AI應用於空戰，看誰的電腦比較聰明。

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美國國防部高級研究計劃局（DARPA）六十年来，只有一個任務就是對美國國家安全有突破性關鍵技術進行投資。

2020/8/20 DARPA舉辦了一個 AlphaDogFight比賽，邀請了八家美國人工智慧研究機構和公司，參加用AI算法操作虛擬的F-16戰鬥機相互對抗。最後獲得冠軍的Heron Systems再和一名資深戰鬥機飛行員進行了虛擬對抗，5:0 電腦完胜人腦。

戰鬥機有所謂的（代差）說法，在2019年美國軍演，一個駕駛著5代機的菜鳥輕鬆打敗了一台4代機，儘管對手是一位擁有3000小時經驗的老師傅，這就是代差 - 新舊版本的科技差距。

空戰的輸贏在於下決定的正確時機，飛行員必須累積訓練或實戰經驗來培養快速判斷的素質，AI機器學習只要在電腦裡進行模擬就能累積知識和經驗，Heron System參賽前已經進行過至少40億次仿真空戰的模擬。

組成一台戰鬥機的零組件100%都由電腦控制，駕駛員的任務就是判斷時機，及時操作一些按鈕、搖桿。戰鬥機在空戰中的運動軌跡在電腦記憶體裡只是一大推數據，未來的空戰勝負決定於那一台電腦早一步利用收集的數據，正確推算出對方下一時間的位置，連搖桿按鈕都不需要，比賽就結束了。

洲際導彈和1600公里長射程大砲，在空中或太空的行程太長，電腦捕捉、預測其軌跡比F-16的鬥狗比賽單純多了。除非是對方一次發射的的導彈數量多過己方的防禦武器，漏掉一顆就得下課。

一旦被鎖定，連戰鬥機都飛不掉，航母和基地跑不動的或是跑得慢的更不用說了。

未來的戰爭形態，勢必會出現很大的改變，導彈來導彈去，誰的導彈到達不了目標就得認輸舉白旗。即使導彈無法像戰鬥機那樣靈活去躲避攔截，空戰技術還是攔截/反攔截的致勝關鍵，誰的空戰AI比較聰明，導彈到達目的地的概率就大些。

備註：關於AlphaDogFight：AI in the sky

AI in the sky

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