挥作用的地方。VISTA飞机上的人工智能/机器学习“代理”的主要机制之一是一套“安全行程”，旨在防止飞机执行危险和不道德的行为。这中间还包括定义可允许的飞行范围、帮助避免空中或地面碰撞和防止在未授权情况下使用武器等代码。

  美国军方坚持认为，在未来自主武器系统的操作的流程中，人类将始终处于环路中的某个位置，但人类在环路中的具置预计会跟着时间的推移而发生明显的变化，这慢慢的变成了许多争论的主题。ACE项目经理坚持必须信任这些算法，才能在实际环境中使用它们。

  ACE项目经理表示：“虽然X-62独特的安全特性有助于我们利用这些机器学习“代理”承担更高的技术风险，但在测试活动中，没再次出现违反训练规则的情况，而这些规则规定了飞行员的安全和道德规范，这表明了机器学习在未来航空航天应用中的潜力。”

  当美国空军部长弗兰克肯德尔今年晚些时候进入X-62A进行试飞时，对ACE算法的信任将面临重大考验。

  肯德尔近日在参议院拨款委员会听证会上说：“今年晚些时候，我将乘坐一架自主飞行的F-16。届时将有一名飞行员与我同行，他将和我一样，只是观察自主技术的运作情况，希望届时我和他都不需要驾驶飞机。”

  肯德尔曾将ACE列为直接为“协同作战飞机”（CCA）无人机项目服务的几项切入工作之一。CCA计划正在寻求采购数百架甚至数千架成本较低、具有高度自主性的无人机。这些无人驾驶飞机将与载人机型密切配合，这中间还包括“下一代空中主宰”（NGAD）计划正在研制的新型隐身第六代喷气战斗机，大多数都用在空对空作战。

  值得注意的是，X-62A并非美国空军近年来在ACE计划用于支持先进自主能力研究的唯一飞机。美空军目前正在将另外6架F-16改造成测试机，以支持更大规模的协作自主测试，这也是另一个名为VENOM项目（“蝰蛇”）的一部分。

  此外，如前所述，ACE正在开发的基础技术可能会有十分普遍的应用。美国军方对新的AI和机器学习支持的自主能力普遍抱有极大兴趣。瓦尔皮亚尼总结说：“X-62团队所做的确实是一次范式转变。我们已从根本上改变了人们的看法，证明了这是可以安全、负责任地完成的，因此现在我们已创建了一条为航空和太空任务构建机器学习应用的途径。”