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技術進步所帶來的進攻技術為對手提供了威脅聯合部隊和盟軍作戰優勢的機會。要與這些新方法作斗爭，就必須不斷快速發展自己的 "改變游戲規則 "的技術。通過重點發展無人系統和自主性，空軍可以努力保持其技術優勢。此外，創建一個強大的框架，能夠測試和評估定義自主性的原則，從而探索未來的能力。本研究介紹了反應/慎思混合架構的發展情況，該架構將允許對任務、認知和同伴靈活性原則進行測試。具體來說，這項研究探索了多機器人系統中的同伴靈活性，以多機器人混合架構（HAMR）作為框架基礎，解決定位問題。為完成這一任務，結合車輛感知和導航工具對運行環境進行推斷。然后，這些推論被用于構建因子圖，而定位的核心算法就是在因子圖的基礎上實施 iSAM2，這是一種高性能的增量矩陣因式分解方法。統一行為框架（UBF）是該框架中單個車輛控制的一個關鍵組件，它是一種基于行為的控制架構，使用模塊化仲裁技術生成動作，從而實現執行器控制。此外，還通過使用容器對世界模型進行分隔，以盡量減少通信開銷并簡化狀態信息。該平臺的設計采用了多態方法，以實現模塊化和魯棒性，從而促進未來的發展。

為了應對《國防戰略》中概述的新出現的近似同級威脅，軍事領導人必須將其對戰爭演變的看法重新表述為一種新的思想，將感知到的威脅視為變革的主要驅動力。根據軍事生產和國際軍事使用動力之間新的雙因素博弈來模擬這種演變，可以為美國軍事力量的未來指明幾種戰略。

盡管間斷均衡、國際威脅分析和博弈論等概念仍是學術思想的主要內容，但它們尚未被整合成一個供軍事領導人應用于戰爭的單一框架。本文將以科學家測試和驗證假設的方式來構建這樣一個框架。因此，本文認為，戰爭與其他社會建構一樣，是在一個間斷平衡的生態系統中演變而來的，受制于國家對各種威脅的關注。隨著國家注意力的搖擺，國家利用技術并將其迅速付諸實踐的能力對于應對這些威脅仍然至關重要。此外，當前的技術格局呈現出無限的技術組合，使得戰略制定比以往任何時候都更加復雜。因此，由技術行動和技術實施組成的雙因素博弈，為利用技術應對所感知的國家威脅提供了方法論。在這個案例中，歷史和科學結合在一起，為一個包含七個獨立信條的新范式正名。以美國發展和使用空中力量為工具，對這些信條進行了衡量和研究，既約束了討論，又突出了歷史趨勢。

本文勾勒了對間斷均衡與國家威脅關注和博弈論之間關系的綜合理解，從而創建了一個框架，為當代軍事領導人構建和衡量未來戰爭戰略提供了新的范例。

人工智能是下一個競爭領域；第一個開發出人類水平人工智能的國家將產生類似于原子彈開發的影響。為了維護美國及其人民的安全，美國國防部資助了人工智能及其應用的發展研究。本研究使用強化學習和深度強化學習方法作為當前和未來AI智能體，并評估開發中的潛在問題。在兩個游戲和一次遠足中對智能體的表現進行了比較： 分別是貨物裝載、河內塔和背包問題。據觀察，深度強化學習智能體能處理更廣泛的問題，但表現不如專門的強化學習算法。

目前和即將出臺的美國軍事概念強調，需要整合和同步所有領域的效果，以實現跨領域的協同作用。本論文研究了三個案例，以確定軍隊在同行競爭者之間的大規模戰斗中同步使用空中力量和陸地力量的有效性和手段。由于美國和英國在第二次世界大戰和 "沙漠風暴 "中的經驗已經在美國學術界得到了很好的研究，研究的重點是第二次世界大戰期間的德國和蘇聯，以及1973年阿以戰爭中的以色列國防軍。對于每個案例研究，作者都介紹了支撐所研究軍隊行為的作戰條令、戰役背景、關于整體有效性的結論，以及對所使用的指揮和控制機制的深入討論。最后一章提出了美國在為多域或全域作戰開發系統和觀念時應考慮的六個明顯的教訓。

結論與建議

在分析了這些歷史上有爭議的環境中用于整合空中力量和陸地力量的結構和方法后，不同的例子之間的相似程度是驚人的。雖然每個系統都有長處和短處--有些比其他系統更重要--但它們都在幾個基本概念下運作。在很大程度上，這些原則在現存的美國聯合部隊系統中也很普遍。美國軍隊應該從這項研究中得出的結論是漸進式的變化，更多的是采用更有利于大規模作戰行動和MDO的思維方式。在歷史先例中，有六條與空中力量和陸地力量整合有關的基本原則是可以確認的：

(1) 信任是任何C2系統的先決條件；

(2) 對共同作戰目標的理解對信任至關重要；

(3) 作戰和戰術C2結構是成功整合的根源；

(4) 在大規模作戰中，空中力量應被視為機動部隊；

(5) 空中力量和陸地力量是相互促進和相互支持的；

（6）有爭議的空中環境需要良好整合的跨領域戰術推進器（護航、SEAD等）來執行反陸地或任何其他任務。

雖然本論文從空地角度提出了這些原則，但它們似乎適用于整合所有領域。為了便于閱讀和確保理解，下面的表十列出了這些原則

克里斯-福塞爾（斯坦利-麥克里斯特爾在領導聯合特種作戰司令部期間的親密助手之一）強調，有四個關鍵因素促使一個大型組織能夠以小團隊的速度和效率運作：信任、共同目標、對形勢的共同理解以及授權執行。福塞爾的因素與上述原則清單之間有許多相似之處，這一事實支持了它們的有效性。有很多 當前美國的理論在很多方面促進了這些原則。但是，由于21世紀的行動，許多軍官的心態并不總是遵循歷史所建議的戒律或聯合學說所規定的意圖。因此，美國陸軍在空地一體化方面最大的發展重點是培訓、領導力和教育。在深入研究這些原則之前，有必要對這些原則所要實現的目標進行簡短的討論。

美國陸軍和美國空軍都認識到當代和未來作戰環境的日益復雜性。美國陸軍解決這一問題的核心理念是MDO（在訓練與理論司令部小冊子525-3-1《2028年多域作戰中的美國陸軍》中討論）。美國空軍的中心思想是作戰敏捷性（在其2015年9月的未來作戰概念中提出）。在這兩種情況下，各種信條和層面都描述了美國空軍在沖突期間實現戰略目標的手段：在所有領域向對手提出多種困境，共同努力匯聚到作戰目標上，從而取得戰略勝利。為了實現這一總體概念，各領域之間的有效整合是至關重要的。

行動整合應該通過根據歷史經驗開發的系統來實現，在這些歷史經驗中，空中和陸地機動在有爭議的環境中被有效整合。有效的整合是一個系統，在這個系統中，每個領域的部隊都有最大的行動自由，可以行使主動權，從而在特定的環境中建立最快速的節奏。在明確的聯合目標指導下，通過相互支持和扶持的領域部隊在每個領域創造的快速節奏，大大增加了美國聯合部隊的成功幾率。關于這一概念的說明，請參見下面的圖26。

為了便于討論，下面的表8列出了每項原則以及作者認為美國司法部應該調查改進的領域。如前所述，這些需要改進的領域大多不涉及條令、組織或材料等。相反，它們主要集中在心態和觀念上，這些問題主要應通過培訓、領導和教育來解決。這些概念建立在一個核心思想上，即在每個領域運作的人都相互信任，為一個共同的目標而努力。

為了使多域作戰的概念取得成功，聯合部隊之間需要有一種共同的語言，而且這一概念決不能以犧牲在現有領域的機動性或通過創造一個新的領域來放棄單一領域的主導地位。并非所有的問題都需要一個僵化的理論來克服，多領域作戰需要模糊性，以最大限度地發揮其潛力。如果不這樣做，就有可能使概念僵化，使概念的效用受挫。

在美國陸軍和聯合部隊中，最近出現了實施多域解決方案以克服新出現的戰略和戰術挑戰的勢頭。應對這些挑戰的首要機制是制定理論，讓各部門承認并提供跨領域的效果以支持彼此。迄今為止，這一努力遇到了挑戰，因為聯合部隊有定義方面的挑戰，并且最終必須默許在零和資源環境中以犧牲自己的能力為代價來發展支持其他部門的能力。這項任務在最好的情況下是具有挑戰性的，在最壞的情況下是無法實現的。此外，產生一個解決方案本質上增加了與執行有關的復雜性。然而，重大的理論改革是沒有必要的，多領域合作的有利影響最好通過內在的模糊性來體現。

為多域作戰提供一個激烈的理論解決方案既無法實現，也沒有必要。允許思想上的模糊性提供了機會，使各部門能夠保持主要領域的主導地位，這對于多領域合作和跨領域的成功來說是必要的。它還允許制定與特定情況相關的解決方案，利用創造力，而沒有在零和資源環境中進行資源競爭的風險。各部門之間的同步性可以通過更加集中和一致的語言來克服，并通過使用現有的基礎設施來實施變革而不產生重大動蕩，使美國的軍事優勢保持不變，并能夠確保美國持續的全球力量投射。

新技術的影響和未來戰斗空間速度的提高，可能會使指揮和控制職能過度集中在政治或戰略層面，而忽略了合格參謀人員的咨詢意義。因此，政治/戰略領導人可能會發現追求先發制人和預防性戰爭作為一種戰略，以獲得對敵人的不對稱優勢。

隨著時間的推移，技術革新在戰爭中發揮了重要作用，并在許多領域逐步取代了人類的功能。在第一次世界大戰（WWI）和第二次世界大戰（WWII）之間的戰時時期，戰爭被理論化為更遠的距離，更快的執行，并通過越來越復雜的機器。目前的軍事能力是一個演變趨勢的結果，其中技術和信息發揮著核心作用。新技術的影響和未來戰斗空間速度的提高可能會使指揮和控制功能在政治或戰略層面過度集中。這一因素是下一屆政治/戰略領導層的道德困境的基礎。

在濫用自動化和盲目限制自動化之間平衡決策過程的能力將是在自主系統的作戰環境中發展有效的指揮和控制功能的一個關鍵方面。

未來的指揮與控制

在戰時，一些領域的實驗旨在確定贏得戰爭的最有效平臺。即使戰術層面上所有可用手段的整合創造了真正的不對稱優勢，每個平臺的 "倡導者 "都在這個層面上提出了自己的觀點，以獲得戰略家的關注，并最終在戰爭的馬賽克中帶來了另一塊。

空中力量理論家認為，飛機本身是下一次沖突中的游戲規則改變者，在這個層面上，其他 "傳統 "的戰斗方式將被掩蓋。其中，朱利奧-杜埃特認為，在戰爭時期，不再有戰斗人員和平民的區別。因為戰爭是國家之間的全面對抗，平民成為合法的目標，戰略上的成功只能來自于飛機和從空中進行的大規模轟炸。此外，杜赫特相信，由于勝利只能通過打擊敵人的士氣來實現，所以每一種解決方案都是可以接受的成功手段，包括用毒氣毒害平民。最后，關鍵是要剝奪敵人建立空軍的能力，否則就必須反復運用資源來擊敗敵人的空中艦隊。

歷史已經清楚地表明，這種絕對主義的設想是不準確的。空中力量本身并不是改變游戲規則的因素，然而它卻有助于在所有級別的戰爭中與其他平臺的結合創造出不對稱的優勢。也許，當飛機與核彈相結合時，人類進入了一個新的戰爭時代，證實了這樣一個假設：整合/結合現有的手段是在戰場上和其他地方取得成功的途徑。

隨著迅速接近一個日益自動化的世界，一些作者指出，一個革命性的突破正在戰爭的門口，它將以這樣一種方式改變戰爭，"甚至可能挑戰戰爭本身的本質"。自主革命的倡導者和懷疑者之間的對立是公開的，就像在杜赫特時期一樣。一方是主張者，他們相信在自動化方面的優勢競賽將最終導致一場徹底的沒有人類的戰爭。保羅-夏爾在他的《無主之軍》中設想了發達的人工智能和自主機器之間的結合，能夠在不與士兵、水手、空軍等進行任何互動的情況下計劃和執行軍事行動。另一方面，一大批理論家認為，自動化將永遠不會取代戰爭的人性。如果歷史告訴我們什么，先進自動化的支持者將帶來戰爭馬賽克中的一塊，把是否和如何依賴自動化系統的兩難問題留在下一代領導人的手中。

圖6：自主武器和自主戰爭之間的平行關系

自主系統與自主戰爭

由自主系統進行的自主戰爭的想法引起了人們對生存性質的嚴重關切，然而，大國之間的競爭正促使人們在獲取人工智能和人工智能集成系統方面進行競爭。中國的目標是利用人工智能來開發大量的情報，生成一個共同的作戰圖，并加速戰場決策。俄羅斯繼續推行其國防現代化議程，目的是到2025年使其30%的軍事裝備實現機器人化，同時在發展蜂群能力方面追求不同平臺的整合。美國國防部對人工智能采取了更為保守的做法。美國 "2018年國防部人工智能戰略摘要 "指示以人為本的方式使用人工智能，特別是在關鍵任務領域加強軍事決策和操作，提高態勢感知和決策，提高操作設備的安全性，實施預測性維護和供應，并簡化業務流程。此外，該戰略還指出 "將優先部署人工智能系統，通過卸載繁瑣的認知或物理任務和引入新的工作方式來增強人員的能力"。將所有這些方法放在一起，其趨勢是：

• 信息收集和態勢感知的自動化；
• 加強戰場的機器人化和平臺的整合；
• 增強的決策過程，以保持機器的執行速度。

戰術及戰略影響

要想在戰場上有效地部署通用人工智能，并將人類 "排除在外"，自主地解決戰爭中的每一個問題，可能還有很長的路要走。 目前的能力可以在特定領域操作，并在某種程度上超過人類操作員。然而，技術的發展使得自主系統能夠在人類的監督下進行自我協調（人類在環路上），并對特定的威脅進行群攻，正如美國海軍用機器人代理指揮和感知的控制架構所展示的那樣。

在戰術層面，自主能力給能夠部署它們的人帶來明顯的優勢。在2016年的一段視頻中，俄羅斯發明家Semenov Dahir Kurmanbievich演示了自主武器如何輕松地摧毀對手的常規部隊，或對政府高級領導人采取具有戰略意義的行動，出奇制勝。 自主武器在戰斗中的主要特點是低簽名、低能見度、低成本、沒有人類的直接參與、高精度、耐用、戰術智能體之間的相互聯系、自我構建和適應性。總而言之，在戰術層面，有可能設想出一種相互連接的平臺織錦，可以用較少的人力和經濟成本提供相同或更大的火力。作為一個例子，美國海軍陸戰隊正在開發機器人戰球，以支持兩棲作戰中最危險的階段，即從船到岸的運動。這些自主系統為部隊更安全地登陸創造了條件，通過蜂擁而上和沖擊岸上的敵人防御結構。這種攻擊只能用快速運作的系統來防御，這些系統具有自主性和智能性，為自動化提供了騎乘的條件。

特定領域的人工智能將改變沖突，就像以前的軍事能力轉型一樣，它有可能對戰略平衡產生深刻的破壞。在戰略層面上，人工智能扮演著兩種不同的角色。一方面，關于性能最強的人工智能的競爭已經在重新設計全球范圍內的力量平衡。俄羅斯總統弗拉基米爾-普京表示，"誰在人工智能領域領先，誰就能統治世界"，但也表示 "對人工智能優勢的競爭很可能會引起第三次世界大戰"。 美國國家安全戰略也認識到人工智能的戰略影響，呼吁私營部門在那些能夠影響國家安全挑戰的情況下共同承擔責任。 戰略層面的框架是通過自動化迅速實現對競爭對手的不對稱優勢，事實上，美國上一個國防戰略的目標之一是 "廣泛投資于自主性、人工智能和機器學習的軍事應用，包括快速應用商業突破，以獲得競爭性軍事優勢"。

人工智能和自主系統的關鍵應用是增強預測模式的能力，將潛在的威脅可視化，正如DARPA的知識導向的人工智能推理模式（KAIROS），并比以往更快地制定行動方案，如人工智能在戰爭游戲中的應用，可以比人類同行更快地完成回合，并同時處理每一個可能的動作，提供以前未見的建議。 英國將軍理查德-巴倫斯說："開源大數據和人工智能將成為情報系統的核心；商業低地球軌道立方體衛星將提供以前由昂貴的地球靜止軍事衛星完成的大部分圖像--以更方便和低成本的方式；陸地、海上和空中的無人駕駛車輛將取代現在處于危險中的一些人類"。該聲明反映了一種趨勢，即關注安全結構，但也關注私營部門，作為一個系統而不是獨立機構的集合來運作，這是一種整體政府的做法，也是整體工業的做法，但從本質上講，解決決策過程集中于少數決策者的問題。

決策過程的未來可能會看到自主技術的引入對觀察（O）、定位（O）和行動（A）階段產生重大影響，并使決定（D）階段進一步集中化。

自主性的危險

武裝沖突的自動化提供了如此明顯的機會，代表了下一個不對稱的優勢。從更廣泛的角度來看，自主系統據稱是解決不確定性、在有爭議的環境中的力量投射和（人類）力量的經濟性問題。然而，從指揮和控制的角度來看，人類和自主系統之間的關系是一個沒有被徹底探索的領域。

無風險的戰爭。克里斯-科克爾指出，政治領導人可能 "對精確、無風險的戰爭的想法如此陶醉，以至于我們相信我們想相信的東西"。傳統的工作人員評估軍事干預的風險受到不完美信息的偏見影響。模塊化的人工智能可能會在不久的將來幫助分析和評估風險，并減少錯誤的比例。這種技術在醫學領域已經有了，它被認為是世界上最好的診斷儀。 從政治的角度來看，一個所謂的無風險的行動，其國內受眾成本降低，使干預的決定更容易。

時間和信息（不受）控制。美國海軍陸戰隊將軍詹姆斯-卡特賴特在2007年預言："未來的決策周期不會是幾分鐘......未來的決策周期將是微秒級"。在不久的將來，對于每一個擁有這種能力的人來說，交戰將可能是以光速進行的。未來的指揮和控制架構將看到地面和天基傳感器、無人駕駛戰斗飛行器（UCAV）和導彈防御技術的結合，并得到定向能量武器的增強。此外，決策過程（以人為本）將受到基于信息的系統激增所產生的數據過載的影響。鑒于有能力以更快的速度和更小的代理進行交戰，防御者將無法觀察活動，確定自己的方向，決定如何回應，并根據該決定采取行動。攻擊者將把自己置于防御者的OODA循環之內，使對手進行積極防御的能力失效。迄今為止為軍事決策過程提供信息的行動-反應-反擊的循環將變得太快、太不可預測，無法以傳統方式管理。從戰略和行動的角度來看，決策的集中化將是處理 "肉搏戰 "及其所需的反應性、可用時間短、信息分散的最理想方式。

對自主智能體的過度依賴。自主代理，可以更好地應對大量的信息，而且不容易受到認知偏差的影響。此外，自主智能體不受疲勞等物理因素的影響，也不受采用人類啟發式方法在數據中建立可能沒有必要的聯系。 在戰略層面上，那些由能夠提供建議的人工智能協助的決策者，可能會認為自動系統的功能是一個 "神諭"，它將取代合格工作人員的咨詢功能。關鍵的含義是加強了與決策過程有關的兩個心理方面。一方面，神諭增強了決策者的代理感，即使沒有直接的戰爭經驗。另一方面，它將取代關鍵決策所需要的努力的心理活動，減少有經驗的工作人員的相關性，而支持基于計算機的建議的速度。

先發制人的攻擊風險。一場半自主的戰爭將以系統的整合、信息的主導、幾乎無風險的暗示和放大的對峙為特征。一個模塊化的人工智能可以被編程來處理全方位的戰略問題。不難設想一種升級主導的趨勢，目的是將時間強加給對手，迫使其投降。所有這些都會極大地破壞穩定，并可能鼓勵先發制人的攻擊，以及促使非對稱戰爭的發展。 高強度行動、網絡空間以及使用速度超過光速的導彈和無人駕駛車輛所隱含的瞬時決策已經導致了對 "超戰爭 "的警告。克勞塞維茨正確地指出，最大限度地使用武力與同時使用智力決不是不相容的。如果一方不加計算地使用武力，不畏流血犧牲，而另一方則保持克制，那么前者將占上風，一方將迫使另一方效仿，每一方都會將其對手推向極端，而唯一的限制因素是戰爭中固有的反方法。

2021年1月，美國防部發布了第一個反小型無人機系統戰略，以應對小型無人機系統的快速技術進步和擴散給軍事人員、設施和資產帶來的日益增長的風險。現有的反無人機能力--嚴重依賴電子戰來破壞用戶和設備之間的通信聯系--不再能解決不斷變化的威脅，包括自主無人機、COTS技術以及空域中越來越多的無人機，這些都能使C-sUAS操作者不知所措。為了應對日益復雜的小型無人機威脅，由陸軍領導的聯合反無人機系統辦公室正在為其新的系統方法尋求物資和非物資解決方案。一個令人困擾的C-UAS挑戰涉及到雷達探測系統將一些SUAS與其他飛行物體（如鳥類）區分開來，因為它們的尺寸相當，運動緩慢，高度較低。由于電子光學傳感器和人類操作員在規模上的分類數量有限，使用雷達數據進行不準確或低效的sUAS分類可能是一種武力保護威脅。本論文使用來自兩個不同訓練環境的鳥類和無人機雷達軌跡數據，探索數據中的隱藏結構，使用這兩個數據集開發獨立的無監督和監督學習模型，并試驗數據采樣和特征工程，以提高模型對不同環境和動態環境條件的魯棒性。

圖. 本論文方法包括兩個迭代，每個迭代都涉及不同的數據采樣技術（第3.4節）的兩階段統計學習方法（第3.5節）。然后，通過比較兩個迭代中各自的表現來分析和評估每個訓練算法，通過使用訓練算法的訓練地點的整個數據集和備用訓練地點的整個數據集來驗證每個算法的預測準確性。

無人機技術的快速發展--包括傳感器小型化、電池壽命、飛行效率和改進的控制機制--再加上無人機越來越便宜和商業用途，使其在社會中無處不在。然而，隨著無人機可用于越來越多的善意目的，有責任對無人機的使用進行適當的監管，以盡量減少高風險的意外事件和惡意行為者（包括恐怖分子和敵對政權）的邪惡活動的可能性。雖然無人駕駛飛機系統（UAS）已經存在了幾十年，但小型無人駕駛飛機系統（sUAS）的全球擴散給美國國防部（DOD）帶來了特別棘手的挑戰，因為不僅需要保護美國的領空、設施和關鍵基礎設施免受這種日益強大的新威脅，還需要將這種力量保護擴展到前沿作戰基地（FOB）或臨時任務支持點（MSS），此外還需要在戰斗中提供移動力量保護（MFP）。2020年，在納戈爾諾-卡拉巴赫44天的戰爭中，阿塞拜疆對其鄰國亞美尼亞的一系列攻擊（使用低成本的土耳其Baykar Bayraktar [TB2]無人機），以及烏克蘭堅韌不拔的防御和反擊。 在2022年俄烏戰爭初期，烏克蘭（在[TB2]無人機和數以千計的其他無人機系統的幫助下）進行了頑強的防御和反擊，以抵消俄羅斯前進的壓倒性軍事優勢，這提供了兩個引人注目的例子，說明傳統作戰系統在大規模無人機的不對稱威脅面前的脆弱性。

雖然反小型無人機系統（C-sUAS）的問題集有多個方面--從探測到動能或非動能威脅反應--國防工業正在努力解決，但數據科學家已經特別被雷達系統快速有效地從鳥類和其他大氣雜波中分辨出sUAS的挑戰吸引。雷達系統在探測和分類無人機系統方面通常有兩個主要問題。第一個問題涉及它們的尺寸（容易與鳥類混淆）和速度（非常快或慢，包括它們的懸停能力）的組合。第二，涉及到對具有各種飛行現象、雷達截面（RCS）、光學發射、反射特性和材料結構的多樣化的sUAS類型（介于兩個一般的旋轉翼和固定翼類別之間）的描述。盡管這一領域的一些研究致力于探索一種包括其他傳感器類型的系統方法--如光電/紅外(IR)、聲學和人員監視--以減少雷達系統的脆弱性，但這種解決方案假設了當今有這樣一個傳感器套件在一個固定地點協同工作的奢侈。然而，追求這種 "黃金標準 "的解決方案對于有效地從探測到分類空中物體的重要性，并不否認改進雷達系統的鑒別性能的持續重要性，無論是獨立的還是在不同傳感器類型的總體系統中。

經與Anduril工業公司協商，并使用來自兩種截然不同的訓練環境的鳥類和無人機的雷達跟蹤數據，本論文旨在實現兩個目標。首先，試圖用獨立的無監督和有監督的學習方法來驗證（或改進）來自國防工業的現有分類算法的性能，并在這兩種環境中分別訓練模型。第二，試圖加強模型對兩種不同環境和動態環境條件（即降水和風）的穩健性，目前在每個新環境中都需要一個漫長而昂貴的系統校準過程。

為了實現這兩個目標，本研究通過開發、測試和驗證各種無監督和有監督學習模型對來自訓練模型的環境和替代環境的鳥類和無人機的判別性能，對兩個訓練環境中的數百只鳥類和無人機的雷達軌跡數據（由Anduril Industries提供）進行了實驗。通過采用獨立方法，在兩個訓練環境中表現最好的模型成功地驗證了Anduril的分類器（由數據贊助商提供）的性能，該模型在同一環境中訓練和驗證的準確率分別達到97%和98%。然而，觀察到在另一個環境下驗證的準確率下降了20-25%（表現最好的模型），以及對兩種環境下的數據集和模型的明顯差異的直覺，促使對方法的第二次迭代進行了修改，在模型的穩健性方面取得了邊際改善。本論文最后提出了四項建議，即繼續使用這種方法進行統計和機器學習研究，但要探索收集更多的雷達軌跡數據特征，以便更好地捕捉鳥類和不同類型無人機之間的飛行現象學差異。

戰略家們注意到，自冷戰結束以來，戰爭發生了重大變化。他們提出了一些概念和理論，以說明戰爭實踐在很大程度上已經偏離了克勞塞維茨對戰爭的理解以及身體暴力在戰爭中的中心地位。新興的沖突模式較少關注武力的工具性使用以實現政治目標，而更多地集中在觀念管理、敘事、不對稱性或不規則沖突、規范的對抗性使用以及武力的隱蔽性和模糊性使用等概念。本文旨在系統地比較三種較新的戰爭或政治沖突理論，即第五代戰爭（5GW）、混合戰爭（HW）和灰色地帶沖突。文章表明，盡管它們有相同的思想根源，但在它們對當代和不久的將來的沖突的性質的建議方面也是不同的。它們中的每一個都可以豐富我們對當代戰爭的理解，這將是掌握這些新的沖突模式的關鍵，而不是（戰場常規）戰爭。

當代沖突的三種理論都有相同的思想根源，它們有一些共同點，比如認為在未來的沖突中，軍隊的作用和武力的使用會很小，平民和民用工具的作用會更明顯。他們還假設沖突將同時發生在多個領域，戰場可以是字面上的任何地方。然后，也有顯著的差異。

第五代戰爭是一種操縱受害者的認知和身份的沖突模式，以至于受害者甚至可能不明白交戰方已經征服了他們。敵方可以通過尋求對人類地形的控制，包括公眾認知、意識形態和敘事，來擊敗5GW戰役。混合戰爭是國家和非國家行為者使用的一種戰略，它通過結合正規和非正規戰術以及各種軍事和非軍事手段，尋求最大限度地提高武力的有效性。敵方可以通過組織上的調整和整個政府的方式來對抗HW的混合威脅。相比之下，GZC是大國參與長期運動的戰略，旨在削弱通常更強大的對手，同時有意避免軍事反應。這里的解決方案是設定紅線，加強威懾，并在戰爭門檻以下制定有效的應對方案。

混合戰爭和GZC比5GW更以國家為中心。雖然在HW中通常會有可觀察到的（不規則）軍事沖突，但在5GW或GZC中不存在公開的沖突狀態。與GZC不同的是，在GZC中，潛在交戰方的范圍很小，競爭也相對明確，而5GW在經驗上是最難識別和研究的，因為它非常強調欺騙和隱蔽性，以及潛在的未知的個人和小團體網絡可能以無法識別為威脅的方式攻擊強大的國家和社會。

所有這些關于戰爭與和平之間的沖突的理論都有其缺陷，正如其許多批評者所指出的。同時，這些理論處理的是真實的、在某種程度上也是新的現象，這些現象是我們這個不確定時代的戰略競爭和沖突的特征。因此，宣稱這些理論缺乏新意，以便人們可以堅持19世紀歐洲制定的戰爭觀，是沒有用的。只有通過智力實驗和仔細觀察，我們對戰爭和沖突的理解才會有足夠的進步，才能更接近無限復雜的現實。

為了跟上美國防部（DOD）人工智能（Al）戰略的步伐，美國陸軍在2018年啟動了人工智能集成中心（Al2C）。他們的任務是--與美國各地的公司和大學的人工智能社區溝通，目的是通過人工智能的整合來改善和提高軍隊的能力。

這個頂點項目盡可能地分析了當前美陸軍部（DA）對人工智能的要求狀況，以及它們對人類系統集成（HSI）的包含。該小組審查了發布在獎勵管理系統（SAM）網站上的人工智能合同機會和適用的文件，包括績效工作聲明、工作聲明或目標聲明。第一步是確定這些合同機會中包含的要求是否符合人工智能的定義，即計算機系統有能力執行通常需要人類智慧的任務。如果需求符合人工智能的這一定義，那么分析工作就會繼續進行，并側重于納入HSI，以確保為人類（即操作員、士兵、用戶等）提供便利。研究小組還采訪了主題專家（SMEs），以深入了解軍隊開發和獲取人工智能需求的過程。

在2003年至2022年期間發布到SAM的機會中，只有16%（238個中的40個）在開發過程中足夠成熟，可以考慮進行評估。在這40個被認為足夠成熟的采購開發過程中，只有16個發布的信息包含了相關的文件，可以根據團隊既定的人工智能和HSI標準進行評估。從那里，只有6個帖子符合AL的定義，4個被寬泛地判斷為包括一些對HSI或人為因素的參考。該小組的綜合評估確定，陸軍的人工智能指導還處于起步階段，需要進一步發展和完善。評價還強調，盡管國防部和陸軍指導將HSI納入所有要求，但仍然缺乏對HSI的納入。

這個頂點項目建議，所提出的結果和結論應被用來進一步制定人工智能需求的采購指南，并特別注重納入HSI。我們還建議，未來的研究應納入機密需求以及由其他交易機構通過財團管理的需求。

澳大利亞是一個領先的人工智能國家，擁有強大的盟友和伙伴關系。澳大利亞已經優先發展機器人、人工智能和自主系統，以發展軍隊的主權能力。澳大利亞承諾對所有新的戰爭手段和方法進行第36條審查，以確保武器和武器系統在可接受的控制體系內運行。此外，澳大利亞已經對人工智能對人權和情報組織的風險進行了重大審查，并承諾在安全和國防領域制定道德準則和框架。澳大利亞致力于經合組織以價值觀為基礎的負責任的人工智能管理原則，并采用一套國家人工智能道德原則。雖然澳大利亞還沒有專門為澳大利亞國防組織（ADO）采用人工智能治理框架；國防科技集團（DSTG）已經發布了 "國防中的道德人工智能方法"（MEAID）技術報告，其中包括管理人工智能軍事應用的道德和法律風險的框架和務實的工具。澳大利亞可以發揮領導作用，將法律和倫理考慮納入其ADO人工智能能力獲取過程。這需要一個政策框架來定義其法律和道德要求，由國防工業的利益相關者提供信息，并提供一個實用的方法來將法律和道德風險緩解戰略納入采購過程。