知識管理和大數據分析的企業方法將提供更強大和可靠的測試數據存儲、更高的測試數據可發現性和可訪問性，以及顯著提高對這些測試數據進行大規模數據分析的能力。這將改進美國國防部武器系統的測試和評估，從而為作戰人員提供更好的武器系統。有效的企業方法需要精心設計的、靈活的、可持續的和可負擔的實施方案。所有測試范圍都將受益于測試資源管理中心（TRMC）數據分析架構實施的指導和評估工具。

1 引言

本文目的是為測試與評估大數據分析和知識管理（T&E BDA-KM）軟件解決方案提供高級實施指導，這些解決方案基于測試資源管理中心（TRMC）的知識管理和大數據分析架構（BDAA）框架，如 TRMC 的知識管理和大數據分析架構框架所記錄。為便于參考，本文件將上述出版物稱為 "TRMC BDAA"。

需要說明的是，本實施指南僅針對基于 TRMC BDAA 的 T&E BDA-KM 軟件解決方案。此外，本實施指南僅確定了這些軟件解決方案的高層次關鍵特征，更具體地說是五大關鍵特征。

只查看前五個關鍵特征的理由是為候選的 T&E BDA-KM 解決方案提供快速方向檢查，而不是提供深入分析。

本實施指南的組織結構如下。

a. 查看已發布的與可行的 T&E BDA-KM 軟件實施相關的美國國防部指南。

b. 根據美國國防部指南，確定可行的 T&E BDA-KM 軟件實施的五大關鍵特征。

c. 根據可行的 T&E BDA-KM 軟件實施的五大關鍵特征，提供實施記分卡。

該實施指南由范圍指揮官委員會數據科學小組制定，是 TRMC 大數據分析架構評估的后續。

2 美國國防部指南

本節回顧了與可行的 T&E BDAKM 軟件實施相關的美國國防部出版指南。由于可行的 T&E BDA-KM 軟件實施必須適用于所有軍種，因此本次審查僅限于美國國防部一級的出版物。雖然所審查的出版物并不全面，但具有一定的代表性。

2.1 《美國國防部云戰略》（DoD Cloud Strategy）

《美國國防部云戰略》規定如下。

美國國防部（Department of Defense，DoD）已進入現代戰爭時代，戰場既存在于數字世界，也存在于物理世界。數據和我們隨時處理數據的能力是確保任務成功的關鍵因素。云計算是全球基礎設施的基本組成部分，它將賦予作戰人員數據能力，對保持我軍的技術優勢至關重要。(美國國防部云戰略）。

美國國防部必須使決策者能夠以相關的速度使用人工智能和機器學習（ML）等現代數據分析技術，在戰場上迅速做出時間緊迫的決策，以支持殺傷力和提高作戰效率。(美國國防部云戰略》，第 5 頁）

美國國防部云戰略確定了實施 "從本土到全球戰術邊緣的可擴展、安全的云環境，以及快速獲取計算和存儲容量的能力，以相關速度應對作戰挑戰 "的指導原則（國防部云戰略第 7 頁）。與可行的 T&E BDA-KM 實施特別相關的原則如下：

利用商業行業最佳實踐： 最大限度地擴大競爭，確保美國國防部獲得最佳技術和價值；利用行業開放標準和最佳實踐，避免鎖定，并為未來的云計算進步提供最大的靈活性。(美國國防部云戰略》，第 8 頁）

聯合企業防御合同是美國國防部云戰略的重要組成部分，雖然該合同已被取消，取而代之的是聯合作戰云能力，但美國國防部云戰略的指導原則仍然具有現實意義。

2.2 《美國國防部人工智能戰略》（DoD Artificial Intelligence Strategy）

《2018年國防部人工智能戰略摘要》指出以下幾點。

AI [人工智能]正在迅速改變廣泛的企業和行業。它還將改變未來戰場的特征和我們必須面對的威脅的速度。我們將利用人工智能的潛力，積極轉變國防部的所有職能，從而支持和保護美國軍人，保護美國公民，保衛盟友和合作伙伴，并提高我們行動的經濟性、有效性和速度。美國武裝部隊中的男女官兵仍然是我們持久的力量源泉；我們將利用人工智能化的信息、工具和系統來增強而不是取代服役人員的能力。(2018年摘要，第4頁）

與可行的 T&E BDA-KM 實施特別相關的重點領域如下。

與開源社區合作。開源社區是一個充滿活力的全球孵化器，匯聚了才華橫溢的個人和變革性的想法。我們將向該社區貢獻我們的數據、挑戰、研究和技術，并參與開源生態系統，將其作為吸引人才、識別和推進可改變國防的新人工智能技術以及擴大我們可獲得的技術基礎的載體"。(2018年摘要，第12頁）

2.3 《美國國防部數字現代化戰略》（DoD Digital Modernization Strategy）

《美國國防部數字化現代化戰略》指出：

美國國防部的大數據平臺（BDP）是一個安全、可擴展、可升級、靈活和開放的基礎設施平臺，旨在提供分布式計算解決方案。BDP 基于 DISA 開發的開源技術，能夠攝取、存儲和可視化多 PB 數據。它作為一個通用平臺，可為美國國防部的各種賽博空間任務和組織提供支持。BDP 能夠對來自支持 NIPRNET 和 SIPRNET 環境的各種系統和傳感器的結構化和非結構化數據進行匯總、關聯、歷史趨勢分析和取證分析。DODIN 行動和 DCO 任務需要一種能力，能夠將企業規模的數據轉化為簡單、動態的可視化信息，描述事件關系并滿足領導者的信息需求。(第 42 頁）

美國國防部的大數據分析方法基于大數據平臺 (BDP)，這是一個安全、可擴展、可伸縮、靈 活和開放的基礎設施平臺，旨在提供分布式計算解決方案。BDP 實例能夠從各種來源（如移動設備、航空（遠程）傳感、軟件日志、攝像頭、麥克風、射頻識別（RFID）閱讀器和無線傳感器網絡）獲取、存儲和可視化多 PB 數據。(第 44 頁）

大數據分析應用可對大量結構化數據以及其他形式的數據（半結構化和非結構化）進行分析，而傳統的商業智能 (BI) 和分析程序往往無法利用這些數據。數據挖掘工具可以篩選數據集，尋找數據的模式和關系，從而對數據進行匯總、關聯、歷史趨勢分析和取證分析。機器學習算法可以分析大型數據集，并執行深度學習，這是機器學習的更高級分支，可支持預測行為和其他未來發展的預測分析。(第 45 頁）

2.4 《美國國防部數據戰略》（DoD Data Strategy）

《美國國防部數據戰略》規定如下。

各級作戰人員都需要經過測試、安全、無縫地訪問網絡、支持性基礎設施和武器系統直至戰術邊緣的數據。美國國防部數字化現代化計劃提供的先進能力取決于企業數據管理政策、標準和實踐。所有領域的傳感器和平臺在設計、采購和使用時都必須將開放數據標準作為一項關鍵要求。在現代戰場上的生存將取決于利用不同來源的數據并將其連接起來，利用分析工具實現卓越的態勢感知，以及協調信息以達到分類精確的效果。(美國國防部數據戰略》，第 1 頁）

與可行的 T&E BDA-KM 實施特別相關的能力如下。

該戰略強調數據訪問以及隨著技術和數據源的變化而調整需求的能力。由企業云和其他開放式架構能力支持的美國國防部架構必須能夠以比對手更快的速度調整數據。快速、持續地開發和部署輕量級應用程序以支持用戶需求的能力徹底改變了美國國防部使用數據的方式，并帶來了戰略優勢。敏捷架構方法通過平衡突發設計和有意架構，實現了遞增價值。這種敏捷方法允許數據和系統（即使是大型解決方案）的架構隨著時間的推移而發展，同時支持當前用戶的需求。(美國國防部數據戰略》，第 5 頁）

美國國防部采用了一系列標準，其中不僅包括公認的數據資產管理和利用方法，還包括經過驗證的成功數據表示和共享方法。鑒于美國國防部系統的多樣性，這些標準應在數據生命周期的最早實際應用點加以應用，并應在任何實際可行的地方使用開放數據架構的行業標準。標準本身并不是目的，而是在使數據和信息能夠隨時安全地使用和交換時提供價值。此外，數據交換規范的物理編碼將允許在擁擠和有爭議的環境中運行。此外，美國國防部 CDO 將與作戰測試與評估（DOT&E）主任合作，確保對與數據相關的材料能力進行測試和評估，以便了解技術的有效性和適用性。(美國國防部數據戰略》，第 5 頁）

與可行的 T&E BDA-KM 實施特別相關的目標如下。

數據可訪問性的目標使授權用戶能夠在需要時獲取所需數據，包括將數據自動推送給感興趣的授權用戶。數據可訪問性必須符合公法（P.L. 115-435），即《2018 年循證決策基礎法案》。美國國防部正在向授權用戶開放數據，包括作戰、情報和業務數據。可訪問性要求為經認證的用戶建立保護機制（如安全控制），以確保根據法律、法規和政策允許訪問。

當出現以下情況時，美國國防部就會知道自己在數據可訪問性方面取得了進展：

目標 1：可通過記錄在案的標準應用編程接口（API）訪問數據。

目標 2：通用平臺和服務可創建、檢索、共享、利用和管理數據。

目標 3：通過可重復使用的 API 控制數據訪問和共享。

2.5 《美國國防部企業級 DevSecOps 戰略指南》（DoD Enterprise DevSecOps Strategy Guide）

美國國防部企業 DevSecOps 戰略指南》闡述如下。

美國國防部首席信息官和負責采辦和維護的國防部副部長辦公室（OUSD A&S）認識到，迫切需要通過利用商業部門的新方法和最佳實踐來重新思考我們的軟件開發實踐和文化。DevSecOps 就是這樣一種最佳實踐，因為它能夠以相關的速度交付彈性軟件能力，這也是整個美國國防部軟件現代化的核心主題。DevSecOps 是一種行之有效的方法，被商業行業廣泛采用，并在多個美國國防部探路者中成功實施。DevSecOps 是軟件現代化、技術轉型和推進組織的軟件開發生態系統以提高其彈性的核心要素，同時確保網絡安全和指標/反饋至關重要。(第 1 頁）

與可行的 T&E BDA-KM 實施特別相關的原則如下。

在軟件工廠結構中堅持不懈地追求敏捷原則和文化。敏捷宣言捕捉到了定義功能關系的核心能力，每個 DevSecOps 團隊都應重視這些能力：

• 個人和互動勝過流程和工具
• 工作軟件優于綜合文檔
• 客戶合作勝于合同談判
• 應對變化勝于按計劃行事

第一項核心能力強調了個人協同工作的價值和重要性，但不應將其理解為流程和工具無關緊要。其他核心能力也是如此；文檔仍然需要，但不能以工作軟件為代價；敏捷團隊仍然要制定沖刺計劃等（第 11-12 頁）

采用云智能和數據智能架構主題。有一種樂觀的觀點認為，云能提供無窮無盡的計算能力、有保障的可用性和較低的運營成本。但現實情況是，架構不當的應用程序在云環境中仍會像在區域數據中心中一樣脆弱。如果不重新架構，實際上可能更不可靠，運營成本更高。在向云計算轉變的同時，必須采用新的架構設計模式，并優先考慮在現有企業服務的基礎上進行構建，而不是重新創造重復的功能。此外，數據的生成、傳輸和消費沒有任何減弱的跡象。軟件架構必須有意識地認識到這一點，采用更智能的應用編程接口（API）設計、緩存策略和數據標記/標簽。(第 13 頁）

2.6 《美國國防部企業級 DevSecOps 指南》（DoD Enterprise DevSecOps Playbook）

《美國國防部企業級 DevSecOps 指南》指出以下幾點。

模塊化開放系統方法（MOSA）是一種采購和設計策略，由采用開放標準的技術架構組成，支持模塊化、松散耦合和高度內聚的系統結構。《美國法典》第 10 篇第 2446a 節和美國國防部指令 5000.02 要求采用 MOSA。容器是一個輕量級、獨立、可執行的軟件包，其中包括除操作系統外運行業務服務所需的一切；代碼、運行時、系統工具、系統庫和設置。

容器是一個輕量級、獨立、可執行的軟件包，包括除操作系統外運行業務服務所需的一切；代碼、運行時、系統工具、系統庫和設置。容器在相互隔離的進程中運行，因此多個容器可以在同一主機操作系統中運行，而不會相互沖突。所有容器都必須符合開放容器倡議。美國國防部 DevSecOps 戰略要求使用 CNCF 認證的 Kubernetes 集群進行容器協調。

微服務架構是一種應用程序開發方法，它將離散的模塊化業務服務捆綁在軟件容器內。然后使用輕量級協議對這些業務服務進行松散耦合和快速組合。如果執行得當，這種方法的主要功能優勢在于，每個服務都能獨立于其他服務向前發展。此外，還有許多非功能性優勢，包括在根據需求進行擴展時更加靈活、有多種不會影響用戶群的升級選項、在每個服務級別進行更精確的網絡加固，以及對故障和恢復的固有支持。(第 6 頁）

2.7 《美國國防部企業級 DevSecOps 參考設計》（DoD Enterprise DevSecOps Reference Design）

《美國國防部企業級 DevSecOps 參考設計： CNCF Kubernetes》 規定如下。

本《美國國防部企業級 DevSecOps 參考設計》專門針對云原生計算基金會（CNCF）[13] 認證的 Kubernetes[14] 實現。這使得 DevSecOps 軟件工廠可以在任何地方實現與云無關的彈性實例化： 云、預置、嵌入式系統、邊緣計算。(第 1 頁）。

Kubernetes 是一種容器編排器，可在多個節點上管理符合開放容器倡議（OCI）[15] 的容器的調度和執行......OCI 是一種開放式治理結構，用于圍繞容器格式和運行時創建開放式行業標準。容器是本參考設計中的標準部署單元。在此參考設計中，容器可實現軟件生產自動化，還可實現操作和安全流程協調。(第 6 頁）

采用 Kubernetes 的好處與可行的 T&E BDAKM 實施特別相關，具體如下。

多模式環境： 受益于 K8s [Kubernetes] API 抽象，代碼在多種計算環境中運行同樣出色。

彈性： 自我修復不穩定或崩潰的容器。

適應性： 容器化的微服務可創建高度可組合的生態系統。可擴展性： 應用彈性，可適當擴展并滿足服務需求。

采用 K8s [Kubernetes]和兼容 OCI 的容器是實現真正的微服務重用的具體步驟，為國防部提供了在一系列計劃中追求更高水平代碼重用的強大能力。(美國國防部......CNCF Kubernetes，第 7 頁）

與可行的 T&E BDA-KM 實施特別相關的假設如下。

不要求特定的 Kubernetes 實施，但所選的 Kubernetes 實施必須已提交一致性測試結果，供 CNCF 審查和認證。

通過強制要求采用經過認證的 Kubernetes 實施，避免了廠商鎖定；但公開承認產品鎖定到 Kubernetes API 及其整體生態系統。

采用加固容器作為不可變基礎設施的一種形式，可實現通用基礎設施組件的標準化，從而實現一致和可預測的結果。(第 4 頁）

2.8 《美國國防部軟件開發和開源軟件》（DoD Software Development and Open Source Software）

《美國國防部軟件開發和開源軟件》指出：

該部必須遵循 "采用、購買、創建 "的軟件方法，在購買專有產品之前，優先采用現有的政府或開放源碼軟件解決方案，只有在現成解決方案無法滿足需要時，才創建新的非商業軟件。

開放源碼軟件符合 "商業計算機軟件 "的定義，因此，根據《美國法典》第 10 篇第 2377 節的規定，應與專有商業產品同等對待。

根據 FAR 13.104，僅以軟件為開放源碼而拒絕考慮所有開放源碼軟件可能有悖于法律法規對商業產品的偏好，并會不必要地限制競爭。開放源碼軟件應在最大程度上予以考慮。(第 3 頁）

開放源碼軟件與可行的 T&E BDA-KM 實施特別相關的優勢如下。

公開源代碼可進行持續和廣泛的同行評審，通過識別和消除核心開發團隊可能無法發現的缺陷，支持軟件的可靠性和安全性。

修改軟件源代碼的能力不受限制，使該部能夠更迅速地應對不斷變化的情況、任務和未來威脅。

使用開放源碼軟件可減少因專有限制而對特定軟件開發商或供應商的依賴（"鎖定供應商"），因為開放源碼軟件可由多個供應商運營和維護，從而更容易隨著技術和任務需求的變化更換和升級組件。盡管使用了開放源碼軟件，但在某種程度上，由于產品、結構或平臺的限制，鎖定的可能性還是存在的。

由于開放源碼軟件通常沒有按座位計算的許可成本，因此在可能需要許多軟件拷貝的情況下，開放源碼軟件可以提供成本優勢，在可能無法事先知道用戶總數的情況下，開放源碼軟件可以降低許可成本增長的風險。(第 3-4 頁）

2.9 《美國國防部軟件現代化戰略》（DoD Software Modernization Strategy）

《美國國防部軟件現代化戰略》闡述如下。

軟件現代化的愿景很簡單--以切合實際的速度提供彈性軟件能力。彈性意味著軟件的質量高、安全性好，能夠在具有挑戰性的條件下承受和恢復。相關性速度意味著需要加快交付速度，以保持競爭優勢。這種方法是切實可行的--統一整個美國國防部的努力，并與行業領先的軟件機構合作，以產生一個由美國國防部流程支持的一流軟件能力組合。(第 2 頁）

與可行的 T&E BDA-KM 實施特別相關的目標如下。

加速美國國防部企業云環境。美國國防部企業云環境是軟件現代化的基礎。多云、多供應商方法仍然適用。從企業到戰術邊緣，所有分類領域對云的要求仍然有效。從分散的云工作過渡到結構化、集成化和具有成本效益的云組合仍然是該部的意圖。隨著國防部在技術上的發展，與商業云服務提供商合作仍然至關重要。美國國防部和商業云服務提供商必須共同努力，快速、安全地部署云服務，并確保網絡安全活動的透明度，以保持對國防部數據的保護。(第 6 頁）

建立整個部的軟件工廠生態系統。如前所述，軟件越來越多地定義了軍事能力；因此，美國國防部必須擴大其快速生產安全、彈性軟件的能力，以保持競爭優勢。該戰略認識到，實現這一目標所需的現代方法和工具以及技術人才并非沒有成本。該部必須采取一種全企業范圍的方法，建立一個軟件工廠生態系統，利用各軍種已進行的投資（如：空軍 Platform One、海軍 Overmarket）、 美國國防部必須為合理數量的經批準的企業供應商制定要求，以有效擴展軟件工廠，最大限度地減少不必要的平臺重復，并推進 DevSecOps。(第 7 頁）

3 軟件的五大關鍵特性

本節根據上一節確定的聯邦指南，指出了可行的 T&E BDAKM 軟件實施的五大高級關鍵特征。

只考察前五個關鍵特征的理由是為候選的 T&E BDA-KM 解決方案提供快速方向檢查，而不是提供深入分析。

3.1 采用模塊化開放系統方法

利用支持快速演進和獨立替換特定服務和組件的 MOSA。更具體地說，利用松散耦合服務的微服務軟件架構方法，這些服務相互獨立，并通過開放接口標準進行交互。這樣就能在多個平臺上共享數據和分析結果。

3.2 盡量減少專有組件

盡可能使用自由和開源軟件（FOSS）組件，FOSS 的定義是公開源代碼和無限制許可。如果沒有其他選擇，則使用專有軟件。這樣既能最大限度地提高靈活性，又能最大限度地減輕維護和支持負擔。

3.3 利用可擴展的服務

設計并實施可快速擴展的服務架構。使用分布式計算技術（如 Apache Hadoop、Apache Spark）實現 "擴展 "性能（即通過使用更多的 CPU 而不是更快的 CPU 來提高性能），使用大數據優化存儲技術（如 Apache Parquet、Apache Cassandra）實現 "擴展 "存儲容量。

3.4 優先考慮便攜式解決方案

設計和實施可在企業內部、企業外部或兩者混合的情況下輕松部署的解決方案。這些解決方案應可部署在與供應商無關的硬件和商品硬件上，以最大限度地提高可負擔性。優先使用符合 OCI 標準的容器和 CNCF 認證的 Kubernetes 來協調和管理容器。

3.5 采用敏捷和 DevSecOps 開發方法

除 DevSecOps 軟件開發原則和方法外，設計和實施的解決方案還應遵循敏捷軟件開發原則和方法。

4 軟件實施記分卡

本節根據可行的 T&E BDA-KM 軟件實施的關鍵特征提供了一個實施記分卡。

如果海軍陸戰隊要與近似對手競爭，海軍陸戰隊必須將人工智能（AI）作為一種決策支持系統（DSS），以加快規劃-決策-執行（PDE）周期，從而在認知、時間和致命性方面取得優勢。

信息系統和監視技術正在改變戰爭的特點，使較小的部隊也能分布和影響較大的區域。但是，目前的指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察系統（C4ISR）以及機器人和自主系統（RAS）都是人力密集型系統，會產生大量數據，海軍陸戰隊必須迅速利用這些數據來提供可操作的情報。由于遠征高級基地行動（EABO）要求部隊規模小、分布廣、復原力強，必須迅速做出明智決策，才能在各種不斷發展和演變的威脅面前生存下來，因此這就存在問題。

使用數據分析和機器學習的人工智能處理、利用和傳播信息的速度比人類更快。配備了人工智能 DSS 的 EAB 指揮官將以比對手更快的速度做出更明智的決策。然而，在實現這一目標之前，目前還存在著巨大的障礙。海軍陸戰隊必須為 EABO 制定一個人工智能支持概念，并將其納入海軍作戰概念中，充分確定人工智能工作的優先次序和資源，并為企業數據管理提供資源，以最大限度地利用數據分析和機器學習來發現數據庫中的知識（KDD）。此外，海軍陸戰隊必須利用美國陸軍的人工智能實驗和概念開發來實現多域作戰（MDO）。最后，海軍陸戰隊應確定當前可通過狹義人工智能加以改進的技術和作戰領域。

引言

指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）以及機器人和自主系統（RAS）技術的普及正在改變戰爭的特點，使較小的部隊能夠分布和影響更大的區域。然而，作戰期間收集的數據正在迅速超越人類的認知能力。早在 2013 年，美國國防部就指出："ISR 收集和......收集的數據急劇增加。我們繼續發現，我們收集的數據往往超出了我們的處理、利用和傳播能力。我們還認識到，就戰術層面的分析人員數量而言，PED 的資源需求可能永遠都不夠"。

如果能迅速加以利用，C4ISR/RAS 數據將為指揮官提供戰勝敵人的信息優勢。但是，從這些來源獲取及時、可操作的情報需要大量人力，而且必須通過人工手段對數據進行快速處理、利用和傳播（PED）才能發揮作用。如果遠征軍要通過 C4ISR 與近鄰競爭并獲得競爭優勢，這對海軍陸戰隊來說是個問題。這些豐富的信息可以加快計劃-決策-執行（PDE）周期，但如果不加以管理，就會使領導者被信息淹沒，猶豫不決。必須采取相應措施，利用新技術實現數據自動化和管理。如果海軍陸戰隊要與近似對手競爭，海軍陸戰隊必須將人工智能（AI）作為決策支持系統（DSS），以加快 PDE 周期，從而在認知、時間和致命性方面取得優勢。

本文旨在證明，利用人工智能技術可加快指揮官在其環境中的觀察、定位、決策和行動能力。本文承認，但并不打算解決射頻通信、信息系統和組織變革中出現的技術問題的重大障礙。本文分為四個不同的部分。第一部分重點討論不斷變化的安全環境和新興技術帶來的挑戰，以及這些挑戰將如何影響指揮官。第二部分討論技術解決方案、決策模型，以及人工智能作為 DSS 如何為 EAB 指揮官創造認知、時間和致命優勢。第三部分將在未來沖突中，在 EAB 指揮官很可能面臨的假想作戰場景中說明這種系統的優勢。最后一部分重點討論了實施過程中遇到的障礙，并對今后的工作提出了建議。

第 I 部分：新的安全環境和新出現的挑戰

自 2001 年以來，海軍陸戰隊在 "持久自由行動"（OEF）、"伊拉克自由行動"（OIF）和最近的 "堅定決心行動"（OIR）中重點打擊暴力極端組織（VEO）和反叛亂戰爭。美國武裝部隊所處的是一個寬松的環境，有利于技術優勢、不受限制的通信線路和所有領域的行動自由。隨著 2018 年《國防戰略》（NDS）和海軍陸戰隊第 38 任司令官《司令官規劃指南》（CPG）的出臺，這種模式發生了變化，《司令官規劃指南》將大國競爭重新定為國家國防的首要任務，并將海軍陸戰隊重新定為支持艦隊行動的海軍遠征待命部隊。

為了支持這一新的戰略方向，海軍陸戰隊開發了 "先進遠征作戰"（EABO），作為在有爭議環境中的瀕海作戰（LOCE）和分布式海上作戰（DMO）的一種使能能力。EABO 為聯合部隊海上分隊指揮官或艦隊指揮官提供支持，在反介入區域拒止（A2/AD）環境中提供兩棲部隊，以獲取、維持和推進海軍利益，作為控制海洋的綜合海上縱深防御。然而，EABO 對部隊提出了一些必須考慮的具體挑戰。這些挑戰包括在所有領域與近似對手的競爭、對新興技術的依賴、人員與能力之間的權衡，以及地理距離和分布式行動帶來的復雜性。總的主題是如何通過在關鍵點上集成人工智能技術來克服這些挑戰，從而增強指揮官的 PDE 循環。

處理開發傳播 (PED) 問題

如果情報驅動軍事行動，那么海軍陸戰隊就會出現問題。如前所述，數據收集的速度超過了戰術層面的處理、利用和傳播（PED）過程。數據本身是無用的，必須經過組織和背景化處理才有價值。根據認知層次模型（圖 1），數據和信息對形成共同理解至關重要。聯合情報流程通過規劃和指導、收集、處理和利用、分析和制作、傳播和整合以及評估和反饋這六個階段來實現這一目標。C4ISR/RAS 的擴散擴大了收集范圍，但 PED 卻沒有相應增加。除非采取措施實現信息管理自動化，否則指揮官將面臨信息超載和決策癱瘓的風險。

信息超載是指由于一個人無法處理大量數據或信息而導致的決策困難。 羅伯特-S-巴倫（Robert S. Baron）1986 年關于 "分心-沖突理論"（Distraction-Conflict Theory）的開創性研究表明 執行復雜任務的決策者幾乎沒有多余的認知能力。由于中斷而縮小注意力，很可能會導致信息線索的丟失，其中一些可能與完成任務有關。在這種情況下，學習成績很可能會下降。隨著分心/干擾的數量或強度增加，決策者的認知能力會被超越，工作表現會更加惡化。除了減少可能關注的線索數量外，更嚴重的干擾/中斷還可能促使決策者使用啟發式方法、走捷徑或選擇滿足型決策，從而降低決策準確性。

鑒于 Baron 的結論，C4ISR/RAS 將降低而不是提高戰術指揮官的決策能力。筆者在擔任海軍陸戰隊作戰實驗室（MCWL）科技處地面戰斗部（GCE）處長期間進行的研究證實了這一結論。2013 年，海軍陸戰隊作戰實驗室 (MCWL) 開展了戰術網絡傳感器套件 (TNS2) 有限技術評估 (LTA)。一個海軍陸戰隊步槍連及其下屬排配備了空中和地面機器人、地面傳感器以及戰術機器人控制器（TRC）。戰術機器人控制器使一名操作員能夠在白天或黑夜，在視線范圍外同時控制多輛戰車進行 ISR。MCWL 將這種 ISR 形式命名為多維 ISR（圖 2）。LTA顯示，使用TNS2的排級指揮官在防御、進攻和巡邏時都能迅速發現威脅，但LTA也發現了兩個重大問題：1.在軟件和機器人能夠自主分析和關聯傳感器輸入之前，海軍陸戰隊員仍需收集和整理ISR數據；2.在中高作戰壓力下... 在中度到高度的作戰壓力下......操作人員會超負荷工作......無法探測和識別目標，并普遍喪失態勢感知能力。

海軍陸戰隊情報監視和偵察--企業（MCISR-E）正在通過海軍陸戰隊情報中心（MIC）、海軍陸戰隊情報活動（MCIA）與戰斗支援機構（CSA）和國家情報界（IC）連接，納入預測分析流程，以解決這些問題。通過海軍陸戰隊情報活動（MCIA），MCISRE 解決了全動態視頻（FMV）聯合 PED 支持問題，并于 2017 年成立了全動態視頻聯合 PED 小組，該小組具有全面運作能力，每周 7 天提供 12 小時支持，費用由 14 名分析員和 3 名特派團指揮官承擔。

雖然這是朝著正確方向邁出的一步，但由于人力需求量大，這可能證明是不夠的。EAB 指揮官必須依靠地理位置相隔遙遠的上級總部提供的、通過有爭議的電磁頻譜傳輸的情報成品。海軍陸戰隊司令部的 MIX 16（海軍陸戰隊空地特遣部隊綜合演習）實驗結果證實了這一結論： "未來戰爭將在具有挑戰性的電磁環境中進行，分布在各地的部隊......從上級總部 "伸手回來 "獲取日常情報援助的能力可能有限，而且無法依賴"。此外，在戰術和作戰層面增加更多的分析人員會導致循環報告，這只會加劇信息超載問題。

EABO/分布式作戰 (DO) 困境

根據《EABO 手冊》，EAB 必須 "產生大規模的優點，而沒有集中的弱點"。美國陸軍在 2016 年進行的實驗表明，較小的單位有可能分布并影響較大的區域（圖 3）。有人無人協同作戰概念（MUMT）認為，采用縱深傳感器、縱深效應和支援行動的部隊可實現戰斗力并擴大其影響范圍。

然而，DO 和 EABO 是零和博弈。C4ISR 和 RAS 技術可以讓部隊分布得更遠，但實驗表明，規模經濟會喪失。增加兵力將增加所有領域的需求。正如皮涅羅在 2017 年的一篇研究論文中總結的那樣："當部隊分散時，就會失去指揮與控制、情報和火力等輔助功能的效率。"在后勤方面也是如此。這種 "DO 困境 "可以用以下經過修訂的 "三重約束范式 "來表示（圖 4）。隨著部隊的分散，一個領域的整合將削弱另一個領域的能力。如果 EAB 指揮官能在不增加 EAB 占地面積的情況下提高能力，就能重新獲得規模經濟效益。智能技術整合可以解決這一問題。

第II部分：融合技術、決策和概念

人工智能展示了解決 PED 問題和 EABO/DO 困境的最大潛力，同時為指揮官提供了對抗性超配。據審計總署稱，"人工智能可用于從多個地點收集大量數據和信息，描述系統正常運行的特征，并檢測異常情況，其速度比人類快得多"。由聯合規劃流程（JPP）提供信息的人工智能系統可以產生更快、更明智的 PDE 循環。如果海軍陸戰隊想要實現 EABO，就不能僅僅依靠人類。相反，未來的關鍵在于如何利用人工智能來增強人類的決策能力。

決策和決策支持系統

研究表明，人類的決策并不完美，在復雜和緊張的情況下會迅速退化。人類的決策在很大程度上是憑直覺做出的，并在進化過程中不斷優化，通過使用判斷啟發法（偏差）來防止認知超載。偏差是快速決策的捷徑，它根據以往的經驗和知識做出假設。36 偏差是一種快速決策的捷徑，它根據以往的經驗和知識做出假設。雖然這些決策已經過優化，但并沒有參考因啟發式方法而被否定的大量數據。由于這些決策都是基于以往的經驗和現有的知識，人們在面對混亂的新情況時可能毫無準備。如前文所述，這對 EAB 指揮官來說是個問題。決策支持系統可以提供幫助。

決策支持系統可以是一個人用來提高決策質量的任何方法。海軍陸戰隊營長利用其參謀人員和聯合規劃流程 (JPP) 提供專家判斷來提高決策質量，而商業部門也越來越依賴于決策支持系統和人工智能來處理大量數據。在本文中，決策支持系統被定義為 "幫助用戶進行判斷和選擇活動的基于計算機的交互式系統"，也被稱為基于知識的系統，因為 "它們試圖將領域知識形式化，使其適合于機械化推理"。大多數 DSS 都采用西蒙的有限理性理論（Theory of Bounded Rationality）來建模，該理論承認人類在信息、時間和決策認知方面的局限性。西蒙提出了一個四步模型（圖 5），包括：1.觀察現實的智能；2.制定和衡量標準和備選方案的設計；3.評估備選方案和建議行動的選擇；以及 4.根據信息采取行動的實施。4. 執行，根據信息采取行動，最后反饋到第一步。

指揮官決策的兩個關鍵要素是選擇活動和推理。選擇活動，也稱為選項意識，是指在某種情況下對不同行動方案或備選方案的認識。選擇意識為指揮官提供了通往解決方案的不同途徑。能夠自主分析海量數據的 DSS 可能會揭示出以前不知道的選項。推理是一種邏輯思維能力。通過構建決策過程，數據支持系統可以不帶偏見和感情色彩地對數據得出結論。一些研究表明，在現實環境中，簡單的線性決策模型甚至優于該領域的專家。

DSS 有不同的類型，而類型決定了其性能和對人類增強的效用。智能決策支持系統（IDSS）是與作戰行動最相關的系統，因為它使用人工智能技術和計算機技術來模擬人類決策，以解決實時復雜環境中的一系列問題。在本文中，它將被稱為人工智能決策支持系統或 AI-DSS。它由一個數據庫管理系統（DBMS）、一個模型庫管理系統（MBMS）、一個知識庫和一個用戶界面組成，前者用于存儲檢索和分析數據，后者用于獲取結構化和非結構化數據的決策模型。人工智能-決策支持系統結合了人類構建問題結構的能力，以及通過統計分析和人工智能技術來支持復雜決策的系統，從而壓縮了 PED 流程（圖 6）。

人工智能輔助OODA循環

約翰-博伊德上校（美國空軍退役）被譽為機動作戰條令及其相應心理過程模型的主要作者之一。通過對實驗性戰斗機的研究，他認識到 "錯配有助于一個人的成功和生存，以及敏捷性和節奏之間的關系，以及如何利用它們使對手的感知現實與實際現實相背離"。為了解釋這些不匹配，他提出了一個 PDE 循環，后來被稱為 OODA（觀察、定向、決定和行動）循環（圖 7）。博伊德認為，誰能通過歸納或演繹推理更快地執行這一過程，誰就能獲勝。通過將人工智能融入 OODA 循環，EABO 指揮官可以獲得對敵決策優勢。正如伯杰司令在其規劃指南中所說："在任何規模的沖突環境中，我們必須比對手更快地做出并執行有效的軍事決策。

更好的信息和選擇有助于做出更迅速、更明智的決策，同時減輕認知負擔。EAB 部隊將面臨超音速和潛在的高超音速武器，這將使他們幾乎沒有時間做出充分知情的決策。EAB 指揮官將被迫利用大量有人和無人傳感器平臺感知威脅，并迅速確定行動方案。

人工智能輔助 OODA 循環（圖 8）直觀地描述了 EAB 指揮官如何借助人工智能技術做出決策。它將博伊德的 OODA 循環作為指揮官 PDE 循環的基礎。這反映出指揮官是決策過程的中心，也是情報和決策支持的主要消費者。下一層是國家情報總監辦公室（ODNI）的六步情報循環，用于將數據處理成情報。下一層是西蒙的有界理性模型，用于描述 AIDSS 如何嵌套在 EAB 指揮官的決策框架中。最后，使用狹義人工智能增強的外部代理被疊加以代表物理工具（如 RAS、武器系統、AI-DSS 和圖形用戶界面 (GUI)）。在關鍵點集成狹義人工智能，以實現傳感器操作和利用、數據和情報的 PED 以及武器使用的自動化，從而減少人力并壓縮 PDE 周期時間，為指揮官創造可利用的優勢窗口。

作戰概念

由于 EAB 指揮官將在一個簡樸、分散和資源有限的環境中工作，他必須重新獲得在這些方面失去的效率，以超越對手。AI-OODA 循環將按以下方式解決問題。在執行任務前，指揮官進行任務分析/人員規劃流程，以確定指揮官的關鍵信息需求（CCIR）（優先情報需求（PIR）/友軍情報需求（FFIR））以及與上級總部意圖相關的任務（作戰空間的情報準備（IPB）、行動區域、任務、約束/限制等）。

在步驟 1. 觀察階段，指揮官收集有關作戰環境、敵我態勢和友軍態勢的數據，以驗證 IPB 中的基準假設并更新態勢感知。為此，將利用國防部云服務和配備計算機視覺和機器學習技術的無人系統提供的多源情報，自主分析環境，查找 CCIR。這些系統在收集和識別 CCIR 時，可根據威脅程度和排放控制（EMCON）狀態采取兩種行動方案：1. 從云和/或邊緣 AI 平臺（AI-DSS）分發/縮減信息；2. 限制通信并返回基地進行開發。從這一過程中收集到的數據將反饋到第二階段--定向，以確定其意義和相關性。

在步驟 2. 在第 2 步 "定向"階段，指揮官要對收集到的大量數據進行意義分析，以便做出適當的決策。隨著數據池的不斷擴大，第一步的輸出結果必須由人工進行處理，這將耗費大量的時間和資源。如果處理不當，指揮官就有可能因信息過載而無法確定行動方案。研究表明，在面臨信息超載等人類認知極限時，人們會使用次優的應對策略，從而導致認知偏差。第二步是當前流程中的瓶頸，也是人工智能輔助決策支持系統（AI-DSS）緩解信息過載和縮短 PDE 周期的理想場所。

AI-DSS 的優勢在于它可以自主地以數字方式整合來自無限量來源的數據，包括多源情報、RAS、鄰近邊緣 AI 節點、開放源數據以及最終基于國防部云的服務，以生成決策輔助工具、預測性威脅預報或響應行動方案。通過監控這些來源，人工智能可利用 KDD 推斷出模式和意義，以探測敵方意圖，并在人工智能-OODA 循環的第 4 步中利用 F2T2EA（發現、修復、跟蹤、瞄準、交戰、評估）的殺傷鏈模型做出反應。與計算機網絡防御（CND）中使用的技術類似，EABO 部隊可以探測敵人的行動，將敵人的殺傷鏈指標與防御者的行動方針聯系起來，并識別出將敵人的個別行動與更廣泛的戰役聯系起來的模式，從而建立起陸基情報驅動的 SLOC（海上交通線）防御（IDSD），以控制當地海域。現在，他的情報系統已獲得最佳數據，并輔以人工智能生成的行動方案 (COA)，為第 3 步 "決定 "做好準備。

在步驟 3. “決定”步驟中，指揮官現在可以決定采取何種行動方案來實現預期結果。AI-DSS 可以推薦 COA、確定成功概率并建議后續行動或對手行動。通過圖形用戶界面，她的決定可以在整個梯隊中傳達，并傳遞給 RAS 平臺，從而在分布式作戰空間中形成一個綜合的有人無人團隊。

在步驟 4.“ 行動”中，指揮官正在執行任務，并利用反饋機制為其下一個決策周期提供信息，該決策周期已通過綜合通信、火力和指揮控制網絡進行了溝通，以確定可用和適當的武器系統。人工智能 OODA 循環將循環往復地進行下去，直到指揮官達到預期的最終狀態或情況不再需要采取戰術行動。通過利用人工智能作為 DSS，指揮官實現了以下目標：

1.融合--在梯隊中快速、持續、準確地整合來自所有領域、電磁頻譜（EMS）和信息環境的內部和外部能力；

2.優化 - 在正確的時間，以最有效和最高效的方式，向正確的目標提供效果的能力；

3.同步--將態勢感知、火力（致命和非致命）和機動結合起來進行滲透和利用的能力；以及

4.感知和行動速度--在沖突的各個階段都能識別和直觀地看到導致領域優勢和/或挑戰的條件，并采取相應行動；

確信所有數據點都以不偏不倚的方式加權，且周期速度快于敵方。

第 III 部分：關于人工智能輔助 EABO 的小故事

本節將通過一個小故事來解釋人工智能-OODA 循環系統在未來沖突中如何運作，從而將前面討論的主題結合起來。本節旨在從概念上向讀者概述如何使用該系統、它能解決哪些挑戰以及它能創造哪些機遇。

第 IV 部分：障礙和建議

有幾個問題不是本文的主題，但卻是接受和開發 AI-DSS 的重大障礙。將精力和資源集中在這些領域將激發行業解決方案，并協助海軍陸戰隊制定必要的政策、程序和戰術，以實現這一概念，并使海軍陸戰隊與國防部的人工智能戰略保持一致。

第一個問題是 EABO 的人工智能支持概念。如果對問題沒有清晰的認識，海軍陸戰隊就無法在技術、培訓和實驗方面進行適當的投資。一個可以考慮的途徑是與美國陸軍合作。2019 年 8 月，陸軍未來司令部發布了《2019 年未來研究計劃--人工智能在多域作戰（MDO）中的應用》。MDO 是聯合部隊的一個概念，海軍陸戰隊可以輕松嵌套在遠征梯隊中。這項研究通過戰爭游戲得到加強，概述了在 A2/AD 環境中建立人工智能能力的要求、優勢/劣勢和作戰案例。

第二個問題是海軍陸戰隊人工智能的資源配置。國防部人工智能戰略的美國海軍陸戰隊附件在 MCWL 設立了人工智能利益共同體（COI）和人工智能處，以確定人工智能工作的優先順序和同步性，并制定海軍陸戰隊人工智能戰略。這是一個良好的開端，但還不足以滿足人工智能運作所需的資源。海軍陸戰隊必須利用美國陸軍在多域作戰中開展的人工智能工作的范圍和規模，加速技術成熟、實驗和部隊發展。軍事、戰爭和后勤部人工智能有限技術評估應重點關注人工智能-DSS 如何能夠實現、改進或完全修改與 ISR-Strike、C2、維持和部隊保護相關的任務執行。2020 年有機會與陸軍人工智能任務組 (A-AITF) 就其 20 財年人工智能操作化研究計劃開展合作。

第三個問題是企業數據管理。國防部在匯集數據并將其組合成可用的形式方面舉步維艱。為了解決這個問題，國防部數字化現代化戰略要求提供企業云數據服務，也稱為聯合企業防御基礎設施（JEDI）。司令還認識到海軍陸戰隊在數據收集、管理和利用方面的不足，以促進更好的決策。機器要進行 KDD，必須有大量可用的數據集。海軍陸戰隊必須以人工智能-DSS 和其他深度學習技術能夠利用的方式構建其數據，以獲得業務收益。

第四個問題是對人工智能技術的信任。根據美國政府問責局的說法，人工智能正在接近第三次浪潮，但并非沒有嚴重障礙： "第三波人工智能的一個重要部分將是開發不僅能夠適應新情況，而且能夠向用戶解釋這些決策背后原因的人工智能系統"。目前的深度學習方法具有強大的分析能力，但有時會產生不尋常的結果。要讓指揮官信任并在軍事行動中使用 AI-DSS，就必須具備解釋人工智能如何得出答案的能力。可解釋的人工智能是國防部和商業部門共同關注的問題，而商業部門正在牽頭研究可能的解決方案。53 可解釋的人工智能是國防部和商業部門都關注的問題，而商業部門正在引領可能的解決方案研究。了解為什么會做出好的或壞的決策，會讓人對技術產生信任，這對軍事行動至關重要。

第五個問題是邊緣計算，即 "將計算能力下推到數據源，而不是依賴集中式計算解決方案"。這是必要的，因為電磁頻譜將受到爭奪，機器將無法依賴一致的通信和基于云的計算。數據網絡架構將需要重組，以便變得更加分散，并可抵御災難性損失，每個邊緣設備都應能夠與相鄰節點進行網狀連接和通信。在實踐中，數據連接將根據威脅環境從完全連接到拒絕連接的滑動范圍進行。這樣，AI-DSS 就能對本地收集的數據進行快速、實時的 PED，為 EAB 指揮官的決策周期提供支持。此外，國防部必須在戰術邊緣提供基于云的服務，并采用 5G 數據傳輸速率，以機器速度和低延遲充分利用人工智能和 RAS。同樣，這也是與美國陸軍在多域作戰方面的合作領域。

第六個問題是，這在以前已經嘗試過。2002 年，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）創建了 PAL（個性化學習助手）計劃，作為一種認知計算系統，它可以通過學習來協助用戶完成任務，從而做出更有效的軍事決策。其主要目標之一是減少對大量人員的需求，從而使決策更加分散，不易受到攻擊。PAL 的一些功能包括將多源數據融合為單一饋送，這些功能已過渡到蘋果 Siri 個人助理和美國陸軍的未來指揮所 (CPOF) 計劃。筆者無法獲得有關 PAL 計劃局限性的詳細信息，但陸軍認識到遠征決策支持系統的必要性，目前正在精簡 CPOF。指揮所計算環境（CPCE）將多個環境整合為一個單一的用戶界面，整體重量從 1200 磅減至 300 磅，主要用于移動作戰。這是朝著正確方向邁出的一步，也是陸軍和海軍陸戰隊的潛在合作領域。

最后，MCWL 應研究在 RAS、計算機視覺、機器學習和數據分析方面的狹窄人工智能領域，這些領域可立即應用于減少指揮官的認知負荷。

結論

當前的 C4ISR/RAS 是勞動密集型的，會產生大量數據，必須迅速加以利用，才能為海軍部隊提供可操作的情報。使用數據分析和機器學習的人工智能可以比人類更快地處理、利用和傳播信息。配備了人工智能信息系統的 EAB 指揮官將以比對手更快的速度做出更明智的決策。然而，在實現這一目標之前，目前還存在著巨大的障礙。展望未來，海軍陸戰隊必須制定一個與海軍作戰概念相匹配的海軍陸戰隊作戰概念，對人工智能工作進行充分的優先排序和資源配置，對企業數據管理進行資源配置，以最大限度地利用數據分析和機器學習來發現數據庫中的知識（KDD），并利用美國陸軍的人工智能實驗和概念開發來實現多域作戰（MDO）。此外，海軍陸戰隊應確定當前可通過狹義人工智能加以改進的技術和作戰領域。

海軍陸戰隊不能再依賴過時的決策支持系統和信息管理方法來進行戰術決策。隨著友軍和敵軍利用技術獲取戰術利益，指揮官的信息負荷將繼續增加。人工智能決策支持系統可以解決這個問題。軍事指揮與控制發展計劃》（MCDP 6）指出了這一點的必要性："無論時代或技術如何發展，有效的指揮與控制都將歸結為人們利用信息做出明智的決定和行動....，衡量指揮與控制有效性的最終標準始終如一：它能否幫助我們比敵人更快、更有效地采取行動？

隨著美國海軍陸戰隊的重點轉向大國對手，它必須解決訓練和裝備方面的不足，以保持電磁頻譜（EMS）中的彈性通信，否則就有可能在未來的沖突中無法通信。

美國海軍陸戰隊的行動依賴電磁頻譜來支持關鍵功能，包括指揮、控制、通信、情報、監視和偵察。在最近的大規模作戰行動中，美國海軍陸戰隊面對的敵人在干擾或爭奪電磁頻譜的技術能力方面相對較低。隨著大國競爭的興起，這種威脅已經發生了變化。同行對手已準備好挑戰美軍在有爭議的電磁環境中作戰的能力。美國海軍陸戰隊在關注同級對手的同時，需要提高對這種有爭議環境中作戰的理解和熟練程度。美國海軍陸戰隊應研究戰爭博弈技術的進步，并投資于抗電磁干擾能力更強的通信系統，以訓練和裝備部隊應對同行競爭。戰爭博弈技術的進步為海軍陸戰隊提供了一個寶貴的學習工具，使未來的領導者做好準備，在這個不明確、不熟悉的環境中開展行動。設備投資將實現一個多樣化、有彈性的通信系統，能夠在與同行國家的沖突中幸存下來。

美國海軍陸戰隊目前缺乏在有爭議的電磁頻譜環境中開展軍事行動的訓練或裝備。重新審視舊的理論，并將電磁頻譜作戰引入戰爭游戲和軍種演習，將提高美國海軍陸戰隊與同級對手競爭的能力。

具有高度自主性的軍事系統發展帶來了許多作戰優勢。這些系統通常是高度協作的，并允許優化對復雜問題的多效應對。人工智能，包括深度強化學習，有助于提高這些系統的效率。這項工作提出了一個與信任這些算法有關問題的綜合觀點，并提出了一些改善人機信任的準則。這項工作是在由歐盟資助的30個合作伙伴歐洲財團委托編寫的報告框架內完成的。

用于水雷戰的自主水下無人機，MMCM計劃實例

法國和英國在2010年啟動了一項計劃，評估和開發 "海上反水雷"（MMCM）能力，包括在與母艦安全距離外遠程操作的無人系統。通過持續化解靜態水下威脅，這些系統將提供戰略、行動和戰術上的機動自由，確保海上力量的安全投送，包括在海峽等高風險地區。

MMCM計劃的目標是提供一種新的敏捷的、可互操作的和強大的水雷戰能力。它將有助于在現有水雷戰艦退役時取代它們。這一雙邊計劃于2010年底根據法國和英國之間的《蘭開斯特宮條約》正式啟動。在2018年1月的法國/英國峰會上，法蘭西共和國總統和英國首相申明了他們打算迅速將該系統投入作戰服務[13]。

特別是，在2020年測試了四種作戰方案，分別采用了：一個水面無人機及其探測聲納、一個拖曳聲納、兩個水下無人機和一個水下滅雷機器人。前兩種情況主要是隨著任務的進行對威脅進行探測、分類和定位，其次是通過與前一次任務的數據進行比較來改變探測結果，最后是重新定位和識別幾枚地雷并解除其中一枚地雷。

該計劃的核心是在水下環境中自主發展的能力。這種自主性是通過使用人工智能算法，特別是DRL來實現的，以便自主地將無人機從母艦上移開[14]。盡管水下無人機必須能夠自主行動，但仍有許多人機互動：任務準備、驗證地雷分類和實時任務監測、授權投擲炸藥。這種人機互動是由MMI（人機界面）實現的，比如你會發現下面這個界面。

有一些項目旨在優化這些關系并建立信任關系：例如，泰雷茲國防任務系統公司DxLab的AR{iA}NE項目，旨在顯示操作者和人工智能之間可以有真正的互動[14]。人工智能在這里由控制臺的下半部分代表。它的突出顯示取決于性能指數：這就是人工智能以非常直觀的方式與操作者交流的方式。這個演示設備是為工業展覽準備的。它的設計經過特別考慮，給人以未來主義的印象，讓客戶感覺到他正在與人工智能進行交流。該控制臺集成了一個軟件分析界面，為聲納數據的利用提供了實質內容，因此非常適用于研究人機互動，更確切地說，是人機互動。

用于反無人機作戰的輕型自主無人機

國防公司，如泰利斯、空客和MBDA，正在開發項目，旨在提供反無人機（UAV：無人機）解決方案。商用無人機的擴散化和相當便宜的價格引發了安全和保障問題。例如，在無人機和飛機之間發生了一些事件，還有一些情況，如跨越邊界和在監獄中走私貨物（武器、毒品），或向目標運送爆炸物。這些公司提出了智能解決方案，可以檢測無人機，但也可以通過高度的自主性和人類的環形控制來消除它們。這些系統可以對敵方目標進行探測、識別、定位和消滅。反無人機問題被概念化，并通過以下步驟得到部分解決[16]：

• 威脅探測：利用部署在保護區域的地面傳感器，如雷達、聲學、射頻或光電傳感器來解決；
• 威脅分類：在威脅探測步驟中捕獲的地面傳感器數據上執行的后處理任務；
• 威脅識別：這是一項額外的后處理任務，旨在完善前一步獲得的分類，最好是評估一套獨特的威脅特征特征；
• 威脅追蹤：該任務的結果是威脅所遵循的軌跡或一組軌跡。其目的是保持對威脅的關注，并將其保持在系統傳感器的視野范圍內；
• 威脅評估：評估入侵的無人機所代表的威脅程度，例如通過有效載荷分析或行為理解。執行這一步驟是為了收集情報，并可能調整對該威脅的反應；
• 威脅消除：使用物理或非物理損傷使威脅失效。當然，這是迄今為止最不成熟的步驟。中和技術最終應取決于威脅的性質、其威脅程度和環境條件（以避免或盡量減少附帶損害）。

最新項目的目標是創建和展示一個完整的反無人機系統，能夠解決上述六個步驟，并整合兩個主要部分，一個地面部分和一個空中部分。地面部分可由一個作為指揮和控制站的地面控制站和一些地面傳感器組成，其數量和在空間的分布可根據需要和保護空間的配置進行調整。空中部分可以由盟軍無人機隊組成，這些無人機可以是相同的，具有類似的能力（同質蜂群），也可以具有不同的能力，每個都有一套獨特的專長（異質蜂群）。擁有一個空中段提供了兩個優勢。首先，在傳感方面，它使系統具有盯住目標的能力，可能為人類操作員提供實時視覺反饋，但也能對敵方無人機及其有效載荷進行更詳細和有效的分類和識別。第二，在消滅方面，它應該允許防御者部署更多的外科手術式的反措施，特別是避免過多的附帶損害或不想要的副作用。許多國防公司正在為中和部分開發智能DRL解決方案[17]，以便在盟軍無人機群中做出自主決定。DRL算法也可用于指揮和控制站，以監測整體作戰情況。

用于未來戰斗空中系統（FCAS）的重型自主無人機群

未來戰斗航空系統（FCAS）是一個 "系統簇"，它涉及到新一代戰斗機（NGF）、遠程航母（RC）和一個將所有參與者連接在一起的戰斗云系統： NGF、RC群、衛星、戰艦、地面系統等。

遠程運載器是用來做什么的？設想的應用是非常多樣的：通過幾十架飛機的飽和來穿透敵人的防御，誘騙敵機，執行電子戰任務（干擾），為其他飛機指定目標，執行偵察任務，甚至發射導彈而不是作戰飛機。這些新型機組成員為未來幾十年的空中行動開辟了一個巨大的可能性領域：用無人機代替戰斗機發射導彈，這樣就不會有飛行員的生命危險，騷擾敵人的防線，執行偵察任務，等等。這些設備也可以假裝成駕駛飛機，吸引敵人的巡邏隊，為作戰飛機打開缺口。在遠程載具的核心，制造商正在開發人工智能算法，特別是DRL[18]，以控制每架無人機，但也控制無人機群。DRL算法出色的適應性在這里被用來管理高層和自主決策。

"系統簇"的非常高的互連性也要求建立一個抗網絡攻擊的戰斗云。這些攻擊確實可以破譯通信以獲取情報，甚至干擾或破壞通信，或者更糟糕的是，向半自主系統發出錯誤指令。DRL算法可用于應對正在進行的網絡攻擊。這些攻擊確實可以快如閃電，而人類沒有能力做出足夠快的反應。因此，必須使用智能自動系統來抵御攻擊。DRL似乎再次成為快速、自主和適應性行動的良好解決方案[19]。

邁向可信AI

A. 科學的信任和可解釋人工智能

正如我們所說，在自主系統中使用人工智能有很多問題：倫理、法律、政治等等。這就是為什么有必要在這場技術革命的不同參與者之間建立一種信任關系，從研究人員到用戶和工程師。

數學上的保證。為了確保我們提出的技術解決方案的可靠性，最好能在理論上和數學上保證算法的性能。然而，重要的是要記住，有關的保證在性質上是概率性的，因為大多數ML算法的性質是不確定的。因此，我們將試圖證明，例如，如果該算法有無限量的訓練數據可供支配，它就能夠完成提交給它的任務。或者，人們可能會試圖證明該算法收斂到一個解決方案，而且幾乎可以肯定它是以一個已知的和可控的速度收斂的。這種類型的結果保證存在于許多經典的ML算法中，用于解決某些簡單的問題，并受制于關于訓練和測試數據的某些假設。人工智能的整個研究領域都是關于知道什么是或不是可以通過ML學習的問題，以及什么精度：可能是近似正確的學習[20]。在RL方面還有很多工作要做，它仍然是一種年輕的技術，但理論上的保證越來越多[21]。然而，這些理論結果一般都是基于非常強的假設，這些假設往往是還原性的，并沒有考慮無人機在實踐中使用的非常真實的環境，這有時會使它們不那么相關。

可解釋人工智能。第二個軸心是要建立對人工智能所支配的自主系統的信任，即其行動的可解釋性。當我們可以理解導致人工智能獲得結果的原因時，一個算法被認為是可解釋的。一般來說，目前可解釋的ML算法（XAIs）能夠報告相對簡單的決定，例如指出圖像的哪些區域被用來確定它是一個蘋果。關于RL，為算法的可解釋性設想了幾條途徑。

• 一些RL算法是以完全透明的方式建立的，它允許追蹤不同代理在一段時間內做出的決定。然而，這種方法不能應用于DRL，由于使用了人工神經網絡，DRL并不是完全可解釋的。
• 表征學習是另一種方法，它試圖在推理的某些階段提取最相關的信息。
• 也可以訓練另一種人工智能算法來解釋RL算法的行動，同時相互配合[22]。其他的解決方案仍然存在，提及這些解決方案需要太長的時間，這里的興趣主要是要意識到RL算法的可解釋性正在全面發展，在未來的幾年或幾十年里應該會通過新的里程碑。

讓我們細化前面的觀點，像一些作者那樣考慮人工智能算法的區別，這些算法不僅是可解釋的，而且是可解釋的。事實上，為了解釋它們的推理，已經建立了一些后驗算法，但它們并不能幫助理解初始算法的 "黑匣子"。出于這個原因，人們正在對可解釋的人工智能方面進行研究，這樣就可以說明導致輸出的不同推理步驟[24]。即使DRL算法的參數數量非常大，仍然是廣泛實施這種方法的技術障礙，但可以預期在這個領域會有明顯的進展。

B. 性能信任

對受DRL支配的自主系統有信心的第二個論據是測試期間的性能測量。事實上，即使目前關于人工智能可解釋性的知識狀況不允許完美地理解算法是如何達到其輸出的，但實踐中的結果是好的，表明有非常大的發展潛力。

對其他問題進行歸納的能力。首先，用戶對人工智能技術的信心可以建立在算法解決其他問題的良好能力上，或多或少有些類似。例如，眾所周知，Deepmind的AlphaFold 2 DRL算法在預測蛋白質結構方面特別出色[25]。這種優秀的聲譽源于該算法的大量已發表的測試研究，這讓該領域的大多數科學家對其給予了極大的肯定。雖然蛋白質結構預測與自主無人機的使用無關，但將蛋白質中單個原子的放置與無人機在協作作戰任務中的放置相提并論是很容易和有意義的。在前一種情況下使用DRL，以及所獲得的結果，也有可能使最終用戶對DRL應用于另一個領域的潛力充滿信心。

算法驗證。然而，與經典的ML算法不同，不可能在RL中實現我們在第一部分討論的驗證測試。這是因為所涉及的數據是隨時間變化的，而且所提出的問題也是不同的。要限定所識別的對象是否被正確預測是很容易的（是的，它是一個蘋果，或者不是，它是一個梨子）。另一方面，量化無人機和飛機之間合作的成功要微妙得多：許多標準必須被評估（無人機的定位、它們的速度、它們不同行動的時間）。因此，RL算法的性能測量是通過建立針對要解決的任務的指標來完成的。例如，對于負責訪問一個空間區域的無人機來說，比較正確識別目標的比例、任務完成時間或其他更精確的指標是相關的，這取決于情況和要解決的具體問題。

爭取在RL中實現更好的可重復性。最近還強調了RL算法的一個臭名昭著的問題，即當一些研究人員想要復制他們同事的結果時，一些算法的不穩定性[26]。實驗的可重復性是科學中的一個基本問題，因為它構成了被測試定律（例如，萬有引力定律）的有效性證明。在這里，算法性能的證明之一是可以讓它多次承受相同的情況，并在不同的迭代中獲得非常相似的結果。為了克服缺乏可重復性的問題，新的算法開發框架、新的測試程序和明確的指導方針已經到位，使科學和開發團隊對他們的結果有了更大的信心。

C. 建立一個有人-無人之間的信任協作

優化人機互動

人機協作是現代（協作）戰爭的核心，但人類和智能機器之間的成功協作主要取決于信任。然而，安全與新興技術中心對自主性和人工智能相關的研究[27]發現，在美國軍方的科技項目投資中，789個自主性相關項目中只有18個，287個人工智能相關項目中只有11個提到 "信任 "一詞。研究人員沒有直接研究信任，而是將開發更透明、可解釋和可靠的人工智能作為優先事項。這些努力對于培養人機團隊的信任是必要的，但技術驅動的解決方案并不總是考慮這個等式中的人類因素。

對高性能技術的不充分信任會導致人工智能系統的使用不足或廢棄，而對有限的或未經測試的系統的過度信任會導致對人工智能的過度依賴。這兩種情況在軍事背景下都有獨特的風險，包括事故、友軍交火、對平民的意外傷害和附帶損害。為了讓士兵對自主系統有信心，他們必須知道系統在遇到障礙物時將會做什么。從系統工程的角度來看，這意味著要指定和實施一些能力，如通過假設查詢和信息交流進行信息檢索，以便系統能夠以人類操作者容易理解的方式解釋其推理和行為。換句話說，"在系統中建立信任 "是一種以技術為中心的方法，通過改善與信任密切相關的系統特性和能力，如透明度、可解釋性和可靠性，來建立人機團隊的信任。

DARPA的Squad X計劃[28]將美國陸軍和海軍陸戰隊的步兵小隊與配備先進傳感設備的無人地面和空中飛行器配對，以提高敵對環境中作戰人員的態勢感知和決策。X小隊在2019年初進行的一系列實驗[29]的主要收獲之一是，將人工智能納入任務的規劃和演練階段非常重要。這樣做，士兵可以 "在如何信任人工智能方面進行搏斗"。最終，目標是讓人類作戰人員更好地了解這些自主系統在戰場上的表現，并對它們作為未來任務中的伙伴更有信心。

要怎樣才能讓人們信任技術？在使用先進系統時，一些個人或群體是否更有可能感到自信，而另一些人則更不情愿？人機團隊的部署環境如何影響信任？認知科學、神經科學、心理學、通信、社會科學以及其他研究人類對技術的態度和經驗的相關領域的見解為這些問題提供了寶貴的啟示[30]。

解決道德問題

"殺手機器人 "一直引起人們對潛在自主能力的恐懼[31]。法國國防倫理委員會在2021年批準在武器系統中引入一定程度的自主能力[32]。在法國，沒有辦法授權 "殺手機器人"。這一表述指的是LAWS（致命性自主武器系統）。這只是證實了法國幾年來在這個問題上的立場。但事情很復雜，倫理委員會認為不反對引入一定程度的自主權，因此不反對使用PAWLS（部分自主武器致命系統）。將LAWS與PAWLS區分開來的是 "性質上的差異，這與人類在某些關鍵功能中的地位有關"。致命武器系統的設計是為了演化出自己的操作規則，并自行重新定義其任務。它們不需要指揮部對情況的評估。PAWLS可以自主地被賦予某些任務的責任和執行，但只是暫時的，而且只用于識別、分類、攔截或接觸任務。道德委員會明確表示，它不能在沒有人類控制的情況下采取致命的舉措。即使在這個限制性框架內，也必須制定技術和組織保障措施，以防止任何過度行為。委員會認為，應繼續在與國防有關的人工智能和武器系統自動化領域進行研究。其目的是避免任何 "科學和技術上的放棄"，防止對手開發致命性自主武器，并在對手使用這種武器時進行防御。

自主系統不應

• 破壞指揮系統；
• 違背擁有處置武裝部隊的行動自由的憲法原則；
• 不能為遵守國際人道主義法律原則提供任何保證；
• 違背軍事道德和士兵的基本承諾，即榮譽、尊嚴、
• 控制使用武力和人道。

指南：在以人為本的國防人工智能領域建立信任

G1. 為自主軍事系統上嵌入式人工智能的操作使用案例制定并提供一個法律框架。

G2. 確保在所有情況下都有人類的監督，有人類在環形系統。

G3. 保證在發生事故時的責任追溯。這種責任必須始終由人承擔，而不是由機器承擔。

G4. 開發符合人體工程學的人機界面，允許人與機器之間的對話和理解。

G5. 開發穩健、安全、準確、可重復和可靠的算法，以及評估這些標準的方法。

G6. 為與人工智能互動的軍事人員建立培訓計劃，讓他們了解這些算法的機制、能力和局限性。

G7. 通過對算法、數據和設計過程的評估，確保責任、問責和可審計性。

G8. 制定技術評估程序，以評估對上述準則的遵守情況。

G9. 加快歐洲在人工智能技術方面的培訓工作，特別是針對學術和工業環境的DRL。

G10. 加快歐洲在整合人工智能的國防系統方面的立法工作，以保持歐洲在這一法律方面的領先地位，并確認其在這一領域的領先形象。

G11. 發展國際合作，在自主系統領域進行立法。

G12. 促進研究人員、哲學家、律師、政治家和業務人員之間關于自主系統的對話。

G13. 在有關國防人工智能的研究和應用項目中始終包括信任的概念。

G14. 對協同作戰的未來利害關系有一個明確而具體的看法，以便將人和他們的利益置于系統的中心。

現代戰爭越來越多地在信息環境中進行，通過開源媒體使用欺騙和影響技術。北約國家的政府、學術界和工業界已經通過開發各種創新的計算方法，從大量的媒體內容中提取、處理、分析和可視化有意義的信息來做出回應。然而，目前仍不清楚哪些（組合）工具能滿足軍事分析人員和操作人員的要求，以及是否有些要求仍未得到滿足。為此，加拿大DRDC和荷蘭TNO啟動了一項合作，以開發一個標準化和多方位的媒體分析需求圖。本文介紹了該合作的第一階段所完成的工作。具體來說， (1) 開發了一個可能的媒體分析工具功能框架；(2) 收集了CAN和NLD利益相關者的當前用戶需求；以及(3) 分析了差距，以顯示哪些用戶需求可以通過哪些功能來滿足。這個項目直接建立在SAS-142的基礎上，通過使用互聯網開發科學和技術評估框架（FIESTA）。本文說明了FIESTA在兩個突出的媒體分析能力中的應用：（1）情緒分析和（2）敘事分析。研究結果表明，盡管這些能力有一些獨特的功能，但它們有非常多的共同功能。因此，研究和開發工作可以通過專注于獨特（新穎）的功能，同時回收多用途的功能而得到優化。通過將FIESTA應用于多種媒體分析能力并與多個北約國家合作，這些效率的提高可以成倍增加。

一個持久的、精確的和適應性強的安全應用是有效的部隊保護條件（FPCON）的必要組成部分，因為美國的軍事設施已經成為恐怖主義和暴力行為的常見目標。目前的軍事安全應用需要一種更加自動化的方法，因為它們嚴重依賴有限的人力和有限的資源。目前的研究開發了一個由嵌入式硬件組成的離網部署的聯合微調網絡，并評估了嵌入式硬件系統和模型性能。聯合微調采用集中預訓練的模型，并在一個聯邦學習架構中對選定的模型層進行微調。聯合微調模型的CPU負載平均減少65.95%，電流平均減少56.18%。MobileNetV2模型在網絡上傳輸的全局模型參數減少了81.59%。集中預訓練的MNIST模型開始訓練時，比隨機初始化的模型的初始準確率提高了53.94%。集中預訓練的MobileNetV2模型在第0輪訓練時表現出90.75%的初始平均準確率，在75輪聯合訓練后，整體性能提高了3.14%。目前的研究結果表明，聯合微調可以提高系統性能和模型精度，同時提供更強的隱私性和安全性，以抵御聯邦學習攻擊。

對美國陸軍戰備來說，基于模擬的訓練提供了一種成本和時間效益高的方式來保持人員對其角色、責任、戰術和行動的充分了解。目前，由模擬支持的演習需要很長的計劃時間和大量的資源。盡管半自動化的軍事模擬提供了基本的行為人工智能來協助完成參與者的角色，但它們仍然需要人類模擬操作員來控制友軍和敵軍。演習支持模擬操作員直接來自預期的訓練對象，分配給士兵的角色扮演職責與他們組織的訓練。單位用他們團隊的一小部分人進行訓練，降低了訓練質量和整體效果。減少開銷和提高模擬支持訓練質量的一個方法是實施全自動和自適應的敵對部隊（OPFOR）。

DeepMind的AlphaStar、AlphaZero和MuZero說明了機器學習研究的進展情況。使用大型數據集或通用算法，這些代理人學會了如何在復雜的戰斗性戰略游戲中發揮并擊敗職業玩家。這些游戲包括延遲和稀疏的獎勵、不完善的信息和大規模的狀態空間，所有這些功績都支持機器學習可能是在建設性的軍事模擬中開發適應性OPFOR的關鍵。

本文調查了關于使用機器學習進行自動OPFOR決策、計劃分類和智能體協調的現有文獻。這一分析是未來研究支持建設性軍事模擬自適應OPFOR的現有能力和局限性的一個起點。

未來的戰場是一個將受到近鄰對手快速變化的技術能力嚴重影響的戰場。在這種環境下的成功將需要簡單易用的系統，它能適應各種情況，并能與其他部隊和系統整合。多域作戰指揮、控制、計算機、通信、作戰系統和情報（MDOC5i）旨在為海軍陸戰隊準備未來的戰場。由于傳統的機器學習技術存在某些缺點，MDOC5i使用矢量關系數據建模（VRDM），為海軍陸戰隊提供適合動態部署的系統。MDOC5i使用全球信息網絡架構（GINA）作為其VRDM平臺。這項研究使用GINA創建了一個無處不在的決策模型，可以根據美國海軍陸戰隊的場景進行配置。該研究實現了無處不在的模型，并通過一個網絡分析用例證明了其功能。這個決策模型將作為所有GINA實施的基礎模型。快速構建和調整基于場景的GINA模型并將這些模型整合到一個共同的框架中的能力將為海軍陸戰隊提供對抗未來對手的信息優勢。

圖. 超圖描繪了構成 GINA 決策模型的關鍵實體。這是圖 3.2 中描述的“決策者信息”部分的細分。影響力的三個主要領域是現實世界、網絡和網絡。本論文中的模型將僅包含網絡類別的一部分，特別是 XMPP 流量。這三個領域應被視為為大規模網絡診斷設計的決策模型的起點。

引言

在最近的沖突中，美國能夠承擔對其敵人的技術優勢[1]。然而，由于美國已經將重點從反叛亂（COIN）行動轉移到與近距離對手的沖突上，這是一種不能再假設的奢侈。美國和國防部必須不斷尋求獲得并保持對近距離對手的技術優勢。所有軍種的指揮官都強調了這一點，包括司令部的規劃指南[2]。網絡戰場是一個日益復雜和快速發展的領域，在戰爭中從來沒有出現過像現在這樣的能力。目前的對手既有掌握該空間的愿望，也有掌握該空間的能力[1]。人機交互（HCI）將是在未來沖突中實現信息主導的關鍵。人機交互融合了計算機科學、認知科學和人因工程，以 "專注于技術的設計，特別是用戶和計算機之間的互動"[3]。我們必須掌握人機交互，以協助指揮官并保持對敵人的優勢

美國海軍陸戰隊（USMC）沒有很好的裝備來在網絡領域取得成功。美國海軍陸戰隊訓練和教育司令部（TECOM）已經將這一能力差距確定為一個主要的問題聲明："海軍陸戰隊沒有接受過應對同行威脅的訓練，在這種情況下，我們不再享有數量或技術優勢的歷史優勢。為了在未來的戰場上取勝，我們必須提供一個學習框架，以發展適應性和決定性的海軍陸戰隊，并提供訓練環境，以產生能夠產生決定性效果的互操作單位"［4］。

信息技術的進步產生了一個以網絡為中心的應用框架[5]，可以幫助縮小能力差距，使美國海軍陸戰隊保持對對手的網絡優勢。

1.1 MDOC5i

在為滿足指揮官的指導并使美國海軍陸戰隊為網絡戰場做好準備而采取的舉措中，海軍陸戰隊已經建立了多域作戰指揮、控制、計算機、通信、作戰系統和情報（MDOC5i）。MDOC5i是一個基于陸軍網絡信息管理環境（ANIME）的系統，提供了一個以網絡為中心的因果動態數字孿生環境。利用基于實體的模擬，MDOC5i提供以網絡為中心的互操作性和決策模型，可以增強多域作戰（MDO）[6]。MDOC5i計劃 "提供基層開發的技術，使操作人員能夠'推斷和適應'不斷變化的戰斗空間的需求" [7]。MDOC5i確定了需要改進的三個問題領域：互操作性、信息處理和利用，以及文化轉變[7]。

隨著戰場的不斷發展，聯合解決方案將是獲得優勢的關鍵。這些互操作性的解決方案將依賴于網絡和通信能力。互操作性是指與整個服務的各種通信系統相關的所有設備之間的通信能力。因此，目前在互操作性方面的差距需要被彌補，以進行聯合行動。系統之間的互操作性還沒有通過一個標準化的通用方法來實現[7]。MDOC5i認為這個問題的根源在于，當前系統所使用的所有網絡都被認為是彼此獨立的領域，而不是一個統一的作戰指揮和控制（C2）系統[7]。

MDOC5i解決的下一個問題是信息處理和利用。這個問題指的是目前整個海軍陸戰隊沒有能力處理大量的信息。數據通常很豐富，而且隨著傳感器能力的增長，數據會越來越豐富，但很難分析所有的數據并從噪音中分出有用的數據。鋪天蓋地的數據如果不進行適當的分析，對決策過程是無用的，甚至是有害的。這個問題被具體描述為："當前行動和數據收集的速度超過了我們處理、識別和獲取可操作情報的能力，以快速評估、調整和修改計劃和實時COA，從而優化部隊投射、殺傷力，并實現持久的超額配給"[7]。

為了提高處理越來越多的數據和跟上快速發展的戰場的能力，作戰人員需要關注人機互動。這種關系對于能夠在可操作的時間范圍內將大量的數據轉化為有用的信息，從而做出更好的決定至關重要。更好的人機交互可以幫助確保 "數據處理和決策的速度與行動的速度相稱" [7]。

解決的最后一個問題，即文化轉變，涉及美國防部需要調整其在數據整合和聯合行動方面的重點。雖然國防部致力于為作戰人員提供可操作的情報，但其方法是無效的和低效的[7]。此外，各個軍種制定了自己的就業方法和情報方式，這往往會導致聯合行動的無效性。為了在目前存在的動態戰場上作戰，各軍種必須共同努力，"使能力與任務、標準操作程序、訓練戰術和協議、采購和部署政策以及作戰部隊的整體文化相一致" [7]。

1.2 MDOC5i應用于海軍陸戰隊

5月9日至5月13日，MDOC5i在海軍陸戰隊空地作戰中心（MCAGCC）二十九棕櫚島與第七海軍陸戰隊進行了演示。這次初步測試的目的是展示MDOC5i所帶來的增強的火力能力，并確定MDOC5i通過提供共同情報圖像（CIP）--共同作戰圖像（COP）和決策支持來增強整個海軍陸戰隊空地特遣部隊（MAGTF）的MDO的可行性。

在MCAGCC Twenty-Nine Palms進行的MDOC5i演習成功地描述了該系統的防火能力。MDOC5i系統使用最先進的掃描機制和瞄準系統，將標準裝備的區域射擊武器轉變為精確射擊武器平臺，能夠在幾乎沒有歸零的情況下有效地攻擊目標。雖然這本身就大大增加了海軍陸戰隊的殺傷力，但增強的火力能力僅僅是MDOC5i概念所提供的效用的開始。底層系統使用全球信息網絡架構（GINA），一個矢量關系數據建模（VRDM）平臺，以使所有通過網絡連接的單位都能獲得準確的COP和CIP。這在戰場上提供了一個優勢，因為所有單位都獲得了意識，并將能夠為共享系統提供輸入，從而產生最準確的CIP-COP。

這些投入可以用來幫助決策和影響有利于沖突空間競爭的活動。

這一過程的關鍵使能部分之一是GINA內的決策模型，它能使人采取行動。在二十九棵樹的演示中，海軍陸戰隊員被展示了使用標準武器系統對選定目標進行第一輪射擊的能力。選定的目標出現在通過網絡連接的所有信息顯示器上。為了實現目標定位，GINA模型接受目標的輸入并將信息傳遞給所有用戶。系統首先決定該目標是一個有效的目標還是一個重復的目標。它通過一個專門設計的決策模型來實現這一目標，該模型將確定的目標與其他繪圖的目標進行比較。如果新的目標在指定的距離內，程序會認為它是重復的。這可以防止信息過載，使指揮官對現有的威脅有最準確的描述，以便更好地決定如何使用武器系統來對付敵人的目標。因此，在這個特定的例子中，輸入的是確定的目標位置，決定的是該目標是合法的還是重復的，決定的標準是確定與其他已經繪制的目標的距離，結果是對威脅的準確描述，使海軍陸戰隊能夠最好地與敵人作戰。

在演示中，決策與識別目標有關，而影響的行動與射擊有關。然而，如前所述，增強射擊能力只是MDOC5i通過基于VRDM的GINA平臺所能提供的好處的開始。創建和采用為指揮官提供最新的CIP-COP并幫助決策的模型將對海軍陸戰隊和國防部（DOD）的所有方面都有用。按照目前的情況，每次實施新的模型時，都需要從頭開始創建新的決策模型。

1.3 論文重點和MDOC5i的聯系

海軍研究生院（NPS）論文的目的是在GINA平臺上使用VRDM建立一個不可知的決策模型。重點是該模型的普遍性，以便它可以很容易地被塑造為未來的情景。該決策模型擴展了無處不在的數據表概念，以包含關于數據的信息屬性，并允許通過基于屬性的真值表關系實現來自數據屬性和信息屬性（邏輯類型）的知識屬性。因此，模型將數據轉化為信息，然后從已知的真值（既定協議）中獲取狀態和規定過程的知識，然后模型執行相應的過程。這表明了該方法的普遍性，并使任何數據任務的數據轉化為行動。本論文驗證了使用基于模型的配置方法，該方法由數據、真值表和狀態的概念對象組成，可用于人在/在環的自動數據決定-行動，并可在知識管理圖框架內為任何任務進行管理。

建議的模型在通過分析可擴展消息和存在協議（XMPP）消息來確定網絡健康狀況的情況下進行測試。該模型的輸入是可擴展標記語言（XML）消息，旨在復制大規模戰術網絡的數據包捕獲（PCAP）中捕獲的XMPP消息。雖然網絡診斷分類本身很重要，并證明了功能，但主要的效用將在于決策模型的普遍性。因為該模型是不可知的，它可以很容易地被修改以適應一系列所需的場景。務實地說，它可以作為所有其他GINA實施的基礎模型，使海軍陸戰隊實現信息超配。

1.4 假設和研究問題

本論文的假設是，GINA將被證明是一個高效的平臺，在這個平臺上實現一個可以輕松配置的泛在決策模型，以應對多種情況。在這個假設的核心，主要目標是利用GINA架構成功地設計和實現一個無所不在的決策模型。這項任務已經完成，證明了主要假說的正確性。

本論文的問題包括。

1.無處不在的決策模型能否在GINA的界面中實現？

2.GINA是否為機器學習（ML）提供了一個可行的、可操作的替代方案，該模型是否達到了與傳統機器學習技術相同的效果？

3.該模型是否有切實的方面證明比傳統機器學習技術優越？

4.該模型和GINA平臺能否用于大規模網絡流量分析？

與假設一致，第一個問題是最重要的，并且被證明是正確的。所實施的決策模型應該能夠促進并推動未來的工作。其余的問題涉及模型的可擴展性和與傳統技術相比的性能。雖然這兩個概念都沒有直接解決，但該模型提供了肯定的機會來測試這些概念。

1.5 使用的工具

為了成功地理解決策模型的實施和它可以應用的規模，有必要了解所涉及的工具。其中一些應用在本論文中直接使用。其他的是在MDOC5i中使用的，對于理解這個模型如何推導到多種情況下是很有用的。這些工具也提供了很好的背景，對未來的工作有好處。

1.5.1 全球信息網絡架構

GINA 是一個基于云的、提供可執行建模環境的 VRDM 平臺，該平臺產生的模型能夠進行推理和適應[7], [8]。該架構通過其反思性的、可執行的、基于組件的、與平臺無關的和模型驅動的構造，提供先進的數據、信息和知識的互操作性[9]. 該平臺使用一種語義結構，使應用領域的用戶能夠理解組成的模型組件，并形成具有半知覺行為的系統，這對動態任務需求的適應性和可配置的靈活性至關重要。該創新平臺是松散耦合的，這意味著它可以通過配置創建模型，使用來自遺留系統、現有系統或未來系統的各種輸入[8]，而不會破壞或重新編譯。由于概念性的信息對象構造可以臨時引入，并可能存在于任何領域，GINA提供了誘人的可能性，美國防部正在探索這種可能性[2]。

GINA技術由方法論、開發工具和可執行模型的部署平臺組成，可作為軟件程序使用。這些模型不需要被編譯，而是在元數據中定義并實時編譯。該平臺使用通過配置實現的行為、環境和因果的建模概念，以提供定義、操作和互操作性[10]。GINA可以通過其名稱的組成部分進一步理解。"全球 "指的是該平臺通過多層抽象包含了所有的數字表示。"信息 "指的是可以被建模和管理的靜態和動態數據以及互動關系。"網絡 "指的是可以通過模型和圖表顯示、參考和管理的所有互聯關系的數字表示。"架構 "意味著GINA是被使用的系統，專門用于制作行為、背景和因果關系的可執行模型[10]。

第二章將深入討論GINA的優點和特點。

1.5.2 ANIME Dark Stax

Dark Stax是一個由ANIME開發和使用的工具，能夠以接近實時的速度創建復雜系統的數字孿生體。這些數字孿生體可以用來操作克隆的系統進行數據操作和決策分析。這種聯合有助于數據驅動的決策過程。這個工具能夠創建戰術網絡的克隆，并過濾PCAP數據，為網絡診斷模型創建輸入[10]。Dark Stax工具由Ad Hoc維護和運行。他們對該工具的掌握為首要的人工智能（AI）技術和VRDM技術的結合提供了巨大的效用。

1.5.3 StarUML

StarUML是一個開源的軟件建模平臺，支持統一建模語言（UML）[11]。它被設計為支持簡明和敏捷的建模，并提供系統疊加的可視化描述[12]。本文使用UML圖來描述實現的VRDM模型的靜態和動態方面。UML并沒有捕捉到VRDM模型中包含的所有細節，但它確實捕捉到了最重要的信息，并提供了模型中連接的清晰疊加。

在這個項目中，它只被用于GINA模型的可視化和文檔化。然而，我們的意圖是使GINA能夠接受UML設計作為輸入。因此，一個系統可以用UML建模并輸入到GINA中，以放棄配置。

1.5.4 目標光標仿真器

Cursor On Target（COT）"是一個互聯網協議和一個基于XML的機器對機器模式，可以被任何系統讀取和理解，使專有和開放源碼系統能夠相互通信"[13]。模擬器在GINA模型中被用來模擬XMPP流量。XMPP消息的樣本在一個文本文件中生成。然后，Cursor On Target Simulator（COTS）模擬器將文本文檔的內容作為XML輸入到GINA。這個XML是決策模型的輸入。

未來的系統開發包括指揮和控制（C2）技術，以支持空戰管理人員（ABM）和戰斗機飛行員，因為他們支持在一個更大的系統系統中使用自主無人機系統（UAS）的復雜任務。在復雜的、不斷發展的和動態的環境中，人類作戰員有效地觀察、定位、決定和行動的能力是必不可少的。然而，在ABM和飛行員之間的UAS監管變化過程中，作戰者的表現可能會下降，這大大增加了作戰者的認知工作量，超過了以往任務中通常看到的工作量。不幸的是，C2技術的發展往往把重點放在自動化和硬件上，使人類作戰員的參與度不足，不利于人與自動化的互動。目前，數字工程和基于模型的系統工程（MBSE）工具正在迅速被系統開發、整合和管理所采用，以支持整合這些系統所需的復雜開發工作。目前的研究在MBSE工具中整合了人的考慮，以分析開發過程中人與自動化的合作。該方法支持在建模的任務模擬中用一對專門的活動圖表示自動化輔助和人類作戰者，稱為任務行為者圖和OODA2活動圖，允許分析作戰過程中的錯誤和瓶頸。這種方法說明有可能減少作戰員的認知工作量，改善作戰員的決策，提高系統性能，同時減少系統重新設計的時間。