在過去的75年里，蘭德公司進行了支持美國國家安全的研究，目前為聯邦政府管理著四個聯邦資助的研究和發展中心（FFRDCs）：一個為國土安全部（DHS），三個為國防部（DoD）。本文將重點評論國防部如何能夠最好地確保人工智能（AI）的進展有利于美國國家安全，而不是降低它。

在一系列廣泛的技術中，人工智能因其進展速度和應用范圍而脫穎而出。人工智能具有廣泛改變整個行業的潛力，包括對我們未來經濟競爭力和國家安全至關重要的行業。由于幾個原因，將人工智能納入我們的國家安全計劃帶來了特殊的挑戰：

• 這些技術是由商業實體驅動的，而這些商業實體經常在國家安全框架之外。

• 這些技術正在迅速發展，通常超過了政府內部的政策和組織改革。

• 對這些技術的評估需要集中在私營部門的專業知識，而這些專業知識很少被用于國家安全。

• 這些技術缺乏區分良性和惡意使用的常規情報特征。

美國目前是全球人工智能的領導者；然而，這種情況可能會改變，因為中國尋求在2030年前成為世界主要的人工智能創新中心--這是中國人工智能國家戰略的明確目標。此外，中國和俄羅斯都在追求軍事化的人工智能技術，加劇了挑戰。作為回應，將強調美國防部可以采取的四組行動：

1.確保美國防部的網絡安全戰略和網絡紅方活動跟蹤可能影響網絡防御和網絡進攻的人工智能的發展，如網絡武器的自動開發。

2.為防止不良行為者獲得先進的人工智能系統，(1)確保對領先的人工智能芯片和芯片制造設備進行強有力的出口控制，同時許可芯片的良性使用，如果需要的話，可以進行遠程節流；(2)利用國防生產法的授權，要求公司報告大型人工智能計算集群、訓練運行和訓練模型的開發或分發情況；(3) 在美國防部與云計算供應商簽訂的合同中，要求他們在訓練大型人工智能模型之前對所有客戶進行 "了解你的客戶 "篩選；(4) 在美國防部與人工智能開發商簽訂的合同中包括 "了解你的客戶 "篩選，以及強大的網絡安全要求，以防止大型人工智能模型被盜。

3.與情報界合作，大幅擴大收集和分析敵國參與人工智能的關鍵外國公共和私營部門行為者的信息，包括評估關鍵外國公共和私營實體；他們的基礎設施、投資和能力；以及他們的工具、材料和人才供應鏈。通過以下方式加強國防部開展此類活動的機構能力：（1）在美國和盟國政府機構、學術實驗室和工業公司之間建立新的伙伴關系和信息共享協議；（2）招募私營部門的人工智能專家以短期或兼職的方式為政府服務。

4.投資于人工智能安全的潛在計劃，包括（1）嵌入人工智能芯片的微電子控制，以防止開發沒有安全保障的大型人工智能模型，以及（2）在部署人工智能系統之前評估其安全性的通用方法。

圖戰斗系列

2019年1月，美陸軍部長（SECARMY）要求陸軍科學委員會（ASB）研究人工智能（AI）如何改善戰場上的戰役和戰術表現。具體而言，他希望ASB確定陸軍在人工智能實施方面的獨特挑戰，確定陸軍的行業最佳實踐，并審查對手在戰場上對人工智能的潛在使用。

為了進行這項研究，ASB組建了一個研究小組，成員包括建立人工智能系統和指導人員，以及在實驗室、學術界、工業界和軍方有經驗的人員。該團隊還得到了負責人工智能實施的陸軍人工智能任務組以及陸軍研究實驗室（ARL）和陸軍夜視局高級政府聯絡員的協助，他們幫助約束該研究并為陸軍的人工智能實施提供指導。在收集數據的同時，研究小組還會見了來自政府、工業和學術界各組織的130多名人士。

AI在戰場上的前景和挑戰

在工業革命期間，機器開始執行以前需要人類體力勞動的任務。今天，一場認知革命正在發生，機器開始執行以前需要人類認知的任務。例如，我們問智能手機問題，并期望得到合理的答復，我們在網上買東西，并得到類似產品的推薦。

目前還不清楚我們是否了解認知革命的所有影響，但研究小組認為，它將改變戰爭特征，因為它提高了決策到行動的速度、規模和范圍，超過了人類在沒有援助的情況下所能完成的大量任務。人工智能是認知革命的核心，在戰場上優化使用人工智能將需要陸軍采用新的思維方式，包括一個反應靈敏的采購過程。

為了這項研究的目的，研究小組將人工智能定義為計算機系統執行通常需要人類智慧的任務能力。有許多關于人工智能的方法。

美國的對手已經在使用人工智能。俄羅斯和中國定期公布在戰場上進行的自動駕駛車輛實驗。成功實施人工智能的一個關鍵是數據標簽化。中國和俄羅斯的領導層都宣布人工智能是未來，誰能領導認知革命，誰就能在戰場上獲勝。除了僅僅使用人工智能，美國的對手希望實現人工智能的優勢。

目前的美國防部政策劃定了自主和協作，這決定了人工智能如何被用于支持各種作戰任務。因此，需要對人工智能采取多種方法，以確保人工智能系統在戰場上的最佳應用。無論采用哪種方法、作戰使用或政策要求，快速反饋周期將推動對作戰任務的評估，并將采用人工智能來告知如何收集和調節數據、如何運行算法以及如何優化人機界面。換句話說，人工智能最終將被用來衡量人工智能在戰場上的使用情況。這對軍隊來說也是顛覆性的。

同時，美國陸軍有幾種可能的方式在戰場上使用人工智能。下一個垂直升降飛機可以與使用綜合視覺增強系統（IVAS）的下一代戰斗車輛和士兵合作。一旦這些部件被聯網，相對于士兵在獨立系統中所能做到的，人工智能將提供更高的速度、范圍和規模。因此，人工智能將被用于自主機動、輔助目標識別和/或自動目標識別、任務規劃等。

人工智能給戰場帶來的優勢伴隨著風險和挑戰。有效使用有幾個潛在的障礙，如缺乏互操作性，數據饑餓，以及被對手利用。這些都是眾所周知的。但也有圍繞可靠性、信任、道德和可解釋性的問題，所有這些都有助于操作者理解人工智能的決策或建議。不是所有的人工智能系統都能做到這一點。

圖5 陸軍使用人工智能的潛力和挑戰

人工智能在工業中的應用

研究小組訪問了工業界，以了解商業企業如何利用人工智能，減少風險，并克服固有的挑戰。成功應用人工智能的共同主題涉及快速和持續的適應性和改進，可由以下方法促成：

• 使用常見的人工智能平臺

• 整理數據，特別是通過事實標簽

• 用模擬數據增強真實數據

• 創建架構和基礎設施，支持數據流和競爭所需的高性能計算

• 開發與技術共同發展的運行概念，例如，特斯拉的軟件更新方式是根據人們如何使用車輛來發展和展示新功能的。

• 知道在哪里應用人工智能來解決價值最高的問題，帶來最好的投資回報

• 獲取人工智能技能人才，由于競爭激烈，即使是像亞馬遜這樣的公司也面臨挑戰。

競爭也促使行業發展出一套實踐，允許快速變化和升級，特別是在軟件方面，進入正常生產，同時確保高質量。這種實踐--DevOps--結合了開發（Dev）和信息技術運營（Ops），以縮短系統開發的生命周期，并提供持續、高質量的交付（圖1）。

企業在實驗室中創建、整合和測試人工智能，將其發布給消費者，并部署到現場。當它被使用時，它被監測，并根據該系統的運行和使用情況，制定計劃，產生升級。企業重新編碼，重新開始循環以提高性能。DevOps循環需要一個底層數據層來迭代AI。與軟件升級不同，軟件升級可能是按月推送的，而人工智能周期必須是連續的，操作非常迅速，以確保最佳性能。

美國陸軍的進展

在收集數據的過程中，研究小組了解到，陸軍已經開始組織將人工智能帶到戰場上。陸軍成立了人工智能工作組，并與卡內基梅隆大學（CMU）合作成立了陸軍人工智能中心。陸軍也已經開始在陸軍未來和概念中心、訓練和條令司令部（TRADOC）以及其他地方開發人工智能的概念。

也可以說，這些人工智能的工作在很大程度上是不協調的。有許多陸軍項目使用人工智能。但陸軍成功運作的人工智能不能像在工業界觀察到的那樣快速發展。往往沒有共同的基礎設施，所以用于每個系統的計算、網絡和數據都是獨立的。

與工業界相比，陸軍人工智能活動的另一個不足之處是系統分析和建模與仿真（M&S）不足。例如，在x系統中加入人工智能將使任務的有效性提高y量；它將改變殺傷率，或完成任務的時間，或任務成功的概率，等等。就研究小組所能確定的而言，那些能夠顯示人工智能可能帶來什么價值的A-B測試還沒有做。

陸軍面臨的一個潛在挑戰是目前美國防部的采購環境，這使得復制工業界的快速開發周期變得極為困難。陸軍要購買一個可以像谷歌和其他公司那樣每天進行更新的系統是非常困難的。

陸軍可以自行解決的另一個挑戰是缺乏獲得、管理和使用其人工智能能力所需的足夠人才。陸軍有與增長和保留STEM資格人員有關的人才管理問題，而人工智能從業者在這一領域中所占的比例更小。有一些專家，但陸軍并沒有很多。

隨著陸軍繼續組織將人工智能帶入戰場，相當明確的是，最佳應用將出現在哪里（圖2）。有幾十種情況下，人工智能會增強陸軍的作戰功能，以包括一些人類參與可能有限的任務。

圖2 AI在戰場上的潛在應用

這些賦能器中的大多數已經在開發中，它們很少從頭開始。戰場上的使能因素往往可以建立在商業技術之上。

根據人工智能任務組的報告，目前的陸軍人工智能生態系統以CMU的人工智能中心為中心（圖3）。它與各利益相關者保持著聯系，包括實驗室和材料開發商、陸軍訓練中心和作戰社區。通過人工智能任務組，該中心還與美國防部的聯合人工智能中心進行協調。

圖3 當前陸軍AI生態系統

美陸軍人工智能生態系統專注于開發和實戰原型；從定義下一代系統的人工智能要求，到為傳統平臺開發人工智能解決方案。這種在戰場上的人工智能整合將迫使陸軍以新的方式運作。除了解決商業從業者確定的挑戰和減輕潛在對手的攻擊，陸軍必須解決地方性的挑戰，包括以下能力：

• 確定人工智能投資的優先次序，以獲得最大的戰場影響

• 構建一個SoS框架，利用獨立開發的、異質的、支持人工智能的平臺

• 通過繁忙的操作網絡調動數據、模型、算法和反饋

• 測試不斷發展的系統，并驗證其對敵方攻擊的復原力

圖17 SoS企業架構集成

雖然商業從業者可能擁有他們的整個人工智能企業，但軍隊不會。陸軍將從國防工業基地內的不同來源購買技術，它將不得不使它們一起工作。一旦完成這項任務，數據、模型、算法和反饋都必須在一個繁忙的操作網絡上移動。陸軍將不會有使用工業界所享有的那種基礎設施的好處。

陸軍還需要采用類似于DevOps周期的方法，以支持持續改進的方式將原型轉化為記錄項目（POR）。這將需要有能力（對陸軍來說是新的）測試不斷發展的系統并驗證對攻擊的適應性。陸軍將不得不改變其運作方式，以采用DevOps循環。

建議

根據其數據收集、分析和發現，研究小組在六個類別中提出了建議(圖4)。

結論

人工智能將通過提高決策的速度、規模和范圍來改變戰爭的特征，而這是人類所能實現的。如果陸軍對采用MDO是認真的，它就需要認真地采用協作性人工智能。

人工智能對陸軍和其對手都將是顛覆性的，因為：

• 完整的戰場效果將需要不斷地收集和整理數據，而迄今為止雙方都沒有做到這一點
• 每一方都將不得不在異質平臺上發展人工智能之間的合作
• 人工智能DevOps周期的快速執行是成本密集型的，并且厭惡官僚主義

美國陸軍將需要開發一個人才管道，使其成為人工智能能力的聰明買家和聰明用戶。

有說服力的動機：美國的對手已經在做這些事情了。

不斷變化的戰爭特點使得信息環境中的行動（OIE）必須處于軍事規劃和執行的最前沿。由于無法與美國的物質力量相提并論，美國的對手越來越依賴包括信息戰能力在內的不對稱方法來破壞美國的行動和影響。未來的聯合全域作戰（JADO）將需要一個綜合的、跨學科的作戰方法。本文認為，針對對手的認知和信息過濾器而采取的蓄意行動將阻礙對手的決策過程，使其失去對有效運用軍事力量作出明智決定的能力。通過研究俄羅斯在信息環境中的行動、信息戰活動以及反射性控制理論，作者提出了決策優勢理論。該理論試圖提供一種方法，故意利用信息來針對對手的行為和信息系統。其目的是剝奪對手感知和認識形勢的能力，并阻礙其有效利用呈現在他面前的信息來做出經過計算的決策的能力。

圖1 決策優勢理論。

決策優勢理論

決策優勢是通過信息力量來實現的，而信息力量是通過控制信息、利用信息和加強信息來保證自己的利益。信息力量可以達到與物質火力相同的效果，甚至更大的效果。它通過預測對手的行動，了解對手的動機，管理和操縱信息，改變決策算法，以及在信息環境中發展機會、活動和投資（OAI）來增強全領域的聯合軍事力量和效力。

• 決策優勢：一種理想狀態，在這種狀態下，指揮官比其對手更快、更有效地感知、理解、決定和行動。決策優勢在敵人的決策周期內發揮作用，以消除時間上的庇護所，并消除空間上的選擇。

• 信息力量是利用信息來塑造認知、態度和其他推動預期行為和事件進程的要素的能力。信息力量涉及獲取、處理、分配和運用數據的能力，以最大限度地提高戰斗力。作者進一步斷言，信息力量是通過控制、利用和加強信息來實現的，這使得信息戰的結果能夠持久、靈活和精心計算，以加強戰斗力并拒絕敵人的決策優勢。

信息力量--控制信息、利用信息和增強信息的組合--將使美國能夠把信息環境中的行動納入聯合防衛行動的規劃和執行。這將使規劃者能夠利用信息來實現結果。信息戰能力--信息作戰；電子戰；網絡；以及情報、監視和偵察（ISR）--提供了改變對手的指揮和控制過程，減少決策，并削弱其作戰行動的有效性的手段。信息力量和物質力量相結合，將通過在環境中制造多種困境，造成混亂，延遲或剝奪敵人采取適當行動的能力，從而降低對手的戰斗力。信息力量和物質力量的結合能加強軍事力量。

信息力量的第一個支柱，控制信息，涉及到保護自己的網絡不被敵人破壞或操縱。保持對信息傳輸和信息系統的控制可以確保信息的保密性、信息的完整性以及美國規劃者和作戰單位對信息的可用性。不受限制地進入值得信賴的系統和相關架構，確保最及時和最相關的信息指導決策。剝奪對手對信息的控制權使其無法了解自己的環境，造成不確定性，并使其決策復雜化。

決策也受到信息利用的影響。利用，是指利用資源并從中獲益的行為，包括改變、變更或操縱信息，使之對自己有利。通過了解對手的信息和認知過濾器、信息系統和情報結構，這是最有效的做法。創造信息戰結果的能力取決于精心制作信息并將其置于敵人決策周期中的正確時間和地點的能力。信息可以在四個過濾點被鎖定或武器化--傳感器、分析中心、分發點或個人。利用過濾器，人們可以降低決策者可獲得的信息的收集和質量，導致對情況的不完整或故意的錯誤理解。決策和具體行動是根據對環境的感知理解而做出的。阻斷信息流的能力阻止和延遲了重要數據到達組織，導致感知、理解和發展局勢的能力下降。傳統的信息操作活動與故意和持續地針對對手的過濾器相結合，將有機會同時針對代理人、信息和對所提交信息的解釋。反過來，這可以減緩對手感知、觀察、定位、決定和行動的能力，促進錯誤的結論，并破壞決策能力。

增強信息使人們能夠制定戰略目標和選擇，為對手創造跨越時間和空間的多種困境。 這需要強大的、敏捷的、分層的ISR資源和綜合指揮與控制過程。JADO的規劃和執行需要有能力同時在戰術、作戰和戰略梯隊中，在所有領域和統一的信息空間中進行機動。協調的計劃需要對形勢的理解，觀察模式和行為的能力，以及識別信息和行動環境的變化。支撐一個人加強信息的能力的是信任。信任包含了團體或個人對所收集信息的完整性所賦予的權重。經過處理、過濾和分析的信息能夠回答知識中的一個特定缺口。這種經過處理的信息被稱為情報。有了準確的情報和被充分理解的假設，決策者可以更準確地評估局勢，塑造環境，并削弱對手自己的決策過程。這樣一來--信息，更具體地說是強化的信息（或情報）--是一種武器，可以用來操縱和欺騙對手，剝奪他做出符合自己最佳利益的決定的能力。

控制、利用和增強信息的結合使決策者擁有了信息力量。信息力量使信息優勢得以實現，而信息優勢又能保證決策優勢。增強信息的能力使人能夠觀察敵人的習慣和行為，幫助人了解敵人的動機和意圖，并確定敵人的作戰能力。管理、放大和操縱信息可以使有針對性的、精心設計的信息到達指定的受眾。類似于過去信息傳遞的錯誤信息和虛假信息可以在過濾器上針對敵人。在信息系統的過濾器處進入情報裝置的信息以傳感器、分析中心和向作戰人員分發信息為目標。此外，通過在一個被認為可信的來源處提供虛假或誤導性的信息，可以改變敵人的決策算法。在特定的時間和地點呈現特定的信息可以改變對環境的理解并改變行為。這也會使人改變他的時間范圍。隨著不確定性的增加，一個人可能會根據感知到的情況選擇加快或減慢他的計劃。

雖然這一理論的每一部分，單獨來看，并沒有提出什么新意，但有兩點是明顯不同的。首先，必須把信息放在軍事規劃的最前沿，并與傳統的物質力量相結合。軍事文化認為，物質力量是至高無上的。現代戰爭要求在同等水平上考慮信息和物質力量。第二，控制、利用和加強信息的活動是美國空軍現在所接受的功能；然而，跨領域和跨職能的綜合規劃是有限的。缺少的環節是有意的整合和專門的過程，在一個同步和審慎的過程中納入所有領域的現有能力。為了實現決策主導權并通過信息力量獲得信息優勢，必須將信息環境中的行動納入規劃過程，如聯合規劃過程（JPP）、軍事決策過程（MDMP）、海軍陸戰隊規劃過程（MCPP）和空中聯合行動規劃過程（JOPPA）。指揮和控制必須充分考慮到所有領域--空中、太空、網絡、陸地和海洋--的非動能和動能行動。在信息環境中執行行動的能力要求在行動層面上有一個集中的規劃過程，以同時計劃和執行對信息的控制、利用和加強。這一點目前并不存在。集中化的規劃將使一個綜合的方法能夠與物質火力結合起來。控制可以保護美國的網絡和計劃，同時阻止敵人獲得重要信息。利用允許有機會拒絕、降低、破壞、改變和放大敵方使用的信息。加強為決策、目標定位和環境中的戰術行動提供所需的關鍵ISR收集。信息力量為指揮官提供了有效處理、分析數據和信息并采取行動的機會，同時剝奪了對手的同樣能力。因此，實現決策主導權需要一個協調和同步的計劃，利用控制、利用和加強所有領域和作戰功能的信息，目的是統一信息空間。

本文針對美軍提出的建議

本文闡述了統一信息空間的重要性，以通過在信息環境中的精心策劃和綜合行動實現決策優勢。充分執行聯合全域作戰的能力需要在規劃周期中重新強調信息和信息戰活動。這項研究提出了四項建議：

• 建議1：聯合部隊應考慮實現信息力量的要求。這項研究和相關的決策優勢理論斷言，信息力量是通過控制、利用和加強信息來實現的。信息力實現了信息優勢，從而保證了決策優勢。信息環境中的運作為物質環境創造了條件。信息力量與物質力量相結合，形成了軍事力量。

• 建議2：美軍需要進行組織、領導和文化變革，以實現信息力量和決策優勢。信息系統和情報架構必須在所有梯隊中得到整合--戰術、作戰和戰略。戰術任務規劃和更廣泛的作戰規劃必須轉變為將信息置于規劃的最前沿。個人和團隊必須理解信息環境中的行動的重要性，以及這些行動塑造物理環境條件的方式。正規化的領導者發展和專業軍事教育必須強調認知上的轉變，不再將沖突理解為物質力量，而是將信息力量和活動納入規劃、命令和執行。應更加強調了解如何使用和信任信息，如何操縱和處理信息，使之成為情報，以及如何利用信息來實現決策主導權。最后，數字素養應成為未來培訓的一項要求。

• 建議3：JADO要求有能力評估信息環境中的績效措施和有效性措施。必須制定一個有效的評估程序，以了解和衡量信息環境中行動的影響。應更詳細地研究這一點，因為這將建立信任，并更好地了解信息戰和信息相關活動如何產生軍事力量和作戰成功。

• 建議4：未來的指揮和控制程序應該能夠整合信息環境下的行動規劃和執行。應該制定一個聯合防務辦公室的軍事力量計劃，以協調和指導所有領域的戰略，并在信息環境中執行行動。這個過程應該與物質和動能規劃相結合，而不是分開，因為信息和與信息有關的活動為物質操作環境塑造和設定條件。

（圖：作家兼戰略家彼得辛格（左）于 2018 年 11 月 1 日在一個未命名的空軍設施與一名軍官和一名國防部文職人員討論新技術。人工智能和腦機接口等進步將改變陸軍作戰的方式。）

長期以來，決策一直是戰爭的核心。最近，戰爭的節奏、規模、不透明性、非線性和連通性的增加對當代決策過程提出了越來越多的挑戰。在未來，這種變化將同時增加及時和有效決策的重要性，同時進一步加劇許多指揮官的認知和決策挑戰。指揮官將尋找結構不良、高度復雜的問題的解決方案，這些問題延伸到空中、陸地、海上、信息、網絡和空間這六個領域。隨著新技術和新應用的實現，未來的事態對復雜性構成了潛在的增長，并將以指數級的速度增加。人類的學習，甚至是最老練的指揮官的直覺能力都無法跟上不斷變化的戰爭特征。要想把贏得戰斗的洞察力帶到未來，必須對人類的認知、決策過程進行改進，或對其進行增強。

決策能力和現有支持的割裂造成了分析性決策過程、指揮官的直覺和有效決策之間日益擴大的能力差距。當前和未來的環境表明，有必要開發更加靈活的決策支持工具，以阻止這種差距，并為指揮官重新獲得決策優勢。在一個不透明和復雜的環境中有效地預測未來幾場戰斗的能力將是成功的關鍵。同時，在一個能夠迅速使以前的計劃失效的動態環境中，理解并首先做出反應的能力對于奪取和保持主動權至關重要。

復雜性科學和混沌研究已經與類似的問題進行了斗爭，并為軍事指揮官的突發挑戰提供了相關的見解。計算機建模和人工智能（AI）方面的工作已經取得了巨大的進展。在許多游戲中，計算機已經超越了人類的決策能力。

從人工智能的主導地位中適應和發展，國際象棋中的人機團隊已經達到了決策的新巔峰，將提前數個回合評估未來動作的算法的卓越戰術與人類的戰略能力相結合。目前美國與人工智能和決策有關的國防努力似乎集中在大數據和數據分析上。然而，如果沒有一個改進的軍事決策框架，就不能利用預測性分析。否則，增加的數據和分析只會加劇理解日益復雜和動態的作戰環境的挑戰。

軍事決策過程（MDMP）雖然在分析上是合理的，但其結構并沒有跟上未來環境的步伐。沖突的速度將超過工作人員處理分析貢獻的能力。

用人工智能對MDMP進行修改和增強，將創造一個過程，以更快的速度產生對環境的理解，并以物理信息的框架為基礎。行動方案的制定將不會像現在這樣，從一個理想的最終狀態向后發展，在理論上運用方法和手段來創造一個想象的未來。由人工智能支持的MDMP將從當前狀態向前工作。它將通過友軍和敵軍決策樹的可能分支向前探索，走向各種環境和敵軍的行動路線，通過最小化風格的決策樹，將其作為適應性代理來實現。替代行動的未來將通過可行性的出現來建立，并通過優化作戰功能的貢獻來完成，固有的區別，然后由人機團隊的人類部分來判斷是否合適和可接受。重新設想的人-機MDMP將與未來的操作環境保持同步，通過以接近機器的速度操作來保持相關性，使人能夠在日益濃厚的戰爭迷霧中獲得卓越的視野。

指揮官雖然得到參謀部的支持，但最終還是利用自己的能力進行決策。當指揮官在進行問題解決以制定對其工作人員或下屬的指導時，他們基本上是在進行 "手段-目的分析，這是一個尋找手段或步驟的過程，以減少當前情況與預期目標之間的差異"。即使是直覺，即對一個事件或數據的突然有洞察力的解釋，也以類似的方法發揮作用。"盡管表面上突然閃現的洞察力似乎產生了問題的解決方案，但研究表明，人們在解決洞察力問題時使用的思維過程最好被描述為一種漸進的、手段-目的的分析。" 領導者認識到相似性，并將其與個人和所研究的歷史聯系起來，從而獲得洞察力。心理學家、經濟學家和諾貝爾獎獲得者丹尼爾-卡尼曼（Daniel Kahneman）用這樣的描述來解釋內部的、經常是半意識的過程："產生印象、直覺和許多決定的心理工作在我們的頭腦中默默地進行"。數學物理學家、科學哲學家和諾貝爾獎獲得者羅杰-彭羅斯描述了一種無意識的思想發展和對這些思想的有意識判斷。

MDMP有一個類似的、不亞于人類的動態。參謀部通過行動方案（COA）的制定產生備選方案，并由指揮官決定。然而，在行動方案的制定過程中，正如在手段-目的推理中一樣，用于簡化計算的啟發式方法以及一些神經心理學上的缺陷，限制了選擇并注入主觀性。歸根結底，目前MDMP內部的COA開發過程仍然需要大量的頭腦風暴來解決。

與主觀開發選項形成對比的是基于衡量和計算的選項開發，而這一過程將由人工智能支持的程序執行。通過一些基于現有信息和過去沖突的數據的計算，可以對比出AI賦能的MDMP會提供的建議。

對2008年俄格戰爭期間的決策和計劃進行評估，在與歷史上的決策、行動和結果進行對比時，可以深入了解人工智能驅動的MDMP的好處。以下是人工智能驅動的MDMP背后的邏輯和過程。

俗話說，如果情報是用來推動機動的，那么對戰場的情報準備的產出必須作為COA發展的起點，使友軍COA的創建能夠實現對對手的不對稱，并執行對對手行動最有利的行動。

從對敵方力量的評估中，可以根據具體的任務變量來確定所需的友軍力量。要做到這一點，需要一種衡量對手戰斗力的方法。有許多復雜程度不同的方法來確定一個代表戰斗力的數值。

人工智能程序可以使最繁瑣的系統變得可行，所以它不像參謀部那樣受到復雜性的限制，特別是在時間有限的時候。雖然這個例子使用了戰區分析模型（TAM），但TAM并不是重點。指揮官、參謀部或學說推薦的任何東西都可以使用。

在2008年俄格戰爭爆發前，俄羅斯部隊在北奧塞梯駐扎。這些部隊可以按地點轉化為戰斗力值。例如，在馬米森山口附近的俄羅斯部隊可以按其組成部件進行統計，如人員、T-72主戰坦克、2S3自行火炮和BM-21多管火箭炮系統。

圖 1. 俄羅斯軍隊戰斗力計算

圖1中顯示的戰斗力范圍可以告知所需的戰斗力，這些戰斗力來自于格魯吉亞部隊的位置，用藍色矩形標注，以便在各種可能的情況下擊敗這支俄羅斯部隊。圖1中描述的兩種情況是俄羅斯使用西面的馬米森山口或東面的羅基隧道（帶箭頭的紅線）。

與戰斗力計算一樣，從計算機建模中得出的計算結果可以用來預測基于部隊和手段的相應相關性的傷亡。在這里使用的算法中，戰斗力是根據地形和任務類型對每種能力或系統進行調整。一旦對戰斗力進行了調整，該模型描述了在部隊比例為1:1時的傷亡分布情況，有一條非線性曲線，在戰斗力比例大約為4.4:1時趨于平緩，顯示了一個粗略的收益遞減點。這種計算方法不能提供 "任務成功 "的百分比機會，但可以提供預期戰損和傷亡的迭代，顯示雙方的戰斗力如何隨著時間的推移而受到影響。必須對將導致失敗或撤退的戰斗力損失做出假設，但這是一個很好的例子，說明人類的洞察力可以被迫提供具體的情況。從這些計算中出現的洞察力的開端是，1:1的比例仍然是消耗性的，而2:1的比例有可能在兩次反復中增長到2.4:1然后是4.5:1。這就形成了一種機制，在時間上尋求有利的戰斗比例，可以決定性地改變平衡。這不是一個水晶球，而是現有的最佳估計，能夠由工作人員有條不紊地進行，或由程序以機器速度進行。由于戰爭是一種明顯的人類努力，因此可以將士氣或本例中未包括的其他因素納入到額外的修改因素中。這種對戰斗力隨時間推移的理解提供了一個關鍵的洞察力，并可以為部隊分配的決策提供參考。在這一點上，可以產生一個對應于特定地點的友軍的有利戰斗力要求。圖2強調了格魯吉亞部隊如果在俄羅斯入侵路線上的起伏地形中進行防守時的理想戰斗力。

隨著南奧塞梯局勢的升級，格魯吉亞總統米哈伊爾-薩卡什維利于2008年8月7日為軍隊確定了三個目標。他指示他們 "第一，阻止所有軍車從俄羅斯通過羅基隧道進入格魯吉亞；第二，鎮壓所有攻擊格魯吉亞維和人員和內政部崗位或格魯吉亞村莊的陣地；第三，在執行這些命令的同時保護平民的利益和安全"。正如格魯吉亞國家安全委員會秘書亞歷山大-洛馬亞后來所證實的，"我們行動的邏輯是解除茨欣瓦利郊區的射擊陣地，并試圖通過繞過茨欣瓦利，盡快向羅基隧道靠近"。這一指令和支撐格魯吉亞軍事反應的邏輯為本文中繼續發展人工智能的COA提供了一個有益的對比。

圖2. 兵力比的正反饋循環

前面分析的圖1中的俄羅斯部隊是后來試圖通過羅基隧道進入格魯吉亞的第一梯隊部隊。被描述為向格魯吉亞部隊和村莊開火的部隊在茨欣瓦利附近活動，由奧塞梯人組成，由俄羅斯和奧塞梯 "維和 "營協助，人數增加到830人，大約300名雇傭兵，以及更多的大炮。由于他們有相當多的步兵，不同的任務，以及從茨欣瓦利城市中心倉促防守的地形，通過以前使用的相同方法，他們的戰斗潛力被計算為60。

談到格魯吉亞部隊和繼續發展他們最有利的行動路線，格魯吉亞第二、第三、第四和第五步兵旅以及戈里的一個單獨的坦克營的戰斗力和位置，作為計算的起點。他們與俄軍的距離和旅行時間，或關鍵地形，都可以計算出來。將這些信息與之前概述的俄羅斯部隊和之前討論的兵力比例知識結合起來，就可以利用目標編程，從數學上優化從每個格魯吉亞地點到羅基隧道或茨欣瓦利的戰斗力，以滿足有利的兵力比例，同時最大限度地減少總的旅行距離，從而最大限度地減少時間和后勤要求。

圖3. 戰斗潛力優化Python計劃的結果和建議的第4旅的分步任務組織結果

圖3左上角的優化程序結果顯示，格魯吉亞的戰斗力分配足以達到2:1的兵力比，以對抗進攻的俄羅斯部隊。對于第4步兵旅，建議在各目標之間分配戰斗力，后續的優化程序是按作戰功能確定各目標的不同作戰系統的數量，如圖3右上方所示。其結果是以理論為基礎的理性選擇解決方案，并通過在后期MDMP的COA分析步驟中為裁決戰爭游戲而保留的計算類型形成。人工智能支持的MDMP所實現的是使用詳細的分析來告知行動方案的最初發展，防止未來對次優COA的路徑依賴。

這種輸出就像分析數據以創造信息。合并這些信息的組成部分可以創造出知識，指揮官或參謀部可以對其運用智慧。這種方法不是像直覺所注入的那樣擁有不可解釋的因素，而是可以解釋的，并且可以在指揮官的具體規劃指導下進行修改。在這種情況下，裝甲、步兵和炮兵在進攻和防守中的有效性，以及丘陵和城市地形，都被納入優化的考慮范圍，輸出結果將炮兵優先送到羅基隧道。這一建議，雖然源于算法，但遵守人類的軍事判斷，認識到在城市中使用火炮的相對困難，以及步兵的相對優勢。毫不奇怪，行動后的審查指出，格魯吉亞的炮兵在丘陵地帶對付前進中的俄羅斯縱隊是有效的。

同樣，在這種修改中，通常為COA分析的后期步驟保留的計算類型被應用于COA的最初發展。正如加里-卡斯帕羅夫所描述的與計算機合作的好處一樣，人類也可以將作戰藝術應用于已經納入科學的概念。

許多計算可以被整合到程序中，以減少認知負擔，讓工作人員進步到更高層次的人工分析，其中一個例子就是時間。對于建議的每條路線，可以進行計算，根據車輛數量和其他變量確定更準確的時間。

將上述初級人機開發的COA的輸出與格魯吉亞國家安全委員會對其一般行動方案的闡述相比較，突出了人工智能支持的MDMP可以提供的優勢。人工智能的建議將一支更強大的格魯吉亞部隊引向羅基隧道，同時向茨欣瓦利投入部隊。很可能更早和更多地將部隊投入到羅基隧道附近的防御中，會極大地擾亂已經被渠化的入侵俄羅斯部隊，并阻止他們將火箭系統移到茨欣瓦利的射程內，并通過隧道將彈道導彈炮組進一步嵌入格魯吉亞，這對俄羅斯人來說是決定性的。

到目前為止，修改后的方法已經建立了一種發展 "下一步行動 "的方法，其基礎是對友軍和敵軍戰斗力的理解，這種戰斗力如何受到任務類型和地形的影響，以及部隊在移動和機動接觸中的時間關系。地面部隊的這些例子必須自然延伸到所有領域的戰斗力和效果的應用。這種技術能夠同時分析各個領域，并為跨領域效果的整合提供一個機制。近距離空中支援的架次可以被整合到地面領域，以便在地面戰斗的關鍵地點和時間提供更好的戰斗力比率。此外，在進行空對空作戰計算時，可以將地面防空資產納入空對空計算的因素。圖4顯示了通過羅基隧道進攻的俄羅斯地面部隊和推薦的格魯吉亞地面部隊的戰斗力，另外還強調了如何將俄羅斯的蘇-25戰斗機或格魯吉亞的SA-11系統納入其中。這為在領域內和跨領域進行的作戰行動創建了一個多維框架，并提供了一種同步匯合的方法。當一個領域的條件發生變化時，對其他領域和行動的影響可以在開始大大超過工作人員計算的復雜程度上進行。

隨著核心COA的制定，每個作戰功能的最佳整合可以通過算法來確定。例如，有了通往目標的路線和距離，以及燃燒率和其他規劃因素，可以計算出支持概念的要素。

這個例子表明，有能力在多個領域整合所有作戰功能的規劃。有了充分的細節說明COA的完成和廣度，現在可以把解釋轉向深度。為了在作戰層面創建一個在時間和空間上都有深度的COA，它必須提前預測幾個交戰，以實現相對優勢的位置，并尋求實現轉化為成功的失敗機制。而之前的過程主要是將現有的軍事理論或學術研究進行算法連接的創造，它們很難實現超越即時決策的飛躍，并創造出作戰藝術。對于這一點，現有的人工智能提供了適用的例子。

國際象棋人工智能中使用的基本微分法對所有棋盤上的處置方式提前兩步進行打分，包括行動和反應，然后根據程序對分數進行比較，分數最差的那個選項被修剪掉。在排除了未來兩步棋中最差的選項后，剩下的最佳選項被選中。修剪和消除的過程可以防止出現這樣的情況：人們可以在最近的一步棋中拿下一個低價值的棋子，但在下一步棋中又會失去一個高價值的棋子。該算法基于每一步后續棋重復這一過程。在許多程序中，該算法會分析更多的未來棋步，以指數形式增加棋盤的處置，以評估和排列潛在的棋步。為了簡化計算機的計算，一個被稱為阿爾法-貝塔修剪的過程可以在明確它們不會是最佳選擇時刪除分支，并停止評估它們。根據已經證明的根據力量和手段的相關性來評估軍事編隊的能力，可以看到即使是簡單的國際象棋人工智能方法也可以成為發展作戰藝術的基礎。

圖4. 多域COFM框架

當使用決策樹和國際象棋人工智能的最小算法時，程序會對棋盤上的大多數或所有的替代性未來進行評估，并產生一個可比較的值。俄羅斯軍隊最初從西邊的馬米森山口進攻，而不是從東邊的羅基隧道進攻，就是一個選項的例子。這將產生一個不同的動作，格魯吉亞部隊需要對此作出反應。除了國際象棋人工智能中棋子的總價值外，還經常使用位置的修改器。對每一方的剩余棋子進行估值的方法在概念上類似于之前用于分析俄羅斯和格魯吉亞部隊的戰斗力的TAM計算方法。而不是單個棋子的價值，將考慮軍事編隊的戰斗力。這種機制設計起初似乎是以消耗為重點，保留友軍的戰斗力，消除對手的戰斗力，并根據價值來確定優先次序。從一開始看起來非常機械的東西中出現的顯著特征是在時間和空間上創造和連接有利的力量比例，實現不對稱性，以大量消耗對手并保存友軍的戰斗力。簡而言之，它創造了作戰藝術。

當以這種方式對格魯吉亞的多個行動方案進行比較時，就會出現與圖3中描述的不同的行動方案。由于通往羅基隧道的旅行時間的變化，以及對交戰的預測是如何沿著各自的決策樹展開的，因此確定了對通往羅基隧道的部隊的改變，如圖5所示。

當人工智能支持的COA開發過程繼續向前搜索時，在Troitskye的俄羅斯第503摩托步槍團（MRR）和在Khankala的第42摩托步槍師和第50自行火炮團被確定為需要考慮的俄羅斯作戰力量。以最小的方式，在最初決定在羅基隧道和茨欣瓦利之間分配部隊之前，沿著決策樹進一步考慮這一事件。一旦理解了時間上的力量以及二階和三階效應，就會發現一個非直覺性的決定，即與戈里的坦克營和第比利斯的第4旅一起向羅基隧道進攻，這是由于預測到俄羅斯第二梯隊部隊在未來的行動。

圖 5. 俄羅斯-格魯吉亞聯合決策樹和進化

如圖3所示，如果俄軍同時開始行動，格魯吉亞部隊的原始部署無法及時趕到羅基隧道進行防御。然而，當動用哥里的坦克營或第4步兵旅時，一支有利的部隊能夠在迪迪古普塔或爪哇附近進行防御，使俄軍在山丘上保持渠化，有足夠的戰斗力來預測俄軍的進攻會被擊敗。這種防御可以抵御俄軍第二梯隊的第503摩托化步兵師，但不能抵御緊隨其后的第42摩托化步兵師，圖5右上方描繪的是第503步兵師。正因為如此，格魯吉亞的防御部隊如果要完成他們的任務，就需要在503摩托化步兵師到來之前向隧道進行反擊，以在嚴重的渠化隧道處進行防御。有了這些從復雜中出現的聯系，格魯吉亞的領導層可以及時思考并產生贏得戰斗的洞察力。

建立可用COA的算法過程在很大程度上緩解了因時間不足而產生的差距，同時為MDMP引入了一定程度的學術嚴謹性，否則可能只是主觀評估，而這種評估中隱含著所有未知的危險。

在目前的作戰環境中，往往沒有時間來制定多個作戰行動方案，對所有制定的作戰行動方案進行戰爭演習，應用作戰行動方案評估標準，然后確定一個推薦的作戰行動方案。有了人工智能支持的MDMP，COA分析和比較就被烘托出來，并最大限度地利用現有的技術，所有這些都是在傳統的工作人員可以收集到的工具。

通過COA分析和COA比較步驟合并和修改COA開發步驟，以利用當前人工智能能力的速度、力量和洞察力，將提高預測多種替代性未來和選擇的能力，使指揮官不僅能夠在三維空間中思考，而且能夠在時間中思考。鑒于時間越來越稀少，了解時間，并擁有在多個領域與之合作并通過它的工具，可能是人工智能提供的最大優勢。

其他領域的人工智能工具已經展示了它們在提供快速、一致和準確計算的任務方面的能力。為了具有價值，人工智能不需要自主運作或復制有生命的人。人工智能只需要彌合當前規劃和決策工具的適用性與人類認知在復雜適應性系統中的有效性之間不斷擴大的差距。處理復雜性的適度改進，即使只是減少導致錯誤的認知負擔，也會確保比無助的指揮官有決策優勢。

在人工智能支持的MDMP的意義上更進一步，人工智能可以在第一次迭代后半自動地完成MDMP，幾乎連續地進行完整的MDMP過程，沒有疲勞感，納入每一個新發展。一個持續的人工智能運行的MDMP將提供關于部隊當前位置和行動的反饋。近乎實時的反饋將使我們能夠跟蹤下屬單位的當前行動、控制措施的遵守情況和進展。

其次，近乎連續的MDMP可以通過評估根據當前條件應該執行什么COA來預測分支，甚至預測隨著條件的變化，未來決定性交戰的設置。持續的人工智能支持的MDMP將與敵人而不是計劃作戰。一個人工智能支持的過程將有額外的好處，即為任何新出現的COA整合資源，同步和優化所有領域的效果，并使過渡到一個新的分支計劃更加可行。這種能力將在使部隊迅速適應在未來動蕩環境中的混亂邊緣茁壯成長方面取得不可思議的進展。

人工智能（AI）是一項具有廣泛用途的新興技術。《美國防戰略》強調了人工智能對軍事行動的重要性，以使美國保持對其近似競爭對手的優勢。為了充分實現這一優勢，不僅要在戰術層面，而且要在戰爭的作戰層面整合人工智能。人工智能可以最有效地融入作戰計劃的復雜任務，方法是將其細分為其組成部分的作戰功能，這些功能可以由狹義的人工智能來處理。這種組織方式將問題減少到可以由人工智能解析的規模，并保持人類對機器支持的決策的監督。

引言

人工智能是一套新興的、變革性的工具，有可能幫助軍事決策者。美國國家戰略將人工智能（AI）納入戰爭。《2020年國防授權法》11次提到了人工智能。國防戰略強調了利用人工智能和機器學習方面的商業突破的重要性。人工智能的軍事用途是保留國家安全的一個引人注目的方式。創造工具來支持戰術行動，如摧毀敵軍和從一個點導航到另一個點，具有顯著和可見的效果，使他們在資源有限的環境中在政治上可以接受。它們在訓練和測試方面的可重復性，使它們在采購過程中成為人工智能系統的快速贏家。然而，戰術行動的范圍和時間是有限的。僅在戰術層面上整合人工智能，忽視了在作戰層面上發生的決定性影響。

作戰，也就是實踐者將戰術行動轉化為戰略效果的層面，取決于領導者做出正確決策的能力。聯合部隊海事部分指揮官（JFMCC）的艱巨任務是制定計劃，將戰區戰略和聯合部隊指揮官（JFC）的目標結合起來，通過決定性的海軍交戰來塑造環境。在人工智能的快速認知能力的幫助下，JFMCC將能夠制定并更徹底地分析行動方案（COA）。這些品質對于未來的沖突是必要的。

人工智能必須在戰爭的各個層面進行整體集成，以充分實現其優勢。除了局部的、短期的戰斗，它還需要應用于主要的行動和戰役，涉及整個戰區的數月或數年。在戰爭的戰役（作戰）層面上的實施，放大了為實現戰略目標而進行的有序交戰和同步行動之間的協同作用。除了技術發展之外，行動上的整合將刺激政策和理論的建立，以使作戰人員有意愿使用人工智能。隨著使用人工智能的經驗的增加，其采用率也會增加。為協助海軍作戰計劃而實施的特定人工智能技術可能與那些用于計算射擊方案或在被拒絕的淺灘水域規劃路線的技術不同。然而，在作戰層面的接受度將推動戰術上的使用。

在JFMCC層面，人工智能系統網絡將為決策者提供決定性的優勢，將專注于作戰功能的獨立的人工狹義智能（ANI）單位統一起來將實現最顯著的好處。首先，人工智能解決方案比它們的通用人工智能（AGI）同行更適合于軍事問題的解決。其次，戰爭的性質促使有必要在作戰層面上整合人工智能。最后，雖然有許多方法可以整合，但沿著功能線這樣做會帶來最顯著的好處。不僅在技術意義上吸收人工智能，而且描述其在政策、理論和培訓中的使用，將使海軍能夠充分使用它，并在與我們的戰略競爭對手的競爭中獲得優勢。

如何在海戰領域整合人工智能？

目前人工智能在海上行動中的最佳應用是將復雜的海上行動問題分解成子問題，由人工智能來解決，并組合成COA建議。解決小問題的人工智能需要更少的訓練數據，有更直接的邏輯，并且可以連鎖起來解決更重要的問題。麻省理工學院人工智能實驗室前主任羅德尼-布魯克斯（Rodney Brooks）認為，創建動態環境的符號表示是困難的或不可能的。然而，特定任務的智能體可以利用足夠的傳感器數據智能地行動，更重要的是，可以連貫地互動。通過將簡單的活動連鎖起來，失敗的風險很低，更復雜的問題就可以得到解決。多個簡單的行動可以在低認知層平行運行，并將其輸出結合起來，為更高層次的復雜活動提供支持。這種結構的優點是允許軍事工程師開發和訓練人工智能，以首先解決可操作的問題。對人工智能開發者來說更具挑戰性的功能可以保留只由人類決定的方法，直到他們產生解決這些問題的專業知識。與其等待一個完整的系統，部分系統將提供一個臨時的邊際優勢。

鑒于人工智能可以通過將問題分解成更小的決策來最好地解決問題，問題仍然是如何劃分這些問題。重述作戰任務的一個模式是將它們分成作戰功能：指揮和控制（C2）、通信、情報、火力、運動和機動、保護和維持。這些作戰功能為開展有效行動提供了基礎。它們為一個行動提供了采用手段實現其目的的方法。因此，與決定如何實施這些功能以實現目標的決策者一起使用人工智能是很自然的。

如同應用于海上作戰戰爭，最低層的決策支持系統將由感知環境的活動組成：探測艦艇、飛機和潛艇；燃料水平；天氣；以及其他客觀的戰斗空間數據。通過將外部輸入限制在特定的、低層次的任務上，該系統將最大限度地減少對抗性例子或旨在消極操縱自動系統的數據的風險。中間層將把下層的輸出與作戰目標和因素結合起來，如時間、空間和力量的限制，以提供解決問題的方法和作戰功能。由于上層的對抗性數據注入的威脅較小，這些系統可以使用深度學習。深度學習是機器學習的一個子集，它不像其他形式那樣需要高度格式化的數據，但計算成本會更高，而且容易受到欺騙。深度學習將增加這一層的人類互動，并暴露出更復雜的關系。最高層將把C2流程應用于其他六個業務功能，以產生業務建議。中間層的每個功能人工智能將向其他功能人工智能和最高C2層提供建議。中間層的人工智能對復雜的數據和相鄰單位及C2功能的建議進行理解。

如果將中間層人工智能納入規劃和指導、收集、處理、分析和傳播的情報周期，將促進收集資產的更好分配。判斷對有限的收集資產的請求以滿足行動和戰術信息需求是JFMCC關注的一個問題。在收集計劃期間，人工智能可以使用已知的對手軌跡、地點、個人和組織來定義和優先考慮指定的利益區域（NAI）。在執行過程中，人工智能可以根據優先級驅動收集路線，就像企業用它來規劃送貨路線以減少勞動力、燃料和維護成本一樣。采集計劃者可以通過增加對手監視點的位置和范圍來減少反偵查的風險。在C2層面，指揮官和情報官員可以利用收集成果來證明更多的JFMCC收集資產和COA的修改。這種方法適用于其他功能。

人工智能可以在部隊部署不斷變化和對手存在不確定的環境中改善維持能力。相互沖突的要求使如何使用有限的后勤資產來滿足作戰人員的需求的決策變得復雜。后勤單位較低的生存能力促使人們決定是將它們帶入被對手防御系統拒絕的區域，還是將戰斗飛船引離目標。人工智能可以利用軍事和民用運輸的可用性、預先部署的庫存和供應商的響應能力來制定船舶和飛機需求的解決方案。企業利用人工智能準確預測需求，并分辨出影響運輸和倉儲的采購模式。維持型人工智能可以使用這個過程的一個變種，來計劃在高級后勤支持站點（ALSS）或前方后勤站點（FLS）的材料堆放。它可以決定如何以及何時使用穿梭船和站立船來運送到攻擊組。機器學習將使用燃料、食品和武器庫存、威脅環、戰備水平和維修時間來訓練維持人工智能。維持型人工智能可以提供比人類單獨完成的更有效的量化解決方案，并將其反饋給其他功能區和C2高層。

C2層將對來自下層的決定進行仲裁，并提供一個統一的建議。就像一個軍事組織的指揮官一樣，它將把其副手AI的建議合并起來。人工智能過程的早期階段使用傳感器數據和其他客觀信息來確定指揮官的方向；決定行動方案需要建立對戰斗空間的理解，這是一種更高層次的欣賞。戰斗空間的可變性和模糊性將使這一層的人工智能元素最難開發。最終，該系統將作為一個可信的智能體，壓縮指揮官負責的信息量。壓縮的信息減輕了時間有限的決策者工作時的疑慮負擔，使她能夠向下屬單位發出更及時的命令。

圖1說明了基于這些原則的系統的擬議架構。以對手預測為例，許多單一用途的ANI將在最低層結合原始傳感器和單位報告數據。它將評估敵方單位的最可能位置。公司分析評論、社交媒體和論壇發帖的情緒，以確定產品的滿意度。同樣地，這個系統將通過公開的言論和秘密的報告來確定對手的意圖。它將評估當前和歷史天氣模式，以評估氣候對敵人行動的影響。這三個輸入和其他信息將被功能情報ANI用來形成對敵方COA的評估。同樣，火力節點將使用敵人的組成、JFC的優先級和預測的彈藥可用性來產生目標指導。中間層節點將橫向傳遞他們的評估，以完善鄰近的建議，如部隊保護水平。獨立的功能建議也將直接反饋給C2層，以創建整體行動方案。

圖1. 海上人工智能系統的擬議架構

建議

首先，利用聯合人工智能資源的優勢，針對海軍的具體問題修改標準組件。擅長開發軍事人工智能系統的工程師的稀缺性將限制新系統的開發。美國防部的人工智能戰略具體規定了建立通用的工具、框架和標準，以便進行分散的開發和實驗。使用這些現成的組件，為人工智能決策網的所有子系統創建低級別的系統和標準接口。將海軍的資源集中于采購和實施用于海事具體決策的中層和高層系統。避免技術上令人著迷但無效的解決方案，并通過將職能領域的專家與設計團隊相結合來保持解決海事問題的目標。

第二，創建并維護可通過機器學習攝入的作戰數據數據庫，以訓練海軍人工智能。實施能夠在海上作戰中心（MOC）讀取和集中匯總基本作戰數據報告的技術和工藝，如燃料狀態、導彈裝載量。開發記錄和定性評分作戰決策結果的方法，如對手態勢的變化、傷亡修復率和公眾對行動的反應。將輸入與作戰決策和結果聯系起來的數據庫將加速開發符合現實世界標準的系統。

第三，將人工智能的使用納入政策和條令。條令應該編纂人工智能可以被整合到戰爭戰役層面決策中的領域。明確地說，關于情報、行動、火力、后勤、規劃和通信的海軍作戰出版物應說明人工智能在決策過程中產生優勢的地方和方式。描述海上聯合行動的聯合出版物應明確說明如何將JFC的要求解析為JFMCC的AI系統。如果國防部和海軍的政策對指揮官因整合人工智能的決策建議而產生的責任量進行了定性，那么他們在使用人工智能時就可以采取經過計算的風險。讓指揮官和作戰人員掌握使用人工智能的戰術、技術和程序將加速其在艦隊中的應用。

2022 年 10 月 11 日，美國陸軍發布了一份綜合數據計劃（ADP），這是一種全軍范圍內改進數據管理以確保陸軍成為以數據為中心的組織的方法。

該計劃是一項為期三年的工作，將改善整個陸軍的數據管理、數據治理和數據分析。作戰任務是陸軍數據計劃的當前重點。ADP 在該任務領域的成果是通過進行必要的更改來確保作戰人員的數據得到正確管理和使用，從而為作戰人員提供優勢。陸軍已經開始對數據管理能力、工具和模型進行原型設計，以實現這一目標。

陸軍首席信息官 Raj Iyer 博士說：“數據以及如何在所有梯隊中整合這些數據以實現真正快速、敏捷的決策，才是真正為陸軍提供其在未來戰爭中所需的競爭優勢的關鍵。”

數據和數據分析將為 2030 年的陸軍提供動力。士兵將需要在正確的時間和正確的地點獲得正確的數據，以便在每個梯隊做出更快、更好的決策——以超越任何對手的思維和步伐。

與早期的軍事行動相比，現在的戰爭范圍更大且范圍不斷擴大。作為聯合全域作戰的一部分，多域作戰是陸軍必須準備并贏得下一場戰斗的地方。這是一個數據豐富的環境。

每個領域都有自己的信息和數據流，一些信息來自開源情報，一些來自天基傳感器，還有一些來自網絡空間。今天的士兵和指揮官需要跨領域的綜合來主宰戰場。

ADP 概述了工作的組織并提供了總體戰略目標。它側重于中期努力，未來將被另一個更新所取代。

通過陸軍數據計劃實現這一決策優勢是陸軍的關鍵目標。

執行摘要

大數據、人工智能和機器學習代表了當今最前沿的一些技術，并可能成為未來幾十年甚至更久的主導技術。大多數專家都認為，人工智能的發展將比1879年電力發明以來的任何技術都更能改變我們的生活，這一點通常被稱為人工智能或簡稱AI。

可悲的是，在人工智能和無人系統（或用老話說的 "機器人"）的編隊協作問題上，熱度遠遠高于光度，其中大部分是由大眾媒體推動的。普通大眾被不斷喂食關于 "壞"機器人的書籍和電影（例如《世界大戰》、《終結者》），甚至是關于 "好"機器人叛變的書籍和電影（例如《2001：太空漫游》和《機器之家》），普遍擔心今天的機器人--使用人工智能的無人駕駛機器--將以我們在2021年只能模糊感知的方式來主宰我們的生活。

當涉及到人工智能的軍事應用時，這些擔憂就會變得異常強烈。許多人表示擔心，美國軍方可能會失去對其無人系統的控制，特別是其武裝的無人系統。這些擔心已經表現在許多方面，最明顯的是谷歌停止了美國國防部的算法戰爭跨功能團隊的工作，也就是所謂的Maven項目。這尤其令人擔憂，因為Maven項目與武裝無人系統毫無關系。

在許多國家，關于人工智能的軍事用途的對話已經變得尖銳，并阻礙了人工智能在美國軍事武器系統中的有效插入。當人工智能、自主性、無人駕駛和武裝在同一個句子中使用時，這些擔憂被放大了。同時，美國的同行競爭者，中國和俄羅斯，認識到了人工智能在控制他們自己的社會以及其他社會方面的價值，并且正在投資數千億于人工智能，其中大部分是為了給他們的軍隊提供一個與美國軍隊不對稱的優勢。

此外，也許更重要的是，由于今天的戰爭速度往往超過了人腦做出正確決定的能力，美國軍隊需要大數據、人工智能和機器學習，以使其作戰人員在戰斗中獲得優勢，特別是在決策領域。美國軍隊--以及其他國家的軍隊--曾發生過決策者在正確的時間沒有得到正確的信息，來支持時間緊迫的作戰決策而導致悲劇發生的一些情況。

重要的是要注意到，做出這些次優決策的軍事人員在手頭的工具下做了他們能做的最好工作。發生的情況是，戰爭的速度往往超過了人腦做出正確決策的能力。事實上，正如美國陸軍研究實驗室首席科學家亞歷山大-科特博士在一次指揮和控制會議上所說："人類的認知帶寬將成為戰場上最嚴重的制約因素。"

直到最近，將強化決策提高到新水平的技術根本不存在。今天，它確實存在，而且利用大數據、人工智能和機器學習能夠為作戰人員提供的東西，很可能導致海戰的下一個突破，特別是在決策領域。海軍太平洋信息戰系統中心與海軍研發界、工業界和學術界的合作伙伴一起，正在領導各種努力，以確保美國作戰人員有能力以更少的人和更少的錯誤做出更好的決策。

1 大國競爭時代的戰略視角

21世紀在世界秩序、地緣政治和戰爭方式方面迎來了巨大的變化。正如美國國家情報委員會的頂點出版物《全球趨勢:進步的悖論》所說：

• 過去幾十年的進步是歷史性的，它將人們聯系起來，賦予個人、團體和國家權力，并在此過程中使10億人擺脫了貧困。但同樣的進步也催生了阿拉伯之春、2008年全球金融危機以及民粹主義、反建制政治的全球崛起等沖擊。這些沖擊揭示了這些成就是多么的脆弱，凸顯了全球格局的深刻變化，預示著一個黑暗而艱難的近期。

《全球趨勢：進步的悖論》指出，未來五年，國家內部和國家之間的緊張局勢將不斷加劇。全球增長將放緩，就像日益復雜的全球挑戰即將到來一樣。范圍越來越廣的國家、組織和有能力的個人將塑造地緣政治。無論好壞，新出現的全球格局正在結束冷戰后美國占主導地位的時代。以公眾期望的方式進行國際合作和治理將變得更加困難。Covid-19危機放大了這些困難，暴露了國際合作的極限。擁有否決權的人處處威脅要阻止合作，而信息回音室效應將強化無數相互競爭的現實，破壞對世界事件的共同理解。因此，未來幾年發生沖突的幾率將比近期任何時候都要高。

這一評估在美國國家情報局局長的《世界范圍內的威脅評估》中得到了再次確認，其中部分內容指出。"隨著大國和地區侵略者利用復雜的全球趨勢，同時適應美國外交政策的新優先事項，各國之間的競爭將在未來幾年內增加。國家間沖突的風險，包括大國之間的沖突，比冷戰結束以來的任何時候都要高。"雖然現在評估Covid-19大流行病的全面影響還為時過早，但初步跡象表明，這場危機加劇了美國與其同行競爭對手之間的緊張關系。

2021年，美國仍然在世界各地參與活動。國家安全戰略涉及對美國安全和繁榮的廣泛威脅。這些威脅包括從中國和俄羅斯這樣的高端同行競爭對手，到朝鮮和伊朗，以及以伊黎伊斯蘭國為代表的恐怖主義的持續威脅。在里根國防論壇上的國家安全戰略預演中，當時的國家安全顧問麥克馬斯特將軍強調了這些威脅，并再次確認了前政府的 "4+1戰略"，將俄羅斯、中國、伊朗和朝鮮這四個國家以及 "+1"--恐怖分子，尤其是ISIL--列為美國今天必須應對的緊迫威脅。

國際安全范式的這一巨大變化的程度怎么強調都不過分。引起這一新焦點的原因并不神秘，那就是與中國和俄羅斯的大國競爭。事實上，《國家安全戰略》提出了保護美國人民和維護他們的生活方式、促進繁榮、通過實力維護和平以及提升美國在世界上的影響力的戰略愿景。值得注意的是，這個新的、發達的戰略代表了與以前版本的巨大轉變，以前的版本側重于安全、繁榮和國際秩序這三大支柱，都是一些沒有什么具體內容的理想。這個新的國家安全戰略強化了美國對中國和俄羅斯的立場，拋棄了 "朋友 "和 "伙伴 "的字眼，取而代之的是 "修正主義國家 "和 "競爭對手"。

《國防戰略》進一步發展了《國家安全戰略》中提出的主題，更直接地處理了對美國安全和繁榮的威脅。這份文件指出，美國面臨的核心挑戰是被《國家安全戰略》歸類為修正主義大國的長期戰略競爭的重新出現。它指出，越來越明顯的是，中國和俄羅斯想要塑造一個符合其“獨裁”模式的世界--獲得對其他國家的經濟、外交和安全決定的否決權。《國防戰略》發表后不久，美國防部高級官員從詞典中刪除了 "4+1戰略 "一詞，現在以 "2+3戰略 "的方式談論，以承認俄羅斯和中國構成的生存威脅。美國防部領導人已經公開表示，"中國是第一，俄羅斯是第二"。此外，他們還說，俄羅斯仍然是我們最大的近期安全挑戰，而中國是我們最大的長期挑戰。

這份國防戰略繼續說："與中國和俄羅斯的長期戰略競爭是國防部的主要優先事項，需要增加和持續的投資，因為它們今天對美國的安全和繁榮構成了巨大的威脅，而且這些威脅在未來可能會增加。"

國會研究服務處的一份文件《向國會提交的關于大國競爭和國防的報告》中描述了這種急劇變化的戰略格局。以下是這份報告對今天的戰略環境的描述：

• 國際關系的后冷戰時代--始于20世紀90年代初，有時被稱為單極時刻（美國是單極大國）--在2006-2008年顯示出消退的初步跡象，到2014年已經讓位于與中國和俄羅斯重新開始的大國競爭以及這兩個國家和其他國家對二戰以來美國主導的國際秩序要素的挑戰，這是一種根本性的不同情況。

• 在奧巴馬政府2015年6月的《國家軍事戰略》中，大國競爭的恢復與其他考慮因素一起被承認，并被置于特朗普政府2017年12月的《國家安全戰略》（NSS）和2018年1月的《國防戰略》（NDS）的中心位置。2017年12月的NSS和2018年1月的NDS正式調整了美國國家安全戰略和美國國防戰略的方向，明確將主要精力放在與中國和俄羅斯的大國競爭上。國防部（DOD）官員隨后將對抗中國的軍事能力確定為國防部的首要任務。

國會研究處隨后的一份報告《國防初探：地理、戰略和部隊設計》強調了將美國的戰略重點轉向這兩個歐亞大國的重要性，指出：

• 防止歐亞大陸出現區域性霸權，有時也被稱為維護歐亞大陸的權力分工，或防止歐亞大陸的關鍵地區被一個大國所支配，或防止出現勢力范圍的世界，這可能是歐亞大陸出現一個或多個區域性霸權的后果。

以下是《紐約時報》的一篇社論如何看待美國面臨的長期挑戰問題。"冠狀病毒可能幾乎改變了一切，但它并沒有改變這一點。美國面臨的全球挑戰還在繼續，美國的對手在測試極限，看看他們能在最小的反擊下取得什么成果。"

雖然通常留給更高級別的文件，但美國海軍的《維持海上優勢的設計2.0》也強調了這種同行（而且明顯不再是 "近鄰"）競爭的首要重要性，指出："中國和俄羅斯正在部署其國家力量的所有要素以實現其全球“野心”......中國和俄羅斯試圖以對自己更有利的條件重新定義整個國際體系的規范"。

邁克爾-吉爾德伊上將在就任美國海軍作戰部長后的指示中，強調了這種對高端作戰的需求，以及與美國海軍陸戰隊整合的重要性，在他的FRAGO 01/2019中指出："我們將確保作戰能力和致命部隊的整體性，使分布式海上作戰、遠征先進基地作戰和有爭議環境中的瀕海作戰效益最大化。"

雖然是聯合部隊集體為國家作戰，但海軍部隊在應對大國競爭方面的重要性在一份題為《海上安全和大國競爭》的報告中得到強調。《維護以美國為首的國際秩序》，其中部分內容指出：

• 大國競爭(GPC)將大量的注意力引向了威懾或擊敗美國最強大的競爭對手所需的高端能力。然而，競爭不僅僅是高強度的沖突，這就需要對不太激烈的沖突形式與大國競爭之間的關系進行更深入的質疑。盡管分析家們越來越多地詢問全球契約對日常競爭意味著什么，但很少有人詢問全球契約與海軍的海上安全任務之間的關系。這種關注很重要，因為水面海軍的長期部署通常以海上安全行動為主--戰區安全交戰、航行自由行動、人道主義援助等等。

這并不是說海軍比美國其他軍種更重要，也不是說像一些海軍專家所建議的那樣，海軍應該在有限的國防預算中獲得更大的份額，而是說大國競爭的前線是，而且可能繼續是廣闊的歐亞大陸的沿海地區。南中國海的持續摩擦只是大國競爭中的一個爭論點，還有很多其他爭論點。

美國在2020年12月發布的新海洋戰略《海上優勢》毫不含糊地將海上事務置于這一大國競爭的最前沿，其中部分內容指出：

• 自我們上次在2015年發布《21世紀海權合作戰略》以來，安全環境發生了巨大的變化。一些國家正在爭奪關鍵地區的權力平衡，并試圖破壞現有的世界秩序。我們的對手的重大技術發展和積極的軍事現代化正在侵蝕我們的軍事優勢。遠程精確導彈的擴散意味著美國不能再假定在沖突時可以不受限制地進入世界海洋。

• 自21世紀初以來，我們的三個海務部門一直在警惕地注視著中國日益增長的海軍力量和俄羅斯聯邦日益增長的侵略行為。我們部署在全球的海軍部隊每天都與中國和俄羅斯的軍艦和飛機互動。我們親眼目睹了他們越來越復雜和越來越有侵略性的行為。中國代表著最緊迫的、長期的戰略威脅。

《國防戰略》高度關注技術，并指出，如果不利用先進的技術來支持我們的作戰人員，美國將無法實現它所尋求的安全和繁榮，并指出：

• 安全環境也受到快速的技術進步和戰爭性質變化的影響。開發新技術的動力是無情的，以較低的準入門檻擴大到更多的行為者，并以加速的速度發展。新技術包括先進的計算、大數據分析、人工智能、自主性、機器人、定向能、高超音速和生物技術--正是這些技術確保我們能夠打贏未來的戰爭。

• 新的商業技術將改變社會，并最終改變戰爭的性質。許多技術發展將來自于商業部門，這意味著國家競爭者和非國家行為者也將有機會獲得這些技術，這一事實有可能侵蝕我們國家已經習慣的傳統的超強對抗。保持技術優勢將需要改變行業文化、投資來源和保護整個國家安全創新基地。

《全球趨勢》中強調的發展。《全球趨勢：進步的悖論》以及《國家安全戰略》和《國防戰略》中強調的發展，在美國軍方的未來展望出版物《2035年聯合行動環境》（又稱JOE）中得到了呼應。《聯合作戰環境》的副標題是 "有爭議和無序世界中的聯合部隊"，它著眼于20年后，研究未來將如何影響作戰和聯合部隊。《聯合作戰環境》強調，即使在伊拉克和阿富汗的沖突逐漸結束時，美國軍隊在本十年的剩余時間和以后將面臨越來越大的壓力。

《2035年聯合行動環境》有一節專門討論技術。報告的作者解釋了這樣處理技術問題的理由：

• 聯合部隊將面臨一個主要由加速的技術變革定義的未來技術環境。在過去的20年里，美國對高技術戰爭的做法鼓勵了對手發展非對稱、非常規、不規則和混合的方法。敵人將繼續創新，應用不同的高低技術組合來挫敗美國的利益和軍事力量。

• 到2035年，美國將面對一系列尋求在一些關鍵領域實現技術平等的競爭對手。累積的結果將是這樣一種情況，用前國防部副部長羅伯特-沃克的話說，"我們的部隊面臨著非常現實的可能性，即到達未來的一個戰區，發現自己面臨著一個先進的、破壞性的技術庫，這可能會使我們以前的技術優勢被推翻--我們的武裝部隊不再擁有無爭議的戰區準入或不受約束的行動自由。"

很明顯，美國情報界和美國軍方都認識到，世界秩序的變化速度與技術生態系統的快速變化如出一轍。此外，在美國政府的最高層，人們承認美國曾經享有的技術優勢已經被削弱，美國軍隊不能再以純粹的技術優勢來支配其對手了。事實上，一些寫軍事和技術的專家已經預示了這種認識。

軍事歷史學家馬克斯-布特（Max Boot）在他的暢銷書《全新的戰爭》（War Made New）中指出："我的觀點是，技術設定了可能的參數；它創造了軍事革命的潛力。"他用歷史實例支持他的論點，說明技術驅動的 "軍事革命 "如何改變了戰爭并改變了歷史的進程。重要的是，布特指出了技術的重要性，它使那些迅速創新和運用新軍事技術的國家獲得了戰爭勝利的優勢。

美國軍隊已經接受了技術變革的浪潮，這構成了戰爭方式的真正革命。隨著全球技術變革的步伐加快，美國特別善于運用新技術來應對威脅。正如布魯斯-伯科維茨在《戰爭的新面貌》中指出的那樣：

• 戰時經驗表明，正確的技術，明智地使用，使純粹的數量變得無關緊要。轉折點是1991年的海灣戰爭。戰爭結束時，美國及其聯盟伙伴僅損失了240人。伊拉克遭受了大約10,000人的戰死，盡管沒有人會真正確定。不同的是，美國人可以在晚上看到東西，在沒有特征的沙漠中開車而不迷路，并以90%的概率將一枚智能炸彈投入目標。

雖然所引用的兩本書都是十多年前的舊書，但它們關于技術的論述在美國軍隊接受新工具的方式上仍然是正確的。但正如《2035年聯合作戰環境》以及其他高級別政府、情報界和軍事出版物所指出的，雖然美軍一直善于采用新技術用于軍事用途，但這一過程一直處于壓力之下。有許多因素阻礙了新技術在美國軍隊中的應用，包括這些部隊在過去20年中所面臨的高操作節奏、預算壓力和持續的扣押幽靈，以及往往是笨重的軍事采購系統。盡管有這些壓力，各軍種已經找到了接受新技術的方法，這些技術有望使平衡重新向美國的優勢傾斜。

今天，美國軍隊采用的創新技術中增長最迅速的領域之一涉及無人駕駛系統。在過去的幾十年里，美軍使用的無人駕駛飛行器（UAVs）已經從寥寥無幾增加到1萬多架，而無人駕駛地面車輛（UGVs）的使用已經從零爆炸到12000多架。無人水面飛行器（USV）和無人水下飛行器（UUV）的使用也在增長，因為USV和UUV被證明在廣泛的軍事應用中越來越有用。軍事無人系統（UxS）的擴大使用已經在創造十年前不存在的戰略、作戰和戰術的可能性。

武裝無人系統的擴大使用不僅改變了現代戰爭的面貌，而且還改變了戰斗行動的決策過程。事實上，有人認為，無人機戰爭的興起正在改變我們對 "戰爭 "本身的概念和定義。這些系統在伊拉克和阿富汗的沖突中被廣泛使用，并且隨著美國的戰略重點轉向印度-亞洲-太平洋地區以及這一戰略所要求的高端戰爭，這些系統將繼續具有同樣的相關性，甚至更加重要。無人系統，尤其是它們的效用，不是作為獨立的實體，而是作為被稱為 "人-機-隊 "的作戰伙伴，是美國 "第三抵消戰略 "的一個基本原則。

2 對 "抵消"戰略的需求

美國防部已經啟動了 "第三次抵消戰略"，以確保美國保持對潛在對手的軍事優勢。"抵消"戰略是一種軍事競爭的方法，它試圖以不對稱的方式彌補不利的地位。與其在潛在對手也可能擁有巨大實力的領域進行正面競爭，抵消戰略試圖通過引入新的作戰概念和技術，將競爭的軸心轉向美國具有顯著和可持續優勢的領域。

美國在冷戰期間成功地推行了兩種不同的抵消戰略。這些戰略使美國能夠 "抵消"蘇聯在常規部隊中的數量優勢，而不需要在前沿部署的部隊中進行巨大的投資，因為這需要以士兵對士兵、以坦克對坦克的方式提供超額補償。這些抵消戰略依賴于技術、作戰方法和組織結構的根本創新，以彌補蘇聯在時間、空間和部隊規模上的優勢。

這些抵消戰略中的第一個發生在20世紀50年代，當時艾森豪威爾總統試圖通過利用美國的核優勢來克服華沙條約組織的數量優勢，引入戰場核武器--從而將競爭的軸心從常規部隊數量轉移到美國擁有不對稱優勢的領域。這種方法提供了穩定性并為威懾提供了基礎。

第二種抵消戰略產生于20世紀70年代末和80年代初，因為人們認識到蘇聯已經實現了核均勢。第二個抵消戰略試圖通過追求一種新的聯合行動方式來創造一種持久的優勢，即利用常規精確武器、支持實時精確瞄準的實時遠程ISR（情報、監視、偵察）傳感器能力以及允許這些能力在整個戰斗空間同步執行的聯合戰斗網絡的綜合效應。

幸運的是，構成 "第二次抵消戰略 "的軍事技術從未在與蘇聯的正面交鋒中得到檢驗。然而，在 "沙漠風暴 "行動中，這些技術被部署在一支由蘇聯訓練和裝備的軍隊面前。如前所述，正如《戰爭的新面孔》所描述的那樣，伊拉克的失敗是徹底的，代表了現代戰爭中最一邊倒的運動之一。顯然，美國的潛在敵人注意到技術在這場勝利中發揮的關鍵作用。

在20世紀80年代初引入第二套抵消戰略時，美國是唯一擁有知識和能力來開發、部署和成功執行情報、監視和偵察能力、天基系統以及支持這種方法的精確武器的國家。今天，像俄羅斯和中國這樣的競爭對手（以及這些國家向其擴散先進能力的國家）正在追求和部署先進的武器和能力，這些武器和能力展示了許多與傳統上為美國優勢提供高科技基礎的技術力量，如精確制導彈藥。在俄羅斯在敘利亞的力量投射行動中，可以看到美國技術能力與潛在競爭對手之間的這種日益對稱性。

國際安全環境中出現的越來越多的均勢，使得美國必須開始考慮各種技術、系統概念、軍事組織和作戰概念的組合，這些技術、系統概念、軍事組織和作戰概念可能會改變競爭的性質，使美國比潛在對手更有優勢。這一系列的能力為第三個抵消戰略提供了基礎。如同以前的抵消戰略一樣，第三個抵消戰略尋求在預算有限的環境下，通過確定美國獨特的力量和能力所帶來的不對稱優勢，保持并擴大美國的技術和作戰競爭優勢。第三套抵消戰略確保美國的常規威懾態勢在未來仍像今天一樣強大，并為將這一優勢擴展到未來創造條件。

在解釋《第三次抵消戰略》的技術要素時，當時的國防部副部長羅伯特-沃克強調了無人系統、人工智能、機器學習和自動駕駛方面新興能力的重要性。他指出，這些技術為聯合部隊提供了巨大的優勢，使未來的部隊能夠開發和操作先進的聯合、協作的人機戰斗網絡，在太空、空中、海上、海底、地面和網絡領域同步作戰。人工智能將使聯合作戰網絡的自主性達到新的水平--決策權的有限授權，從而為人機協作和作戰團隊帶來全新的機會。

無人系統、人工智能和機器學習等技術在第三個抵消戰略中，特別是在該戰略的長期研究和發展計劃（LRRDP）中的突出地位很難被夸大。

也就是說，該戰略有一個強有力的組成部分，強調在使用具有日益復雜的人工智能和機器學習能力的無人系統時，要讓人類處于循環之中。事實上，人機協作是現存的 "第三抵消戰略 "文件以及國防部高級官員的演講和訪談中所強調的一個必要條件。雖然深入研究 "第三抵消戰略 "技術主旨的全部細節超出了本文的范圍，但重要的是要注意，該戰略的主要技術路線集中在人機協作和戰斗團隊的概念上。這一概念的五個基本組成部分是:

• 自主深度學習系統，它將利用機器學習，在人類反應時間太慢的領域 "以光速 "運作，例如網絡攻擊、電子戰攻擊或大型導彈突襲攻擊。

• 人機協作，這將使機器能夠幫助人類更快地做出更好的決定。工部長列舉了F-35聯合攻擊戰斗機和海軍綜合火控反航（NIFC-CA）作為這些概念的例子。

• 輔助人類作戰，這將專注于人和機器可以一起行動的方式，通過可穿戴電子設備、外骨骼和戰斗應用等工具，在各種可能的緊急情況下協助作戰人員。

• 先進的人機作戰團隊，將側重于人類與無人系統合作作戰；其中一個例子是海軍的P-8 "海神 "與MQ-4C "海神 "的作戰。展望未來，團隊合作的下一個層次將研究蜂群戰術和合作自主。

• 網絡支持的、網絡硬化的自主武器，將有彈性地在電子戰和網絡環境中運行。目前的一個例子包括戰術戰斧Block IX，其目標可以在飛行中更新。

知識淵博的外部觀察家參考了《第三次抵消戰略》，并強調了無人駕駛系統在實現美國戰略目標方面的重要性。前歐洲盟軍最高司令官詹姆斯-斯塔夫里迪斯（James Stavridis）上將在其發表在《外交政策》上的文章《新三體》中指出，無人系統是這個新三體的三大支柱之一，他指出："新三體的第二個能力是無人駕駛車輛和傳感器。三合會的這一分支不僅包括空中攻擊無人機，還包括空中、地面和海洋表面的無人監視車......這種系統有一個明顯的優勢，即不需要所有最昂貴的部件：人。"

美國陸軍的一份報告描述了在2014年首次闡述的第三次抵消戰略，而且遠在美國開始稱中國和俄羅斯為同行競爭對手之前，該戰略必須在21世紀的第三個十年中變形和改變:

• 蘇聯軍隊在數量上的優勢促成了前兩個抵消戰略。隨著美國軍事技術進步的應用已經擴散到近似的對手，它已經有效地重新平衡了戰場。為確保第三次抵消戰略的成功實施，國防部與美國政府必須就我們試圖抵消的東西以及如何平衡這些優先事項以對付處于巨大不同區域和能力的對手達成一致。

• 第三抵消戰略的運用將恢復美國的力量投射能力，通過可靠的拒絕和懲罰威脅來加強常規威懾力，并作為長期競爭的一部分對潛在的對手施加代價。平衡或擊敗對手能力的能力需要資源，為確保有效運用該戰略，我們必須解決我們試圖抵消的問題。

鑒于第三個抵消戰略的強烈技術重點，在美國尋求在本十年及以后實施這一戰略時，這一戰略的表現將由聯合部隊放置在戰場上的軍事平臺、系統、傳感器和武器所代表。同樣明顯的是，美國各軍種--特別是美國海軍--已經表示希望將無人系統作為其部隊結構中一個日益重要的部分投入戰場。

3 大數據、人工智能和機器學習與軍事武器系統

在國會作證時，前國防部長邁克爾-埃斯珀回答了一個問題："美國防部技術現代化的首要任務是什么？"他指出，"對我來說，是人工智能。我認為人工智能將可能改變戰爭的特征，我相信誰先掌握了它，誰就會在戰場上主宰很多很多年。這是一個根本性的游戲改變者。我們必須先到達那里。"

美國軍方有許多理由主動利用大數據、人工智能和機器學習來使其武器系統變得更好。也許最令人信服的理由是，我們的潛在對手--特別是我們的同行競爭對手--正在積極地這樣做。一個古老的觀點是軍事術語，"敵人有投票權"。在這種情況下，俄羅斯正在用盧布投票，中國正在用人民幣投票。

這些國家正在對這些技術進行巨大投資。雖然這兩個國家出于國內原因進行這些投資，但他們正在有意和有條不紊地將這些技術盡可能快地插入他們的軍事系統，以便創造一個與美國軍隊不對稱的優勢。鑒于俄羅斯和中國注重保密，這些舉動似乎有悖常理，但這兩個國家都沒有試圖對這些目標保密。

在一次被廣泛宣傳的講話中，俄羅斯總統弗拉基米爾-普京這樣說。"人工智能是未來，不僅是俄羅斯的，而且是全人類的。它帶來了巨大的機遇，但也有難以預測的威脅。誰成為這個領域的領導者，誰就會成為世界的統治者。"

很明顯，其他 "大國 "將人工智能的發展視為一場競賽，并將從中利用競爭性軍事應用。

從美國的角度來看，以及從一些美國盟國的角度來看，這場競賽在很大程度上是，盡管不完全是，軍事競爭的一個方面。美國和盟國對一個或多個潛在對手在人工智能發展中領先的可能性表示擔憂。第三套抵消戰略被設想為一種在人工智能等新技術的軍事競爭中保持領先的方法。

軍事大國競爭的歷史表明，人工智能競爭，本質上是一場軍備競賽，是一種自然發展。然而，比技術跨越更令人擔憂的是，美國的軍事對手--所有某種形式的專制政權--可能不會像以前那樣致力于維持 "人在回路中 "的方法，將人工智能納入軍事事務。這在目前俄羅斯的軍事人工智能發展中似乎尤其如此。

俄羅斯、中國和美國這三個主要軍事大國都認識到，大數據、人工智能和機器學習有可能應用于軍事能力。在政府參與人工智能研究、他們愿意在人工智能發展中承擔的風險、他們將在多大程度上讓位于人工智能系統的自主權以及他們尋求的直接應用方面，這三者的近期目標都有所不同。

鑒于潛在對手將大數據、人工智能和機器學習植入其軍事武器系統的程度，美國軍方非常有必要采取同樣的措施，以確保這些國家不會獲得不對稱的優勢。也就是說，美國軍方的重點必須是證明人工智能武器系統將 "首先不造成傷害"。因此，將人工智能插入軍事系統不是一個 "非此即彼 "的問題，而是一個 "多少？"的問題。換句話說，美國軍方必須專注于在正確的時間和地點應用適量的人工智能。

正如我們前面所指出的，美國防部已經接受了第三套抵消戰略，試圖為美國提供對同行和其他對手的不對稱優勢。雖然這一戰略有許多方面，但其中一個支柱涉及技術，而這一支柱在很大程度上取決于大數據、人工智能和機器學習來獲得這一優勢。作為這一技術重點的一個子集，人機合作被認為是利用人工智能的無人系統獲得軍事優勢的一種方式。

在軍事系統中找到這種恰到好處的自主權平衡所需的能力必須利用許多仍在出現的技術。軍方知道它想實現什么，但往往不知道它需要什么技術或甚至能力，以使系統在自主性和人際互動之間達到適當的平衡。這種探索的一個關鍵因素是，不要擔心機器本身擁有什么屬性--速度、耐力和其他屬性，而是要關注機器內部的東西。美國國防科學委員會的報告《自主性在國防部系統中的作用》是這樣說的:

• 與其將自主性視為無人系統孤立的內在屬性，不如從人與系統協作的角度來考慮無人系統的設計和操作......操作人員面臨的一個關鍵挑戰是保持執行任務所需的人機協作，而這種協作經常因設計不當而受到阻礙......無人系統開發人員面臨的一個關鍵挑戰是從以硬件為導向、以車輛為中心的開發和獲取過程轉向強調軟件在創造自主性方面的首要地位。

關于將人工智能植入軍事系統的一些爭議源于術語的不精確。幫助澄清這種模糊性的方法之一是確保在使用自主性一詞時，它指的是人和機器之間的關系。在一段時間內執行某項功能，然后停止并等待人類的輸入，然后再繼續，這樣的機器通常被稱為半自主或有人類在環。可以完全依靠自己的力量完成某項功能的機器，但有一個人在監督，并能夠在機器出現故障或失靈時進行干預，通常被稱為人類監督下的自主或人類在環。能夠完全獨立完成某項功能而人類無法干預的機器通常被稱為完全自主或人類不參與的機器。

這表明，我們需要重新調整關于自主武器的一些辯論，以更準確地區分增加武器的自主性和自主武器。在這個意義上，自主性不是指機器的智能，而是指它與人類控制器的關系。對于相對較少的無人系統將用武器與敵人作戰，這種平衡是至關重要的。在發射武器之前，無人平臺需要向操作者--必須有一個操作者在其中--提供一個關于發射決定可能帶來的利弊的決策矩陣。

可以說，即使是一些在美國軍事人工智能領域工作的人，對于將人工智能插入美國軍事武器系統也會有一些矛盾。也許解決這個問題的最好方法是考慮二戰中最知名的照片之一。這張照片由美國信號部隊的約翰-摩爾中尉拍攝，描述了德懷特-艾森豪威爾將軍在1944年6月5日，即入侵諾曼底的前一天與第101空降師的士兵交談。在此之前，艾森豪威爾已經聽取了空軍元帥利-馬洛里的匯報，101師是入侵期間將遭受80%傷亡的兩支部隊之一。

那些研究無人系統對軍事行動的影響的人--特別是那些大力提倡無人系統的人--看了這張照片，可以設想艾森豪威爾將軍不是與美國空降兵對話，而是與他將派往戰場的機器人對話。那些害怕無人系統的人可能會想象美國空降兵就像照片中描述的那樣，但他們會設想一個機器人來指揮這些士兵，而不是艾森豪威爾將軍--顯然這是一個站不住腳的情況。但是，那些深思熟慮地考慮人工智能無人系統對軍事行動的影響的人，會設想艾森豪威爾將軍向一隊美國空降兵講話，與他們的機器人伙伴站在一起。顯然，需要做更多的工作來充分解決人機合作對今天的軍隊意味著什么。

但這種利用大數據、人工智能和機器學習的普遍愿望未能解決一個關鍵問題，即我們希望這些技術能夠幫助作戰人員執行哪些具體任務。問題的根源可能是美國軍方沒有能力將作戰人員的需求轉化為大數據、人工智能和機器學習所帶來的技術解決方案。除非或直到這樣做，否則這些技術不太可能被充分利用來支持美國的作戰人員。

4 公眾將接受什么？軍事武器系統自主化的黑暗面

作為上個世紀最具代表性的電影之一，斯坦利-庫布里克的《2001：太空漫游》將機器人（當時的無人駕駛車輛）的自主性問題作為其中心主題。看過這部電影的人很少能忘記這樣一個場景：宇航員大衛-鮑曼和弗蘭克-普爾考慮斷開HAL（啟發式編程的算法計算機）的認知電路，因為他似乎錯誤地報告了航天器的通信天線中存在故障。他們試圖隱瞞他們所說的話，但不知道HAL能讀懂他們的嘴唇。面對斷線的前景，HAL決定殺死宇航員，以保護并繼續其程序化的指令。

雖然今天很少有人擔心21世紀的HAL會背叛它的主人，但在使用日益自主的無人系統方面所涉及的問題是復雜的、具有挑戰性和有爭議的。庫布里克1968年的電影是有先見之明的。半個多世紀后，雖然我們接受了無人系統其他方面的改進，如推進力、有效載荷、隱身性、速度、耐力和其他屬性，但我們仍在處理多少自主權是足夠的，多少可能是太多的問題。這可以說是我們在未來十年內需要解決的有關軍事無人系統的最重要問題。

這些正在進行的辯論已經催生了一個山寨的書籍產業，試圖解決人工智能、自主性和無人系統的問題，特別是武裝的軍事無人系統。諸如《為戰爭而生》（Wired for War）、《遙控殺人》（Killing by Remote Control）等書。無人駕駛軍隊的倫理；無人駕駛。無人機、數據和完美戰爭的幻覺；反思無人機戰爭；無主之軍。自主武器與戰爭的未來》和《無人機下的國家》只是試圖以深思熟慮的方式解決這一復雜問題的書籍中的一個例子。

無人系統將變得更加自主，與它們感知環境和適應環境的能力成正比。這種能力使無人系統能夠實現更高的決策速度，并使友軍能夠在對手的OODA（觀察、定向、決定和行動）環路內行動。隨著環境或任務的變化，感知和適應的能力將使無人系統能夠找到實現其任務的最佳解決方案，而無需依賴人類操作員的持續監督、輸入和決策。然而，雖然我們需要無人系統在敵人的OODA環內運作，但我們是否準備好讓它們在沒有我們的決策下運作--在我們的OODA環內運作？

《經濟學人》雜志的一篇文章《道德與機器》以這種方式討論了自主權和人在回路中的問題：

• 隨著機器變得越來越聰明，越來越普遍，自主機器最終必然會在不可預測的情況下做出生死攸關的決定，從而承擔--或者至少看起來承擔--道德機構。目前，武器系統有人類操作員 "在環"，但隨著它們越來越復雜，將有可能轉為 "在環 "操作，由機器自主執行命令。

• 隨著這種情況的發生，它們將面臨著倫理上的困境。一架無人機是否應該向已知目標藏身的房屋開火，而該房屋可能還藏有平民？無人駕駛汽車是否應該轉彎以避開行人，如果這意味著撞上其他車輛或危及車內人員？參與災難恢復的機器人是否應該告訴人們正在發生的真相，如果這有可能引起恐慌？

• 這些問題導致了 "機器倫理"領域的出現，其目的是讓機器有能力做出適當的選擇--換句話說--分辨是非。工程師、倫理學家、律師和政策制定者之間需要更多的合作，如果讓他們自己來決定，他們都會制定出非常不同的規則。

在《紐約時報》的一篇題為 "智能無人機 "的專欄文章中，比爾-凱勒這樣描述無人系統的自主權問題：

• 如果你覺得使用遙控戰士無人機令人不安，想象一下，殺死一個可疑敵人的決定不是由遠處控制室的操作員做出的，而是由機器本身做出的。想象一下，一個空中機器人研究下面的景觀，識別出敵對活動，計算出附帶損害的風險最小，然后，在沒有人類參與的情況下，扣動扳機。

• 歡迎來到戰爭的未來。當美國人在爭論總統是否有權下令用無人機進行暗殺時，強大的動力--科學、軍事和商業--正在推動我們走向將同樣的致命權力讓給軟件的那一天。

最近，雖然看起來有些反常，但對自主機器和人工智能的擔憂也來自于在開發這些技術能力方面最為突出的行業。《紐約時報》的一篇文章，題為 "機器人霸主？也許不是"，引用了電影《機器之家》的導演亞歷克斯-加蘭（Alex Garland）的話，他談到了人工智能，并引用了幾個科技行業領導人的話。

• 理論物理學家斯蒂芬-霍金告訴我們，"全面人工智能的發展可能意味著人類的終結"。特斯拉的首席執行官埃隆-馬斯克告訴我們，人工智能 "可能比核彈更危險"。蘋果公司的聯合創始人史蒂夫-沃茲尼亞克告訴我們，"計算機將取代人類"，"未來是可怕的，對人非常不利。"

美國防部正在把人類對無人系統的控制問題作為第一要務來處理，并發布了政策指示，以確保人類確實保持在OODA循環中。時任美國防部副部長阿什頓-卡特（Ashton Carter）的一項指令發布了以下指導：

• 自主和半自主武器系統需要人類的投入和持續的核查，以幫助防止意外的交戰。這些系統的設計應允許指揮官和作戰人員對武力的使用進行適當程度的人為判斷。授權使用或操作這些系統的人類，必須以適當的謹慎并按照戰爭法、適用的條約、武器系統安全規則和適用的交戰規則行事。自主系統的定義是，一旦啟動，就可以選擇和攻擊目標，而無需人類操作員進一步干預的武器系統。

這些指令和討論是--而且應該是--政策制定者、軍事領導人、工業界、學術界和科技界之間對話的一部分，因為明天的自主系統的設計和運作是經過深思熟慮的。正如當時的國防部副部長羅伯特-沃克在新美國安全中心國防論壇上發言時指出的那樣，"我們堅信，人類應該是唯一能夠決定何時使用致命武力的人。但當你受到攻擊時，特別是在機器的速度下，我們希望有一臺機器可以保護我們"。

發布政策聲明是一回事，但實際設計自主系統來執行預期的計劃又是另一回事。從政策的角度來看，這是一個關鍵點，因為盡管人們可以選擇把各種層次的決策權交給自主機器，但卻不能逃避對由此產生的行動的責任。在高度自主的系統中，系統對操作者來說變得不透明，這些操作者經常會問一些問題，如：。它在做什么？它為什么要這樣做？它接下來要做什么？如果被問到這些問題，很難看到操作者如何能履行對自主系統行動的責任。

由于這些原因，美國政府，特別是美國軍方要向美國公眾證明它不會失去對機器人的控制，其門檻是異常高的。許多人表示擔心，美國軍方可能會失去對其無人系統的控制，特別是其武裝的無人系統。這些擔心已經表現在許多方面，最明顯的是谷歌停止了國防部算法戰爭跨職能團隊的工作，也就是所謂的Maven項目。這尤其令人擔憂，因為Maven項目與武裝無人系統無關。

5 美國軍事自主系統規劃

在美國最高級別的政策和戰略文件中，無人系統被作為聯合部隊未來作戰方式的一個重要部分。最近的《四年期國防審查》（QDR）指出："延續1990年代末開始的趨勢，美軍將增加對無人系統的使用和整合。" 在QDR的其他地方，無人駕駛系統被確定為。"保持我們投射力量的能力"。重要的是，《QDR》強調無人系統是國防部致力于創新和適應的一個關鍵部分。

美國國防部對無人系統的愿景是將這些系統納入聯合部隊。由于無人系統被所有軍種使用，國防部發布了一個路線圖，為軍隊使用無人系統提供一個總體愿景。在新的路線圖發布后不久，《海軍內部》雜志發表的一篇文章指出："國防部新的30年無人系統計劃--四年來第一次更新路線圖--旨在為快速發展的無人系統技術領域制定一個三十年的指南。"最近的路線圖，即2017-2042財年無人系統綜合路線圖，特別指出需要加強無人系統的自主性，指出。

• 美國防部保持著將無人系統繼續擴展到聯合部隊結構的愿景，并確定了將進一步擴大無人系統潛在整合的興趣和投資領域。本文件的目的是提供總體戰略指導，使各軍種的無人系統目標和努力與國防部的戰略愿景保持一致。該戰略指導將側重于減少重復工作，促成合作，確定挑戰，并概述了國防部和工業界可能合作的主要領域，以進一步擴大無人系統的潛力。由于國防部已經接受了在幾乎所有作戰環境中使用無人系統，這項戰略將使國防部能夠利用無人系統提供的技術進步和模式轉變。

2017-2042財年無人系統綜合路線圖接著列出了四個感興趣的基礎領域，將加速無人系統的整合。這些領域包括:

• 互操作性。互操作性在歷史上一直是，并將繼續是無人系統集成和運行的主要推動力。載人和無人系統已經越來越多地將其能力協同起來，重點關注使用開放和通用架構的關鍵需求。一個強大的互操作性基礎提供了一個結構，將使未來的作戰取得進展。

• 自主性。自主性和機器人技術的進步有可能徹底改變作戰概念，成為一個重要的力量倍增器。自主性將大大提高載人和無人系統的效率和效力，為國防部提供戰略優勢。

• 網絡安全。無人系統操作通常依賴于網絡連接和有效的頻譜訪問。必須解決網絡漏洞，以防止破壞或操縱。

• 人機協作。如果說互操作性奠定了基礎，那么人機協作則是最終目標。人類力量和機器之間的協作將實現革命性的合作，機器將被視為重要的隊友。

報告接著討論了機器人和無人系統的聯合概念（JCRAS），它為這些系統在未來戰爭場景中的應用提供了一個愿景，直到2035年。JCRAS與之前討論的2035年聯合行動環境直接保持一致，指出了機器人和自主系統（RAS）給聯合部隊帶來的八個關鍵屬性：

• 學習能力。未來的RAS將通過與環境、人類的互動以及訪問網絡資源來學習。

• 更強的態勢感知。未來的RAS將通過收集、處理和優先處理來自先進傳感器網絡的信息來增強意識，這將為作戰人員將數據轉換成知識。這將使復雜、擁擠的戰斗空間中的行動更加有效。

• 實現更高的性能。與載人和可選擇的載人系統不同，RAS沒有人類生理上的限制（如疲勞）。這允許在單一平臺上延長射程和徘徊時間，進行持久監視，并對傳感器和有效載荷進行全新組合。

• 提高效率和效益。能力更強的RAS將能夠在軍事行動范圍內執行更多的聯合任務，如戰區內空運、地雷行動、打擊大規模殺傷性武器、供應和維持，同時提高部隊的效率和效力。

• 提供更大的靈活性。未來的RAS系統將可以通過交換模塊硬件和/或下載新的軟件來快速重新配置，從而賦予新的能力。未來的RAS多任務功能將使聯合部隊能夠快速適應，以滿足不同或不斷變化的任務要求。

• 通過以機器速度運行來提高節奏。RAS以不斷增加的機器速度 "思考"。RAS可以融合來自網絡ISR傳感器的數據，機動到一個有利的位置，并比對手的人類和RAS更快采取行動。先進的數據分析、實時處理和替代性決策框架將使指揮官能夠比對手更快地做出決定和采取行動。

• 提供產生大規模的潛力。目前聯合部隊的載人庫存是基于相對較少的高能力、復雜和昂貴的武器裝備，無法迅速再生。RAS提供了使用大量廉價系統以產生大規模的機會。

• 啟用分布式和分散式行動。敵方的技術將以更高的精度和范圍瞄準美國部隊，使傳統部隊面臨更大的風險。使用RAS進行分布式和/或分散式作戰將提高未來作戰環境中的能力。

正如《質量發展報告》和《無人系統綜合路線圖》都指出的那樣，在美軍面臨具有強大防御能力的同行競爭者的那些地區，無人系統是特別重要的資產。聯合行動準入概念認為，"無人系統，可以在目標區域內徘徊以提供情報收集或火力"，是一種關鍵能力，在對手擁有大量防御設施，可以限制美國和聯軍進入的地區，這種能力特別有價值。 此外，無人系統是在西太平洋等高威脅地區執行美國 "空海作戰概念"（現更名為 "全球公域準入和機動聯合概念"，簡稱JAM-GC）的一個關鍵組成部分，在這些地區，對手的防御系統對有人駕駛飛機和水面平臺構成了不可接受的高風險。

海軍部已經為海軍和海軍陸戰隊的無人系統開發制定了雄心勃勃的目標。在一份備忘錄中，負責研究、開發和采購的海軍助理部長James Geurts閣下強調了無人駕駛系統的重要性，他在求職信中指出:

• 美國海軍和海軍陸戰隊在戰略上有必要利用新興的和快速發展的無人駕駛和自主技術。為了加速無人系統的開發和投入使用，并確保綜合有效的努力，海軍部（DoN）已經為加速海軍部的無人系統制定了積極的目標，并確保海軍部在這些新興的能力方面保持領先地位。

這份詳細的備忘錄繼續指出："無人駕駛和自主技術正在改變各國開展軍事行動的方式......無人駕駛和自主系統的使用將改變我們的戰斗方式。" 美國防部的無人系統愿景隨后引出了無人系統戰略和計劃，最后引出了一系列高級無人系統目標：

• 通過載人、無人和自主能力的綜合團隊實現空中優勢。

• 通過擴大我們的海底星座的全球范圍來實現海底優勢。

• 通過載人和無人自主能力的綜合團隊，實現地面優勢。

• 吸收我們未來的地面戰斗力。

• 實行多領域的無人駕駛和自主系統。

• 實現無人駕駛的大規模。

• 通過整合無人駕駛和自主系統，實現持久的供應、支持和維持。

• 實現全面的無人操作能力和先進的自主性和機器學習。

這八個高層次目標中的每一個都有一個段落來支持，該段落提供了關于總體目標所需的更多細節，以及海軍部打算采取的步驟來實現這些預期結果。備忘錄接著詳細介紹了近期的促進因素和塑造努力，然后在結論中指出。"增加無人駕駛和自主系統的作戰使用，有望為我們的海軍部隊釋放出一種革命性的能力。"

最近，海軍部公布了期待已久的《無人駕駛作戰框架》。該文件旨在協調整個部門的無人系統工作，列出了雄心勃勃的目標，旨在幫助使無人系統成為海軍平臺庫存中越來越重要的一部分。該框架有五個目標。

• 在海軍和聯合行動的全部范圍內推進有人-無人的團隊效應。

• 建立一個數字基礎設施，快速和大規模地整合和采用無人駕駛能力。

• 激勵無人駕駛系統的快速增量開發和測試周期。

• 分解共同的問題，一次解決，并跨平臺和領域擴展解決方案。

• 為無人駕駛貢獻（平臺、系統、子系統）創造一個以能力為中心的方法。

盡管如此，這份38頁的報告確實為海軍部打算如何將無人駕駛系統引入艦隊和緬因州部隊提供了一個組織動力和指南。

6 為軍用無人駕駛系統設計合適的自主性程度

大多數人都熟悉兒童寓言故事《金發姑娘和三只熊》。當金發女郎品嘗三碗粥時，她發現一碗太熱，一碗太冷，還有一碗恰到好處。當美國防部和各軍種尋求實現自主性和人類互動的最佳平衡--平衡這兩種經常對立的力量并使其 "恰到好處"--在一開始就將這種能力設計到未來的無人系統中，而不是試圖在事后將其固定下來，這可能是唯一可持續的前進道路。如果我們不能做到這一點，幾乎不可避免的是，對我們的武裝無人系統將具有 "HAL"式的力量并超出我們的控制的擔憂將破壞這些重要作戰伙伴的承諾。

在用于軍事用途的無人系統中建立適當程度的自主性的一個關鍵是要記住一句老話："你站在哪里取決于你坐在哪里。" 用戶和設計無人系統的人經常從不同的--通常是明顯不同的--觀點來對待他們試圖完成的任務。海軍研究咨詢委員會的一份報告指出，在設計具有適當程度的自主性的無人系統時，必須調和四個不同的觀點：

• 用戶觀點。我可以給這個平臺一個任務，并相信它能在沒有持續關注的情況下完成它嗎？它能識別和處理意外事件或模糊的任務嗎？

• 機器人學觀點。我能否建立一個實用的機器人，在正確的時間做正確的事情？我可以動態地控制、導航、執行和測量我的機器人嗎？它能管理和融合數據嗎？

• 機器學習觀點。我的機器能解釋復雜的傳感器嗎？它能理解口頭語言，解釋手勢，或識別人或物嗎？

• 認知的觀點。我的機器能不能復制人類智能的元素，如認知、推理和推理？

隨著美國軍方出于各種原因增加對無人系統的依賴，它最好在某個時候決定該平臺是否足夠好，也就是說，它具有執行任務所需的速度、耐力和其他物理屬性。一旦確定了這一點，那么正如國防科學委員會報告所建議的那樣，軟件開發的艱苦工作必須成為優先考慮的因素。

7 無人駕駛系統:美國國防部的一個使用案例

利用大數據、人工智能和機器學習的普遍愿望未能解決一個關鍵問題，即我們希望這些技術能夠幫助作戰人員執行哪些具體任務。問題的根源可能是美國軍方缺乏將作戰人員的需求轉化為建議由大數據、人工智能和機器學習實現的技術解決方案的能力。作為前美國海軍軍官和艦艇指揮官，我們思考這個問題的方式讓我們很自然地想到海軍的例子。

開始解決這個問題的一個方法是思考海上的指揮官需要什么信息。無論是1812年8月艾薩克-赫爾艦長試圖帶著憲法號對蓋瑞爾號采取行動，還是今天的航母打擊群指揮官考慮將他的艦艇帶入一個可能有爭議的地區，指揮官需要三個主要東西來幫助他做出最佳決定。

他或她需要知道部隊前方的情況，需要將這些信息傳達給旗艦，并需要做出明智的決定。雖然今天的海軍指揮官擁有豐富的資產來幫助實現這些目標，但現在大數據、人工智能和機器學習可以幫助彌補一些差距。

一個打擊小組的指揮官擁有許多資產，可以展望部隊未來，以評估戰術形勢。他可能使用MQ-4C “海衛一”無人機系統來執行這種偵察任務。今天，"海衛一"操作人員會收到MQ-4C看到的流媒體視頻。但這需要他連續幾個小時盯著這段視頻（海衛一的續航時間為30小時），看到的主要是空曠的海洋空間。

利用大數據、人工智能和機器學習，MQ-4C可以被訓練成只發送它遇到的每艘船的視頻，從而大大壓縮了人類的工作量。更進一步，"海衛一"可以對每一次接觸進行機載分析，以標明其可能的興趣。例如，如果一艘船在航道上運行，已向海事當局提交了航行計劃，并提供了AIS（自動識別系統）信號，那么它很可能只值得操作者注意，“海衛一”將相應地標記它。然而，如果它不符合這些標準（例如，該船突然改變航線，離開了航道，或者沒有AIS信號），操作人員將被提醒。隨著這項技術的不斷發展，“海衛一”或其他無人機系統最終可能會配備分類算法，有可能導致自動識別目標。

一旦“海衛一”處理了這些信息，大數據、人工智能和機器學習可以幫助確定如何與旗艦溝通。在今天有爭議的電子戰環境中，不同的通信路徑具有不同程度的脆弱性。在 “海衛一”號發射之前，指揮官可以確定可接受的通信截獲風險水平，以及泄露打擊群存在的風險。

掌握了這個指揮官的意圖，并利用大數據、人工智能和機器學習，"海衛一"可以評估電子環境，從多個通信路徑中進行選擇，并確定哪條路徑提供最小的攔截漏洞。鑒于 "海衛一"號的尺寸和增長潛力，它甚至可以攜帶一個較小的無人機，并將其發射回部隊，以傳遞這種監視信息。

在旗艦上，指揮官必須了解他的傳感器所收集的數據，然后做出一些時間關鍵性的決定。他應該繼續前進，等待，還是撤退？他應該在前面偵察，還是在另一個方向？他是否應該調用其他部隊，或者他的有機資產是否足以成功地完成任務而不會給他的部隊帶來不必要的風險？

這就是大數據、人工智能和機器學習可以做出重要貢獻，幫助指揮官做出關鍵決策的地方。

如果指揮官選擇勇往直前，強制進行交戰，大數據、人工智能和機器學習可以做到今天的初級戰術決策輔助工具無法做到的事情--提供一系列選擇，并評估每個選擇的利弊。重要的是，這些技術并不--也不應該--做出決定，而是為指揮官提供足夠的、經過精心策劃的信息，以便他能比對手更快地做出最佳決定。

對于致命的軍事無人系統來說，在授權無人作戰伙伴發射武器之前，操作者必須知道什么，或者像經常發生的那樣，建議上級當局授權采取致命行動，這個標準更高。例如，考慮軍事操作人員管理一系列正在進行的無人駕駛航空系統飛行的情況，他們一直在觀察一個恐怖分子，并等待上級當局授權使用從該無人駕駛航空系統發射的空對地導彈來消除威脅。

利用大數據、人工智能和機器學習，操作者可以訓練無人駕駛航空系統預測上級主管部門在授權發射前會問什么問題，即使不能提供點解決方案，至少也可以提供百分比概率或信心水平的問題，例如。這個人是預定目標的信心水平是多少？這種信心是基于什么？是面部識別、聲音識別、行為模式、與某些人的聯系、與已知家庭成員的接近或與已知同伙的接近？對家庭成員、已知同伙或未知人員造成附帶損害的可能性是什么？等待與現在出擊的潛在影響是什么？

這些考慮只是操作者必須訓練其配備致命武器的無人系統處理的問題的一個子集。用大數據、人工智能和機器學習來增強這些系統，并利用它們在敵人和我們的決策圈內運作的能力，遠不是把致命的權力讓給無人系統，而是使這些系統能夠在戰斗的壓力下把人類操作員從不得不做出實時的、往往是即時的決定中解放出來。從一開始就將這種能力設計到無人系統中，最終將使它們成為其軍事操作者的有效伙伴。

這使我們回到了美國防部副部長羅伯特-沃克提出的一些擔憂。他指出，當敵人以 "機器速度 "攻擊我們時，我們需要利用機器來幫助保護我們。建立具有強大的大數據、人工智能和機器學習水平的無人系統，能夠與操作人員合作進行這項工作，才能最終確保我們建造的無人系統充分發揮其潛力，幫助我們的作戰人員在戰斗中獲勝。

有令人信服的證據表明，美國，特別是美國軍隊，必須在利用大數據、人工智能和機器學習方面超過我們的同行競爭對手。人工智能國家安全委員會在其2019年的臨時報告中明確分析了人工智能將如何成為游戲規則的改變者。"人工智能將塑造權力的未來。"2020年，《未來國防工作組報告》這樣提出將大數據、人工智能和機器學習插入美國軍事武器系統的必要性：

• 將人工智能納入軍事和國家安全領域，將從根本上改變戰爭的打法和勝利方式。無論哪個國家在人工智能競賽中獲勝，都將擁有關鍵的、也許是不可逾越的軍事和經濟優勢......算法戰爭的到來，由速度和精度驅動的人工智能武器在復雜的戰斗空間中競爭，要求美國在進攻性和防御性人工智能能力方面進行大量投資。

我們通過使用無人機系統的例子討論了插入大數據、人工智能和機器學習的影響，在這種情況下，MQ-4C “海衛一”，因為當插入這些技術的問題出現時，這是大多數人想到的戰爭領域。但還有一個領域，大數據、人工智能和機器學習可以在戰爭中產生更大的影響，那就是決策領域。

8 一個更普遍的用例：增強決策

伊恩-托爾在其獲獎的美國海軍誕生和成熟的歷史《六艘護衛艦》中，不僅記錄了海軍的早期發展，還記錄了它在多場戰爭中的掙扎。67很少有人在讀完這本書后，會對1775年至1815年間海軍和國家的生存是如何的近在眼前。

雖然我們很容易被托爾的敘述所吸引，像讀小說一樣快速閱讀這段歷史，但至關重要的是，不要錯過決策在海軍的勝利和失敗中的重要性。從在哪里建造這些護衛艦，到選擇它們的活動區域，到它們要打哪場戰役和避免哪場戰役，以及其他一系列的決定，主要是使國家能夠在那危險的幾十年中生存下來的正確決定。

雖然今天美國海軍的平臺和武器與迪凱特、普雷布爾、班布里奇、赫爾、佩里、勞倫斯等艦長的海軍沒有任何相似之處，但今天的艦長仍然必須做出他們的前輩所做的那種生死攸關的決定。大不相同的是今天的決策速度。像憲法號、星座號和其他早期護衛艦的艦長往往有幾個小時甚至幾天的時間來做出關鍵的選擇，而今天的艦長必須在幾分鐘甚至幾秒鐘內做出決定。

軍事史上不乏這樣的例子：做出更好決定的指揮官獲得了勝利，即使他們的對手擁有地理或物質優勢，這些事件在此無需重述。值得注意的是，在過去的幾個世紀里，各級領導人有幾個小時，甚至幾天的時間來做出關鍵決定。但到了上個世紀中期，戰爭的變化極大地壓縮了決策周期。

在朝鮮戰爭期間，俄羅斯的米格-15戰斗機和美國的F-86 "佩刀 "戰斗機為爭奪制空權展開了激烈的戰斗。空軍上校約翰-博伊德（John Boyd）為了找到一種減輕美國戰斗損失的方法，創造了我們今天所知的OODA循環。OODA是指：觀察、定向、決定和行動。

博伊德的概念是，勝利的關鍵是創造一個比對手更快地做出適當決定的環境。博伊德的構思最初是一種在空對空作戰中獲得成功的理論，是根據他的能量-機動性理論和他對米格-15戰斗機和北美F-86佩刀戰斗機在朝鮮的空對空作戰的觀察而發展出來的。哈利-希拉克--F-16戰斗機的總設計師在談到OODA理論時說："時間是主導參數。在最短的時間內完成OODA循環的飛行員占了上風，因為他的對手在應對已經發生變化的情況時被抓住了。"

即使是非軍事觀察員也清楚，空對空作戰可以說是壓力最大的軍事行動之一。但是，軍事領導人越來越意識到，壓力--尤其是無法處理信息--導致軍事操作人員開始出現自己的OODA環，并做出次優的決定。

在壓力下做出關鍵軍事決策的挑戰在1965年的電影《貝德福德事件》中進入流行文化。這部電影松散地基于美國海軍艦艇和蘇聯潛艇之間的一些冷戰事件，其情節線圍繞著美國驅逐艦貝德福德號（DLG 113）和一艘蘇聯潛艇之間的貓捉老鼠游戲。

貝德福德號的船員在長達數日的潛艇搜尋中變得越來越疲憊。隨著尋找蘇聯對手的緊迫性加劇，貝德福德號的船長無視他的船員在壓力下萎靡不振的警告，提高了他的要求，甚至碾壓了柴油潛艇的呼吸器。當有人問船長他是否會對他的對手開第一槍時，他回答說他不會，但 "如果他開一槍，我就開一槍"。一個疲憊的少尉把他的船長的話誤認為是 "開一槍 "的命令，于是發射了一枚反潛火箭，摧毀了潛艇，但在它發射一枚核武魚雷之前，潛艇就被消滅了。

雖然是虛構的，但《貝德福德事件》對55年后的一個真實世界的事件卻有可怕的預見。雖然對2020年1月伊朗革命衛隊擊落一架烏克蘭噴氣式客機的全面調查需要幾個月，甚至幾年的時間，但今天已知的是，在戰斗的壓力下，伊朗剛剛向美國軍隊發射了一連串彈道導彈，該國對美國的反擊保持高度警惕。

在伊朗情報或軍事指揮系統的某個地方，發出了巡航導彈來襲的警告。負責一個防空導彈組的軍官試圖聯系他的上級指揮中心，以獲得開火的授權。可悲的是，他無法接通，帶著不完整的信息，他發射了兩枚防空導彈，176人死亡。

這些事件--一個是虛構的，一個是非常真實的--有一個共同點：人類被迫在信息不充分或錯誤的情況下做出關鍵決定。在《貝德福德事件》中，它是人類之間相隔幾英尺的空氣間隙。在烏克蘭飛機被擊落的案例中，是無法溝通，以及對威脅的錯誤認知。

很容易將上述事件視為難以置信的虛構或不如美國軍隊的決定，但這將是一個悲劇性的錯誤。美軍人員做出錯誤決定導致生命損失的引人注目的事件已經困擾了美國軍隊四十多年。

• 1987年5月，美國海軍斯塔克號（FFG 31）在兩伊戰爭的禁區邊界附近巡邏。由于錯誤地認為交戰雙方都不會以美國軍艦為目標，當斯塔克號試圖與來襲的飛機進行溝通時，艦長一開始并沒有感到震驚。伊拉克的 "幻影 "噴氣機發射了兩枚 "飛魚 "導彈，造成37名美國人死亡，近二十人受傷。

• 1988年7月，懷著對斯塔克號艦長未能采取行動保護他的艦艇的回憶，在兩伊戰爭仍然激烈的情況下，當他的艦艇被伊朗炮艇圍攻時，文森斯號（CG49）的艦長錯誤地認為，一架接近的飛機正在接近并以攻擊姿態下降。他發射了一枚SM- 2ER導彈，擊落了伊朗航空公司655號航班，機上290人全部死亡。

• 1994年4月，兩架美國空軍F-15 "攻擊鷹 "在伊拉克上空擊落兩架美國陸軍UH-60 "黑鷹 "直升機，認為它們是伊拉克的米-24 "雌鹿 "直升機，機上26名軍人和平民全部死亡。空軍AWACS控制飛機和 "攻擊鷹 "之間的誤傳，以及自動識別敵我系統的故障，是造成這場悲劇的近因。

• 2001年2月，在瓦胡島以南10英里處，在為VIP平民游客進行的演示中，美國海軍格林維爾號核潛艇（SSN 772）進行了一次緊急壓載打擊機動，并在日本漁船愛媛丸號下浮出水面。船上的三十五人中有九人死亡。

• 2017年6月，美國海軍菲茨杰拉德號（DDG 62）與集裝箱船MV ACX Crystal相撞。她的七名船員被殺，其他幾人受傷。僅僅三個月后，美國海軍約翰-S-麥凱恩號（DDG 56）與懸掛利比里亞國旗的油輪Alnic MC相撞。她的10名船員在這次事故中死亡。

雖然所有這些悲慘的事故背后有多種原因，最明顯的是涉及美國海軍菲茨杰拉德號和美國海軍約翰-S-麥凱恩號的致命碰撞，但很明顯，在每個案例中，都有可用的數據，如果使用得當，可能會打破安全專家所說的 "事故鏈"，并防止悲劇的發生。

值得注意的是，做出這些次優決策的軍方人員是在手頭的工具下做了他們能做的最好工作。發生的情況是，戰爭的速度往往超過了人腦做出正確決定的能力。事實上，正如美國陸軍研究實驗室的首席科學家亞歷山大-科特博士在一次指揮和控制會議上所說，"人類的認知帶寬將成為戰場上最嚴重的制約因素"。

美國空軍技術地平線報告這樣描述這一挑戰："盡管今天人類在許多任務上仍然比機器更有能力，但人類的自然能力正變得與技術提供或要求的巨大數據量、處理能力和決策速度越來越不匹配。更緊密的人機耦合和增強人的表現將成為可能和必要。"由于這些原因和其他原因，海軍需要大數據、人工智能和機器學習，以使其作戰人員在戰斗中獲得優勢。

對于我們今天使用技術的人來說，這一挑戰應該不足為奇。正如任何擁有智能手機的人在打開機器后不久就知道的那樣，獲得足夠的數據很少是個問題。有時讓人不知所措的是對大量的數據進行分類，并試圖只挑出當下必要的數據。從戰爭的角度來看，這意味著系統只向決策者提供經過精心策劃的信息，以幫助他或她做出更好的決定，而且往往是在戰斗的壓力下。

每年春天在海軍戰爭學院舉行的當前戰略論壇是美國海軍的年度會議，討論和評估海軍對國家和國際安全的貢獻。雖然每個論壇都有其亮點，但2017年的活動可能會被人們記住，因為海軍作戰部長在會上用手說話。沒錯，約翰-理查森上將，一個核潛艇兵--而不是一個戰斗機飛行員--用他的手說話，把聽眾帶回了70多年前發明的航空戰術。

CNO將時鐘撥回到20世紀50年代的空軍上校約翰-博伊德和OODA循環。理查森上將用OODA環路來討論美國海軍正在使用的各種新技術。他指出，海軍已經在博伊德分類法中的觀察和行動部分進行了大量投資。他指出，在大數據、機器學習和人工智能等新興技術出現之前，我們對OODA環路中的 "觀察和決定 "部分無能為力，但今天我們可以。

這正是CNO在他的講話中使用博伊德的OODA循環的原因。他解釋說，今天的海軍作戰人員有大量的--甚至是壓倒性的--數據需要處理。他們需要大數據、人工智能和機器學習來整理這些數據，只呈現那些有助于決策者和扣動扳機者更快做出更好決策的信息。不難看出，這種將數據轉化為戰術上有用的信息的努力對作戰的所有方面都很重要，而不僅僅是戰斗機戰術。

現在可能是時候在美國海軍幾十年來幫助作戰人員做出更好決策的努力基礎上再接再厲了。海軍在利用技術幫助作戰人員在緊張的情況下以更少的人和更少的錯誤更快地做出更好的決定方面一直走在前列。在20世紀80年代，海軍研究辦公室啟動了一項計劃，研究作戰人員如何在高度緊張的情況下做出更好的決定。這項計劃被稱為TADMUS（壓力下的戰術決策），它利用認知科學在了解決策者如何做出決策方面取得了新的突破。這導致了海軍太平洋信息戰中心的科學家和工程師設計了幾個原型（多模式觀察站、知識墻和其他），并進行了測試，在幫助決策者實現改進決策方面取得了令人鼓舞的成果。

TADMUS與類似的海軍項目一樣，就其本身而言是好的。但正如理查德森上將在其當前戰略論壇的發言中所指出的，直到最近，將強化決策提升到新水平的技術還不存在。今天，它確實存在，而且利用大數據、人工智能和機器學習能夠為作戰人員提供的東西，很可能導致海戰的下一個突破，特別是在決策領域。海軍太平洋信息戰中心與通過海軍研發界、工業界和學術界的合作伙伴一起，正在領導各種努力，以確保美國作戰人員有能力以更少的人和更少的錯誤做出更好的決定。

9 充分發揮大數據、人工智能和機器學習的作用

在美國戰略和軍事指導的最高層，大數據、人工智能和機器學習被認為對為美國軍隊提供作戰優勢極為重要。而且，那些負責將這些技術整合到美國軍事平臺、系統、傳感器和武器的人越來越多地將決策確定為這些技術可以增加最大價值的一個重要領域。

在AFCEA/海軍研究所 "西部 "會議上的講話中，海軍預算主任迪特里希-庫爾曼少將這樣提出了海軍如何能夠最好地利用大數據、人工智能和機器學習的問題。"我們如何利用人工智能，不是為了生產殺人的自主平臺，而是為了讓指揮官在戰斗中獲得優勢？"的確，美國海軍--進而是美國軍隊--想要利用大數據、機器學習和人工智能的本質，不是在沒有人類監督的情況下向遠方發射終結者般的無人系統，而是幫助操作員做出更快、更明智的決定。

軍事作戰人員將始終處于循環之中，并將得到大數據、機器學習和人工智能的協助。軍方希望通過這些尖端技術--無論是應用于無人系統還是戰爭的其他方面--來實現的是進入對手的OODA循環。負責研究、開發和采購的海軍助理部長詹姆斯-格茨閣下在一次軍事工業會議上這樣說："如果一支部隊能夠利用人工智能讓決策者比對手更快地做出決定，那么它每次都會贏。"

在海軍戰爭學院的一次演講中，美國防部聯合人工智能中心主任杰克-沙納漢中將這樣說。"人工智能對美國國防最有價值的貢獻將是它如何幫助人類做出更好、更快、更精確的決定，特別是在高后果的行動中。"

很明顯，美國國防部已經認識到，淹沒在數據海洋中的作戰人員無法做出有效的決策，并試圖利用人工智能和機器學習等技術來幫助整理數據，只呈現在激烈戰斗中有用的信息。

沙納漢將軍在戰爭學院的講話中談到了利用大數據、人工智能和機器學習幫助作戰人員做出更好決策的機會和挑戰，他指出："在思考、書寫和談論人工智能與實踐之間存在著鴻溝。卷起袖子，投入到人工智能項目中，這是無可替代的。

最近，國防部聯合人工智能中心的新主任邁克爾-格羅恩中將這樣強調了決策:

• 當我考慮人工智能的應用時，我想的不僅僅是在發現目標后近乎瞬時開火的用例。在整個聯合部隊中，有一系列廣泛的決策必須由人工智能來實現。

在20世紀的戰爭中，衡量軍事優勢的單位是坦克、艦艇或飛機，以及 "勝過槍炮和棍棒 "對手的能力。在21世紀的戰爭中，軍事領導人只有幾分鐘甚至幾秒鐘的時間來做出關鍵的決定，超越對手的思維能力將決定勝利和失敗的區別。

當美國軍方及其國防工業伙伴在21世紀的第三個十年中制定他們的研發投資決策時，早就應該關注一個長期被忽視的領域--我們的軍事決策者的思想，并確保他們能夠做出更好的決定，比他們的對手更快和更少的錯誤。

摘要

在21世紀，人工智能侵入了我們生活的各個方面。它通過獲取、存儲和回憶信息，幫助用戶建立對周圍世界的更好理解。最令人震驚的是，每個手機擁有者隨時可以獲得的處理能力超過了第一代計算機的能力。在這種計算能力在私營企業中如此普遍的情況下，軍隊如何將這種技術融入其規劃方法，即軍事決策過程？這項研究探討了人機合作，因為它與陸軍師級的規劃有關。

這項研究解構了MDMP，并提出了與現有人工智能技術及其計算能力，以及人類理解和創造能力相結合的建議。這項分析闡明了通過伙伴式理解的概念獲得的一些流程效率；隨著人工智能學會如何為用戶處理信息，用戶對他們的操作環境獲得了更深的認知理解。這方面的工作也探討了這種整合的成本。

1 簡介

1.1 背景/概述

• "2025年5月21日，為應對一場新出現的危機，該師司令部啟動了一個作戰計劃小組（OPT）。就在幾個小時前，這個陸軍師收到了即將在未來幾周內部署的通知。這種情況發生在初夏，伴隨著一系列獨特的人事挑戰--夏季永久換崗（PCS）季節。由于即將離任的主要工作人員即將離開，而替代人員尚未到達，工作人員的人手并不充足。在剩下的成員中，有些人在所分配的職位上經驗有限，或者從來沒有在陸軍師一級進行過規劃。這個OPT需要審查作戰命令（OPORD），同時還要補充必要的細節，使計劃可以執行。他們沒有足夠的時間向組織的領導者和決策人--司令部提出可行的方案。在審查OPORD、指導團隊新成員、更好地了解作戰環境之外，OPT還必須了解不斷變化的危機的動態，并提出適當的、有效的反應。"

上面的例子在作戰人員的世界里并不是很少發生的。作戰計劃小組必須利用他們的現有資源，最重要的是他們的專業軍事判斷和時間，制定一個計劃供指揮官批準。他們的許多計算、估計和評估將完全取決于他們的集體經驗、理論知識和一些最佳猜測。根據這些計劃和整個陸軍和更大的美國國防部的作戰計劃小組的估計而調整的國家資產，主要是由數據驅動的。將這些數據關聯起來，以更及時的方式提供更精確的人員估計，無疑可以幫助工作人員適應作戰環境，并創造出更多高質量的行動方案、分支和續篇。此外，隨著戰斗的步伐和復雜性的不斷增加，由于通過技術的相互聯系，人類反應、計劃和執行持久行動的認知能力將難以跟上。人工智能技術，總體而言，可能提供了最好的機會，以加強和增強計算解決問題的任務，并減少作戰級規劃人員目前經歷的認知過載。這項技術有可能影響美國陸軍部隊規劃和執行戰爭的方式。

研究的意義

這項研究之所以重要，主要有兩個原因。美國陸軍使用相同的基本規劃方法，即軍事決策過程（MDMP），開展軍事行動已有46年。然而，隨著人工智能在社會應用中的增加，陸軍尚未確定人工智能技術如何在智能任務指揮系統（如XXI部隊旅及以下戰斗指揮系統（FBCB2））之外幫助決策。

其次，思想的全球化已經將人工智能推到了下一次技術革命的前沿。正如20世紀對太空主導權的爭奪刺激了世界主要大國的國家投資一樣，人工智能在21世紀也開始有同樣的投資優先權。人工智能的任何一個領域的重大突破都可能創造出一個在短期內證明不可能克服的優勢。最重要的是，由于我們在政府和私營企業中的信念與敵對國家背道而馳，陸軍和美國處于不利地位。只要專注和精確，軍隊可以從人工技術和軍事規劃的融合中大大受益。

術語的定義

由于本討論的技術性質，術語表是最合適的。以下術語貫穿本專著，為參考提供了基礎。

認知計算--利用各種人工智能技術進行大規模學習、有目的的推理并與人類自然互動的系統

知識庫--精心策劃的數據集或數據體，用作機器學習和認知計算系統的基線。

策劃的數據集--深度學習網絡的基礎知識數據集。

深度學習 - 人工智能的一個方面，涉及模仿人類用來獲得某些類型知識的學習方法。

專家系統 - 人工智能的一種形式，在一個特定的研究領域或專業領域內保持知識。

攝取 - 人工智能系統接收數據的過程。

自然語言處理 - 計算機系統的能力，使用世界知識，通過口頭輸入或書面/打字文本來處理和操作語言，與人類對話。

神經網絡 - 一組處理單元，結構上受人腦啟發，在深度網絡學習中結合一組輸入值產生一個輸出值。

機器學習 - 一個統計過程，從一組數據開始，推導出解釋數據的規則或程序，同時預測未來數據。

伙伴式理解--用戶和人工智能系統之間的迭代對話，其中用戶從系統中獲得更深入的理解，而人工智能系統則獲得對其數據集使用的理解。

強人工智能/通用人工智能--人工智能系統能夠在廣泛的認知任務中表現出明顯的智能行為，至少與人類一樣先進。

弱人工智能/狹義人工智能--人工智能系統能夠成功完成簡單或高度具體的應用。

限制因素

人工智能技術正在通過私營行業的研究和開發迅速發展。因此，某些技術的許多能力和規格都是專有性質的。這種知識產權的發布對這項研究來說是非常有限的。

假設

本研究假設陸軍師的帶寬分配不會因為作戰人員信息網絡--戰術（WIN-T）的取消而大幅減少或增加。本研究還假設陸軍師在理論上與《戰地手冊》3-94戰區陸軍、軍團和師級行動以及陸軍訓練出版物3-91師級行動的雇傭、組成和能力保持一致。本研究假設在本研究涵蓋的未來五年內，人工智能技術不會有重大突破。最后，本研究假設美國陸軍師提供更強大的網絡帶寬、人員冗余以及與戰場前沿的距離，這將優化人工智能技術的實施。

專著的組織

本專著將直接對人工智能歷史和理論進行簡要概述，以提供對該技術的基礎性理解。隨后，技術系統和軍事規劃的歷史整合將提供與建議在未來應用的相關背景。對MDMP的分析將確定人工智能技術是否可以利用私人產業中的應用進行整合。本專著將討論將人工智能技術納入作戰計劃的潛在權衡和副作用。最后，結論提供了進一步研究和應用的結果和建議。

（第2-3章關于AI的發展綜述請查看原文）

4 戰役層面的規劃

軍事規劃是指令性行動的結果。國家指揮機構指示解決沖突的選項，而軍隊則尋求完成所需的狀態。從本質上講，軍事規劃是一種確定和實施解決方案的手段。在介紹的例子中，相對于應急計劃中完成的研究和規劃工作，作戰規劃小組需要提供與當前作戰環境相關的選擇。技術革命從根本上增加了全球環境的互動復雜性，影響了作戰環境中的區域行為者。美國陸軍學說，特別是陸軍學說參考出版物（ADRP）5.0作戰過程，將規劃定義為 "理解的藝術和科學，設想一個理想的未來，并制定有效的方法來創造這個理想的未來。"對于作戰層面的戰爭，在本專著的其余部分，這被稱為作戰規劃。

在聯合出版物或美國陸軍理論中沒有關于戰役層面規劃的具體定義。然而，作戰水平是國家軍事戰略目標和部隊戰術運用之間的聯系，重點是設計、計劃和使用作戰藝術執行行動。AJP-5將戰役層面的規劃定義為 "在戰役層面進行軍事規劃，以設計、實施和維持戰役和主要行動，從而在特定的戰場或行動區完成戰略目標"。

在這個層次的戰爭中，規劃將戰略轉化為行動。戰役層面的規劃也是概念性規劃和指揮藝術與詳細規劃和控制科學的結合點。這一層次的規劃也最專注于軍事解決方案，在很大程度上擺脫了與戰爭政治相關的模糊性。贖罪日戰爭后的主要行動更關注于實現軍事目標，而不是參與戰爭政治。此外，行動的重點是奪取、保留或利用主動權。例如，在 "沙漠風暴 "戰役的規劃階段，由高級軍事學院培訓的戰役層面的規劃人員不太關心其計劃的政治影響，而是關心如何利用行動藝術來實現軍事目的。

作戰藝術是一種產生理解的工具。因此，戰役規劃在很大程度上依賴于指揮官正確構思問題并將一系列可能的解決方案可視化的能力。陸軍理論指出，作戰藝術是指揮官和參謀部制定戰略、戰役和行動的認知方法，通過整合目的、方式和手段來組織和運用軍事力量。通過對戰術行動在時間和空間上的排序，指揮官和參謀部可以組織系統地擊敗敵對勢力，或在戰役級別規劃開始時確定的戰略目標。與任何級別的規劃一樣，參謀部的經驗對于建立共同的理解尤為關鍵，而且隨著戰爭領域內的行動隨著時間的推移不斷擴大，參謀部的價值將繼續增加。

參謀部很重要，因為他們提供了必要的洞察力，使指揮官能夠做出明智的決定。通過批判性思維、知情分析和經驗，參謀部協助指揮官了解情況，做出并實施決策，控制行動，并評估進展。這些職能推動了行動過程，這是美國陸軍行動層面規劃的基礎框架。

美國陸軍有三種規劃方法，能夠對部隊的使用進行規劃。陸軍設計方法（ADM）和軍事決策程序（MDMP），分別作為戰爭戰略和戰役層面的渠道，而部隊領導程序（TLPs）則只在戰術層面上實現行動。指揮官和參謀部根據問題的復雜性、可利用的時間和參謀部的可用性來決定和使用這些方法的適當組合。沿著規劃的連續性，行政管理的性質大多是概念性的。行政管理的抽象性主要是由于它要解決的業務問題的復雜性。MDMP通過技術還原和基于系統方法的解決方案，很容易解決結構良好的問題。然而，當問題變得更加模糊和不可預測，或結構不良時，軍隊設計方法學提供了批判性和創造性思維的工具，以理解、可視化和描述不熟悉的問題和解決它們的方案。ADM幫助指揮官和參謀部匯總最相關的事實，并提供一種操作方法，以幫助過渡到更詳細的規劃方法，MDMP。雖然概念性規劃需要一些數據來確定進入戰區的力量流動，但MDMP創造了規劃中的大部分詳細行動（圖6）。

圖6. 美國陸軍的規劃方法。美國陸軍，FM3-0，1-20。

軍事決策過程是詳細規劃的起點。MDMP是迭代的、更加明確的規劃方法，建立了將ADM的解決方案框架中表達的概念操作化的框架。MDMP是協作性的，使指揮官和參謀部能夠理解、可視化和描述作戰環境，推進制定執行行動方案的進程。它由一系列的步驟組成，有獨立的輸入和輸出。產出導致了對作戰環境的進一步理解，并促進了MDMP的下一步工作。MDMP在很大程度上是有順序的，這證明了這個過程的嚴格性。MDMP可能是非常耗時的，而且高度依賴于工作人員的知識水平、熟練程度和客觀性。

4.1 MDMP的人為因素

與任何組織一樣，該部門的工作人員都會帶有無意識的偏見、別有用心的動機和由每個人的經驗所形成的判斷。這些內部動態和戰爭本身一樣，都是人類的屬性。在規劃和決策中，人類的認知偏差是不可避免的，除非工作人員制定了審慎的、客觀的策略來確認假設和調整范式。偏見主要是由于直覺判斷造成的，作者丹尼爾-卡尼曼稱之為系統1思維。利用自然發展的啟發式方法或經驗法則，軍事規劃人員建立了匆忙的認知 "框架"，在其中對信息進行分類和處理，從而提高認知效率。 雖然不是所有的偏見都是壞事，但在規劃世界各地的軍事行動時，如果沒有意識到自己的心理傾向，就可能是負面的。

指揮官和參謀人員需要了解作戰環境，以實現共同理解，不僅是為了開展軍事行動，而且是為了敘事，這些軍事行動將向更大的受眾傳播。人工智能可以支持更多的知情決定，同時盡量減少人類的一些明顯的認知偏差。最近在阿富汗使用的人工智能 "瑪文項目 "在減少人類偏見方面被證明是有希望的。算法跨功能團隊讓我們看到了人機合作的潛力。

5 人工智能用于“戰役層面的規劃”

新興技術與戰爭的結合是一種歷史上出現的現象。自從從長矛和劍過渡到箭和手炮以來，先進的技術不斷提高戰爭的殺傷力和破壞力。然而，并非所有的技術創新都與 "前線戰斗"有關。例如，當普魯士陸軍總司令赫爾穆特-毛奇（Helmuth Moltke）將復雜的鐵路系統納入普魯士的動員計劃時，這項技術主要支持他的后勤和人員補充，積極影響他的作戰范圍。這種 "前線背后 "的技術與機槍的發展和使用不同，機槍直接促進了第一次世界大戰期間塹壕戰的殺傷力的增加。未來的戰爭也呼應了同樣的觀點。

從概念上講，過渡到一個多維的戰場，人工智能技術可以作為 "傳感器"、"戰斗機 "和 "規劃者"，或其中的組合來使用。每種角色都對軍事手段的實施和應用有促進作用--在 "前線"，或在 "后方"。無人駕駛飛行器（UAV）提供了一個前線傳感器和戰斗能力的例子，這取決于其變體和有效載荷。致命自主武器（LAW）是使用人工智能技術作戰的另一個例子。

直到最近，用于感知和戰斗的人工智能技術是最常見的就業建議。然而，規劃中的人工智能正開始作為 "第三次抵消戰略"的一個要素重新出現，利用新興技術來增強技術優勢。從美國國防高級研究計劃局（DARPA）的戰略計算倡議開始，到當代的機器人和自主系統戰略，美國國防部正在繼續努力將技術融入軍事行動。

DARPA戰略計算倡議

美國國防部高級研究計劃局（DARPA）于1983年制定了戰略計算計劃，作為資助和開發日益有效的人工智能軟件的一種手段。該計劃將智能機器作為一個由相互關聯的子系統組成的單一問題來處理。通過大學和工業界的合作開發子系統，戰略計算計劃可以規劃出這些系統與現有技術的連接和接口。從一開始，戰略計算計劃就有很高的雄心壯志；預測在計劃結束時能實現完全自動化的機器智能，而這是在十年后。該計劃試圖分析和回答有關規劃任務的支持或自動化的關鍵問題。研究后來發現，開發完全自動化的規劃軟件既不可能，也不被軍方認為是可取的，但一個支持人類能力的系統是可行的。

這個時代的兩個擬議的軍事應用以專家系統和自然語言理解為中心。通過創建一個有能力解決問題、提供建議、預測并在狹窄的考慮范圍內提供理由的專家系統，開發者試圖為軍事規劃者創建一個知識體系。這種能力將與自然語言理解協同運作，使機器有能力理解自然語言作為一種交流界面。然而，20世紀80年代的計算機技術無法解釋本地語言，也無法可靠地對該信息采取行動。相反，用戶必須使用一種風格化的、正式的計算機語言和非常有限的關鍵詞來向計算機發出命令。雖然當時的技術不支持這一概念，但這一努力所產生的對話將落實到其他具有意義的項目中。

DARPA后來與MITRE公司和卡耐基梅隆大學合作開發了動態分析和重新規劃工具（DART），以分析智能規劃系統的可行性。作為一個基于人工智能的決策支持系統，它在波斯灣戰爭期間被用來確定在世界各地運輸軍事物資的物流要求。美國運輸司令部和歐洲司令部報告了這個項目的成功，因為它抵消了DARPA之前30年的資金使用。在接下來的20年里，這個項目將發展成為聯合發展和執行助理（JADE），一個支持在最短的時間內（一小時）制定大規模、復雜的部署計劃的規劃工具。JADE與聯合行動規劃和執行系統（JOPES）對接，產生今天仍然使用的時間階段性部隊部署數據（TPFDD）。DART和JADE是非常實用的程序，因為它們使軍事規劃人員能夠在問題發生之前就識別和預測。這些系統卸載了人類操作的認知任務，"提示 "這些規劃者計劃中的摩擦點。不幸的是，這些系統采用的人工智能水平高于操作水平，使戰術規劃人員無法使用它們。

ARES項目

美國陸軍通信電子司令部（CECOM）進行了平行的努力，建立了ARES項目，這是一個使軍團級規劃者能夠進行決策的助理系統。ARES項目是一項基礎研究和探索性開發，調查1986年陸軍軍團級組織對人工智能方法和工具的應用。ARES的目標是展示一個基于人工智能的輔助系統，為未來的行動進行規劃并控制正在進行的行動。使用地形分析、形勢分析和行動方案生成工具，該系統以最大限度地提高人機界面為導向。這些能力支持了規劃人員，減少了對緊張環境的認知壓力。

然而，作戰研究發現，當規劃人員必須考慮具有不同能力的若干執行機構的同時行動時，人工智能規劃理論有一個重大問題，即過于復雜。雖然ARES項目未能完成其最初的目標，但其對地形分析和士兵-機器互動的關注將未來的研究重點轉移到智能系統上，刺激了XXI部隊系統的創建。雖然這些系統是有用的，但它們只是提供態勢感知，而不是人工智能系統所要的任務自動化。此外，這些系統為先進的電子戰產生了一個可瞄準的信號，這是復雜戰場的一個缺點。

第三次抵銷戰略

第三次抵消戰略是一項克服對手均勢、減少軍事力量結構和下降的技術優勢的計劃。這項多年的努力為一系列的重點領域提供了方向和資金。這些領域包括反介入和區域拒止（A2AD）、制導彈藥、海底戰、網絡和電子戰、人機合作以及兵棋推演和概念開發。第三個抵消戰略解決的主要問題之一是，美國有可能危險地落后于那些在先進技術上投入大量資金且沒有自我約束的潛在對手。隨著該戰略繼續在一個概念下調整目的、方式和手段，諸如機器人和自主系統戰略等附屬倡議有非常集中的努力來支持該戰略。

機器人和自主系統戰略

為了應對近似競爭對手的全球部隊現代化努力，美國陸軍在2017年制定了機器人和自主系統戰略（RAS），在一段時間內對投資和能力重點進行優先排序。RAS有五個能力目標：提高態勢感知，減輕士兵負擔，維持部隊，促進運動和機動，以及保護部隊。該戰略的重點是人機協作，也被稱為 "有人-無人協作"（MUM-T）。這一概念將人與自主系統或人工智能結合起來，以提高決策速度--這是當代戰場上急需的屬性。這一戰略應對了未來OE中的挑戰：戰場上行動速度加快，對手越來越多地使用RAS，以及競爭環境的復雜性擴大。

雖然這些目標是第三個抵消戰略的一個子集，但它們提供了一個新的戰術層面的重點。然而，這一戰略需要在更高層次上的補充技術。例如，RAS建議增加營級及以下級別的無人駕駛飛機和地面系統的數量。然而，營級人員的班、排和連的系統的大幅增加可能意味著收集和處理的數據量的指數級增長。如果高層沒有人工智能系統，師部工作人員將無法跟上同步行動的步伐。更糟糕的是，這些工作人員可能會在認知上被傳輸的大量數據所淹沒，使他們無法有效管理整體作戰環境。正如毛奇將軍通過補充性的鐵路運營官員（一種早期的人機合作形式）將鐵路運輸的復雜性引入到戰爭中，這一戰略需要在更高層次上做出平行努力。

人機組隊

人機合作是指系統和人的配對，以抵消兩者的弱點。美國陸軍的無人機系統和AH-64阿帕奇直升機采用了這種概念，稱為人機合作（MUM-T）。通過這一過程，陸軍AH-64阿帕奇飛行員能夠在被認為對載人航空過于危險的環境中使用和控制無人系統。MUM-T使無人系統能夠利用其優勢、對峙距離和目標獲取，以最大限度地發揮飛行員的優勢、殺傷力和反應能力。這一概念可作為人工智能人機協作的基礎。

在人工智能的范圍內，人工思維和人類思維的配對就是這個概念。人類提供目標、創造力和道德思維，而人工智能頭腦提供自學的經驗、直覺和預測能力。這種能力存在于目前的人工智能技術中。例如，通過算法，AlphaGo系統擊敗了世界上最好的圍棋選手，這個游戲估計比國際象棋復雜300倍。前面提到的深藍所使用的技術，對于下圍棋的計算機來說是不切實際的。因此，通過機器和人的合作，軍方可以保持 "人在回路中"，同時獲得提示性反應和加強對情況的了解的好處，類似于前面提到的阿帕奇直升機飛行員。

總結

綜上所述，人工智能和軍事應用的融合并不是一個新概念。不幸的是，在最初構想時，這種人工智能系統和人類規劃者的愿望遠遠超過了那個時代的技術能力。計算速度和計算機科學技術在過去三十年中取得了指數級的進步。鑒于私營企業的進步，人工智能的使用成為一種社會規范，并擴散到日常生活的所有其他方面，在過去幾十年里曾經被認為是不可思議的愿望現在可能即將實現。

6 研究方法

這項研究確定了MDMP從自動化中受益的地方，同時考慮到與這種行動相關的權衡。此外，軍事決策過程在陸軍總部的各級戰爭中都有使用，但基本分析將以陸軍師為參考框架。在師一級，工作人員將足以通過各種規劃范圍管理多項規劃工作。這項研究將首先對軍事決策過程進行分析，研究一些步驟的具體投入和產出。然后，研究分析最相關的輸出，以確定人工智能是否可以提供輸出或增強人類工作人員的能力，同時也確定目前是否存在這種技術。該研究還將討論在這些下屬流程中獲得成功的基本技術要求。本節還將探討軍事和商業應用中類似的現有技術。最后，研究將討論在該過程中使用人工智能的權衡，提供與一些模擬過程的相似之處，這些過程隨著人類對技術過程的日益依賴而萎縮。

7 分析

軍事決策過程由七個步驟組成，整合了被稱為作戰功能的專業領域。MDMP有獨立的輸入和輸出，能夠增加對形勢的理解。MDMP是陸軍作戰過程中 "規劃"步驟的基礎，隨后是軍事行動的準備、執行和評估。如下所述，每個步驟都有子過程，在人工智能技術的支持下，這些子過程可能更有效，也可能更及時。那些最好由人工智能支持的子流程如下：

接收任務

接到任務是MDMP的第一步。這一步涉及剖析上級總部的行動命令，同時使計劃得以啟動。它需要提醒工作人員和其他關鍵參與者，收集必要的工具，并對可用于規劃的時間進行初步評估。接收任務還涉及到建立規劃的計劃--更廣泛的陸軍行動過程的一部分。通常情況下，師部工作人員在上級部門建立行動區域時進行平行規劃，并將產出產品過渡到MDMP中使用。MDMP包含了陸軍設計方法的要素（如作戰方法），ADM過程的概念性需要人類的創造力和批判性思維。作戰方法通過建立上級總部、作戰、規劃門路和敵方時間線之間的時間線來設定過程的節奏和軌跡。第一步的產出是指揮官對規劃方法的初步指導和發布第一個警告命令。

圖7. 任務協助計算（MAC）系統的圖形描述。

在MDMP中，人工智能將利用認知計算方法為該過程提供補充支持，實現深度學習。正如任務指揮系統在MDMP第一步的 "收集工具 "子步驟中被準備和吸收一樣，人工智能系統，任務協助計算或MAC，將被提供一個由高級總部行動命令/附件組成的精心策劃的數據集。這個攝取過程將支持對第一步中產生的最新人員估計進行交叉分析，同時允許與用戶互動，在系統的神經網絡中建立更好的聯系。使用由FM6-0和參謀部生成的預先格式化的警告令模板，系統會自動將來自上級總部的信息填充到警告令中。基于對聯合和機構間系統冗余網絡的漸進式訪問，該系統將對信息進行關聯，以便在MDMP的第二步與參謀部進行分析和討論。(見圖7)

任務分析

MDMP的第二步是任務分析。這是MDMP中最重要的一步，因為它定義了包含問題的環境背景。通過對形勢的繼續評估，任務分析確定了作戰環境的框架，以產生問題和任務陳述，以及指揮官的意圖，從而推動作戰行動。如果問題陳述、任務陳述或指揮官的意圖從一開始就沒有被充分理解，任務成功的可能性就會大大降低。因此，每一個子步驟在計劃中都是重要的和相關的。下面的插圖討論了這些子步驟。

在一個師的規劃人員的 "整合單元 "中，無論是規劃、未來行動還是當前行動單元，都會有來自每個作戰職能小組的成員負責一個任務分析子步驟。在某些子步驟中，每個職能小組都需要審查、分析并向小組提交相關信息。例如，每個作戰職能部門都必須識別、分析和評估上級指揮部下達的指定的、隱含的和基本的任務。通過其他子步驟，如戰場情報準備（IPB），每個作戰職能部門都要對各自的對抗職能進行分析（如友軍火力資產與敵軍火力資產），但情報作戰職能部門負責管理這一過程。隨著各職能小組在每個子步驟中的工作，集體產品在任務分析簡報中向指揮官傳達了結論（子步驟14）。研究人員選擇了任務分析的第1-3、4和6個子步驟來整合人工智能。這些步驟是數據驅動的，為人工智能提供了最佳用途。

美國陸軍，ATTP 5-0.1，4-6。

分析上級總部的計劃或命令

在收到上級總部的行動命令和附件后，MAC將被加載數據。這一行動使系統能夠在作戰命令數據之間建立聯系，為與用戶結成伙伴式的理解做準備。當陸軍規劃人員需要信息時，MAC準備好提供答案，以及其回應背后的原因。例如，MAC會根據用戶的要求提供高級指揮部的行動概念，以及在命令中發現的任何其他文本信息。隨著用戶對命令越來越熟悉，并需要參考整個附件中的具體措辭，MAC將能夠根據要求提供頁面和其他背景信息，從而使各梯隊人員之間更好地同步。當信息發生變化時，MAC可以進行更新，并提醒下級參謀部注意這一變化，同時也將變化記錄下來，供以后參考。隨著任務分析進入戰場情報準備（IPB），MAC在匯總有關環境的數據以幫助增強參謀部對形勢的了解方面將是至關重要的。

實施戰場的初步情報準備

戰場情報準備（IPB）是分析敵人、地形、天氣和民事因素等任務變量的系統過程，以確定它們對敵方和友方部隊行動的影響。IPB通過事實和假設深入了解友方和威脅部隊的互動。通過識別計劃中的關鍵差距，IPB也推動了指揮官的情報收集工作。這些工作產生了情報知識，并進一步完善了行動圖景，為指揮官提供了一個更強大的理解基礎來做出決策。IPB包括四個步驟。界定作戰環境，描述環境對作戰的影響，評估威脅，以及確定威脅的行動方案。用于執行這些步驟的數據從廣泛的來源收集。一旦策劃的地理空間數據、敵方模型數據、基礎設施數據和氣候學數據被上傳，這就允許MAC對數據進行匯編，并提供一些規劃者無法立即看到的關聯性。這種人機合作，或者說是拴住的自主權，支持工作人員通過迭代對話和伙伴式學習，對環境有更深入的了解。

與亞馬遜Echo、Alexa或Google Home技術類似，MAC會回答有關其數據庫內任何內容的問題。例如，"MAC，告訴我關于Atropia的人口中心"。該系統將提供有關人口的文化和人口屬性的信息，以及其中的基礎設施狀況。通過查詢近乎實時的社交媒體數據，該系統可以提供大氣，從而為行動方案的規劃提供依據（例如，敵對與中立的人類地形）。通過自然語言處理（NLP）和問題解答技術（QA），系統可以與用戶進行對話，以促進更好的理解。在這些互動中，用戶將完全控制對話，將對話從數據到信息再到理解的認知層次提升。在本研究中，人類和機器之間這種級別的對話在商業行業中存在。

美國境內的許多家庭已經部署了自然語言處理技術。這項技術的下一步發展是使系統能夠提出探索性的問題，對用戶的詢問提供更好的答復。QA技術也是存在的，最新的例子是IBM的Watson，它利用這項技術贏得了Jeopardy節目。與任何系統一樣，其改進在很大程度上取決于反饋，MAC也不例外。該系統將就提供給用戶的答案征求反饋意見，作為互動的質量保證機制。這些反饋將使數據管理人在必要時對數據集進行調整，同時也對算法進行微調。

在IPB完成后，MAC將提供機動性數據以告知友好和敵對的COA。這將包括通過衛星圖像分析和來自機構間來源的其他數據饋送的實時移動條件，這些屬性在過去幾年中通過人工智能進行了證明。隨著規劃的繼續，除了向用戶發出任何其他正式要求的警報外，MAC將提示規劃者驗證或證明是無效的假設。這種能力擴展了Project Maven所采用的現有技術，Maven項目是2018年部署在阿富汗的人工智能技術，用于支持圖像情報（IMINT）的情報分析員。

用戶和MAC將共同生成整個MDMP中使用最多的IPB產出，即事件模板、初始信息要求、決策支持矩陣和決策支持模板。在協助用戶的過程中，MAC將提供建議的條目，以便進行編輯或完全修改。隨著時間的推移和對已批準產品的觀察，MAC將改進其對用戶的建議，特別是對問題陳述和任務陳述的建議。

確定特定的、隱含的和基本的任務

任務是指由士兵、單位、組織完成的明確界定和可衡量的活動，可支持任務。特定的任務在上級總部的命令或指導中明確指出。隱含任務必須完成指定任務，盡管這些任務可能沒有明確說明。最后，為完成任務必須完成基本任務。基本任務是特定的或隱含的任務，但在行動中始終是任務說明的一部分。參謀部必須找到、理解并說明每一項必要的任務，以便更好地計劃和執行行動。

通常情況下，參謀部的規劃人員會仔細研究上級總部的行動命令和附件，有時會超過50頁的文本，試圖找出與特定作戰功能相關或涉及的任何任務。雖然這種方法很繁瑣，但它可以提取任何可能對開展行動至關重要的特定和隱含任務。這種方法還能通過在指揮層之間產生澄清來加強工作人員的理解。然而，在更高的層次上，行動命令可能有幾百頁，并有許多附件，處理所有任務的能力可能是壓倒性的。更糟糕的是，這個過程需要時間，很少有工作人員真正閱讀所有的命令來理解，從而導致計劃的失誤。

使用文本掃描軟件，MAC將掃描命令、附件和書面指導，以提供一個與被查詢單位和作戰功能相關的任務的綜合。例如，一名維持計劃人員會問："MAC，請從第十八軍團第12-345號命令中提取與第一裝甲師和維持作戰功能相關的所有任務。" 然后MAC將顯示結果，同時口頭上提供任務數量的整體描述。在參考了所提供的源網頁的維持計劃確認后，相關的任務會填充到維持運行的估計中。這個過程同時在每個作戰功能中反復進行，將工作人員的精力從無數個小時的閱讀和搜索轉移到分析和綜合知識上，以便進行下一階段的規劃。

提出問題/任務說明

問題陳述提供了阻礙實現預期目標或目的的問題或障礙。盡管行政部門為問題的制定提供了參考，但任務分析的次級步驟為行動環境和行動問題提供了適當的框架。問題陳述幫助指揮官和參謀部制定解決方案以實現預期目標。

任務說明是描述組織的基本任務、目的和行動的簡短句子或段落。根據單位的基本任務，參謀部提出任務說明供指揮官批準。上級總部的行動命令和指揮官的指導為一個單位的任務提供了信息，使任務說明變得公式化，從而可由人工智能程序計算出來。

雖然，人工智能有能力匯總、識別和回憶數據，但它仍然缺乏獨立創建問題陳述所需的抽象思維能力。盡管如此，由于任務陳述是公式化的，使用單位指定和隱含任務的具體輸入，MAC可以提出一個任務陳述。使用軍事規劃人員使用的相同方法，該系統將提供建議并不斷接收用戶反饋，從而通過深度學習技術實現長期改進。MAC還將有能力檢查、分析和分類用戶生產的產品之間的因果關系，允許其深度強化學習存儲并為未來的應用產生建議。

發布警告令

該系統將能夠根據任務分析簡報中批準的數據和以前的警告令草案制作最新的警告令。用戶將批準警告令草案的數據字段，根據需要為下屬單位編輯任何信息。此外，系統將為未來行動命令（第7步）提供最新的輸入數據，隨著計劃的制定和完善，更新數據字段。系統還將提示用戶從上級指揮部處理的分片命令中獲得新的信息。例如，如果上級指揮部批準了一個單位邊界的改變以調和戰斗空間，MAC將更新COA開發小組，并建議更新作戰命令模板，提醒計劃人員注意該信息和計劃中受影響的部分。

行動方案的制定

行動方案的制定是為指揮官提供選擇的方法。使用下屬單位之間同步的戰術行動，行動方案是對所確定的問題的廣泛的潛在解決方案。行動方案的制定包括七個下屬步驟：評估相對戰斗力、產生選擇、排列部隊、制定一個廣泛的概念、分配總部、制定行動方案和草圖、進行行動方案簡報。人類規劃者仍然是完成這些步驟的主要代理人。今天的人工智能技術還沒有展示出協調行動方案的能力，考慮到計劃火力、同步情報資產和安排運動隊列所需的細節水平。MAC將通過使用地形數據、氣候數據和特定車輛的機動性數據，提供隨時間變化的運動分析，來支持每個子步驟。這項技術類似于谷歌地圖，但包含了一個更強大的算法，以考慮到跨國流動性、編隊規模、移動走廊和車輛類型。來自MAC的分析將使時間線的準確性更加鮮明，并為整個計劃提供更好的同步性。當計劃人員為每個行動方案制定同步矩陣時，MAC將按作戰功能將COA小組的投入填充到COA聲明中，以實現協作。一旦選定的行動方案進入下一步，即戰爭博弈，MAC就會協助確定減員和隨時間推移的相對戰斗力。

行動方案分析（兵棋推演）

兵棋使指揮官和參謀部能夠確定與所考慮的作戰行動相關的困難和協調問題。通過對計劃中的假設和行動進行現實測試，各組織可以預見潛在的風險、摩擦點以及會阻礙任務完成的行動（友軍和敵軍）。這一步也影響了指揮官對作戰問題的理解，確定所提議的解決方案是否會帶來所提議的最終狀態。如果提議的作戰行動方案不可行、不可接受、不合適、不完整或無法區分，那么作戰行動方案將回到發展過程中進行完善。

通過這一步驟，MAC將提供兩種功能。最重要的工作是為每個COA建立計算機輔助的模型和模擬。考慮到COA數據需要更新，這個方案非常耗費時間。用戶必須驗證從系統輸入中收集到的數據（如總部、特遣部隊組成等），以便正確地排列部隊和作戰計劃。第二個功能的強度較低，涉及計算每次交戰的結果。這個功能很重要，因為它提供了對一段時間內戰斗力的分析。它還提供了對戰術行動有效性的評估，保留了足夠的戰斗力以實現任務和期望的最終狀態。MAC將考慮到技術武器數據；殺傷概率和車輛軍備數據來提供結果。人類規劃者仍將負兵棋推演方法和兵棋簡報。這一步的產出將不涉及人工智能。

命令生產、傳播和過渡

MDMP的最后一步是命令生產、傳播和過渡。在這個步驟中，計劃過渡到行動過程的執行階段。第7步包括制作和傳播行動命令、附件和附錄。在這一過程中，工作人員負責核對由于疏忽或基本計劃的變化而造成的規劃差距。此外，參謀部還與上級指揮部進行聯絡，適當反映作戰環境和軍事計劃的關鍵變化。每個作戰職能部門都有一個指定的部分來完成作戰命令，所有部分都必須確保集體產品的連貫性、全面性和完整性。在一個陸軍師中，單元有一個指定的人負責編寫作戰命令的輸入，同時還有一個指定的人將所有的部分編入最后的命令。

MAC，使用整個過程中的數據輸入，將是在這個任務中執行的主要代理。例如，該系統將從批準的COA草圖中讀取COA聲明，并將此文本作為行動部分概念的基礎。由于系統攝取了上級總部的情況和行動概念的段落，它將提供這些作為對師部命令的建議，并在數據集中進行核算修訂。

同樣的活動將發生在每個作戰功能的附件和附錄中。此外，系統將對照已經提交的支持性文件審查新輸入的數據，提示用戶文件之間的差異或規劃的差距，類似于一個更強大的拼寫和語法檢查，像Grammarly程序。一旦調和，用戶將提交該部分，讓指定的編譯人員完成項目。被指定的匯編者將是批準、編輯和審查計算機上轉寫的數據的系統用戶。這項技術是對谷歌應用目前所使用的智能回復技術的改編。使用能夠編寫電子郵件的深度神經網絡，這種形式的人工智能分析電子郵件的內容，并應用一套復雜的編程規則來構建一個回復。人類沒有參與這個過程；算法正在通過機器學習和接觸內容繼續處理自然語言。

隨著MDMP的完成和訂單的打包分發，MAC將繼續支持工作人員，在附件和附錄中推薦文本條目。隨著整個行動過程中的變化，MAC將繼續為集體工作人員提供提示，以便從更高的命令中進行修改。此外，隨著后續MDMP的發生，MAC將建議對行動環境的演變進行修改。這種迭代過程將持續到該司部署完成，在這種情況下，數據集被分析并適應未來的系統。策劃的數據集將被適當地分類細化，以考慮到以前用戶的反饋，隨著時間的推移創造一個更好的系統。

技術權衡

隨著任何技術的使用，人類從根本上適應于更好地發揮其效用。人類與現今移動設備的互動和依賴最能證明這種認知適應。在尼古拉斯-卡爾的著作《淺灘》中，他討論了由于我們與個人計算設備的互動，人類的注意力持續時間更短，專注能力受阻。隨著人工智能和戰役層面規劃的融合，軍事規劃人員有可能變得依賴技術提供的速度和易用性。這種可能性類似于世界上對谷歌查找信息的依賴（速度和易用性）與深入思考和記憶信息的技能萎縮之間的相關性。在任何一種情況下，美國陸軍都面臨著規劃人員在師級高度競爭和嚴酷環境中適應能力下降的風險。然而，使用退化的系統進行訓練可以減輕這種風險。此外，規劃人員在較低層次上仍將使用沒有人工智能的MDMP，從而保留了模擬規劃的技能。另一個風險是計劃人員各梯隊之間面對面的合作可能減少，因為系統以電子方式拉動和存檔OPORD信息。這種影響類似于電子郵件通訊的增加和實際通訊的減少之間的關聯。這些影響都是不可避免的，但并不嚴重妨礙軍事規劃的進行。事實上，這些風險是值得的，因為將人工智能整合到作戰層面的規劃中，可以提高效率、速度和準確性。

8 結論

人工智能比以往任何時候都更傾向于社會規范。這項技術幾乎伴隨著人類生活的每個方面。深度強化學習和專家系統技術的進步正在使私人企業激增。然而，美國軍隊只是見證了人工智能力量的一小部分。隨著其他發達國家對人工智能技術的投資成倍增長，美國正在落后于創新曲線。如果不增加、逐步將人工智能納入軍事規劃單元和作戰規劃團隊，那么作戰過程將不會對未來產生有利影響。此外，美國陸軍站在見證一個戰場，讓我們的認知能力無法規劃、準備和執行，適應使用MDMP的行動。

通過人工智能的能力來分析MDMP，這項研究確定了通過部分融合獲得的潛在效率和積極表現。人工智能技術應逐步整合到陸軍師級MDMP中，以發揮其能力。目前的人工智能技術可以支持MDMP的某些方面，但只有在為軍事用途做了具體的調整之后。未來的研究應該調查目前在戰斗環境中使用人工智能技術的陸軍跨職能小組的擴展情況，以便將規劃過程納入其范圍。最后，研究應該調查人工智能在所有作戰功能中的好處。