融合項目（PC）是一項美國陸軍學習活動，旨在整合和推進他們對聯合部隊（陸軍、海軍、空軍和海軍陸戰隊）的貢獻。根據研究和分析中心（TRAC）-蒙特雷的說法，"PC確保陸軍作為聯合戰斗的一部分，能夠快速和持續地整合或'融合'所有領域的效果--空中、陸地、海上、太空和網絡空間，以便在競爭和沖突中戰勝對手"（研究和分析中心[TRAC]2020）。目標是評估在PC21上展示的新的創新系統（SoS）技術是否滿足為聯合部隊提供必要的速度、范圍和融合所需的作戰能力，以產生未來的決策主導權和大國競爭的超能力。然而，鑒于PC期間各種現代技術的注入，TRAC-蒙特雷目前缺乏一種方法來衡量作戰效果以及作為軍隊和聯合部隊的融合是否正在實現。因此，本項目的重點是制定一個概念性的評估框架，以確定在PC21演習中測試的多域作戰（MDO）任務中SoS的作戰有效性。這個框架將集中在那些被證明可以減少傳感器到射手（S2S）時間的技術的行動有效性，以便在聯合MDO任務中消滅一個固定的目標。

該小組確定，對某一特定能力的功能分解，結合用于開發MOE的Langford綜合框架的修改版，將產生描述該特定能力的行動有效性的良好措施。為了將衡量標準轉化為價值分數，團隊使用了構建價值尺度的理想范圍方法，該方法為每個衡量標準建立了一個從最好到最壞的情況，使其具有適應任何能力的靈活性。帕內爾的搖擺加權法被用來量化利益相關者對每個蘭福衍生的MOE的重要性，以確定能力的每個MOE的加權價值分數（WVS）。WVS相加得出總分，這就提供了對運營有效性的最終評估。然后，該團隊產生了一個行動有效性量表，向利益相關者說明他們的能力在這個量表中的得分情況。

該項目最后針對概念評估框架應用了PC21用例，以衡量其在生成與用例中的能力最相關的MOE以及單一行動有效性分數方面的穩健性。該模型的最終驗證將在目前計劃于2021年10月開始的PC21期間進行。

總之，該團隊使用系統工程流程建立了一個概念性評估框架系統，該系統將使TRAC-Monterey有能力評估PC21期間展示的新的創新SoS技術的作戰能力。該團隊開發了一個利益相關者分析，一個由利益相關者衍生的目標層次，一個功能分解，以及一個創建良好措施的過程，將這些措施轉化為價值分數，量化措施的重要性，并將產生的價值匯總為一個單一的、行動有效性分數。該框架將為利益相關者提供信息，使他們能夠就進一步的技術開發做出明智的決定。TRAC-Monterey還可以將本研究中制定的衡量標準作為指南，在整個PC21和未來的PC活動中收集相關信息。

建議 TRAC 在 PC21 期間對照 S2S 用例 1-1 驗證概念性評估框架。還應采用其他用例來測試框架的靈活性和可用性。還建議進一步研究行動效率的認知方面，以及如何利用這些信息來擴大本評估框架的范圍。TRAC和JMC向團隊表示，PC的努力將有助于改寫聯合行動的理論。

摘要

本文探討了人工矩陣和研討會兵棋推演的裁決、數據收集和分析方法，以便作為一份參考文件，為未來的兵棋推演設計提供參考。其目的是不僅記錄各種方法的優點和局限性，而且提出一個分析性兵棋推演可以利用的框架來探索的問題。本文所使用的數據來自于關于所探討的主題的現有文獻，以及對兵棋推演從業者的采訪。

對國防和安全的意義

兵棋推演是探索不利問題的有效途徑，如反叛亂（COIN）行動或未來武器系統的影響。這一點至關重要，因為這些問題由于缺乏相關知識，很難通過常規研究方法進行探討。兵棋推演可以通過進行游戲所產生的主題專家之間的互動，對最復雜的問題產生洞察力。然而，要使兵棋推演有效地做到這一點，就要求它們有有效的設計，本文試圖將其作為一個資源庫。

1 引言

兵棋推演是根據預先確定的規則、數據和程序模擬沖突的某些方面的人類行為練習，旨在提供決策經驗或決策信息[1, 2]。本文著眼于后一種目的，因為它支持加拿大國防研究與發展（DRDC）的任務，即支持基于證據的決策。

兵棋推演可用于培訓和教育，但本文重點關注其作為分析工具的效用，通過對假設沖突情景的研究，深入了解國防規劃中的不利問題[3, 4, 5]。特別是，我們試圖了解人類在面對這種挑戰時的決策，特別是所選擇的行動方案，因為很少有其他工具可以研究人類決策是一個關鍵組成部分的問題[6]。

兵棋推演允許通過利用現有的主題專家（SMEs）提供洞察力來探索贊助商對未來問題的疑問[6]；通過在游戲過程中產生洞察力來探索解決方案[6]；以及通過分析有關玩家在面對這些問題時如何行動的數據，以辨別他們決策背后的基本原理[7]。洞察力的產生可以使人們更加了解一個特定的問題在現實生活中是如何表現的，以及如何應對它。此外，對玩家決策背后的理由的理解被認為是對人類在現實生活中如何行動的良好預測，從而允許對決策中可能被證明是致命的潛在缺陷進行分析[7]。

也就是說，兵棋推演必須被專門設計，以有效地產生探索問題所需的洞察力和數據[8]。這可能很困難，因為每個兵棋推演都是專門為解決贊助商的問題而設計的[9]，但是，如果能夠了解當前裁決、數據收集和分析方法的最佳實踐，包括其內在的優勢和局限性，就可以幫助設計。因此，本文探討了與上述方法相關的方法論，以便提供一份可以在未來兵棋推演設計中利用的參考文件。目的是記錄各種方法的優點和局限性，同時也提出一個框架，讓未來的分析性兵棋推演可以利用這個框架來探索惡性問題。

本文來自于對現有學術文章、游戲報告和會議記錄的文獻回顧。它還得到了美國、英國和加拿大的兵棋推演從業者的訪談數據的補充。此外，本文并不是對DRDC--作戰研究和分析中心（CORA）或其他機構的現行做法的批評；相反，它只是代表了某種可以補充現行做法的分析性兵棋推演框架。

該項目支持美國陸軍戰爭學院保持一個公認的領導者，并在與美國陸軍和全球陸軍應用有關的戰略問題上創造寶貴的思想。該項目于2018年由美國陸軍訓練與理論司令部總部要求，描述一個新的或修改過的作戰框架，以使陸軍部隊和聯合部隊在多域作戰（MDO）中對同行競爭者成功實現可視化和任務指揮。

由此主要形成一個在2019學年進行的學生綜合研究項目，該項目涉及4名美國陸軍戰爭學院學生和4名教員，由John A. Bonin博士領導。該項目研究了MDO的概念，即它如何影響任務指揮的理念和指揮與控制職能的執行。向MDO的過渡改變了陸軍指揮官和參謀人員在競爭連續體中進行物理環境作戰和信息環境作戰的傳統觀點。

該項目以第一次世界大戰期間美國陸軍引進飛機為案例，研究將新領域納入軍隊的挑戰。該項目還提供了對MDO的概述和分析，以及它正在改變我們的戰斗方式以及軍隊的角色和責任。這些變化將使聯合部隊能夠更有效地進行連續作戰，特別是在武裝沖突之下的競爭中。

向MDO的過渡將需要新的流程，該項目調查了多領域同步周期如何能帶來好處。物質系統、聯合專業軍事教育、聯合和陸軍理論以及總部人員結構將需要改變，因為領導人及其工作人員將需要不同的技能來在這個新環境中運作。

報告總結

陸軍新興的多域作戰（MDO）概念對最近修訂的陸軍任務指揮理論提出了新的挑戰。美國已經有75年沒有與同行競爭者作戰了；因此，個別軍種在概念上側重于打自己的對稱領域戰爭，而較少注意在其他領域支持其他軍種。隨著技術的變化和國防預算的縮減，各軍種正在迅速失去通過純粹的存在和數量來控制其領域的能力和實力。因此，各軍種需要從不同領域獲得不對稱的優勢，以便在其領域作戰中取得成功。

陸軍的指揮和控制方法是任務指揮。這種方法要求指揮官有能力理解、可視化、溝通和評估關鍵決策、風險以及關鍵情報和信息要求。多域作戰的任務指揮將要求指揮官在多個領域以及指揮梯隊之間和內部保持單領域的卓越和知識。同樣重要的是，指揮官必須創造、確保并維持對其自身決策過程的共同認識。風險分析和關鍵的情報和信息需求過程是必要的，以確保指揮官能夠設定條件，賦予下屬領導權力，并在多個領域的范圍內影響分布式行動。因此，為了滿足這些新的要求，需要有新的框架來理解和調整多領域的指揮關系和人員結構。

這些新的框架將需要一個多領域的同步化進程，為指揮官提供一個確定新需求并為其提供資源的方法。與使用軍事決策程序或聯合規劃程序的傳統作戰程序不同，這兩種程序都側重于單一領域的規劃，而多領域同步程序則是在整個規劃和執行周期中，從指揮官和參謀部之間的持續合作中演變而來，跨越所有領域和環境。這種演變創造了對關鍵決策、相關風險以及指揮官認為至關重要的關鍵情報和信息要求的共同理解。

這項研究支持美國陸軍戰爭學院繼續保持在創造與陸軍和全球陸軍應用相關戰略問題寶貴思想方面的公認領導地位。該研究考察了MDO概念的應用，即它如何影響任務指揮的理念以及指揮和控制功能的執行。第一次世界大戰期間飛機的引入提供了一個與當前情況相似的背景，因為1918年的陸軍在如何為大規模的地面行動提供最佳的指揮和控制，以對抗同行的對手，以及如何整合空中對陸地的支持。當陸軍試圖了解如何在多個領域進行整合時，從約翰-J-潘興將軍對飛機的整合中得到的啟示可以說明問題。威廉-米切爾在戰時和戰后的角色說明了我們在試圖執行MDO時可能面臨的一些挑戰，例如在未來大規模地面作戰行動中保衛網絡和空間領域。

對MDO的概述和分析將提供陸軍對該概念的定義，并描述陸軍在競爭連續體中的作用。MDO概念將需要新的組織和人員框架來在沖突連續體的所有方面實施MDO。陸軍不能保持一個靜態的組織；陸軍必須既能在陸地領域贏得武裝戰斗，又能幫助塑造競爭以防止未來的沖突。

武裝沖突以下的行動歷來都是聯合部隊和陸軍的斗爭。陸軍在戰斗中指揮和控制的任務指揮方法將不足以組織在武裝沖突以下對對手的日常競爭。陸軍在競爭期間為聯合部隊執行重要的任務，特別是在信息環境中，這些任務在MDO下將會擴大。

目前的作戰流程專注于單一領域，對于支持特定領域以外的功能適用性有限。我們必須有新的流程，允許所有領域的資產同步，以優化我們的效率，同時將這些資產的風險降到最低。盡管適用于所有級別的指揮部，但擬議的流程主要集中在高級行動和戰略層面所需的規劃和數據收集。

從單一領域到多領域的重點變化，使得聯合部隊和陸軍的理論必須進行修訂和更新。聯合專業軍事教育課程和聯合學說將需要進行調整，以教導下一代領導人如何跨域整合。僅僅了解其他部門是不夠的；指揮官和參謀人員需要了解其他領域的能力如何支持他們的工作，以及他們在支持其他領域方面的要求是什么。長期以來，聯合部隊只是名義上的聯合，每個領域都在為贏得自己的戰斗而戰斗。MDO概念使聯合部隊能夠優化其有限的資源，既能應對危機，又能在最好的情況下防止競爭中的危機發生。

表3-1. 陸戰、空戰、海戰和信息戰的特點

圖3-3. 陸軍的指揮與控制方法。ADP 6-0

圖3-4. 多域作戰框架

圖3-5. 信息環境框架下的多域作戰

機器學習是現代戰爭系統的關鍵組成部分。本文探討了人工智能的 7 個關鍵軍事應用。

機器學習已成為現代戰爭的重要組成部分，也是我（Nicholas Abell）作為陸軍退伍軍人和數據科學家的主要興趣點。與傳統系統相比，配備人工智能/機器學習的軍事系統能夠更有效地處理大量數據。此外，人工智能由于其固有的計算和決策能力，提高了作戰系統的自我控制、自我調節和自我驅動能力。

人工智能/機器學習幾乎被部署在所有軍事應用中，軍事研究機構增加研發資金有望進一步推動人工智能驅動系統在軍事領域的應用。

例如，美國國防部 (DoD) 的國防高級研究計劃局 (DARPA) 正在資助一種機器人潛艇系統的開發，該系統預計將用于從探測水下水雷到參與反潛行動的各種應用。此外，美國國防部在 2017 財年在人工智能、大數據和云計算方面的總體支出為 74 億美元。預計到 2025 年，軍事 ML 解決方案的市場規模將達到 190 億美元。

以下是機器學習將在未來幾年證明其重要性的七種主要軍事應用。

1. 作戰平臺

來自全球不同國家的國防軍隊正在將人工智能嵌入陸地、海軍、空中和太空平臺上使用的武器和其他系統中。

在基于這些平臺的系統中使用人工智能，可以開發出更少依賴人工輸入的高效作戰系統。它還增加了協同作用，提高了作戰系統的性能，同時需要更少的維護。人工智能還有望使自主和高速武器能夠進行協作攻擊。

2. 網絡安全

軍事系統通常容易受到網絡攻擊，這可能導致機密軍事信息丟失和軍事系統損壞。然而，配備人工智能的系統可以自主保護網絡、計算機、程序和數據免受任何未經授權的訪問。

此外，支持人工智能的網絡安全系統可以記錄網絡攻擊的模式，并開發反擊工具來應對它們。

3. 物流運輸

人工智能有望在軍事后勤和運輸中發揮關鍵作用。貨物、彈藥、武器和部隊的有效運輸是成功軍事行動的重要組成部分。

將人工智能與軍事運輸相結合可以降低運輸成本并減少人力工作負荷。它還使軍用艦隊能夠輕松檢測異常并快速預測組件故障。最近，美國陸軍與 IBM 合作，使用其 Watson 人工智能平臺來幫助預先識別 Stryker 戰車的維護問題。

4. 目標識別

正在開發人工智能技術以提高復雜戰斗環境中目標識別的準確性。這些技術使國防軍隊能夠通過分析報告、文檔、新聞提要和其他形式的非結構化信息來深入了解潛在的作戰領域。此外，目標識別系統中的人工智能提高了這些系統識別目標位置的能力。

支持人工智能的目標識別系統能力包括基于概率的敵人行為預測、天氣和環境條件匯總、潛在供應線瓶頸或漏洞的預測和標記、任務方法評估以及建議的緩解策略。機器學習還用于從獲得的數據中學習、跟蹤和發現目標。

例如，DARPA 的競爭環境中的目標識別和適應 (TRACE) 計劃使用機器學習技術在合成孔徑雷達 (SAR) 圖像的幫助下自動定位和識別目標。

5. 戰場醫療

在戰區，人工智能可以與機器人手術系統 (RSS) 和機器人地面平臺 (RGP) 集成，以提供遠程手術支持和疏散活動。美國尤其參與了 RSS、RGP 和其他各種用于戰場醫療保健的系統開發。在困難條件下，配備人工智能的系統可以挖掘士兵的病歷并協助進行復雜的診斷。

例如，IBM 的 Watson 研究團隊與美國退伍軍人管理局合作開發了一種稱為電子病歷分析器 (EMRA) 的臨床推理原型。這項初步技術旨在使用機器學習技術來處理患者的電子病歷，并自動識別和排列他們最嚴重的健康問題。

6. 戰斗模擬與訓練

模擬與訓練是一個多學科領域，它將系統工程、軟件工程和計算機科學結合起來構建計算機模型，使士兵熟悉在軍事行動中部署的各種作戰系統。美國正在越來越多地投資于模擬和訓練應用。

美國海軍和陸軍都在進行戰爭分析，啟動了幾個傳感器模擬程序項目。美國海軍已經招募了 Leidos、SAIC、AECOM 和 Orbital ATK 等公司來支持他們的計劃，而美國陸軍的計劃得到了包括 SAIC、CACI、Torch Technologies 和 Millennium Engineering 在內的公司的支持。

7. 威脅監控和態勢感知

威脅監控和態勢感知在很大程度上依賴于情報、監視和偵察 (ISR) 工作。ISR 行動用于獲取和處理信息以支持一系列軍事活動。

用于執行 ISR 任務的無人系統既可以遠程操作，也可以按照預先定義的路線發送。為這些系統配備人工智能有助于防御人員進行威脅監控，從而提高他們的態勢感知能力。

具有集成 AI 的無人駕駛飛行器 (UAV) - 也稱為無人機 - 可以巡邏邊境地區，識別潛在威脅，并將有關這些威脅的信息傳輸給響應團隊。因此，使用無人機可以加強軍事基地的安全，并提高軍事人員在戰斗中或偏遠地區的安全性和效率。

結論

人工智能在軍事技術硬件和軟件的大規模采用，向我們展示了現代戰爭中令人難以置信和可怕的范式轉變。毫不奇怪，世界上最大的軍隊比其他任何事情都更加關注這項技術，而這場技術競賽的獲勝者可能會比美國在研制原子彈后擁有更多的全球影響力。 （作者：Nicholas Abell，美國陸軍退伍軍人）

摘要

如今，隨著技術飛速發展和威脅環境變得更加復雜，在信息爆炸的局面下，作戰人員面臨著具有挑戰性的決策空間。人工智能(AI)和機器學習(ML)可以減輕作戰人員負荷。人工智能系統具有深遠的好處——提高態勢感知能力，檢測威脅，理解對手的能力和意圖;確定和評估可能的戰術行動方針;并提供方法來預測行動決策的結果和影響。人工智能系統是理解和解決高度復雜的戰術情況的關鍵。

人工智能系統為作戰人員提供了優勢，但前提是這些系統被正確設計和實施，并且以減輕作戰人員的認知負荷的方式。為國防應用實施人工智能系統帶來了獨特的挑戰。本文確定了四個獨特的挑戰，并描述了它們如何影響戰術作戰人員、工程設計界和國防。本文通過國防采辦和系統工程計劃，為解決這些獨特的挑戰提供了解決方案。

作者簡介：

Bonnie Johnson——在海軍工程研發方面擁有超過 25 年的領導和系統工程經驗。她曾是 SAIC 和諾斯羅普·格魯曼公司的高級系統工程師，研究用于海戰系統和導彈防御能力的自動決策輔助。她于 2011 年加入美國海軍研究生院 (NPS) 系統工程系。她擁有 NPS 系統工程博士學位、約翰霍普金斯大學系統工程碩士學位和弗吉尼亞理工大學物理學學士學位。

引言

人工智能是一個包含許多不同方法的領域，其目標是創造具有智能的機器（Mitchell，2019）。圖 1 顯示了一個簡單的維恩圖，其中機器學習 (ML) 作為 AI 的子集，而 AI 作為更廣泛的自動化類別的子集。自動化系統以最少的人工輸入運行，并且經常根據命令和規則執行重復性任務。人工智能系統執行模仿人類智能的功能。他們將從過去的經驗中學到的知識與收到的新信息結合起來，以做出決策并得出結論。

圖 1. 自動化、人工智能和機器學習的維恩圖

如圖 2 所示，有兩種主要類型的 AI 系統。第一種類型是明確編程的，也稱為手工知識系統。 Allen (2020) 將手工知識系統描述為“使用傳統的、基于規則的軟件，將人類專家的主題知識編碼為一長串編程的‘如果給定 x 輸入，則提供 y 輸出’規則的人工智能”（第3頁）。這些系統使用傳統的或普通的編程語言。第二種類型是從大量數據集訓練而來的機器學習系統。 ML 系統從訓練過的數據集中“學習”，然后在操作上使用“訓練過的”系統在給定新的操作數據的情況下產生預測結果。

圖 2. 兩種類型的人工智能：顯式編程和學習系統

自動化、人工智能和機器學習系統，包括手工知識系統和學習系統，為美國國防部 (DoD) 提供了巨大的潛力，在大多數任務領域具有多種應用。這些智能系統可以擴展國防部理解復雜和不確定情況、制定和權衡選項、預測行動成功和評估后果的能力。它們提供了在戰略、規劃和戰術領域支持國防部的潛力。人工智能系統可以減輕作戰人員的負擔，但前提是這些系統的設計和實施正確，并且以減輕作戰人員認知負擔的方式。這為國防應用實施人工智能系統提出了獨特的挑戰。本文確定了四個獨特的挑戰，并描述了它們如何影響戰術作戰人員、工程設計界和國防。

第一個為國防應用實施人工智能系統的獨特挑戰是戰術戰爭呈現高度復雜的情況。戰術復雜性可能涉及信息超載、需要處理的多個并發任務、具有可怕后果的時間關鍵決策、態勢感知的未知/不準確/不完整，以及因各種分布式戰爭能力所需的互操作性而產生的工程挑戰。將人工智能系統添加到這個已經很復雜的環境中是一項必要但極具挑戰性的工作。

第二個獨特的挑戰是人工智能系統需要大量數據來訓練。所開發的人工智能系統的質量很大程度上取決于訓練數據集的質量和數量。軍事領域的數據尤其難以獲得。軍事數據可能涉及分類問題、網絡漏洞、數據驗證挑戰，并且根據艦隊演習和兵棋推演的需要，收集起來可能非常昂貴且耗時。

第三個獨特的挑戰是人工智能系統為系統工程提出了一個新的前沿。在傳統系統中，行為是固定的，因此是可預測的：給定輸入和條件，系統將產生可預測的輸出。一些人工智能解決方案可能涉及本身就很復雜的系統——適應和學習——因此會產生無法預料的輸出和行為。事實上，一些人工智能系統的目的就是為了做到這一點——與人類決策者合作，承擔一些認知負荷并產生智能建議。需要系統工程方法來設計智能系統，并確保它們對人類操作員來說是可解釋的、可信賴的和安全的。

第四個獨特的挑戰是，對于國防應用，總是需要考慮潛在的對手。在人工智能系統方面，采購界必須注意同行競爭對手國家，他們在人工智能進步方面取得了自己的進步。美國國防系統也必須在這場人工智能競賽中取得進步。網絡攻擊在防御系統中總是有可能發生的。隨著防御能力增加對自動化和人工智能系統的依賴，這可能會造成更多的網絡漏洞。最后，技術正在迅速發展，對抗性威脅空間正在發生變化。國防采購和系統工程界必須確保人工智能系統不斷發展和適應，以應對威脅環境的變化，并以可信賴和安全的方式做到這一點。

挑戰一:復雜的決策空間

第一個獨特的挑戰是許多防御領域呈現出復雜的決策空間。因此，設計和實施適當的人工智能系統來解決這種復雜性將是極具挑戰性的。圖 3 突出顯示了導致戰術領域決策復雜性的許多因素。例如，海軍打擊部隊的行動可以迅速從和平狀態轉變為一種巨大的危險——需要對威脅保持警惕并采取適當的反應行動——所有這些都在高度壓縮的決策時間線上。戰術威脅可能來自水下、水面、空中、陸地、太空，甚至是虛擬的，因此需要處理多個時間緊迫的任務。在船舶、潛艇、飛機、陸地和太空中擁有海軍和國防資產；戰術決策空間必須解決這些分散和多樣化資源的最佳協作使用問題。制定有效的戰術行動方案也必須發生在高度動態的作戰環境中，只有部分和不確定的態勢知識。決策空間還必須考慮指揮權、交戰規則和戰術條令施加的限制。人類作為戰術決策者的角色增加了決策空間的復雜性——面臨信息過載、操作員錯誤、人工智能信任以及人工智能模糊性和可解釋性問題等挑戰。最后，戰術決策及其可能后果的風險可能非常高。

圖 3. 導致戰術決策空間復雜性的因素

解決高度復雜的決策空間是美國國防部面臨的挑戰。人工智能提供了解決這種復雜性的潛在解決方案——通過處理大量數據、處理不確定性、理解復雜情況、開發和評估決策替代方案以及了解風險水平和決策后果。人工智能解決方案可以應用于國防部的戰略、規劃和戰術層面。海軍研究生院 (NPS) 開發了一種工程框架和理論，用于解決高度復雜的問題空間，這些問題空間需要使用智能和分布式 AI 系統來獲得態勢感知并做出適應動態情況的協作行動決策（Johnson， 2019）。模擬了一個復雜的戰術場景，以演示使用 AI 來驗證該方法（Johnson，2020a）。 NPS 已經開發了一種預測分析能力的概念設計，該設計將被實施為一個自動化的實時戰爭游戲系統，該系統探索不同的可能戰術行動方案及其預測效果和紅軍反應（Johnson，2020b）。 NPS 研究已經確定了在戰術行動中描述復雜性水平的必要性，并實施自適應人機協作安排以做出戰術決策，其中自動化水平根據情境復雜性水平進行調整。正在進行的 NPS 研究正在研究這些概念工程方法在各種防御用例應用中的應用，包括防空和導彈防御、超視距打擊、船舶自衛、無人機操作和激光武器系統。

復雜的決策空間為 AI 系統嘗試和解決創造了具有挑戰性的問題。表 1 根據決策空間的復雜性比較了不同的 AI 應用領域。該表包含 10 個表征決策空間復雜性的因素：認知不確定性（對情境知識的不確定性數量）、情境動態、決策時間線（做出決策的時間量）、決策的復雜性決策過程中的人機交互、資源復雜性（數量、類型、它們之間的距離以及它們的動態程度）、是否涉及多個任務、對手（競爭對手、黑客或打算摧毀的徹底敵人）的存在，允許誤差的幅度（多少決策錯誤是可以接受的），以及決策后果的嚴重性。

表 1. 不同 AI 應用的決策復雜度比較

人工智能應用程序涉及的決策空間用于廣告（根據特定用戶的購買習慣或互聯網搜索確定將哪些廣告流式傳輸）、貸款批準（根據貸款金額和信用評分確定貸款資格）和醫療（根據診斷確定關于患者癥狀）相對簡單。存在大量訓練數據，決策過程中的計算和人為交互簡單，情況相對穩定。不良廣告的后果是微乎其微的。可以審計不良貸款批準決定。糟糕的醫學診斷可能會產生更嚴重的后果，但通常有足夠的時間在治療前尋求更多的評估和意見。為自動駕駛汽車確定最佳運輸路線和工程 AI 系統是更復雜的工作。這些應用程序是動態變化的，需要更短的時間來做出決策。運輸路線在可能路線的數量上會很復雜——這可能會導致許多可能的選擇。但是，存在運輸錯誤的空間，并且后果通常不會太嚴重。對于自動駕駛汽車來說，決策錯誤的余地非常小。此應用程序中的錯誤決定可能導致嚴重事故。

然而，軍事戰術領域在決策空間的所有領域都呈現出極端的復雜性：不確定性和有限的知識/意識、高度動態的情況、非常有限的時間線、復雜的人機交互、大量和類型的資源、多個任務、昂貴和困難- 獲取訓練數據集、極小的允許誤差范圍以及行動（或不行動）的生死攸關的后果。

挑戰二: 數據很難獲取

第二個獨特的挑戰是 AI/ML 系統需要大量相關且高質量的數據用于訓練和開發，而這些數據在軍事領域可能很難獲得。明確編程的手工知識系統在開發過程中需要數據進行評估和驗證。 ML 系統在開發過程中對數據的依賴性更大。如圖 4 所示，ML 系統從代表操作條件和事件的數據集中“學習”。 ML系統學習的過程也稱為被訓練，開發階段使用的數據稱為訓練數據集。有幾種類型的 ML 學習或訓練——它們是有監督的、無監督的和強化的。所有三種類型的 ML 學習都需要訓練數據集。 ML 系統在部署后或運營階段繼續需要數據。圖 4 顯示，在運營期間，ML 系統或“模型”接收運營實時數據，并通過使用其“訓練過的”算法處理運營數據來確定預測或決策結果。因此，在整個系統工程和采集生命周期中，ML 系統與數據密切相關。 ML 系統從訓練數據集的學習過程中“出現”。機器學習系統是數據質量、充分性和代表性的產物。他們完全依賴于他們的訓練數據集。

圖 4. 開發和實施機器學習系統

隨著許多領域（戰爭、供應鏈、安全、物流等）的更多 AI 開發人員正在了解 AI 解決方案的潛在優勢并開始著手 AI 系統開發，DoD 開始認識到對這些數據集的需求。在某些情況下，數據存在并準備好支持 AI 系統開發。在其他情況下，數據存在但不保存和存儲。最后，在其他情況下，數據不存在，需要模擬或在艦隊演習或戰爭游戲中收集。圖 5 說明了收集、獲取和在某些情況下開發用于開發和訓練 AI 和 ML 系統的數據時需要考慮的過程。

圖 5. 人工智能和機器學習系統訓練數據集的開發

軍事領域對開發訓練數據集提出了一些獨特的挑戰——數據可能被分類，數據可能存在網絡漏洞（它可能被攻擊并被對手故意破壞），如果數據不存在，它可能需要從軍事/艦隊演習或兵棋推演中獲得。數據驗證也是一項具有挑戰性的工作。

NPS 正在為海軍的數據管理系統執行需求分析和概念設計，該系統將收集數據并向海軍內部許多正在開發 AI/ML 系統的不同組織提供數據（French 等人，2021 年）。圖 6 是海軍中央人工智能庫 (CAIL) 的上下文圖，它被設想為一個數據管理系統和流程，用于識別數據集并提供索引、驗證、審計和對 AI 可以使用的數據的安全訪問。從事海軍應用的機器學習開發人員。 CAIL 將不是一個數據存儲庫或數據庫，而是一個中央組織，使 AI/ML 開發人員能夠訪問經過驗證和保護的海軍數據——以幫助識別數據集的存在，啟用授權訪問，并幫助支持開發人員所需的數據尚不存在，需要獲得——可能通過艦隊演習或兵棋推演。

圖 6. 概念性中央人工智能庫

挑戰三:人工智能為系統工程開辟了新領域

第三個獨特的挑戰是開發人工智能系統為系統工程提出了一個新的前沿。系統工程方法已被開發用于設計可能非常復雜但也具有確定性的傳統系統（Calvano & John，2004）。傳統系統具有可預測的行為：對于給定的輸入和條件，它們將產生可預測的輸出。圖 7 說明了對傳統 SE 方法（如 SE Vee 過程）進行更改的必要性，以便設計復雜且不確定的 AI 系統。特別是，需要新的方法來定義隨時間適應的學習系統的要求，并且系統驗證過程可能需要在操作過程中不斷發展和繼續，以確保安全和期望的行為。對于具有高風險后果的軍事系統，幾乎沒有出錯的余地，因此需要實施一個可以確保 AI 系統安全和預期操作的系統工程流程。

圖7. 人工智能:系統工程的新前沿

國際系統工程師理事會 (INCOSE) 最近的一項倡議已經開始探索需要對系統工程方法進行哪些改變才能有效地開發人工智能系統。圖 8 是作為該計劃的一部分創建的，旨在強調在 SE 過程中需要考慮的 AI 系統的五個方面。除了不確定性和不斷發展的行為之外，人工智能系統可能會出現新類型的故障模式，這些故障模式可能會突然發生，并且可能難以辨別其根本原因。穩健的設計——或確保人工智能系統能夠處理和適應未來的場景——是另一個系統工程設計考慮因素。最后，對于涉及更多人機交互的 AI 系統，必須特別注意設計系統，使其值得信賴、可解釋并最終對人類決策者有用。

圖 8. 人工智能系統工程中的挑戰

NPS 正在研究可以支持復雜、自適應和智能 AI 系統的設計和開發的系統工程方法。已經開發了一個系統工程框架和方法來設計系統解決方案的復雜自適應系統（Johnson，2019）。該方法支持系統系統的開發，通過使用人工智能，可以協作以產生所需的緊急行為。當前的一個研究項目正在研究可以在設計過程中設計到 AI 系統中的安全措施，以確保操作期間的安全（Cruz 等人，2021 年）。 NPS 正在研究一種稱為元認知的設計解決方案，作為 AI 系統識別內部錯誤的一種方法（Johnson，2021 年）。當前的另一個 NPS 論文項目正在研究如何將“信任”設計到 AI 系統中，以確保有效的人機協作安排（Hui，2021）。幾個 NPS 項目研究使用稱為協同設計的 SE 設計方法，來確定人類操作員與 AI 系統之間的相互依賴關系（Blickley 等人，2021；Sanchez，2021）。

挑戰四: 敵手

第四個獨特的挑戰是對手在防御應用中的存在和作用。國防部必須與對手競爭以提升人工智能能力，人工智能系統必須免受網絡攻擊，人工智能系統必須適應不斷變化的威脅環境演變。圖 9 突出顯示了對手的存在給國防部正在開發的 AI 系統帶來的一系列獨特挑戰。

圖9. 敵手的挑戰

競爭對手國家之間開發人工智能能力的競賽最終是為了進入對手的決策周期，以比對手更快的速度做出決定和采取行動（Rosenberg，2010 年）。人工智能系統提供了提高決策質量和速度的潛力，因此對于獲得決策優勢至關重要。隨著國防部探索人工智能解決方案，同行競爭對手國家也在做同樣的事情。最終，實現將 AI 用于 DoD 的目標不僅僅取決于 AI 研究。它需要適當的數據收集和管理、有效的系統工程和采集方法，以及仔細考慮人類與人工智能系統的交互。國防部必須確保它能夠應對實施人工智能系統所涉及的所有挑戰，才能贏得比賽。NPS 研究計劃正在研究如何應用 AI 和博弈論來進入對手的戰術決策周期（Johnson，2020b）。該項目正在開發一個概念，用于創建戰術態勢模型、對手的位置和能力，以及預測對手對形勢的了解。然后，概念系統將進行實時“兵棋推演”，根據預測的對抗反應和二階和三階效應分析戰術決策選項。這是一個研究未來戰術戰爭可能是什么樣子的一個例子，它為藍軍和紅軍提供了增強的知識和決策輔助。為 AI 競賽準備國防部的其他 NPS 舉措包括研究新的 SE 方法和獲取實踐以開發 AI 能力、研究海軍和國防部的數據管理需求（French 等人，2021 年）以及研究 AI 系統安全風險開發確保安全 AI 能力的工程實踐（Cruz 等人，2021 年；Johnson，2021 年）。

賽博戰是國防部必須成功參與的另一場競賽，以保持領先于黑客攻擊的持續攻擊。隨著國防部實施更多的自動化，它自然會導致更多的網絡漏洞。使用本質上依賴于訓練數據和操作數據的人工智能系統，為黑客在開發階段和操作階段用損壞的數據毒害系統提供了機會。如果對手控制了一個可操作的人工智能系統，他們可能造成的傷害將取決于應用程序領域。對于支持武器控制決策的自動化，后果可能是致命的。在最近一項關于汽車網絡安全的研究中，一家汽車公司在網上發布了一個假汽車電子控制單元，在不到 3 天的時間里，進行了 25,000 次違規嘗試（Taub，2021 年）。國防部必須注意人工智能系統開發過程中出現的特定網絡漏洞。必須為每個新的人工智能系統實施仔細的網絡風險分析和網絡防御策略。 NPS 正在研究數據安全要求，以確保 ML 訓練數據集不受黑客攻擊，并且需要安全授權才能訪問（French 等人，2021 年）。 NPS 正在研究使用元認知作為 AI 系統執行自我評估的一種方法，以識別網絡入侵、篡改或任何異常行為（Johnson，2020b）。 NPS 還在研究使用 ML 來識別惡意欺騙和篡改全球定位系統 (GPS; Kennedy, 2020)。

威脅環境的演變是國防部在開發人工智能系統時的第三次對抗性競賽。由于對抗性威脅空間隨著時間的推移而不斷變化，擁有更快、更致命的武器、更多的自主權、更大的監視資產、更先進的對抗措施和更多的隱身性，這對國防部能夠預測和識別新威脅并進行應對提出了挑戰戰場上的未知數。 NPS 研究的重點是在作戰過程中不斷適應和學習的工程系統，以檢測和識別戰場中的未知未知，并通過創新的行動方案快速響應新威脅（Grooms，2019；Jones 等人，2020；Wood，2019 ）。 NPS 正在研究通過研究特定區域隨時間變化的數據來識別異常變化的機器學習方法（Zhao et al., 2016）。一個例子是研究商用飛機飛行模式并根據異常飛行模式識別可疑飛機。隨著時間的推移，可以監視地面行動，以識別可能意味著軍事行動的新的和不尋常的建設項目。

結論

人工智能系統為國防部在實現和保持知識和決策優勢方面提供了重大進展。然而，為國防應用實施人工智能系統提出了獨特的挑戰。軍事戰術領域在決策空間的所有領域都呈現出極端的復雜性：不確定性和有限的知識、高度動態的情況、非常有限的時間線、復雜的人機交互、大量和類型的資源、多個任務、昂貴且難以獲得訓練數據集、極小的允許誤差范圍以及行動（或不行動）的生死攸關的后果。 AI 系統，尤其是 ML 系統，需要有代表性、足夠、安全和經過驗證的數據集來進行開發。為國防應用收集合適的數據具有處理分類數據集和確保數據安全和免受網絡攻擊的額外挑戰；這也將是收集代表戰術行動的真實數據的一項重大努力。將需要新的系統工程方法來有效地指定、設計和評估人工智能系統，這些系統通過其不確定性、新型人機協作挑戰以及難以預測和預防的新安全故障模式而呈現出新的復雜性.最后，軍事領域中對手的存在呈現出三種形式的 AI 競賽：與對手一樣快地開發 AI 系統的競賽、保持領先于可能的網絡攻擊的競賽以及訓練能夠應對的 AI/ML 系統的競賽隨著不斷發展的對抗性威脅空間。

NPS 正在通過一系列正在進行的研究計劃來解決四個獨特的挑戰領域。 NPS 研究人員正在研究人工智能系統在海軍戰術作戰領域的實施，對軍事數據集進行需求分析和需求開發，研究開發復雜人工智能系統的系統工程方法，以及開發安全、可信賴的人工智能系統工程方法，并注意潛在對手的作用。 NPS 正在為軍官和平民學生提供人工智能研究和教育機會。 NPS 歡迎與國防部和海軍組織合作，繼續研究用于國防應用的人工智能系統，并繼續探索解決方案戰略和方法，以克服開發和實施人工智能能力的挑戰。

附解讀PPT：（點擊下載）

引言

本文件是北約 IST-151 研究任務組 (RTG) 活動的最終報告，題為“軍事系統的網絡安全”。該 RTG 專注于研究軍事系統和平臺的網絡安全風險評估方法。 RTG 的目標如下：

? 協作評估軍事系統的網絡安全，并在 RTG 的北約成員國之間共享訪問權限；

? 在 RTG 的北約成員國之間共享風險評估方法和結果；

? 將 RTG 的北約成員國使用的評估方法整合到一個連貫的網絡安全風險評估方法中，以使北約國家受益。

軍事平臺比以往任何時候都更加計算機化、網絡化和受處理器驅動。他們大量使用數據總線，如 MIL-STD-1553A/B、CAN/MilCAN、RS-422/RS-485、AFDX 甚至普通以太網，以及戰術通信的舊標準，如 MIL-STD-188C 和 Link 16。此外，捕獲器、傳感器、執行器和許多嵌入式系統是擴展攻擊面的額外無人保護的潛在輸入。結果是增加了網絡攻擊的風險。然而，這些平臺的持續穩定運行對于軍事任務的成功和公共安全至關重要。

軍事系統和平臺是網絡攻擊的首選目標，不是因為它們像消費電子產品那樣普遍，而是因為它們潛在的戰略影響。一旦受到影響，就可以實現各種短期和長期影響，從拒絕能力到秘密降低其有效性或效率。因此，軍隊必須在各個層面解決網絡安全問題：戰略層面，同時獲取平臺和系統；作戰層面，同時規劃軍事任務和戰術。

北約國家擁有大量可能面臨網絡攻擊的軍事平臺和系統。因此，北約將受益于利用當前的流程和方法來設計更安全的系統并評估當前系統的網絡安全。

本報告介紹了針對軍事系統和平臺量身定制的網絡安全評估方法，該方法由 RTG 團隊成員合作開發，并建立在他們的經驗和專業知識之上。團隊成員已經使用的流程被共享、分析、集成和擴充，以產生本報告中描述的流程。本報告的目標受眾是愿意評估和減輕其軍事系統的網絡安全風險的決策者。

圖一：網絡安全評估過程的五個主要步驟。

報告結構

第 2 節介紹了 RTG 團隊在其存在的三年中用于開發流程的方法。第 3 節列出了可以應用該過程的系統的一些特征。最后，第 4 節描述了評估流程，而第 5 節總結本報告。

執行總結

軍事平臺比以往任何時候都更加計算機化、網絡化和受處理器驅動。這導致增加了網絡攻擊的風險。然而，這些平臺的持續穩定運行對于軍事任務和公共安全的成功至關重要。

絕對的網絡安全是不存在的。必須通過迭代風險評估持續管理網絡安全。傳統 IT 系統存在許多網絡安全風險管理框架和流程。然而，在軍事平臺和系統方面，情況遠非如此。本文檔介紹了針對軍事系統量身定制的網絡安全風險評估流程。該流程由北約 IST-151 研究任務組 (RTG) 活動的團隊成員開發，該活動名為“軍事系統的網絡安全”。該過程可以應用于傳統的 IT 和基于固件的嵌入式系統，這些系統在軍事平臺和系統中無處不在。

摘要

在使用模擬的訓練過程中，所有信息都會被記錄下來，用于回放、可視化和詳細分析。經典的事后審查 (AAR) 工具提供了許多功能來放大特定時刻或對受訓者的選擇提供一般反饋。培訓師一般使用的素材是分數、視頻和截圖，需要自己手動豐富。

STRATEGIC研究項目提出了基于人工智能和建模與仿真的創新自動化分析工具。我們的工作側重于三個戰略支柱：

• 使用圖模型對事件因果關系的敘述性重構。這有助于了解學員選擇的后果，并突出課程中的關鍵事件，從而促進匯報會議期間的溝通。
• 自動生成豐富的作戰圖表，提供戰術形勢及其歷史的智能綜合：局部軍力比例、戰術路線、任務的主要影響、上下文單位的能力……
• 用于探索替代解決方案的交互式圖片

早期的結果非常有希望，以至于法國陸軍訂購了許多智能圖表；不僅用于3A和培訓課程的監督，還用于情報評估。將來它還可以用作總部的決策支持和警報系統。

當前的海軍作戰要求水手們根據動態作戰環境中的不確定態勢信息做出時間緊迫和高風險的決策。最近的悲慘事件導致了不必要的傷亡，海軍行動中涉及決策復雜性，并特別突出了 OODA 循環（觀察、定向、決策和評估）中的挑戰。涉及使用武器系統的殺傷鏈決策是 OODA 循環中一個特別緊張的類別——具有難以確定的意外威脅、縮短的決策反應時間和致命的后果。有效的殺傷鏈需要正確設置和使用船上傳感器；未知接觸者的識別和分類；基于運動學和智能的接觸意圖分析；環境意識；以及決策分析和資源選擇。

該項目探索了使用自動化和人工智能 (AI) 來改進海軍殺傷鏈決策。該團隊研究了海軍殺傷鏈功能，并為每個功能制定了特定的評估標準，以確定特定 AI 方法的功效。該團隊確定并研究了 AI 方法，并應用評估標準將特定的 AI 方法映射到特定的殺傷鏈功能。

圖：利用人工智能改進海軍殺傷鏈的作戰概念

總結

當前的海軍行動通常是快節奏的、關鍵的，并且需要做出高風險的決策，這些決策有時基于非常動態的戰區中的不確定信息。許多例子強調了提高決策效率的必要性以及減輕觀察團隊負擔的必要性。缺乏上述情況的例子包括 2017 年的菲茨杰拉德號航空母艦 (DDG 62) 和 MV ACX Crystal相撞，以及 2009 年皇家港口號航空母艦 (CG 73) 的擱淺。一些根本原因是相關人員缺乏經驗、疲勞和壓力.

上述事故展示了軍事行動的難度，并展示了 OODA（觀察、定向、決策和評估）循環中的挑戰（Jones 等人，2020 年）。人為錯誤、人的認知限制和海軍作戰固有的決策復雜性導致了 OODA 循環中的挑戰，更具體地說，是殺傷鏈過程中的挑戰。

現代戰斗空間由來自常規陸地、空中和海洋等多個領域以及來自太空和網絡空間的大量數據組成。決策者需要考慮許多因素，包括交戰規則 (ROE)、要使用的武器、傳感器和意圖評估。發現、修復、跟蹤、瞄準、參與、評估 (F2T2EA) 殺傷鏈模型緩解了該過程的一些困難（參謀長聯席會議，2013 年）。人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 可以通過分析備選方案和使用評估標準將 AI 方法映射到殺傷鏈功能，從而幫助海軍在戰術領域做出殺傷鏈決策。這是在本報告的五個章節中分三個階段完成的。

本報告利用了數百個資源，主要利用了美海軍研究生院 AI-OODA 團隊在其 Capstone 報告（2020 年）中進行的先前研究，“利用人工智能 (AI) 進行空中和導彈防御 (AMD)：以結果為導向的決策援助。”他們將他們的工作與 John Boyd 的觀察、定向、決定和行動決策框架相結合。作為他們分析的初步步驟，AI-OODA 團隊將特定的 OODA 功能明確且緊密地耦合到特定的 F2T2EA 功能。然而，本報告斷言 OODA 循環是一個決策循環，它嵌套在殺傷鏈的每個功能中，而不是在高壓力或低壓力情況下專門映射到一個或多個殺傷鏈功能。團隊基于 F2T2EA 模型開發了一組 28 個殺傷鏈功能。

在制定將 AI 方法映射到殺傷鏈的評估標準時，很難確定一個好的決策，這對于決策評估至關重要。在評估決策時，必須考慮選擇行動時的知識意識狀態以及解釋能力。使用了幾種對決策進行評分的方法，從定義和優先考慮感興趣的“武器-目標”到制定評分標準和報告評估結果，以供其他人審查。

目前，人工智能的狀態非常廣泛，必須對其進行解釋，以了解人工智能對殺傷鏈中功能的適用性。本報告討論了所選 AI 方法的高級概述，并突出顯示了部分最流行的方法。首先，沒有普遍接受的定義，這很難定義人工智能。其次，人工智能與機器學習 (ML) 存在差異。 ML 允許在準確性和可預測性方面取得增量收益； AI 接收數據并通過算法提供輸出。人工智能的歷史從 1940 年代艾倫·圖靈 (Alan Turing) 的加密機器到 1980 年代美國政府在戰略計算計劃中的使用，再到今天在聯合人工智能中心 (JAIC) 中的人工智能戰略五個支柱，從領先的人工智能人力到安全和倫理。美國國防高級研究計劃局 (DARPA) 在 3-wave 框架中描述了 AI 的發展方向，分為手工知識 (Wave 1)、統計學習 (Wave 2) 和上下文推理 (Wave 3) 在 1-4 個維度內情報參數的屬性（Launchbury 2017）。這些屬性包括感知、推理、抽象和學習。

人工智能涉及可以根據輸入值預測結果的監督學習。有幾種使用監督學習進行學習的技術。包括線性回歸和分類。此外，許多數值方法可以分析發生的學習有效性，例如 F-score 和 Accuracy score。人工智能還可以使用無監督學習，它使用算法來發現未標記數據集中的數據模式或分組。在分析未知（y）響應以揭示標記（x）數據中的模式時，無監督學習是有益的。數據分析界的一個著名例子是鳶尾花（Iris flower）數據集。僅使用標記的數據，可以看到響應聚集在一起，并且可以確定響應中存在模式（花的種類）。無監督學習的方法包括聚類和 K-means，但還有其他方法。強化學習有一個代理能夠接收來自環境的反饋并理解基本目標。此外，正如 Sutton 和 Barto 在（2018 年）中解釋的那樣，探索和開發之間存在權衡。最后，生成對抗網絡 (GAN) 利用無監督學習和強化學習，通常用于神經網絡 (NN)。神經網絡是機器學習算法的極好來源，它有大量的輸入，而這些輸入又會產生大量的計算。 NN 非常適合用于模擬、自然語言處理、博弈論和計算機視覺。 NN 只是一種將輸入映射到輸出的簡單方法，可以在此過程中進行學習。然而，NN 可以被描述為一種“黑盒”學習技術，因為很難解釋正在發生的事情，并且通常需要一種可解釋的 AI (XAI) 技術。 XAI 的三個主要組成部分是可解釋模型、解釋界面和解釋心理學（Gunning 2019）。數據安全必須與“大數據”一起考慮，“大數據”是指非結構化、復雜和大型數據集，具有五個 v 特征：數量、速度（數據量隨時間變化的增加）、多樣性、真實性和價值。其他理論包括決策理論、模糊邏輯和效用函數

使用上述文獻綜述，該團隊開發了一個框架，用于將 AI/ML 映射到 AMD（空中導彈防御）殺傷鏈。采取了四個步驟：1) 建立模型框架，2) 確定決策點，3) 應用 AI/ML 方法，以及 4) 分析結果。該團隊確定了以下用于殺傷鏈映射分析的 AI/ML 方法：線性回歸、邏輯回歸、聚類、關聯、隨機森林、神經網絡、GAN 和樸素貝葉斯。評估標準被稱為“決策點”并提出四個問題：（1）所需輸出的類型是什么，（2）所需的學習類型是什么，（3）可解釋性（XAI）是什么水平需要，以及 (4) 需要多少個預測變量？該團隊通過基于一組決策點和評分過程評估每個殺傷鏈功能的每種方法來執行映射。對于被認為非常適合某項任務的方法，得分為+1，如果該方法適合但次優，則為0，如果該方法不適合該任務，則為–1。

該團隊進行了映射分析，根據與殺傷鏈的 28 個功能中的每一個功能相關的評估標準（決策點）分析 AI 方法。該團隊使用評分方法來確定每個殺傷鏈功能的最佳整體 AI/ML 分數。團隊的映射顯示為 0。

該團隊的 AI/ML 映射到殺傷鏈功能為國防部和海軍提供了兩個關鍵好處。首先，映射本身是設計和開發支持殺傷鏈決策的人工智能戰術決策輔助工具的重要起點和基礎。其次，該團隊將 AI 方法映射到殺傷鏈的分析過程可用于了解 AI 在許多其他軍事和非軍事領域的應用。識別適當的人工智能方法、制定評估標準和評分過程以及制定過程功能以進行分析映射的過程對于支持許多不同人工智能系統的工程具有深遠的潛力。

表1：AI/ML方法到殺傷鏈的映射

本報告描述了北約第一個多領域小組IST-173所取得的成果。與會者包括來自不同小組和團體的科學家，以及來自北約機構和軍事利益攸關方、學術界和工業界的科學家，這為AI和軍事決策大數據這一主題創造了第一個利益共同體。該團隊在實踐中證明了一種新的STO方法的可行性，即任務導向研究，以激發公開對話、自我形成的研究合作和跨小組活動。此外，該方法還有助于為人工智能和軍事決策大數據這兩個主要能力領域聯合開發北約首個科技路線圖，以應對北約在這些領域面臨的作戰挑戰。由于新的組織(軍事利益相關者積極參與的多領域團隊)和這種創新方法的應用，確定了一些經驗教訓，應該支持軍事決策AI和大數據的進一步操作。