摘要

未來的戰斗機飛行員和遠程作戰人員將需要先進的決策和注意力支持，以應對日益復雜、不確定的信息和多智能體協調。監測飛行員的精神狀態和意識，并將其提供給系統，可以更好地實現人與系統的協作，提高聯合性能。研究表明，不同的心理-生理測量技術可以用于評估多種認知和情感狀態，如精神工作量、注意力、疲勞，以及工作相關變量，如任務難度和任務完成情況。然而，對多種傳感技術的實時評估和信號時序的研究卻很少。我們開發了一種實驗性的人工智能管道，使用眼動跟蹤(眼跳、注視時間等)、皮膚電活動(EDA)和心率變量(例如，HR和HRV)實時調查戰斗機飛行員的心理狀態。該系統采用混合分析方法，包括數據流處理和機器學習(ML)，使不同信號事件的實時分析和基于時間的推斷成為可能。我們報告了該方法的優點和缺點，介紹了正在進行的系統實證實驗的結果，并討論了高級注意力指導的可能應用。

關鍵詞:人工智能，戰斗機飛行員，心理狀態，心理生理學，戰斗機。

引言

自適應自動化[1,2]是一種很有前途的方法，可以支持操作人員并保持他們的工作量在適當的水平上。今天，有許多傳感器技術可以佩帶或嵌入到我們的物理工作環境中，如眼動跟蹤眼鏡和智能手表。這些發展使得創建高級應用程序成為可能，這些應用程序跟蹤飛行員與操作任務相關的健康和認知狀態，并在需要時提供支持。因此，未來的工作環境可能會衡量個人和群體的表現、壓力和注意力水平，以優化和平衡個人和群體之間的任務為目標。然而，這種方法需要有方法和算法對操作者的工作量、壓力和注意力水平等認知狀態進行充分的實時分類和評估[4,5,6]，而這只能通過使用心理生理傳感器來實現。未來的應用包括未來軍事概念的飛行員環境，載人和無人駕駛，具有適當水平的自主權來協助飛行員和決策支持，以應對信息過載的影響。此外，對于已知用戶認知需求的特定任務，不同類型的自動化之間的分離可能是有益的。我們的研究旨在探索工作負荷誘導的各種心理生理反應的模式識別的潛力。我們的目標是了解這些反應和信號之間的關系，以便用于未來的自適應自動化技術，以減少操作人員的心理工作量，提高注意力，從而確保性能水平。

在本文中，我們提出了一種基于時序時間的分析引擎，用于對多個傳感器數據和心理生理現象進行實時分類和驗證。此外，我們提出了數據收集方法和實驗設置，以驗證假設的眼睛，心臟和皮膚電對外界刺激的反應模式。首先，我們介紹了本研究中用于評估認知狀態的心理測量方法的背景。其次，我們討論了實時處理數據流的人工智能管道。第三，我們介紹了在虛擬現實環境中使用眼動跟蹤、心率和皮電反應的實驗裝置。在本文的其余部分，我們將介紹這種方法的優點和缺點。

摘要

在軍事航空人為因素部門，軍事飛行員的情緒壓力是我們感興趣的領域之一。在過去的十年中，我們的興趣集中在以下領域：

a) 測試了高信息負荷對空軍超音速戰斗機飛行員在模擬戰斗任務中的戰術決策所造成的情緒壓力。實驗測試是在飛行員戰術模擬器上進行的，模擬兩個飛行員小組（每方四名飛行員）之間的空戰。在整個任務過程中，飛行員的生理活動被監測。據分析，當飛行員做出錯誤的戰術決定時，是檢測到情緒壓力的時刻。

b) 驗證了提高空軍超音速戰斗機飛行員對 "戰斗準備 "級別的高信息負荷造成的心理壓力的容忍度的可能性。在兩個飛行員小組（每一方的飛行員）之間的模擬空戰中，再次在飛行員戰術模擬器上進行了實驗測試。每個飛行員在幾次實驗測量中都被測試，并分析了他在個別測量中的生理反應趨勢。我們工作的目的是監測飛行員在高要求任務中的情況，評估他們的生理抵抗水平。

c) 測試了提高空軍亞音速戰斗機在 "戰斗準備 "級別上對因訓練不足而產生的高信息負荷的耐受性的可能性。在模擬兩架亞音速戰斗機攻擊地面目標的過程中，在飛行員模擬器上進行了實驗性測試。為我們的實驗測量準備了特殊的任務場景，在這些場景中，飛行員還沒有得到充分的訓練。每個飛行員都在幾次實驗測量中接受了測試，并分析了他在個別測量中的生理反應趨勢。這些場景不盡相同，但難度相似。飛行員在解決這些情況時的監測和評估他們的容忍度是我們工作的目的。

在上述測試中，身體有機體的生理激活水平是通過生理值來確定的，具體是通過心率分析、語音記錄分析和眼球追蹤分析。

在上述領域解決的項目的結果集中在優化個人訓練上。

關鍵詞：飛行員的情緒壓力，戰術決策，對情緒壓力的容忍度

摘要

今天的戰場正在經歷一場由建立在人工智能和機器學習等方法和手段上的智能系統（IS）帶來的軍事事務革命。這些技術有可能從根本上改變戰場的性質，為用戶提供更好的數據，使其能夠更好、更快地做出決定。雖然這些技術具有巨大的潛力，但它們在被作戰人員、軍事領導層和政策制定者廣泛采用方面面臨巨大障礙。

混合戰爭的戰場是一個危險的環境。基于信息系統的決策支持，提供計算機生成的預測或建議，必須與現實世界的巨大后果抗衡。不幸的是，智能系統所固有的復雜性和多維性往往使傳統的驗證和確認工作（如可追溯性分析）變得不可能。此外，由于智能系統的典型的不透明性，用戶經常面臨著可能有廣泛的道德和倫理問題的決策。戰士們可能不愿意將自己或他人的生命交到決策不透明的系統手中。將軍們可能會擔心為失敗承擔責任。政策制定者可能會擔心他們的政治前途。這些對信任和采用先進系統的挑戰，如果不直接理解和系統地克服，將可能使西方軍隊與那些對使用先進系統不那么擔心的對手相比處于非常不利的地位。

無數的研究工作提供了關于人們何時信任技術系統并采用它們的觀點。然而，這些觀點中很少有專門針對基于智能系統的技術的，更少的是針對軍事應用中的高風險環境和獨特需求，特別是混合戰爭的背景。

本文提供了一個關于信任和接受技術的混合模型概述，它將幫助開發者和設計者建立系統，以提高對軍事應用先進智能系統的信任和接受。具體來說，我們的方法借鑒了多個經驗證的計算行為科學信任模型，以及經驗證的技術接受框架。我們的混合模型旨在支持快速的現場測試，為提高先進軍事智能系統的信任度和接受度提供一個應用的、計算上有效的框架。

摘要

實時戰略游戲已經成為開發和分析人工智能（AI）和基于深度機器學習的競爭、攻擊者與防御者場景的算法的一個有吸引力的環境。基于計算機的實時戰略游戲和用于軍事訓練的戰爭游戲的特征之間的相似性也提供了一種手段，可以將基于人工智能的實時戰略游戲的結果和教訓過渡到幫助和告知作戰人員的決策能力。我們的論文研究了基于人工智能的實時戰略游戲和軍事決策中的戰略規劃之間的這種交集，這個領域被稱為對抗性人工智能。我們描述了在實時戰略游戲中開發有效的對抗性人工智能的問題和挑戰，我們最近組織了一次對抗性人工智能競賽，使用的是海洋環境中的模擬版奪旗游戲。我們討論了比賽的條目、結果和從競爭者的反饋中獲得的教訓，并為基于人工智能的、復雜的、對立的實時戰略游戲規定了未來的方向和公開的挑戰。

引言

近年來，人工智能（AI）已經成為用于軍事和民用領域的自動化系統背后的主要使能技術。自動化系統必須不斷與環境中的其他實體互動，包括人類、智能設備、計算機和其他人工智能。傳統上，基于人工智能的系統在設計時假定與它們互動的其他實體是良性的。換句話說，互動的實體不會故意做出對抗性的行為來打敗或顛覆人工智能。然而，在現實世界中，隨著基于人工智能的系統變得更加普遍，敵對行為者不斷想出新的方法來迷惑基于人工智能的系統，使其失敗并以不正確、不安全甚至危險的方式運行。我們的論文描述了正在進行的應對這些挑戰的努力，作為 "五眼"（FVEY）技術合作計劃（TTCP）人工智能戰略挑戰（AISC）的一部分，在一個被稱為對立人工智能（OAI）的技術領域。

OAI的目標是更好地理解來自不同利益相關者的基于人工智能的系統在以噪聲和低質量數據為特征的環境中相互作用時出現的問題，這些利益相關者的心態和目標是不一致的，可能是相反的。OAI支柱的一個主要方向是將OAI問題建模為一個防御者與攻擊者的游戲，并使用強化學習技術開發和分析不同的游戲策略。為了實現這一目標，我們正在使用一個名為Aquaticus奪旗（CTF）的多人游戲。游戲編程界面是用Python和OpenAI Gym編寫的，以便與強化學習算法輕松靈活地整合，通過分析可能的攻擊和防御策略空間，智能地學習游戲和贏得比賽。在本文中，我們描述了與開發有效的基于人工智能的技術有關的問題和挑戰，這些技術可以使玩家在OAI場景中獲得決定性的優勢，以及我們在組織首屆OAI Aquaticus CTF比賽中的經驗。最后，我們討論了從比賽中獲得的一些經驗，并確定了未來的方向，這些方向將使人工智能研究普遍化，并使其更適于過渡到戰場上的對立場景中的有效決策。

摘要

記錄一個系統或集成系統內所有信息變化的出處，這提供了關于正在做出的決定和促使這些決定的重要信息。從取證的角度來看，這可以用來重新創建決策環境。然而，出處也可以為其他兩個重要功能服務。收集的數據可以支持組件的整合，而生成的圖形數據結構可以通過解釋、總結和告警來支持操作員進行態勢感知。混合戰爭將必然匯集不同決策支持能力，因為決策者必須在多個戰爭領域運作。自主代理將可能在計劃和執行過程中發揮作用，有時能夠在沒有人類干預的情況下做出決定，但人類決策者必須意識到這一點。事實證明，證據圖可以轉化為修辭結構圖（RSG），使代理能夠用自然語言甚至多模態交流，向人類解釋他們的行動。證據還被證明可以加強對計劃執行監控，并可用于向人類或自主代理提供通知，當計劃中使用的信息發生變化時，可能需要重新考慮計劃。隨著我們朝著智能機器在復雜環境中支持人類決策者團隊的方向發展，跟蹤決策及其輸入的需要變得至關重要。

引言

出處是關于實體、活動、代理以及這些概念之間關系的信息[1]。這些信息不僅僅解釋了發生了什么，它還回答了關于實體如何被操縱、何時發生以及誰參與了這個過程的問題。我們很可能熟悉關于追蹤藝術作品出處的新聞和虛構的故事。任何實體的創造、破壞或修改的出處都可以被追蹤。在本文中，我們將重點討論軍事系統內的信息。在指揮與控制（C2）內，信息出處對于記錄行動背后的決策過程是必要的，特別是當自主和人工智能（AI）代理深入參與時。參與某一過程的 "誰 "可能是人類或人工智能代理。

信息出處有幾個目的。在取證方面，出處追蹤提供了參與決策的人和代理，以及數據是如何演化為該決策的。美國公共政策委員會指出，數據出處是算法透明度和問責制的一個明確原則[2]。完整記錄的出處可以闡明數據的依賴性、責任流，并幫助解釋為什么采取某些行動。隨著人工智能和自主代理繼續自動化進程，它們在做出關鍵決策時已變得更加不可或缺[3]。

摘要

混合戰爭為沖突推波助瀾，以削弱對手的實力。相關的行動既發生在物理世界，也發生在媒體空間（通常被稱為 "信息空間"）。防御混合戰爭需要全面的態勢感知，這需要在兩個領域，即物理和媒體領域的情報。為此，開源情報（OSInt）的任務是分析來自媒體空間的公開信息。由于媒體空間非常大且不斷增長，OSInt需要技術支持。在本文中，我們將描述對物理世界的事件以及媒體事件的自動檢測和提取。我們將討論不同類型的事件表征如何相互關聯，以及事件表征的網絡如何促進情景意識。

引言

開源情報（OSInt）的任務是探索和分析可公開獲取的媒體空間，以收集有關（潛在）沖突的信息，以及其他主題。所謂 "媒體空間"，我們指的是通過傳統媒體（如電視、廣播和報紙）以及社交媒體（包括各種網絡博客）傳播的非常龐大、快速且持續增長的多語種文本、圖像、視頻和音頻數據語料庫。社會媒體大多是平臺綁定的。平臺包括YouTube、Twitter、Facebook、Instagram和其他[1,2]。在很大程度上，媒體空間可以通過互聯網訪問。很多部分是對公眾開放的。然而，也存在一些半開放的區域，其中有潛在的有價值的信息，但并不打算讓所有人都能接觸到，例如Telegram和Facebook頁面。

媒體空間提供關于物理世界的信息：發生了什么？哪些事件目前正在進行？未來計劃或預測會發生什么？它對物理世界的事件反應非常快，也就是說，幾乎是立即提供信息[3]。因此，媒體空間似乎是物理世界中事件的一個有希望的 "傳感器"。然而，從鋪天蓋地的大量信息中檢索出特別相關的信息仍然是一個挑戰，因為到目前為止，所提供的大多數信息是完全不相關的，至少對軍隊來說是如此。此外，媒體空間并不一致--它包括真實和虛假信息，因此，事實核查是一個進一步的挑戰。

除了作為物理世界的傳感器，媒體空間還是意識形態、意見和價值觀的論壇。它是一個重要的空間，用于協商一個社會認為是允許的、規定的或禁止的東西，并用于表現情緒和偏見。因此，它已成為混合戰爭的戰場，即以 "通過暴力、控制、顛覆、操縱和傳播（錯誤的）信息"（[4]，第2頁）為目的進行的行動。(錯誤的)信息行動導致我們稱之為 "媒體事件"。媒體事件可以被觸發，以影響情緒、意識形態和公眾對物質世界的看法。

摘要

鑒于瞬息萬變的政治局勢和新的安全風險，以及北約和盟軍面臨的軍事挑戰和情景，必須探索新的科學發現和先進的技術發展，提供靈活有效的教育和培訓機會。此外，各級軍事領導和決策者需要提供及時的決策支持，以應對日益復雜的局勢和挑戰。去年的研討會側重于個性化培訓和培訓機會，而今年的研討會主題特別關注復雜的多領域操作和培訓。本次研討會的主題、主題和提交的文稿由NMSG和研討會組織者選擇，旨在為復雜的多域作戰提供先進的教育、培訓和決策支持機會的重要先進方法、技術和經驗。

雖然各種M&S方法、技術和平臺已經在過去幾年和幾十年中得到廣泛應用，但在計算機培訓和決策支持方面，必須考慮在M&S應用中有效使用的新概念、先進的建模和仿真方法和技術，以及新技術能力。為廣泛的 M&S應用程序提供新功能和機會的此類開發示例包括人工智能方法、云計算和軟件即服務(SaaS)。在技??術方面，除了虛擬、增強和擴展現實 (VR/AR/XR) 或計算機游戲等傳感器和可視化技術的最新創新外，網絡和高性能并行和分布式計算基礎設施的能力不斷提高也為有效的M&S培訓和決策支持提供了額外的機會。本次研討會的主題演講、論文和海報展示討論了這些發展，并報告了新的概念方法、基礎設施、用例應用程序以及來自不同國家的經驗。總體而言，研討會為與會者提供了有關最新技術以及近期新觀點和要求的出色概述。

除了在本次研討會上提出的無可爭議的M&S成就和進展，我強烈建議NMSG應加強對重大問題的研究和活動，例如掌握現實中日益復雜的System-of-Systems的措施和相應的仿真應用。此外，研究和項目加強了堅實的方法基礎的開發，以及證實M&S數據源的可信度、質量、正確性和有效性(V&V)的工具、工具和結果要達到預期目的。

除了其科學和技術內容外，這次受covid-19限制的混合研討會再次由荷蘭當地組織者以及NMSG完美地組織和管理。繼去年的NMSG-177-Symposium以純虛擬活動的形式舉辦，主題相似，并基本上是針對相同的M&S 社區，除了有趣的演示，與會者非常享受今年再次提供的討論和面對面交流的機會。這種混合活動的組織可以作為組織未來專題討論會、研討會或技術會議的模式，因為它可以促進和激發更多的出席。

摘要

目前越來越多的趨勢是從實況空中訓練轉向明顯更便宜的模擬任務訓練。然而，節省成本并不是唯一的原因；特定任務根本無法在真實環境中得到有效和安全的訓練。模擬似乎是通用的解決方案。

但戰斗機飛行員僅在飛行模擬中無法達到所需的戰備水平。因此，現場訓練和綜合訓練相結合可能是理想的答案。

北約MSG活動128和165通過分布式模擬探索了北約任務訓練的操作和技術要求，并提出了聯合和聯合空中作戰的通用參考架構。盡管他們的主要重點是虛擬和建設性模擬，但實時訓練方面一直被考慮在未來擴展到LVC培訓網絡。

本次講座強調了混合現場和綜合訓練的好處，并適當考慮了在多域和跨國網絡中連接多個資產的困難。目前正在開發和建立諸如LVC網關、多級安全(MLS)架構、跨域解決方案(CDS)、特殊人機界面(HMI)等技術解決方案，以使這一切成為可能。

剩下的主要限制是什么？解決方法是什么？

摘要

價值1750億美元的電子游戲生態系統龐大且不斷發展，為全球28億游戲玩家提供服務，包括與當前和未來軍事建模和仿真(M&S)直接相關的技術和工作方式。英國國防科學與技術實驗室(Dstl)的研究計劃委托進行了一項研究，分析游戲生態系統，以了解哪些新興或現有方法可以為軍事訓練和更廣泛的M&S提供顯著收益。重點是“建模和仿真即服務 (MSaaS)” ，以及為更復雜的多域操作培訓的成本效益可能出現“階梯式變化”。首先生成了游戲和軍事M&S功能的熱圖，以突出與軍事最相關的領域。通過與Dstl主題專家合作，確定了軍事M&S通過利用游戲行業內的技術和能力實現現代化的20個關鍵機會。它們是跨技術、人員和流程的速贏和長期機會的混合體。其中的關鍵是游戲引擎技術不斷增長的潛力；社區在游戲和游戲開發中的價值；以及廣泛的網絡訪問作為M&S發現、共享和創新的推動者的作用。

美國的空中優勢是美國威懾力的基石，正受到競爭對手的挑戰。機器學習 (ML) 的普及只會加劇這種威脅。應對這一挑戰的一種潛在方法是更有效地使用自動化來實現任務規劃的新方法。

本報告展示了概念驗證人工智能 (AI) 系統的原型，以幫助開發和評估空中領域的新作戰概念。該原型平臺集成了開源深度學習框架、當代算法以及用于模擬、集成和建模的高級框架——美國國防部標準的戰斗模擬工具。目標是利用人工智能系統通過大規模回放學習、從經驗中概括和改進重復的能力，以加速和豐富作戰概念的發展。

在本報告中，作者討論了人工智能智能體在高度簡化的壓制敵方防空任務版本中精心策劃的協作行為。初步研究結果突出了強化學習 (RL) 解決復雜、協作的空中任務規劃問題的潛力，以及這種方法面臨的一些重大挑戰。

研究問題

• 當代 ML 智能體能否被訓練以有效地展示智能任務規劃行為，而不需要數十億可能情況組合的訓練數據？
• 機器智能體能否學習使用攻擊機、干擾機和誘餌飛機的組合來對抗地對空導彈 (SAM) 的策略？干擾機需要離地空導彈足夠近才能影響它們，但又要保持足夠遠，以免它們被擊落。誘餌需要在正確的時間分散 SAM 對前鋒的注意力。
• 是否可以建立足夠泛化的表示來捕捉規劃問題的豐富性？吸取的經驗教訓能否概括威脅位置、類型和數量的變化？

主要發現

RL 可以解決復雜的規劃問題，但仍有局限性，而且這種方法仍然存在挑戰

• 純 RL 算法效率低下，容易出現學習崩潰。
• 近端策略優化是最近朝著解決學習崩潰問題的正確方向邁出的一步：它具有內置約束，可防止網絡參數在每次迭代中發生太大變化。
• 機器學習智能體能夠學習合作策略。在模擬中，攻擊機與 SAM 上的干擾或誘餌效應協同作用。
• 經過訓練的算法應該能夠相當容易地處理任務參數（資產的數量和位置）的變化。
• 很少有關于成功和不成功任務的真實數據。與用于訓練當代 ML 系統的大量數據相比，很少有真正的任務是針對防空飛行的，而且幾乎所有任務都取得了成功。
• 對于涉及使用大型模擬代替大型數據集的分析，所需的計算負擔將繼續是一個重大挑戰。針對現實威脅（數十個 SAM）訓練現實能力集（數十個平臺）所需的計算能力和時間的擴展仍不清楚。
• 建立對人工智能算法的信任將需要更詳盡的測試以及算法可驗證性、安全性和邊界保證方面的根本性進步。

建議

• 未來關于自動化任務規劃的工作應該集中在開發強大的多智能體算法上。RL 問題中的獎勵函數可以以意想不到的方式徹底改變 AI 行為。在設計此類功能時必須小心謹慎，以準確捕捉風險和意圖。
• 盡管模擬環境在數據稀缺問題中至關重要，但應調整模擬以平衡速度（較低的計算要求）與準確性（現實世界的可轉移性）。