日前，在2017全国首届兵棋推演大赛上，由中科院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名选手交锋，以7:1的战绩大胜人类选手，展示了人工智能技术在博弈对抗领域的强大实力，成为中国版的兵棋AlphaGo。
近几年，以深度学习、强化学习为代表的数据驱动型人工智能理论和技术，已在大数据驱动下的非军事博弈对抗领域获得成功，但这些技术在军事博弈对抗中需要解决的一个主要问题是小样本学习训练的问题。中科院自动化所研制的人工智能程序“CASIA-先知V1.0”，采用知识和数据混合驱动的体系架构，构建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。通过机机对抗系统可以实现对抗数据收集整理，为下一步知识和数据混合驱动的博弈推理学习训练奠定了实验基础。
据介绍，中科院动化所研制的人工智能程序“CASIA-先知V1.0”聚焦不完全信息态势感知和群体博弈策略优化的关键技术问题，提出新型自动敌情分析和时空综合态势分析的有效方法；构造了方案构想、方案推演、方案评估、方案确定的群体博弈策略优化模型，发展了基于不完全信息态势估计的不确定决策推理技术。这种技术将大大提高博弈对抗的收益和效能，在具有不完全信息的重要博弈对抗应用领域具有应用前景。
