1 引言
人工智能与基因工程、纳米科学一同被认定为二十一世纪最有发展前景的三大尖端技术[1]。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）技术作为人工智能核心技术之一，近年来获得了迅速的发展 [2]，正在成为世界各国大力发展研究的热点之一。本文简要介绍了卷积神经网络的基本概念、网络结构和特点，对其潜在的应用场景做了设想，为人工智能技术的应用场景研究提供一定参考。
2 卷积神经网络的基本概念
卷积神经网络是一种深度前馈人工神经网络，通常在网络的多层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算[3]。近年来随着大数据以及高性能算力平台的发展，以卷积神经网络为核心的深度学习算法快速崛起，有效推动了人工智能技术在经济社会各领域的广泛应用[4]。
2.1 卷积神经网络的网络结构
卷积神经网络是一个多层的神经网络，最基本的组成单元是具有逻辑运算功能的神经元节点[5]，类似人类大脑中的神经元细胞，如图1所示。人工神经元利用仿生学原理模仿人类神经元细胞活动，每个人工神经元接受其他节点传递的输入数据，并对其赋予权值，通过设定不同的激活函数，完成特定的逻辑运算。
图1 神经元细胞与人工神经元
卷积神经网络一般由输入层、卷积层、池化层全连接层等多层构成，每一层使用一个可以微分的函数将激活数据从上一层传递到下一层。对于输入的图像数据，C层为特征提取层，通过不同类型卷积层的运算后提取不同的特征，在提取局部特征的同时，其与其他特征间的关系也一并确定；S层是特征映射层，每层由多个特征映射组成，每个特征映射为一个平面，平面上神经元共享同样的权值。卷积神经网络结构对平移、比例缩放、倾斜等图像变形具有高度不变性[6]，如图2所示。
图2 卷积神经网络结构示例
2.2 卷积神经网络的权值共享
常规神经网络采用全连接方式，其输入是一个向量，向量在若干个神经元组成的隐层中做变换，隐层中的每个神经元都与前一层中的所有神经元相连接，因此权值参数计算量大计算过程效率低。图3所示的是一个包含2个隐层的常规神经网络。
图3 常规神经网络的全连接方式
相比于常规神经网络，卷积神经网络的独到之处在于通过局部感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的权值参数的个数。卷积神经网络采用局部感受野方式，隐层每个神经元不再需要对全局图像进行连接，而是只感受局部的图像区域，然后在更高层综合这些神经元就可以了解图像的全局信息。局部感受野范围相对整幅图片的尺寸来说非常小，由于隐层每个神经元只需要和局部图像相连接，相应地权值参数会大大减少。卷积神经网络还应用了权值共享的思想，隐层的每一个神经元用同一个卷积核去卷积图像，即每个神经元用同样的权重参数，进一步减少了运算量。
此外，卷积神经网络还采用了时空间亚采样的思想，针对不同的图像特征，例如不同的结构边缘特征，通过多加几种不同参数的卷积核得到不同特征的放映，共同组成每一层神经元。隐层的权值数量与该层的神经元个数无关，仅取决于滤波器的数量、大小和卷积核在图像中的滑动步长。通过上述几种方法的组合运用，卷积神经网络神经元节点和训练的权值参数数量大大减少，降低了参数反向传播计算的复杂度。
三、卷积神经网络的军事应用前景
卷积神经网络技术不仅在社会经济领域已得到广泛应用，相关的军事技术也呈现井喷式发展，显示出巨大的军事应用潜力[7]。
（一）AI杀人武器
根据2018年3月国际权威人脸识别公开测试集LFW最新公布的测试结果，Yi+人脸识别模型精度达到了惊人的99.83%，超过了人类的识别正确率97.5%。目前，以卷积神经网络为基础的人脸识别技术发展十分成熟，不仅能快速准确完成人脸检测、关键点检测及人脸属性检测，而且能够实时识别出画面中人物的性别、年龄、种族、情绪等属性。
以人脸识别技术为代表的人工智能与杀人武器相结合，让武器能够精确自主的摧毁目标，正在逐渐变成现实。2018年联合国特定常规武器公约会议上曝光的“杀人蜂”小型无人机，其内置神经网络通过在不同的模拟环境中数百万次训练，能够在运动中精准避开障碍物。这种形体类似蜜蜂的机器人携带3克炸药，通过面部识别技术精准找到打击对象，采用撞击方式对目标人物进行精准的爆头。AI杀人武器迅速吸引了世界的关注，引起了热烈的讨论。
目前世界各国正加紧研发智能化武器，AI杀人武器的出现，将会深刻改变作战样式，快速升级战争冲突，构成第三次武器革命威胁。
（二）战场运输
2016年美国地理空间情报论坛年会上，英伟达公司介绍了嵌入式 GPU 系统上的深度学习如何以超越人类能力的速度和精确度，在高分辨率的军事航拍图中侦查、分类和追踪物体。基于卷积神经网络的深度学习算法在目标识别与检测上取得了前所未有的成功，加速了无人机、无人车、四足运输机器人等新型设备的落地应用。
波士顿动力学工程公司研究设计的运输机器人大狗，载重量超过150千克，能够在山地、丛林等复杂环境中为士兵运送弹药、食物等物资，行进速度可达7km/h，可应对35°的斜坡。2015年，美军将阿富汗作为测试这种具有高机动能力的四足仿生机器人的试验场，开始试验这款机器人与士兵协同作战的性能。
以深度学习为代表的人工智能技术为军队后勤保障提供了新的解决方案。可以预见在未来的战场运输中，智能化无人运输将会占据重要地位。
（三）战场救治
在2018年全球首场神经影像人机大战中，“BioMind 天医智”医疗AI模型在脑肿瘤和脑血管影像识别诊断中，以高出20%的准确率战胜25名全球神经影像领域顶尖专家。近年来，基于卷积神经网络的深度学习技术，正在医学影像判读、病理组织检测、患者状况评估等各个领域崭露头角。
近年来，腾讯、阿里、科大讯飞等互联网企业布局AI+医学影像行业，至今已有70多个相关医疗产品推广应用。近期大模型的火爆也打开了病理诊断的新思路，微软基于GPT-4开发医疗模型LLaVA-Med，建立更加精细的病理模型，加速医疗进程；谷歌发布Med-PaLM医疗模型，首次在美国医疗执照考试中达到专家水平。
将医疗AI系统应用于战场救治，可以帮医生快速筛查、病情诊断并辅助治疗，能够减轻战场医生的负担，及时挽救成千上万的士兵的生命。
四、结束语
科技是国之利器，以卷积神经网络为基础的人工智能正在成为科技生产力竞争新赛道，军事智能化发展正在催生新的战争形态，但同时也应看到，AI技术的发展带来了新的安全风险隐患，要加强相关法规机制研究，进一步防范风险。
参考文献:
[1] 王晓阳. 人工智能能否超越人类智能[J]. 自然辩证法研究, 2015.
[2]李柯泉,陈燕,刘佳晨,等.基于深度学习的目标检测算法综述[J].计算机工程,2022,48(7): 1-12.
[3] 胡越,罗东阳,花奎,等.关于深度学习的综述与讨论[J].智能系统学报,2019,14(1): 1-19.
[4] 季长清,高志勇,秦静,等.基于卷积神经网络的图像分类算法综述[J].计算机应用,2022,42(4): 1044-1049.
[5] 陈科圻,朱志亮,邓小明,等.多尺度目标检测的深度学习研究综述[J].软件学报,2021,32(4): 1201-1227.
[6] 王彩霞. Rulkov和Head direction神经元及神经元网络[D]. 北京交通大学, 2016.
[7] 王莉. 人工智能在军事领域的渗透与应用思考[J]. 中国电子科技集团公司电子科学研究院, 2017.
