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本文報告了在使用基于遺傳學的機器學習過程和戰斗模擬發現新型戰斗機機動系統方面的經驗。實際上，這一應用中的遺傳學習系統正在取代測試平臺，從經驗中發現復雜的動作。這項工作的目標與許多其他研究不同，因為創新和發現新穎性本身就是有價值的。這使得目標和技術的細節與其他基于遺傳學的機器學習研究有所不同。

本文討論了應用的細節、動機以及所采用技術的細節。介紹了一個玩家適應固定策略對手的系統和兩個玩家共同適應的系統的結果。論文還討論了這項工作在其他自適應行為應用中的普遍意義。

生成式人工智能模型能夠執行一系列傳統上需要創造力和人類理解力的任務。在訓練過程中，它們可以從現有數據中學習模式，然后根據這些模式生成文本、圖像和音樂等新內容。一方面，由于它們的多功能性和普遍的高質量結果，它們代表了數字化的機遇。另一方面，人工智能生成模型的使用也帶來了新的 IT 安全風險，在全面分析與 IT 安全相關的威脅時需要考慮這些風險。

針對這種潛在風險，使用生成式人工智能的公司或機構在將生成式人工智能集成到工作流程之前，應進行單獨的風險分析。這同樣適用于開發人員和運營商，因為生成式人工智能的許多風險必須在開發時就考慮到，或者只能由運營公司來影響。在此基礎上，可以調整現有的安全措施，并采取額外的措施。

本文解釋了計算機輔助軍事實驗的方法和過程。介紹了可從計算機輔助軍事實驗中獲益的軍事流程，并詳細闡述了每個流程的最佳實踐。最后，簡要討論了新出現的概念及其對軍事實驗要求的潛在影響，并對教程進行了總結。在教程中，現場演示了地緣戰略展望發展、防御規劃、作戰計劃分析、計算機輔助軍事實驗設計和實施。

引言

當代許多沖突都處于灰色地帶，或者說是混合沖突。對社會的威脅來自多個方面。盡管它們可能是由不同的行為者發起的，但其影響會不斷累積，并造成不像過去那樣直觀的最終狀態。因此，我們所處的環境具有波動性、復雜性、不確定性和模糊性（VUCA）的特點。要應對混合威脅，就必須及時、協調和全面地使用各種手段，并采用創新和適應性概念。預測、設計、整合和規劃都需要新的工具和方法。因此，概念開發和實驗已成為戰略級軍事總部的一項關鍵職能。

環境的波動性、復雜性、不確定性和模糊性（VUCA）特點增加了對大數據處理、建模、仿真和其他計算機輔助軍事實驗手段的需求。戰略總部可以開展計算機輔助實驗，用于地緣戰略前瞻、全領域概念和條令開發、能力設計和集成、先期和響應規劃。請注意，我們傾向于使用 "全域 "一詞，而不是 "聯合"，后者意味著陸地、空中和海上的任何組合。太空和網絡空間已作為新領域加入（Cayirci 等人，2017 年）。

教程包括以下七個部分：

第2節首先介紹了所有領域的軍事轉型流程以及它們之間的聯系。然后，解釋軍事實驗活動中每個階段的流程和產出。我們還確定了支持軍事實驗各階段的建模與仿真工具和方法。

第 3 節是關于計算機輔助軍事實驗以開發地緣戰略前瞻，這通常是所有領域戰爭開發的第一步。我們定義了地緣戰略行動者的狀態向量和工具，并舉例說明了量化這些向量和工具的分析模型。博弈論方法可用于地緣戰略展望的開發。聽眾將深入了解國家矢量（即政治、軍事、經濟、社會、信息、基礎設施）和工具（即外交、信息、軍事、經濟、金融、情報和執法）的建模。他們還將學習如何利用博弈論進行戰略展望。

第 4 節是關于國防規劃的建模和模擬支持。戰略遠見是未來情景和突發事件的基礎。聽眾將學習如何將情景（包括情景中的交戰方）轉移到軍事建設性模擬系統中，并利用模擬計算情景的最佳能力要求，同時滿足政治層面提出的約束和限制。

第 5 節重點介紹如何對新概念或新條令進行建模和仿真驗證。概念和條令可能涉及各種主題。因此，它們之間的性質可能會有很大不同，新概念和新條令的實驗需要豐富的工具集和靈活的思維方式。本節將解釋模擬的類型及其在概念測試中的應用動態。

第 6 節重點介紹組織和程序。能力包包括條令、組織、培訓、物資、人員、領導力、設施和互操作性。兵棋推演通常用于了解軍事組織和程序動態。因此，我們也簡要介紹了兵棋推演方法。

第 7節介紹利用軍事構造模擬系統進行計算機輔助實驗的方法。聽眾可以了解如何設計和運行計算機輔助軍事實驗。介紹了用于作戰計劃軍事實驗的計算機仿真工具實例。我們闡述了讀取作戰計劃并將其傳輸到軍事構造模擬系統的動態過程。解釋了設計實驗、執行實驗、收集數據和分析收集到的數據所面臨的挑戰，以及應對這些挑戰的最佳做法。

第 8 節討論了軍界倡導的新概念及其對軍事仿真工具集的具體影響，以及在訓練、演習、兵棋推演和實驗中的應用，并對本教程進行了總結。

圖3 概念開發背景下的軍事實驗活動流程

軍事實驗活動（MEC）是一項實證研究，旨在深入了解和認識防御計劃、條令、作戰計劃或軍事能力包（MCP）的作戰概念（CONOPS）。請注意，軍事能力包由條令、組織、訓練、物資、人員、領導、設施、互操作性組成，因此，軍事能力包 CONOPS 的 MEC 可能包括測試條令、設施、組織等的實驗。MEC 是一系列相關的實驗，用于探索和完善有關細化 CONOPS 草案的知識。如圖 3 所示，MEC 過程（MECP）分為四個階段：規范、計劃、實施和報告。此外，MEC 框架中的每個實驗都有三個子階段：規劃、實施和報告。MEC 中的每次試驗都是精心策劃和認真執行的一系列測試，通過在受控環境中操縱選定的相關因素，對選定的性能指標進行觀察和測量，以確定或跟蹤原因和影響。

為了真實地再現軍事行動，嚴肅的戰斗模擬要求建模實體具有合理的戰術行為。因此，必須定義作戰戰術、條令、交戰規則和行動概念。事實證明，強化學習可以在相關實體的行為邊界內生成廣泛的戰術行動。在多智能體地面作戰場景中，本文展示了人工智能（AI）應用如何制定戰略并向附屬單元提供命令，同時相應地執行任務。我們提出了一種將人類知識和責任與人工智能系統相結合的方法。為了在共同層面上進行交流，人工智能以自然語言下達命令和行動。這樣，人類操作員就可以扮演 "人在回路中 "的角色，對人工智能的推理進行驗證和評估。本文展示了自然語言與強化學習過程的成功整合。

RELEGS：針對復雜作戰情況的強化學習

為了獲得模型架構的靈感，我們研究了 DeepMind 的 AlphaStar 架構，因為它被認為是復雜 RL 問題領域的最先進架構。通過我們的架構（如圖 2 所示），我們提出了一種靈活、可擴展的行動空間與深度神經網絡相結合的適應性新方法。觀察空間的設計基于如何準備戰場的軍事經驗。通常使用地圖和可用部隊表。因此，模擬觀測被分為標量數據（如可用坦克數量及其彈藥）。同時，基于地圖的輸入作為視覺輸入提供給空間編碼器。

標量數據用于向人工智能提供幾乎所有場景細節的建議。其中包括有關自身部隊及其平臺的數據，以及有關敵方部隊的部分信息。輸入并非以絕對數字給出，而是采用歸一化方法來提高訓練效果。編碼器可以很容易地寫成多層感知器（MLP）；不過，使用多頭注意力網絡可以大大提高訓練后智能體的質量，因此應予以采用（Vaswani 等人，2017 年）。

為了理解地理地形、距離和海拔高度的含義，人工智能會被輸入一個帶有實體編碼的地圖視覺表示。顏色方案基于三通道圖像，這使我們能夠輕松地將數據可視化。雖然使用更多通道會給人類的圖形顯示帶來問題，但人工智能能夠理解更多通道。不同的字段類型和實體會用特殊的顏色進行編碼，以便始終能夠區分。這種所謂的空間編碼器由多個卷積層組成。最初，我們嘗試使用 ResNet-50 （He 和 Zhang，2016 年）和 MobileNetV3 （Howard 等，2019 年）等著名架構，甚至使用預先訓練的權重。然而，這并沒有帶來可接受的訓練性能。因此，我們用自己的架構縮小了卷積神經網絡（CNN）的規模。

為了測試和優化這一架構，我們使用了一個自動編碼器設置，并使用了模擬中的真實樣本。我們能夠將參數數量從大約 200 萬減少到大約 47000。此外，我們還生成了一個預訓練模型，該模型已與模擬的真實觀測數據相匹配。這一步極大地幫助我們加快了 RL 進程。

一個可選元素是添加語言輸入，為人工智能定義任務。雖然一般的戰略人工智能不使用這一元素，但計劃將其用于下屬智能體。這些智能體將以自然語言接收來自戰略人工智能的任務，并使用雙向門控遞歸單元（GRU）編碼器對其進行處理。

視覺數據、任務數據和標量數據的編碼值被合并并輸入核心網絡。根據 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997 年）的介紹，核心主要是一個擁有 768 個單元的長短期記憶（LSTM）組件。在軍事場景中，指揮官必須了解高價值資產的長期戰略規劃。在本模擬中，人工智能可以請求戰斗支援要素，這些要素在影響戰場之前需要長達 15 分鐘的時間。因此，人工智能必須了解未來任務的時間安排和規劃。在 RL 中使用 LSTM 網絡相當困難，因為它需要大量的訓練時間，而且會導致上面各層的梯度消失。因此，我們決定在 LSTM 上添加一個跳過連接，以盡量減少新增層的負面影響。

動作頭由一個自然語言處理（NLP）模型組成。這是一個非常簡化的動作頭模型，包含一個小型 LSTM 和一個額外的密集層，共有約 340000 個參數。其結果是一個尺寸為 8 x 125 的多離散動作空間。

除主模型外，還有一個單獨的價值網絡部分。價值網絡使用核心 LSTM 的輸出，并將對手信息串聯起來傳遞給 MLP。然后，MLP 可以精確預測價值函數。通過對手信息，價值網絡對模擬有了一個上帝般的地面實況視圖。由于該網絡只與訓練相關，因此可以在不干擾訓練完整性的情況下進行。

本文探討了認知戰的概念，這是一種通過操縱對手的認知機制來實現戰略目標的多層面方法。本文借鑒歷史實例和當代發展，深入探討了現代沖突中日益受到關注的 "人心 "問題。分析包括俄羅斯軍事文獻中提出的認知戰的兩個主要組成部分：反射控制和心理戰。西方文獻曾對 "反射控制 "進行過討論，而 "心理戰 "則是最近才出現的一個鮮為人知的概念。本文探討了這兩個組成部分的理論和哲學基礎，強調了它們對認知過程的共同重視。心理戰是 "可控混亂 "戰略的一個組成部分，旨在占領對手的意識并誘導集體心態的變化，而 "反射控制 "則旨在通過有針對性的信息影響對手。本文還討論了認知戰對北約和西方國家的影響，強調了采取積極主動的措施和加強認知防御以抵御對手利用系統漏洞的企圖的重要性。最后，本文強調了保護人類思維的迫切需要，因為人類思維已成為當代戰爭中追求政治目標的主要戰場。

1 引言

無論是在和平時期還是在沖突時期，信息、心理和影響力行動都被用來實現多個戰略層面的目標。雖然有觀點認為法國軍隊在第一次世界大戰期間通過攔截無線電和電話通信最先參與信息作戰（Bailey, 2001），但孫子早已論述了將后方和陸軍的團結和士氣與敵方進行比較的重要性（Sun Tzu & von Clausewitz, 2000）。此外，腓特烈大帝以其令人印象深刻的情報系統而聞名，他利用欺騙手段誤導對手對其兵力和意圖的認識，從戰略上瞄準對手的信息和認知過程（Dufy, 1974）。

過去 50 年的科技進步，尤其是信息和通信技術的進步，使人們有可能以創新的方式運用行之有效的戰爭方法。由于戰爭的首要目標是政治，而軍事手段只是實現這一目標的手段，因此爭奪 "人心 "已成為當代戰爭的一個重要方面。鑒于北約軍事威懾力量的高度可信性，這對西方國家具有重要影響。對手不再僅僅依靠常規軍事手段，而是越來越注重利用西方的系統性弱點，通過控制對手的認知過程，影響個人和集體層面的認知、行為和決策，從而取得政治上的勝利。從本質上講，人腦已成為戰場，而整個社會則是主要目標。

北約及其成員和盟國一直在發展對認知戰意義和影響的理解，而俄羅斯的軍事文獻則對類似現象進行了獨特的分析。西方認知戰的方法不區分影響的層次。換言之，認知戰可指針對個人、群體或整個社會的行動。相反，俄羅斯軍事文獻將戰爭中的認知因素分為 "反射控制"（Refexive Control）和最近提出的 "心理戰"（Mental Warfare）。

西方文獻中廣泛討論的 "反射控制 "主要集中于通過誘導個人或群體對現實的認知發生轉變來操縱他們的認知過程。相比之下，"心理戰 "試圖重塑個人和社會集體的認知過程，目的是改變他們的社會意識。這是通過破壞精神和道德價值觀、傳統以及國家的文化和歷史基礎來實現的（伊爾尼茨基，2022 年）。

因此，本文的目的是對西方和俄羅斯當代認知戰的進展進行分析，尤其側重于確定核心理論和概念基礎、流行趨勢以及所使用的工具。鑒于這一領域仍在不斷發展，本文提出了更多的問題，而不是給出明確的答案。因此，本文是對西方和俄羅斯圍繞認知戰正在進行的討論的介紹性探討。本文的第一部分從西方的視角提出了自己的見解，隨后的部分則深入探討了俄羅斯的發展，最后得出結論。

2 西方的認知戰

自 2017 年起，美國開始使用 "認知戰"（Cognitive Warfare）一詞來描述一個國家或有影響力的團體為操縱敵方或其民眾的認知機制而可能采用的特定行動模式。認知戰的目標是削弱、煽動、影響目標實體，并有可能征服或摧毀目標實體（Stuart，2017）。認知戰整合了信息戰的各個組成部分，將針對無形資產的心理戰和影響戰與旨在擾亂或破壞有形信息系統的網絡戰結合起來。

根據 Claverie 和 du Cluzel（2022 年）的研究，認知戰戰略通常包括通過提供有偏見的信息（或經過數字修改的信息）來蓄意操縱現實，從而達到促進自身利益的目的。新通信工具的出現成倍地擴大了可能性的范圍，在這一領域產生了新的方法和目標。然而，這種復雜性的增加凸顯了潛在目標采取持續復原姿態的重要性，因為受害者可能只有在攻擊發生后才會意識到。這就強調需要采取積極主動的措施，有效地應對認知戰威脅。

如圖 1 所示，認知戰在兩個傳統上相互獨立的作戰領域交匯處占據著舉足輕重的地位：一方面是心理作戰（PSYOPS）和影響作戰（通常與權力概念相關），另一方面是網絡作戰（主要用于防御和破壞物理信息資產）。雖然認知戰的技術方面，特別是涉及網絡能力的方面，與傳統的心理戰不同，但認知戰可以被視為一種互補的努力，其特點是在心理影響領域內具有共同的目標和戰略（Claverie & du Cluzel，2022 年）。因此，認知戰的主要目標不僅僅是輔助戰略規劃或在不直接對抗的情況下取得勝利。相反，它涉及到一場深刻的沖突，涉及到敵對群體的思想、情感和信念，最終重塑他們對現實的認知（Claverie & du Cluzel，2022 年）。

圖 1：認知戰與 PSYOPS（廣義上包括實際心理作戰和其他非動能行動，如影響行動和軍民合作）之間的差異。改編自 Claverie 和 du Cluzel (2022)。

認知戰不僅僅是一種輔助戰略，也不僅僅是一種不通過肉搏戰而取得勝利的手段。其根本目標是通過操縱敵方對現實的感知，對其核心信仰、價值觀和情感發動戰爭。這種類型的戰爭專門針對敵人的思維過程、認知框架和整體世界觀，影響他們如何感知世界和形成概念思維。認知戰的預期效果包括改變世界觀，從而擾亂敵方的平靜心態，破壞其確定性，削弱其競爭力，阻礙其繁榮發展（Claverie & du Cluzel, 2022）。

從本質上講，認知戰是一種利用信息、技術和心理行動來左右對手的認知、信念和決策的沖突形式。其最終目的是干預現實構建過程，破壞心理自信、對過程的信任，以及對群體、社會甚至國家順利運作至關重要的機制（Claverie & du Cluzel, 2022）。因此，認知戰的目的是擾亂或利用對手的決策能力，操縱他們的認知，最終獲得戰略優勢。它可以包括心理戰，如宣傳或虛假信息、網絡攻擊以及通過數字通信傳播虛假信息。國家和非國家行為者都可以參與認知戰，并對對手的決策能力產生重大影響。

認知戰將新技術與人為因素和系統相結合，包括人工智能（AI）、機器學習（ML）、信息通信技術（ICT）、神經科學、生物技術和人類增強過程。這種融合對安全這一包含經濟、社會和文化問題的廣泛概念構成了高風險（Masakowski 等人，2020 年）。因此，戰爭領域已從傳統的三個（陸、海、空）擴展到北約目前認可的六個（陸、空、海、空、網絡和認知）（Guyader，2022 年）。

前面的討論沒有明確北約或任何歐盟國家準備用認知戰工具與其他行為體交戰。相反，目的是更好地了解認知戰及其自衛手段。惡性行為體利用認知戰對付西方的事例時有發生。俄羅斯干預美國大選，散布虛假信息詆毀媒體、公共機構、政治家和公務員，以及有關 COVID-19 疫苗、氣候變化、5G 技術等的虛假說法，都是這方面的明顯例子。

俄羅斯分析人士敏銳地注意到西方世界認知戰的最新發展。俄羅斯總參謀部學術期刊《Voennaia mysl'》最近刊登的一篇文章以明顯的憂慮感斷言，西方政府正高度重視尖端認知技術的發展。這些技術使他們有能力對個人、社會集體和整個國家機器的認知領域施加影響。這種能力構成了全球發達國家為實現其地緣政治目標而實施全面認知戰戰略的基石（Zhdanov 等人，2023 年）。

3 俄羅斯戰爭中的認知戰

俄羅斯的認知戰方法與西方的理解不同。相反，它根據行動的來源劃分出兩個基本組成部分。當源頭來自俄羅斯時，它被稱為 "反射控制"，而當源頭來自西方時，它被稱為 "心理戰"。雖然 "反射控制 "在西方文獻中已有廣泛論述，但 "心理戰 "的概念相對較新，值得進一步分析和討論。因此，本文將主要關注 "心理戰 "的原則。這兩個概念有著共同的理論和哲學框架，都與認知過程相關聯。此外，"心理戰 "還與 "反射控制 "共享 "反射性 "原則。

"反射控制 "是一種向對手（被控制者）提供敵方專門信息，誘使其自愿采取控制者所希望的預定行動的技術。這可以通過改變敵人的信息處理（認知）或有選擇地傳播信息（信息）來實現。當敵方受到影響而自愿做出對控制者有利的決定時，可進一步將其分為建設性反射控制和破壞性反射控制，前者的目的是破壞、癱瘓或抵消敵方的決策過程和算法。這種操縱利用道德、心理和其他因素，包括對手的個人特征，利用欺騙行動中的心理弱點。

不要把沖突僅僅看作是兩支兵力之間的互動，而必須把沖突看作是發生在敵對雙方決策過程中的一種動態。每個對手的選擇都是由他們對自己和對手的認知所決定的，從而形成兩者之間的反射互動。再現控制包括這樣一個過程，即一方向敵方提供推理或信息，引導敵方進行邏輯推理，并最終做出由發起方預先確定的決定。一個更現代的定義將其描述為一種向伙伴或對手傳遞特別準備的信息的方法，目的是引導他們自愿做出行動發起者所希望的決定。反射控制所使用的主要手段有（科莫夫，1997 年）：

• 消耗： 這種戰術旨在迫使敵方采取不明智或徒勞的行動，消耗其資源并降低戰斗準備。它可能涉及有限的戰斗或聲東擊西的行動。

• 誘餌： 該戰術涉及信息反擊，使敵人在脆弱地區（后方、側翼等）感受到不需要特殊反擊措施的威脅。其目的是轉移敵人對真正威脅的注意力，使其放松警惕。

• 瓦解： 這種戰術主要是一種外交武器，利用信息反擊向敵方灌輸違背聯盟利益的思想。這可能包括誤導公眾輿論，或向相關國家領導人灌輸有關軍事政治局勢的錯誤觀念。此外，它還可能包括在敵國內部制造緊張局勢或加劇現有矛盾，削弱其軍事和經濟實力的行動。

• 綏靖： 用于說服敵方，使其相信對手持有中立或友好的意圖。它涉及信息對抗措施，給人一種例行戰斗訓練而非準備敵對行動的印象。其目的是讓敵人相信對手是和平的、不具威脅性的，從而降低他們的警惕性。任何計劃中的攻擊都要嚴格保密。

• 恐嚇： 目的是讓敵人了解對手真實或想象中的優勢。

• 挑釁： 目的是誘使敵方采取對己方有利的行動。

• 超負荷： 它要求在準備和敵對行動期間向敵人灌輸大量信息。這給他們的指揮系統造成壓力，迫使他們在不確定和混亂的情況下做出決定。

• 建議： 這種戰術涉及塑造和利用對方的行為模式。在準備階段，向敵方提供法律、道德、意識形態或其他方面的信息，促使其采取有利于對手的行動。

• 分散注意力和癱瘓： 在作戰行動的準備階段，對敵方最重要的地點之一（如側翼和后方）造成真實或假想的威脅。它迫使兵力重新評估其關于行動軸心的決定。

盡管人們可能對 "反射控制 "持懷疑態度，但它的明顯優勢在于，它迫使潛在用戶形成一種思維模式，即了解敵人、思考招數和反招數，并嘗試發展一種嚴謹的方法論來分析戰略問題并做出最佳決策，這一點至關重要。因此，"反射控制 "旨在改變受試者對物質世界的感知，從而影響社會意識并改變其認知過程。反射控制可以理解為一種策略，通過向合作伙伴或對手提供精心定制的信息來影響他們，從而引導他們自愿做出與發起者所期望的結果相一致的決定。因此，它是俄羅斯影響認知的主要手段之一，旨在影響對手的決策過程。它與北約之前討論的認知戰概念有許多相似之處。

心理戰的概念主要與俄羅斯人的信念有關，即他們正面臨著一場由西方通過顏色革命發動的文明戰爭，以達到俄羅斯軍事文獻中所謂的 "受控混亂 "狀態。日丹諾夫等人（2023 年）認為，俄羅斯對維護國家利益的追求已經轉變為文明對抗，表現為針對整個西方世界的混合戰爭，這不僅包括國家作為主權國家的存在，還包括整個俄羅斯文明的保存。從這個意義上說，它是之前討論的發展，而之前的討論大約在 2010 年代初就已經開始了，當時 A. A. Bartosh、I. N. Vorobyov、V. A. Kiselyov、S. G. Chekinov、S. A. Bogdanov 和其他俄羅斯軍事學者開始就俄羅斯軍事文獻中所稱的 "新一代戰爭"（Voyna novogo pokoleniya 或 New Generation Warfare）展開討論。從這個意義上說，心理戰是 "可控混亂 "戰略的主要組成部分之一，而 "可控混亂 "戰略是 "新一代戰爭 "的一部分。

"可控混亂 "是一種地緣政治模式，旨在對另一個國家（客戶國）選定的目標受害國造成破壞。這種 "破壞 "需要采取一系列措施，通過制造人為危機，削弱受害國的地緣政治優勢，包括領土面積、人口總數、國際地位、經濟潛力、軍事實力和綜合能力（Serzhantov et al.） 它還與俄羅斯的 "混合戰爭"（gibridnaya voyna）概念密切相關，該概念被定義為侵略國協調使用多種類型（工具）的暴力，旨在利用目標國的弱點，涵蓋所有社會功能，以實現協同效應，使敵人屈從于自己的意志（Bartosh，2022 年）。在這種情況下，奪取領土被推翻令人反感的政府和賦予忠誠的政治兵力所取代，從而剝奪目標國的主權并將其置于外部控制之下。

正如 Vorobyov 和 Kiselyov（2014）所述，俄羅斯深信西方正在使用一種顛覆性的意識形態武器，即所謂的 "西化"（Westernization），它涉及將與西方國家相似的社會制度、經濟、意識形態、文化和生活方式強加給俄羅斯（或其他國家）。這一戰略旨在詆毀俄羅斯現有的社會制度，在民眾中制造分裂，并為反對派運動爭取支持。從根本上說，這就是 "顏色革命"，俄羅斯人堅信這是西方發動 "混合戰爭 "的主要手段。

在俄羅斯看來，"混合戰爭 "仍然是西方使用的專用工具，與俄羅斯的軍事條令格格不入。根據俄羅斯的文獻，混合戰爭的過程分為三個階段（Vorobyov & Kiselyov, 2014）： 第一階段是在受害國內部挑起危機、促進不穩定、制造內部沖突；第二階段的中心是使受害國退化、貧困化，并最終將其推向解體，有效地將其轉變為通常所說的 "失敗國家"；最后，西方將自己描繪成仁慈的救世主，對局勢進行干預，促進政治權力的更迭。如有必要，美國兵力隨時準備實施入侵，然后開展所謂的 "穩定 "行動。混合戰爭中使用的主要手段有（Karavaev，2022 年）：

• 侵略行動（攻擊）不經宣布即開始。侵略行動（攻擊）具有演變性和永久性，發生在灰色地帶，有時會導致受害國因無力有效反擊而失敗。
• 戰敗的民族國家要么被解體，要么領土不被占領，要么不僅失去人口和資源，還失去政治意愿和自治機會。
• 受害國的人民往往會發現自己被外部和內部實體管理，喪失了影響自身命運的能力。一場爭奪思想、知識和意志的戰斗正在打響，它塑造著個人和整個社會的世界觀。
• 民族歷史、文化、傳統、生活方式和民眾的優先事項被忽視，取而代之的是外部強加的不同內容，而這些內容往往得到了當地民眾的默許。
• 當精神空間和公眾意識被占領時，勝利就被認為是絕對的，這導致被征服者不僅失去了捍衛自身價值觀的能力，而且完全吸收了勝利者強加的外來的、虛假的指導方針。
• 在這場戰爭中，閃電戰包括通過針對對手的精英和媒體來癱瘓對手的意志，隨后瓦解國家機構，從內部瓦解陸軍、軍隊和安全機構。
• 對受害國的攻擊不僅從外部進行，也從內部進行，這與傳統的 "由外而內 "的戰爭方式有著本質區別。因此，這場戰爭的戰線和戰斗規模各不相同，但卻具有同步性和系統性。

心理戰在這一過程中的作用是通過使用一套方法和影響手段，將不同規模的活動和行動進行戰略組合，以 "占領 "對手的意識為目標，挫敗社會意識，導致其意志癱瘓，并誘導民眾的個人和集體心態發生變化（Karavaev，2022 年）。因此，心理戰被定義為 "旨在'占領'對手意識的各種規模活動和行動的協調總和。這樣做的目的是麻痹其意志，改變民眾的個人和群體意識，打擊陸軍和社會的士氣，摧毀其精神和道德價值觀、傳統以及國家的文化和歷史基礎，抹殺人民的民族認同感（伊爾尼茨基，2022 年）。它有七個主要信條：

• 信息化： 對國家和軍事指揮系統以及對方的控制產生復雜的影響，從而導致通過所需的決定，并使基礎設施管理的運作陷入癱瘓。

• 心理：蓄意利用宣傳和其他手段（外交、軍事、經濟等）直接或間接影響敵方的觀點、情緒和情感，從而影響敵方的行為和文化設施。

• 控制論： 旨在破壞信息安全，擾亂計算機系統的運行，竊取數據，秘密監視和搜查不利證據。

• 政治：為政治孤立創造條件，并造成各種后果；

• 經濟上： 經濟：制造人為的貿易壁壘和限制，暫停投資資產。

• 金融： 關閉資本市場，使借貸、金融服務、中介和結算成為不可能。

• 混合型：結合使用秘密行動、破壞和網絡戰，以及向在敵國境內活動的叛亂分子提供支持。

無論是在和平時期還是在軍事沖突期間，其目標都是敵對一方的心態、身份、歷史傳統和價值觀。其目標是摧毀或改變影響對象：摧毀公眾意識、公共機構、國家、兵力等。心理戰的主要形式包括多向信息行動，其間使用特定的信息行動來影響人的意識（態度、感染、模仿、說服、影響、壓制和暗示），針對的領域如下（伊爾尼茨基，2022 年）。心理戰使用以下技術（Karavaev, 2022）：

• 隱瞞有關社會各領域形勢的重要信息。

• 根據 "林子大了什么鳥都有 "的原則，將有價值的信息淹沒在一系列 "信息垃圾 "中。

• 偷換概念或曲解概念。

• 將注意力轉移到無關緊要的事件上。

• 應用媒體空間中經常使用的概念，而這些概念的含義已經發生了質的變化。

• 向受眾展示比正面新聞更受關注的負面信息。

• 討論沒有實際社會價值的事件，利用錯誤的社會學研究成果來歪曲社會形勢。

• 禁止某些類型的信息和新聞欄目，以防止公眾廣泛討論對某些權力結構至關重要的問題和話題。

• 公然撒謊，誤導民眾了解本國和外國公眾。

在這種情況下，行動重點是控制對手的認知過程，以影響個人或集體的觀念、行為和決策。目標是使受攻擊國家/地區的民眾與攻擊者的政治、社會、經濟和軍事/戰術目標保持一致。要實現這一目標，就要利用社會工程工具和技術，混淆政治辯論，癱瘓決策過程。過去三十年的技術發展、互聯網的發展以及網絡和網絡資產的重要性增加了改變和控制信息流的機會。由于目標是將信息轉化為知識的過程，信息已成為一種武器（Ilnitsky，2022 年），因此社會已成為戰爭中的一個公平目標。

4 結論

克勞塞維茨闡述的持久原則強調，在大戰略層面，戰爭是圍繞政治目標展開的。新技術的出現帶來了新的交戰形式，包括動能和非動能方法。這些多層面的戰略旨在引起個人和集體認知過程的轉變，最終目的是實現戰略目標，傳統上通過動能手段來實現，現在則通過非動能手段來實現。近年來，"認知戰"（cognitive warfare）概念備受關注，其目的是操縱敵人或民眾的認知機制，以削弱、影響或征服目標實體。這種戰爭形式利用心理戰、影響戰和網絡攻擊來改變對手的認知、信仰和決策過程。在此背景下，北約和西方國家一直在努力應對認知戰的復雜性以及對手利用系統漏洞帶來的挑戰。此外，戰斗序列已從過去的體力、情感和智力因素轉變為現在的智力、情感和體力因素并重。

與當前的西方方法相比，俄羅斯軍事文獻提出了更加細致和獨特的觀點，介紹了兩個主要組成部分： 反射控制和心理戰。雖然 "反射控制 "的概念在西方文獻中已受到關注，但 "心理戰 "的概念卻是最近才出現的。反射控制和心理戰的理論和哲學基礎都以認知過程為中心。反射控制的目的是通過向對手提供有針對性的信息來施加影響，而心理戰的目標則是對方的心態、身份、歷史傳統和價值觀。

值得注意的是，心理戰是受控混亂和顏色革命背景下不可或缺的一部分。根據俄羅斯的文獻，心理戰的目的是占領對手的意識，麻痹他們的意志，并促使民眾的個人和集體心態發生變化。它試圖摧毀或改變目標國家的社會意識、公共機構、國家、兵力和其他關鍵方面。心理戰結合多向信息作戰，利用特定技術影響人的意識，包括態度、感染、說服和壓制。值得注意的是，俄羅斯認為心理戰是西方用來對付包括俄羅斯在內的不結盟國家的工具。

從這個意義上說，俄羅斯將自己定位為西方挑起的文明戰爭的受害者。俄羅斯不認為自身存在潛在的缺陷，而是將西方價值觀和政治、社會、經濟模式的吸引力歸咎于外部操縱，不認為本國精英的價值觀和政策可能會導致獨特的弱點和挑戰。因此，俄羅斯將責任歸咎于西方等外部行為體。

與此同時，俄羅斯還采用了他們認為西方正在對其使用的策略，將矛頭指向西方本身，這也可以被稱為 "文明戰爭"。他們的目的是利用西方自身的制度脆弱性，目標是推翻令人反感的政府，讓政治兵力上臺，而不是奪取領土。因此，由于目標是政治性的，他們利用了社會與政治、政府、經濟、軍事和其他機構之間的差距。因此，這些敘事不是親俄的，而是反西方、反體制、親民粹的，針對的是更廣泛的社會階層。

盡管認知戰并不能取代動能戰，但由于對手不斷采用創新和復雜的方法來實現其政治目標，西方在反擊認知戰時必須保持警惕。通過投資于積極主動的措施，包括增強復原力、信息安全和認知防御，北約及其成員國可以在面對不斷變化的威脅時更好地保護其社會并維護民主價值觀。政治家、公務員和其他利益相關者還必須明白，他們的行為會影響國家的信任度。信任度越低，認知行動成功的幾率就越高。

我們的研究展示了如何將技術和數據科學實踐與用戶知識相結合，既提高任務性能，又讓用戶對所使用的系統充滿信心。在本手稿中，我們重點關注圖像分類，以及當分析師需要及時、準確地對大量圖像進行分類時出現的問題。利用著名的無監督分類算法（k-means），并將其與用戶對某些圖像的手動分類相結合，我們創建了一種半監督圖像分類方法。這種半監督分類方法比嚴格的無監督方法具有更高的準確性，而且比用戶手動標記每張圖像所花費的時間要少得多，這表明機器和人工優勢的結合比任何替代方法都能更快地產生更好的結果。

美國陸軍對人工智能和輔助自動化（AI/AA）技術在戰場上的應用有著濃厚的興趣，以幫助整理、分類和澄清多種態勢和傳感器數據流，為指揮官提供清晰、準確的作戰畫面，從而做出快速、適當的決策。本文提供了一種將作戰模擬輸出數據整合到分析評估框架中的方法。該框架有助于評估AI/AA決策輔助系統在指揮和控制任務中的有效性。我們的方法通過AI/AA增強營的實際操作演示，該營被分配清理戰場的一個區域。結果表明，具有AI/AA優勢的模擬場景導致了更高的預期任務有效性得分。

引言

美國陸軍目前正在開發將人工智能和輔助自動化（AI/AA）技術融入作戰空間的決策輔助系統。據美國陸軍機動中心稱，在決策輔助系統等人工智能/輔助自動化系統的協助下，士兵的作戰效率可提高10倍（Aliotta，2022年）。決策輔助工具旨在協助指揮官在作戰場景中減少決策時間，同時提高決策質量和任務效率（Shaneman, George, & Busart, 2022）；這些工具有助于整理作戰數據流，協助指揮官進行戰場感知，幫助他們做出明智的實時決策。與使用AI/AA決策輔助工具相關的一個問題是，陸軍目前缺乏一個有效的框架來評估工具在作戰環境中的使用情況。因此，在本文中，我們將介紹我們對分析框架的研究、設計和開發，并結合建模和仿真來評估AI/AA決策輔助工具在指揮和控制任務中的有效性。

作為分析框架開發的一部分，我們進行了廣泛的文獻綜述，并與30多個利益相關者進行了利益相關者分析，這些利益相關者在人工智能/AA、決策輔助、指揮與控制、建模與仿真等領域具有豐富的知識。根據他們對上述主題的熟悉程度，我們將這些利益相關者分為若干焦點小組。我們與每個小組舉行了虛擬焦點小組會議，收集反饋意見，并將其用于推動我們的發現、結論和建議（FCR）。同時，我們還開發了一個逼真的戰場小故事和場景。利用該場景和我們的FCR輸出，我們與美國陸軍DEVCOM分析中心（DAC）合作開發了一個功能層次結構，通過建模和仿真來測量目標。我們將假設的戰斗場景轉移到 "一個半自動化部隊"（OneSAF）中，該模擬軟件利用計算機生成部隊，提供部分或完全自動化的實體和行為模型，旨在支持陸軍戰備（PEOSTRI, 2023）。使用分析層次過程，我們征詢了評估決策者的偏好，計算了功能層次中目標的權重，并創建了一個電子表格模型，該模型結合了OneSAF的輸出數據，并提供了量化的價值評分。通過A-B測試，我們收集了基線模擬和模擬AI/AA效果的得分。我們比較了A情景和B情景的結果，并評估了AI/AA對模擬中友軍任務有效性的影響。

文獻綜述

分析評估框架可針對多標準決策問題對定量和/或定性數據進行評估。定性框架，如卡諾模型（Violante & Vezzetti, 2017）、法式問答（Hordyk & Carruthers, 2018）和定性空間管理（Pascoe, Bustamante, Wilcox, & Gibbs, 2009），主要用于利益相關者的投入和頭腦風暴（Srivastava & Thomson, 2009），不需要密集的計算或勞動。定量評估框架以數據為導向，提供一種數學方法，通過衡量性能和有效性來確定系統的功能。分析層次過程（AHP）適用于我們的問題，因為它使用層次設計和成對的決策者偏好比較，通過比較權重提供定性和定量分析（Saaty，1987）。雖然AHP已被廣泛應用，但據我們所知，該方法尚未被用于評估人工智能/自動分析決策輔助工具，也未與A-B測試相結合進行評估。

指揮與控制（C2）系統用于提供更詳細、更準確、更通用的戰場作戰畫面，以實現有效決策；這些C2系統主要用于提高態勢感知（SA）。研究表明，使用數字化信息顯示方法的指揮官比使用無線電通信收集信息的指揮官顯示出更高水平的態勢感知（McGuinness和Ebbage，2002年）。AI/AA與C2的集成所帶來的價值可以比作戰斗視頻游戲中的 "作弊器"：它提供了關于敵方如何行動的信息優勢，并幫助友軍避免代價高昂的后果（McKeon，2022）。對C2系統和SA的研究有助于推動本文描述的小故事和場景的發展。

建模與仿真（M&S）是對系統或過程的簡化表示，使我們能夠通過仿真進行預測或了解其行為。M&S生成的數據允許人們根據特定場景做出決策和預測（TechTarget，2017）。這使得陸軍能夠從已經經歷過的作戰場景和陸軍預計未來將面臨的作戰場景中生成并得出結論。模擬有助于推動陸軍的能力評估。測試和評估通常與評估同時進行，包括分析模型以學習、改進和得出結論，同時評估風險。軍隊中使用了許多不同的M&S工具。例如，"步兵戰士模擬"（IWARS）是一種戰斗模擬，主要針對個人和小單位部隊，用于評估作戰效能（USMA, 2023）。高級仿真、集成和建模框架（AFSIM）是一種多領域M&S仿真框架，側重于分析、實驗和戰爭游戲（West & Birkmire, 2020）。在我們的項目范圍內，"一支半自動化部隊"（OneSAF）被用于模擬我們所創建的戰斗情況，以模擬在戰場上擁有人工智能/自動機優勢的效果。

如前所述，人工智能/AA輔助決策的目標是提高決策的質量和速度。人工智能可用于不同的場景，并以多種方式為戰場指揮官和戰士提供支持。例如，人工智能/AA輔助決策系統可以幫助空中和地面作戰的戰士更好地 "分析環境 "和 "探測和分析目標"（Adams, 2001）。人工智能/自動機輔助決策系統可以幫助減少人為錯誤，在戰場上創造信息和決策優勢（Cobb, Jalaian, Bastian, & Russell, 2021）。這些由AI/AA輔助決策系統獲得的信息分流優勢指導了我們的作戰小故事和M&S場景開發。

本文方法

• 行動示意圖和場景開發

在我們的作戰小故事中，第1營被分配到一個小村莊，直到指定的前進路線。營情報官羅伊上尉（BN S2）使用AI/AA輔助決策系統（即助手）準備情報態勢模板（SITTEMP），該系統可快速收集和整合積累的紅色情報和公開來源情報衍生的態勢數據。然后，它跟隨瓊斯少校和史密斯上尉，即營行動指揮員（BN S3）和S3助理（AS3），使用AI/AA輔助決策系統制定機動行動方案（COA），以評估 "假設 "情景、 她根據選定的機動方案開發指定的利益區域（NAI），然后在其內部資產和上層資源之間協調足夠的情報、監視和偵察（ISR）覆蓋范圍。假設時間為2030年，雙方均不使用核武器或采取對對方構成生存威脅的行動，天氣條件對藍軍和紅軍的影響相同，時間為秋季，天氣溫暖潮濕。

• 利益相關者分析和功能層次開發

作為解決方案框架背景研究的一部分，我們與32位民用和軍用利益相關者進行了接觸，他們都是AI/AA及其對決策和仿真建模的貢獻方面的專家。我們進行的利益相關者分析過程如下： 1）定義和識別利益相關者；2）定義焦點小組；3）將利益相關者分配到焦點小組；4）為每個焦點小組制定具體問題；5）聯系利益相關者并安排焦點小組會議；6）進行焦點小組會議；7）綜合并分析利益相關者的反饋；以及8）制定FCR矩陣。我們利用FCR矩陣的結果來繪制功能層次圖，其中包括從模擬場景中生成/收集的目標、衡量標準和度量。然后根據這些目標、措施和指標對任務集的重要性進行排序。這為使用層次分析法（如下所述）奠定了基礎。

• 層次分析法和A-B測試

AHP是托馬斯-薩蒂（Thomas Saaty）于1987年提出的一種方法，它利用專家判斷得出的一系列成對比較，將功能層次結構中的每個功能和子功能放入一個優先級表中。然后通過有形數據或專家定性意見對各種屬性進行排序。如表1所示，這些排序被置于1-9的范圍內。在賦予每個屬性1-9的權重后，再賦予標準和次級標準權重，以顯示其相對重要性（Saaty，1987）。

圖4. 人工智能對目標定位的增強：人工智能可以通過搜索目標并在發現后發出警報來增強動態目標定位周期。

開發和使用新的軍事技術是一個軍事專業人員工作的一部分。事實上，軍事歷史在很大程度上是一個技術革新的故事，士兵需要學習如何操作新系統。因此，關于整合人工智能的很多東西并不新鮮。就像坦克、飛機甚至弩一樣，隨著時間的推移，士兵們學會了使用和運用技術，工業界學會了以足夠的數量和質量生產技術，高級領導人學會了運用技術來實現戰略效果。如前所述，人工智能技術與它們的顛覆性“前輩”之間的區別在于，前者有能力改善廣泛的軍事武器、系統和應用。由于這種潛在的普遍性，幾乎所有的士兵都必須在某種程度上變得熟練，才能有效地和道德地運用AI技術。隨著這項技術在應用上的擴展，戰爭將像管理暴力一樣管理數據。

這種普遍性也提出了關于人類發展和人才管理的問題。盡管培訓計劃最終會培養出更多的知識型士兵，人事系統也會提高管理士兵的能力，但軍警人員能夠獲得知識和技能的限制仍然存在，特別是在作戰層面。盡管討論的目的不是要建立嚴格的指導方針，但討論確定了士兵需要獲得的許多知識。例如，士兵將需要知道如何策劃和培訓數據庫，而該數據庫對他們正在執行的任務有著重要作用。這樣做需要確保數據的準確、完整、一致和及時。使用這些數據需要熟練應用推薦模型卡中描述的條件，而熟練的操作有助于確保算法以有效和道德的方式執行。

當然，信任不能僅靠政策和程序來保證。指揮官、參謀員和操作員需要知道他們被信任做什么，以及他們信任系統做什么。指揮官、參謀員和操作員信任人工智能系統來識別合法目標，并避免識別非法目標。參與這一過程的人必須在使用這些信息時，既需要擊敗敵人，又必須避免友軍和非戰斗人員的傷亡。要找到這種平衡，就需要判斷人應該承擔多大的風險。

只要參與流程的人類能夠與系統進行有效的互動，由人工智能賦能的系統就能促進找到這種平衡。在將人類控制整合到機器流程中時，人們經常被迫在控制和速度之間做出選擇：強加的人類控制越多，系統的運行速度就越慢。但本研究發現這種兩難的局面是錯誤的。盡管在某些情況下，在人的控制和速度之間進行平衡可能是必要的，但如果系統要最佳地運作，人的輸入是必要的。

實現最佳性能首先要求指揮官確保參謀和操作人員了解模型能力，理解數據質量的重要性，以及洞悉模型在作戰環境中的表現。盡管它可能不會使系統更加精確或準確，但實現這些任務可使系統能夠更好地對輸出進行概率分配。第二，指揮官需要確定對任務、友軍戰斗人員和敵方非戰斗人員的風險有多大才合適。這一決定很復雜，其中關鍵任務可能是需要容忍更多的友軍和非戰斗人員傷亡。同樣，如果非戰斗人員的密度較低，即使任務不那么緊急，也可以容忍較高的風險。尋找這種平衡將是人類的工作。

但在前面描述的模糊邏輯控制器的幫助下，指揮官可以更好地確定什么時候可以信任一個人工智能系統在沒有人類監督的情況下執行一些目標定位步驟。此外，可以通過構建交互的邏輯，以找到多種不同的人機互動配置，確保系統的最佳使用，同時避免不必要的傷害。在LSCO期間，讓指揮官在需要時選擇智能和負責任地加快目標定位過程將是至關重要的，本報告中提出的設計實現了這一目標。這一成就在未來尤其重要，因為為了保護部隊并實現任務目標，指揮官將面臨大量時間敏感目標，及面臨承擔更多風險的操作條件。

在培養具有正確技能的足夠數量士兵以充分利用人工智能技術方面，仍有大量的工作。目前的人才管理計劃尚未達到管理這一挑戰的要求，盡管多個有前途的計劃準備最終滿足需求。然而，在大多數情況下，這些計劃都是為了滿足機構層面的要求，在機構層面上做出全軍采買人工智能和相關技術的決策。但是，這些技能將如何滲透到作戰陸軍，尚不清楚。

盡管人工智能在目標定位中的使用并不違反當前的戰爭法，但它確實引起了一些道德倫理問題。在所討論的目標定位系統背景下，這些倫理問題中最主要的是問責制差距和自動化偏見。第一個問題對于回答核心問題至關重要，“指揮官在什么基礎上可以信任人工智能系統，從而使指揮官可以對這些系統的使用負責？”自動化偏見和數據衛生與問責制差距有關，因為當這些問題存在時，它們會破壞指揮官可能希望實施的有意義的人類控制措施。指揮官可以通過以下方式縮小問責差距：首先，確保人員受到適當的教育、技能和培訓，以整理相關數據；其次，確保指揮官允許的風險，準確地反映完成任務與保護友軍士兵和非戰斗人員之間的平衡需求。指揮官還可以通過在機器需要更多監督時向參與該過程的人類發出信號來減少自動化偏見的機會及其潛在影響。

作為一個專業人員，不僅僅意味著要提供服務，還要在出問題時承擔責任。專業人員還必須了解各種利益相關者，包括公眾和政府及私營部門實體，如何與本行業互動和競爭。鑒于這些技術的潛力，軍事專業人員必須首先學會在技術及其應用的發展中管理預期。由于這種演變影響到專業工作的特點，軍事專業人員還必須注意專業以外的人如何重視、獎勵和支持這項工作。因此，隨著美軍繼續將人工智能和數據技術整合到各種行動中，對其專業性的考驗將在于擁有專業知識的能力，以及建立能夠繼續發展、維護和認證這種專業知識的機構，這些機構既能滿足美國人民的國防需求，又能反映他們的價值觀。

近年來，機器學習的巨大進步已經開始對科學技術的許多領域產生重大影響。在本篇透視文章中，我們探討了量子技術是如何從這場革命中受益的。我們通過說明性的例子展示了科學家們在過去幾年是如何開始使用機器學習和更廣泛的人工智能方法來分析量子測量，估計量子設備的參數，發現新的量子實驗設置、協議和反饋策略，并普遍改善量子計算、量子通信和量子模擬的各個方面。我們強調了開放的挑戰和未來的可能性，并以對未來十年的一些推測性愿景作為結束。

圖1. 機器學習和人工智能可以幫助更好地解決的量子技術領域的任務概述。

機器學習在量子技術中的應用

• 測量數據分析和量子態表示

圖3. 通過神經網絡進行狀態估計。(a) 對一個量子態的許多相同副本的測量可以被處理以產生一個量子態的估計。(b)對單個量子系統的連續弱測量可以用來更新估計的狀態。在(a)和(b)中，一個單一的網絡被訓練來正確估計任意的狀態。(c) 我們也可以訓練一個基于網絡的生成模型來重現一個量子狀態的統計數據，即從概率分布中取樣。訓練需要許多可以測量的相同的副本，因此可以學習統計學。這里一個網絡只代表一個量子態。它可以被擴展到處理任意基數的測量。

• 參數估計:學習量子系統的性質

圖4. 機器學習用于量子設備的參數估計。(a) 一個典型的場景，測量結果的統計取決于一些可調整的測量設置和未知參數，這里表示為馬赫-澤恩德設置中的相移。(b) 一個自適應的測量策略可以用一棵樹來說明，每一層的分支都對應著不同的測量結果。根據這些結果，需要選擇一個特定的下一個測量設置（表示為 "αj"）。尋找最佳策略是一項具有挑戰性的任務，因為它相當于搜索所有這樣的樹的空間。 (c) 神經生成模型可用于隨機抽查與先前測量結果兼容的未來可能的測量結果（這里是二維電流-電壓圖，如[68]）。這對于選擇最佳的下一個測量位置是有幫助的。潛伏空間中不同的隨機位置會產生不同的樣本。(d) 五個可能的基本參數值的測量結果與測量設置（不同的曲線；測量不確定性通過厚度表示）。我們的目標是使信息增益最大化，即選擇最能確定參數的設置（這不等同于使結果的不確定性最大化）。

• 發現硬件級量子控制的策略

圖5. (a) 無模型強化學習的最終目標是直接應用于實驗，然后可以將其作為一個黑盒。然而，許多實際的實現是使用無模型的RL技術應用于基于模型的模擬。(b) 基于模型的強化學習直接利用了模型的可用性，例如，通過可微調的動力學取梯度。

• 發現量子實驗、協議和電路

圖6. 量子實驗的發現。量子光學實驗可以用彩色的圖來表示。使用最一般的、完整的圖作為起始表示，人工智能的目標是提取解決方案的概念核心，然后可以被人類科學家理解。然后，該解決方案可以轉化為眾多不同的實驗配置[113]。

圖7. 用離散門發現量子電路和反饋策略。(a) 強化學習智能體通過選擇門來作用于多量子比特系統，可能以測量結果為條件，找到一個優化的量子電路或量子反饋策略。(b) 一個固定布局的量子電路，其參數可以通過梯度上升進行優化，以實現一些目標，如狀態準備或變異基態搜索（可能包括反饋）。

• 量子糾錯

圖8. 量子糾錯。綜合癥在表面代碼中解釋為神經網絡可以被訓練來執行的任務。

本研究報告分析了當前利益相關者對軍事自主系統的人為輸入或控制的想法。作者首先定義了關鍵術語，如 "機器學習"、"自主系統"、"人在回路中"以及軍事背景下的 "有意義的人為控制"，然后討論了當代利益相關者的文獻對無人駕駛軍事系統的人的輸入/控制的說明。然后，報告討論了各利益攸關方是否對進攻性和防御性系統中所需要或期望的人類控制水平達成了共識，以及是否因系統具有致命性和非致命性能力或西方和非西方國家之間的意見不同而有所不同。報告最后從政策和操作的角度闡述了利益相關者的想法對加拿大國防部/空軍的可能影響。

主要研究結果

• 在與自主系統有關的關鍵術語的定義方面存在著相當多的爭論。

• 在國家對自主武器應采取何種監管手段的問題上，各利益攸關方一直存在分歧。

• 參加這些討論的締約國已就自主武器的一系列指導原則達成共識，包括 "必須保留人類對使用武器系統決定的責任"。

• 在近30個表示支持禁止致命性自主武器系統（LAWS）的國家中，沒有一個是主要的軍事大國或機器人開發商，主要的軍事大國似乎都在對沖自己的賭注。

• 許多民主國家認為，他們打算保留人類對使用武力的控制/判斷，不需要禁止，因為現有的國際人道主義法律（IHL）足以解決圍繞自主武器的問題。

• 加拿大擁有重要的人工智能（AI）能力，該能力被用于民用而非軍事用途。

• 如果在國防領域不接受至少某種程度的（人工智能支持的）自主性，可能會降低與盟國的互操作性，給加拿大武裝部隊（CAF）的行動帶來風險，并且隨著時間的推移，使CAF對國際和平與安全的貢獻失去意義。