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戰場的數字化導致了 "信息泛濫",造成了機組的認知過載。數字技術和機器學習方法已經成為分析海量數據、整合信息和有用地分配態勢感知的關鍵。

因此,未來軍事優勢的核心將是將人類、人工智能(AI)和機器人有效地整合到戰斗系統中--人機團隊--最好地利用飛行員和技術的能力來超越我們的對手。優勢將不會自動在于擁有最新或最昂貴算法的部隊,而是在于最有效的人機團隊。

與人類不同,人工智能不會因注意力不集中、疲勞或壓力而被削弱。機器的速度、精度和計算能力、可靠性、幾乎無限的內存和不屈不撓的精神使其能夠彌補人類的某些局限性。然而,它們在理解復雜的非結構化數據或進行非決定性分析(例如,預測人類行為)方面并不出色。機器不適合對復雜或模糊的環境進行細微的判斷,然后緩和決策。此外,由于機器是使用與任務或問題相關的既定數據集進行編程或訓練的,遇到新問題或與既定數據集非常不同的東西,往往會導致失敗。

相比之下,人類在理解背景方面比機器更好,而且他們很可能在很長一段時間內保持這種狀態。人類適應新情況的能力通常要強得多,即使答案可能是不完美的。靈活性、創造性、強大的抽象能力以及面對不確定性和新奇事物的適應能力,包括來自非結構化的部分數據,都是人類特有的能力,機器很難復制。這部分是因為人類使用心理替代或從熟悉的技能或任務中的近似值來獲得近似的答案。人類也有一種智力上的敏捷性,需要用到情感上的技能,如同理心或直覺。

即使在最先進的技術方面,人仍然處于最佳位置,可以設定目標并監測系統的整體運作,以便在必要時能夠糾正自動故障。

人工智能在廣泛的任務中相當于或超過了人類的表現,然而自主系統仍然很脆弱,缺乏人類在其指令之外的靈活性。因此,人與機器的對比是一個錯誤的選擇。

根據P. Scharre的Centaur Warfighting模型,這反而是一個優化使用自主技術的問題,同時將人作為武器系統的核心。這種混合方法從自動化的貢獻中獲益,同時保持人的能力,以利用它們為任務服務。因此,人機合作(MMT)比單獨的人類行動或單獨的人工智能更有效,可以充分利用各自的優勢。

如果人工智能能夠彌補人類的弱點,那么它在提高人類績效方面尤其具有強大的潛力。因此,空中環境需要一種以人類為中心的、協作性的和增強性的人工智能,能夠預測其人類伙伴的意圖,發現偏差并在協作性空中作戰系統和作戰概念的框架內與他們共生行動。

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盡管美國陸軍希望在多域作戰中取得認知上的優勢,但它還沒有充分發展并采用認知能力提升的概念。本文對陸軍在這一領域的努力進行了全面評估,探討了對士兵認知的日益增長的要求,并將陸軍目前的方法與對手進行了比較。它的結論將幫助美國軍隊和政策執行者建立促進認知優勢和跨領域成功的文化和行為。

關鍵字:認知能力、復原力、神經倫理學、人類表現、信息過載

認知能力是支持所有士兵表現的關鍵變量:身體、精神和情感。美國陸軍條令認識到認知優勢的重要性,或獲得對敵人的智力優勢。它甚至在最近的幾個出版物中占據了突出位置,包括2019年陸軍現代化戰略(AMS)和美國陸軍多域作戰(MDO)2028年概念。 盡管認知科學取得了進展,并且認識到認知超配在多域作戰中的重要性,然而,美國陸軍還沒有完全接受認知能力優化的概念。在過去的十年中,美國國家衛生研究院在大腦研究方面的投資超過535億美元,但士兵和領導人在 "永遠在線 "的多任務和連接文化中進行訓練和操作,這種習慣最終會降低認知性能。 無論是在駐地還是在部署時,領導人都試圖過濾幾十條信息流,并在睡眠不足和對認知能力優化原則理解有限的情況下做出快速決策。

與此同時,中國和俄羅斯一直在追求生物技術、神經科學和人工智能(AI)解決方案,以提高人類的認知能力,并獲得對美國及其盟友的不對稱作戰優勢。 不受西方社會道德規范的約束,俄羅斯等積極利用雙重用途的民用和軍用研究來實現這一目的,將頭腦視為未來戰爭的主要戰斗空間,并正在采取措施在那里占據主導地位。

為了應對這一挑戰,美國陸軍必須與美國防部的認知能力研究和開發工作保持一致。然而,僅有科學是不夠的。陸軍還必須發展其文化,認識到以科學為基礎的道德方法的重要性,以確保以推動整個部隊的競爭和創新的方式發揮認知優勢。需要采取一種植根于教育、培訓和技術的審慎行為修正方法來取代過時的認知能力神話,這些神話最終會通過多任務處理、睡眠剝奪和信息過載來降低認知功能。否則,我們的對手可能會找到他們所需的不對稱優勢來支配美國的聯合部隊。

多域作戰與認知域

認知能力是指觀察、定向、決定和行動以產生最佳結果的能力。 認知技能對于戰場上的成功一直很重要,在決定戰斗和戰役中發揮著關鍵作用。未來將提供類似的機會,但隨著戰場擴展到空間和網絡空間,會有更大的復雜性、迷霧和摩擦。2019年AMS針對這種不斷變化的環境,提出了多域作戰的概念。 2019年AMS概述了多域作戰概念與以前的作戰概念有何不同,并要求其從業人員具有更高水平的認知能力。

MDO概念提出了認知方面的挑戰,因為它要求領導者認識并利用稍縱即逝的機會,在復雜的作戰環境中實現對先進對手能力的跨域聚合效應。 為了在多領域作戰中取勝,美國陸軍沿著六個貫穿所有領域的現代化優先事項部署了日益復雜的系統。這些先進的系統不僅需要更高的智力和技術技能來操作和維護,而且當與改進的數字通信和網絡能力相結合時,領導人還可以獲得比以往更多的實時數據。最后,MDO 2028概念和 "陸軍人員戰略 "將美國士兵置于多域作戰概念的中心。事實上,作為"陸軍最大的力量和最重要的武器系統",士兵們將在無數實時數據和信息源的交匯處行動,并面臨著越來越大的壓力,需要在機會和威脅出現時進行多任務處理、優先排序、評估、決定和行動。

以人工智能、人機交互和其他技術進步的承諾來解決這些挑戰是很誘人的。然而,許多這些能力仍然是假設的,即使對士兵的認知要求繼續上升。即使當它們可用時,人工智能和其他技術將補充人類的決策,但在短期內,人腦可能仍然是關鍵節點。因此,要實現認知上的優勢,首先要了解人腦的基本能力和局限性。大衛-洛克(David Rock)等認知科學家堅持認為,了解大腦功能是提高認知能力的最佳途徑之一。最佳喚醒、多任務處理、認知耐力和決策質量等概念提供了一個理解框架,并為提高績效提供了機會。

認知喚醒

情緒的喚醒程度直接影響認知表現。1908年首次提出的耶克斯-多德森定律(Yerkes-Dodson Law)為這一現象提供了一個基本模型,并描述了一個與巔峰表現相關的認知喚醒的甜蜜點。正確的喚醒水平,或壓力,會使大腦釋放正確的神經化學物質組合,以產生最佳表現所需的警覺性和注意力。優秀的教練認識到喚醒水平對表現的影響,并在比賽期間根據需要成功地使球隊平靜下來或振作起來。太少會讓我們變得平淡無奇,而太多則會產生適得其反的壓力、焦慮或脫離。軍隊領導人可能熟悉這種現象,在戰斗情況下,身體的威脅會激起強大的反應,但在工作壓力和信息過載的情況下也會出現類似的狀態。

盡管在戰斗中限制壓力和焦慮具有挑戰性,但監測和管理士兵的情緒喚醒水平可以為提高認知能力提供直接機會。英國皇家學會描述的一個新穎的解決方案建議軍隊和執法部門使用認知過載監測系統,在個人出現認知過載的跡象時發出警報。這種意識將使用戶有意識地改變他們的情緒喚醒和行為狀態,以專注于最關鍵的問題。同樣,美國陸軍作戰能力發展司令部士兵中心進行的監測和評估士兵戰術準備和有效性試點研究,重點是通過創新的科學技術優化士兵個人和小單位的感知、認知和互動。通過分析持續訓練期間通過佩戴式傳感器和實驗室傳感器收集的數據,該研究確定了額外研究的機會,可以幫助士兵和領導識別、預測和維持影響決策質量、射擊精度和注意力控制的最佳喚醒和戰術性能水平。

圖 1. Yerkes-Dodson 定律

多任務處理

軍隊領導人被要求發展一種能力,以應付多種情況--立即對短信、聊天和電子郵件作出反應,并在快速變化的環境中解決問題的同時保持對局勢的認識。不幸的是,軍隊領導人所使用的工具及其使用方法在戰斗和駐軍中加深了 "戰爭迷霧"。盡管社會聯系日益緊密,但科學表明,大腦在任何特定時間內能夠處理的操作數量和復雜性都是有限的。集中我們的注意力需要分配前額葉皮層的神經資源,使大腦不能有效地同時關注兩件事情。當多任務處理時,我們的大腦反而被迫從一個話題迅速過渡到另一個話題。在不同的任務之間轉換需要大量的代謝資源,如含氧葡萄糖;一旦耗盡,認知和身體表現都會下降。多任務處理還產生壓力荷爾蒙皮質醇,并影響腎上腺素和多巴胺水平,從而擾亂我們的思維。多任務處理影響的深刻性使一些研究人員相信,通過文本、電子郵件、廣播交通和聊天窗口等不斷的中斷,可能會產生類似于暫時降低智商的效果。

此外,研究表明,多任務處理會增加決策風險。2009年斯坦福大學的一項研究稱,重度媒體多任務處理者的記憶力、學習和認知功能都有所下降。該研究比較了被認定為重度和輕度多任務處理者的群體的認知能力。雖然其他因素可能導致這種退化,但研究表明,習慣性的多任務處理可能會諷刺地損害個人完成偶爾多任務的能力。例如,考慮到一個司機在城市的一個不熟悉的地方一邊聽廣播一邊與乘客交談。在一次轉彎失誤后,司機本能地暫停了談話,關閉了收音機,集中精力糾正方向。司機的行為顯示了他對同時做兩件事的挑戰的直覺認識。通過選擇多任務處理,我們接受了性能下降,正式稱為 "雙重任務干擾 "或 "心理折返效應"。

作為全軍腦科學教育倡議的一部分,早期職業教育可以為減少多任務、分心、頻繁中斷和信息過載的文化提供有意義的第一步。冥想、深思熟慮、元認知、正念和正念意識等技術提供了可獲得的、低成本的方法,通過提高注意力和表現來建立整個部隊更好的認知習慣,以滿足訓練和任務要求。

認知耐力

軍隊的腦科學教育也可以幫助領導者了解決策和注意力過濾對認知表現的累積代價。大腦可用于數據處理的資源是有限的,做出決定、抵制沖動或忽略分心等行為會隨著時間的推移消耗我們的認知能量。充滿瑣碎的選擇和分散注意力的信息的環境耗盡了我們的頭腦,使我們的認知能力變得遲鈍,因為大腦不會根據重要性的程度來區分或確定決定的優先次序。換句話說,我們的決策能力受制于認知耐力的限制,并隨著時間的推移而退化。

盡管對認知耐力的極限有天生的認識,但許多軍事領導人在安排日程和戰斗節奏時并沒有考慮到這一點。例如,在值班日結束時舉行 "夜間法庭 "非司法處罰聽證會的指揮官可能會在日常決策的累積效應使他們的認知能力出現問題和不可靠的時候做出重要決定。相反,領導人可能把他們最有成效的時間花在回答電子郵件或執行低級任務上,而不是最大限度地利用他們的認知資源來完成復雜的任務和決策。這些基本的例子說明了為什么軍隊必須將時間管理教育和培訓納入其認知主導工作中。

決策質量

即使在考慮認知耐力的極限時,我們的大腦也經常被淹沒在信息中,必須在采取行動之前進行綜合分析。對最佳復雜性理論的研究表明,在做決定時需要考慮的因素有一個最佳數量,太少或太多都會降低性能。正如對計算機的研究一樣,這些研究揭示了人類工作記憶的極限。我們在綜合理解時,很難在腦海中記住超過三到五件知識。此外,試圖考慮10個以上的因素會大大降低性能。了解這一現象有助于促進更好的決策,尤其是在時間緊迫的情況下。

許多人認為,更多的投入將導致最佳決策的產生。在決策實驗中,受試者在超過最佳復雜程度后要求更多的信息,受試者的表現因信息過載而下降。這種趨勢對軍隊來說尤其值得關注,在伊拉克和阿富汗的信息至上主義現在使高級領導人有條件期待大量的信息來支持他們的決策。信息成癮可能會耽誤指揮官等待更多的信息,而這具有諷刺意味的是,這會降低他們決策的質量。

軍方認識到這一挑戰,正在利用人工智能開發改進的信息過濾和決策支持算法,使領導人能夠做出更好、更快的決定。雖然很有希望,但這些努力在不久的將來是有限的,不會完全緩解與現代戰爭相關的認知挑戰。再次,作為全軍腦科學教育倡議的一部分,關于信息過載的負面影響的教育可以推動文化變革,改善決策--無論是否有人工智能的增強。

對手

當美國軍隊慢慢地將提高認知能力融入其文化時,俄羅斯等在認知領域取得了令人不安的進展。中國強調旨在創造神經科學、人工智能和生物技術方面的作戰優勢的研究和開發,作為正在進行的軍民融合的一部分。有影響力的中國人民解放軍(PLA)領導人強調要為延伸到虛擬領域的未來作戰環境做好軍事準備。這些領域包括信息領域和 "意識領域",需要 "精神/認知主導 "才能取得成功。新美國安全中心的高級研究員和中國問題專家Elsa B. Kania指出,這些概念現在經常在解放軍的著作中討論,還有人類和人工智能融合的概念。

同樣,俄羅斯認為思想是現代戰爭的主戰場,"戰爭要以信息和心理戰為主導"。俄羅斯模仿中國在認知優勢研究中對道德規范的堅持值得懷疑,但俄羅斯的方法更多的是依靠通過心理戰和其他手段破壞對手的認知過程。無處不在的虛假俄羅斯敘事給對手帶來了很高的認知負荷,需要增加信息過濾,這消耗了認知資源,并隨著時間的推移降低了決策的速度和質量。在2022年俄羅斯對烏克蘭戰爭的前6個月,就有無數這樣的例子。非人化的言辭、非法吞并的行為以及關于烏克蘭人親近俄羅斯的錯誤說法,都是為了混淆俄羅斯的侵略和制造混亂的說法。通過播種懷疑和制造混亂,俄羅斯的錯誤信息只需要暫時蒙蔽敵人的判斷力,就能造成猶豫,為俄羅斯的活動提供優勢。

此外,俄羅斯軍隊對使用喪失能力的藥劑來降低其對手的認知功能表現出持續的興趣。在2002年杜布羅夫卡劇院的人質事件中,俄羅斯特種部隊在通風系統中釋放芬太尼衍生物,以操縱大約50名車臣分離主義分子和750名俄羅斯人質的意識。雖然他們的行動使分離主義分子失去了知覺,但也導致了大約125名人質的過量死亡和其他人的永久性衰弱。盡管俄羅斯官員在很大程度上認為這次行動是成功的,但他們的行動招致了國際社會的譴責,并再次引發了對國際法,如1993年《化學武器公約》的有效性和適用性的辯論。

神經學和生物化學專家,如喬治敦大學醫學中心的神經倫理學主任詹姆斯-喬達諾,擔心神經科學和技術的進步為利用現有條約、國際法和超國家公約中關于使用化學和生物制劑的空白提供了機會。這包括使用CRISPR基因編輯和納米技術來增強士兵的神經結構,同時制造新型神經武器來降低對手的認知功能。

美國陸軍的機遇

飛躍性技術的誘惑和神經科學的進步獲得了國內媒體對認知表現舉措的大部分關注。雖然這些努力很重要,而且應該繼續下去,但美軍必須利用實際的、近期的機會來實現現在的認知主導地位。

間接和直接提高和優化認知性能的方法可以以適度的成本為美陸軍提供快速的勝利。了解到直接-間接二分法涉及到對復雜的認知和神經科學概念的一些過度簡化,但這些類別還是提供了一個討論的框架。提高認知能力的間接方法是通過飲食干預、睡眠調整、體育鍛煉、藥理學和復原力訓練來影響認知能力。直接方法 "直接針對學習、感知、認知或情感的結構或功能機制和過程",包括經顱腦電刺激或現實增強等方法。在實踐中,這兩種方法沒有界限之分,都需要有效地提高和優化認知性能。

圖 2. 認知優勢的綜合方法

認知硬件升級——一種間接方法

使用計算機類比有助于可視化認知增強,同時建立在間接和直接方法的概念上。認知性能的優化意味著我們在現有的硬件(或生理學)的限制下,最大限度地提高我們的軟件(認知能力,或我們如何思考)。在這種情況下,硬件和軟件的升級都可以為提高認知能力提供機會。硬件升級通過人才管理、生理干預、藥物干預和技術提升提供了一種間接的方法。

人才管理

在《從優秀到卓越》(Harper Business, 2001)中,詹姆斯-C-柯林斯(James C. Collins)通過 "讓正確的人上車,讓錯誤的人下車,讓正確的人坐在正確的座位上 "這一比喻來描述建立一個成功組織的第一步。同樣,陸軍提高部隊集體認知操作能力的最佳機會可能在于識別、招募、評估和保留合適的人。

研究表明,認知能力部分是遺傳的,通過結合神經影像技術、統計工具和傳統的認知評估,識別諸如神經靈活性和技能專長等特質是可能的。這些工具為軍隊提供了一個識別和優化個人認知特征應用的機會,作為信息時代招聘和人才管理計劃的一部分,促進認知多樣性以提高創造力和決策力。認知多樣性被定義為 "視角或信息處理方式的差異"。最近的研究表明,認知多樣性加速了學習,并提高了團隊在不確定的復雜情況下的表現。通過有效的評估和人才管理計劃,可以提高軍事團隊的認知多樣性。諸如 "雅典娜項目 "這樣的倡議為應用評估作為自我發展工具提供了一個有前途的模式,但在軍隊范圍內實施需要增加研究、開發和應用的資金。在當今競爭激烈的就業市場上,陸軍必須在目前的評估和人才管理努力的基礎上,招募和保留所需的人才,以優化其認知潛力并超越近似的競爭對手。

生理干預

大量的研究表明,體育訓練、適當的營養和睡眠管理與認知能力有明顯的聯系。陸軍長期以來一直倡導體育鍛煉對心理和生理的益處,研究證實耐力運動中產生的神經化學物質具有神經保護作用,可以改善學習和記憶。睡眠管理和營養指南也反映在美國陸軍的 "整體健康和體能"(H2F)理論和 "績效三要素戰略 "中,但在整個部隊中缺乏廣泛接受。盡管陸軍認識到適當的營養對支持 "最佳身體和認知功能 "的重要性,但士兵們往往將陸軍的營養概念與體力、體質和能量水平聯系起來,而不是與心理功能或情緒聯系起來。例如,領導人對脫水的身體影響很熟悉。然而,脫水對認知的影響在醫學和研究界之外卻鮮為人知。

在可用于提高認知能力的生理干預措施中,睡眠管理可能是軍隊應用中最尚未開發的潛力。陸軍H2F理論指出,"認知能力和戰備狀態與獲得的睡眠量有直接關系",許多研究將睡眠與陸軍的認知功能和戰備狀態直接聯系起來。即便如此,研究表明,超過62%的士兵長期遭受睡眠不足的困擾,無論是在駐扎地還是部署地,每晚平均睡眠時間不足6小時。軍隊要想在睡眠管理方面取得有意義的進展,就必須在入伍培訓和專業軍事教育的各個階段通過腦力教育來刻意改變文化。教育必須與表彰和獎勵士兵建立健康的睡眠習慣作為提高認知能力的生活方式的計劃相結合。

隨著美陸軍尋求改變其文化,更廣泛地采用可穿戴技術可以提高士兵和領導者的意識,建立理想的習慣和做法,并改變思維方式。所有這三者都需要啟動在認知和身體領域的持久增強性能。沃爾特-里德陸軍研究所(WRAIR)和美國陸軍作戰能力發展司令部士兵中心涉及數百名第十山地師士兵的研究表明,商業化的現成可穿戴技術,如手表、戒指或手環,可以在個人和組織層面推動行為變化。例如,監測睡眠習慣和下班后的身體活動水平可以幫助領導者利用個性化的數據指導士兵建立健康的習慣。陸軍應優先考慮在這一領域的近期投資,作為快速和可見的手段來證明對提高認知能力的承諾。與領導層的教育和強調相結合,可穿戴設備的使用可以為廣泛的文化變革提供強大的催化劑。

非藥物介入

與生理干預類似,藥物干預為提高認知能力提供了機會。興奮劑的使用就是這樣一種干預,在軍隊中已經很普遍了。在高端領域,醫療機構為飛行員開出了諸如右旋苯丙胺之類的藥物,以維持長期任務中的認知能力和警覺性。更常見的是,士兵們通過飲用咖啡因來幫助他們的個人表現。雖然有機會對提高認知能力的藥物如莫達非尼(Provigil)、哌醋甲酯(Ritalin)和各種苯丙胺混合物(Adderall)的使用進行進一步研究和道德辯論,但咖啡因的使用在西方社會基本上沒有爭議。即便如此,過量飲用咖啡因也會產生不必要的副作用,包括失眠、焦慮、血壓升高和心悸。為了可靠地提高認知能力,需要采取慎重的方法來使用興奮劑,以達到最佳的喚醒水平,同時不產生負面的健康后果。

2B-Alert應用是優化咖啡因使用的一種新方法,有可能在全軍范圍內使用。目前,沃爾特-里德陸軍研究所與生物技術高性能計算軟件應用研究所合作開發,2B-Alert使用機器學習、睡眠歷史和個人數據來預測睡眠不足時期的認知功能,并制定咖啡因劑量計劃,以在所需的時間窗口內最大限度地提高警覺性。如果與可穿戴技術相結合,納入所有訓練,并成為日常軍事文化的一部分,像2B-Alert這樣的應用可以為整個聯合部隊提供安全和具有成本效益的認知增強。

技術加強

整個美國防部的多種努力都在探索基于技術的認知增強手段。這些技術在開發、應用方法和成本方面差異很大,但應被視為整體認知優勢戰略的一部分。例如,經顱電刺激(TES)可以增強大腦信號,模仿深度恢復性睡眠時的腦電波,以提高睡眠質量。因此,在睡眠不足的環境中使用TES可以使士兵從短暫的睡眠中獲得更多的恢復性效果,以提高認知能力。沃爾特-里德陸軍研究所睡眠研究中心與美國國防部高級研究計劃局(DARPA)和Teledyne Scientific合作,正在評估可實地使用的TES設備的有效性,以充分利用有限的睡眠時間并改善疲勞管理。

經顱直流電刺激(tDCS)已經被奧林匹克運動員使用,并正在國防部內進行測試。與經顱電刺激不同,tDCS通過增加大腦中的能量來促進神經活動,改變大腦連接,以改善運動表現和認知。海軍特種作業人員的初步測試顯示,TDCS可以提高訓練效率,空軍的研究顯示,使用經顱直流電刺激可以提高警覺性,增強疲勞狀態下的認知能力。

生物技術和藥物認知增強正在引發關于士兵同意增強的自由和增強社會一部分人的長期反響的道德辯論。陸軍在繼續其強化研究工作以跟上近似競爭對手的步伐時,應該參與到這場辯論中。然而,認識到這些道德限制和預算限制,陸軍應該在短期內更多地強調容易執行和爭議較少的工作。

認知軟件升級——一個直接的方法

重新審視我們的計算機類比有助于說明,增強的認知軟件--我們如何使用我們的思想--為增強認知性能提供了直接的方法。雖然間接的步驟可以改善認知的硬件,但僅靠更好的硬件可能無法提高性能。新的硬件往往需要升級的軟件和更高的用戶熟練度來最大限度地發揮其潛力。因此,直接和間接的方法--升級的硬件和軟件--對于實現最高水平的認知性能是必要的。大腦教育、基于認知科學的學習技術和管理信息過載的方法以最小的投資提供實用的軟件升級。

大腦教育和自我感知

許多認知心理學家和神經學家都認為,優化個人的認知表現要從了解大腦開始。對大腦功能的基本了解為元認知,或 "關于思維的思考 "奠定了基礎。軍隊理論重視元認知在復雜問題解決和適應性思維方面的作用,但對如何發展和改善元認知過程卻沒有提供深入的見解。此外,陸軍理論中關于元認知的文章很少,完全集中在復雜問題解決背景下的領導人身上,沒有考慮到整個部隊的廣泛應用。安德魯-斯蒂德曼在其2011年關于應用神經科學提高陸軍認知能力的論文中指出,"元認知還沒有作為一種理想的領導者特質和培訓概念下降到戰術層面。"

對服役人員進行基本腦科學和元認知的普遍培訓和教育,如果輔之以個人實時觀察大腦過程的能力,可以為高峰認知性能打下基礎。元認知是通過正念完成的,或者說是 "有目的、無判斷 "地密切關注當下。多項神經科學和心理學研究顯示,練習正念有很大好處,包括改善認知控制和決策。陸軍將正念訓練作為士兵和家庭綜合健身計劃的一部分,并在陸軍H2F學說和教練中承認正念和正念意識的概念。然而,正念和正念意識的概念在整個部隊中缺乏廣泛的理解和采用。

腦科學、元認知和正念意識必須被納入專業軍事教育,以優化整個軍隊的士兵認知表現。美國陸軍外國軍事和文化研究大學提供的應用批判性思維課程為野戰級預科課程和陸軍戰略教育計劃提供了基線課程內容。這些主題也應該在所有的初始入職培訓管道中教授,根據技能和經驗水平進行調整,并根據職業生涯的評估結果進行定制。這種方法在許多方面類似于海軍的 "勇士堅韌"計劃,該計劃側重于發展水兵的精神、心理和體力,并取得了初步的成果。

海軍在審查了菲茨杰拉德號和約翰-S-麥凱恩號上最近發生的事故后,于2018年在所有士兵和軍官入伍計劃中實施了 "勇士堅韌 "課程。 它使用正念和體育心理學的目標設定、自我對話、可視化和能量管理技術來改善情緒調節和認知表現。勇士堅韌計劃的實施標志著對整個海軍文化變革的重大投資,其結果迄今為止還難以量化。美國海軍臨床心理學家梅麗莎-D-希勒-勞比(Melissa D. Hiller Lauby)上尉指出,2020年7月在美國海軍 "邦霍姆-理查德 "號上成功應對火災的水兵們在行動后的匯報中多次提到了 "勇士堅韌 "訓練的好處。具體來說,自我對話和情緒調節的使用幫助一些水手在面對極端壓力時更加冷靜地應對。需要更多的時間和分析來判斷該計劃的有效性,但 "勇士堅韌"可以為陸軍改變其認知性能文化的努力提供參考。

基于認知科學的學習

訓練在軍隊中無處不在,但最近的認知科學研究表明,軍隊的許多訓練技術可能無法產生長期的理解力。認知科學表明,重復操練、死記硬背和重讀并不像許多人認為的那樣有效。對學術情況和試圖掌握運動技能(如擊球)的運動員的研究表明,改變提供指導和訓練的方式會大大影響學習的質量和持久性。采用基于認知科學的學習方法,如間隔練習、交錯練習和適應性輔導,可以為軍隊提供低成本的機會,使教育和訓練的效果最大化,以提高認知能力。

此外,《陸軍野戰手冊》(FM)7-22《整體健康與體能》指出,基于認知科學的學習策略,控制學習環境,限制干擾,并根據士兵的學習偏好進行指導,可以使士兵更有效地掌握任務。陸軍大學的應用認知和腦科學專家韋德-埃爾莫爾(Wade Elmore)認為,自適應輔導技術有機會增加持久的學習。研究表明,使用機器學習和計算機算法提供定制教學的智能輔導平臺優于所有其他方法,包括人類輔導員。雖然智能輔導可能不會直接提高決策和批判性思維能力,但通過量身定制的強化學習方法來增加士兵的隱性知識,為隨后掌握相關的認知任務提供了基礎。基于認知科學的學習方法和技術必須在整個陸軍訓練中采用,納入陸軍訓練理論,并融入陸軍訓練文化。提高嵌入士兵長期記憶中的持久知識和技能的數量和質量是優化認知軟件以達到最佳性能的有力方法。

管理信息過載

雖然基于認知科學的學習方法和技術可以幫助優化學習,但改善士兵的短期工作記憶需要一個不同的方法。陸軍理論認識到這一點,并在FM7-22《整體健康和體能》中宣稱,優化短期工作記憶的士兵可以更有效地處理和完成復雜任務。該手冊繼續提供任務簡化、學習提示和記憶提示作為提高績效的方法,但沒有采取更全面的方法,并錯過了在這個關鍵領域影響軍隊文化的機會。

抵消信息過載的影響需要從根本上改變陸軍 "永遠在線 "的通信和信息管理文化。特別是對領導人隨時可以進行即時溝通的期望,會因為頻繁的中斷、分心和情緒激動而降低認知能力。作為全軍腦科學教育倡議的一部分,關于多任務、分心、頻繁中斷和信息過載的影響的教育可以為推動變革提供重要的第一步。

有效的時間管理提供了另一個減少心理摩擦和提高認知能力的機會。日常行動的要求經常考驗領導者的時間管理技能。然而,在高級軍校以下的專業軍事教育中沒有系統地教授有效的時間管理技巧。因此,許多領導人不知道基于認知科學的時間管理的最佳做法,并執行保證次優認知表現的日常計劃。加強這方面的教育可以幫助領導人制定日常時間表,避免在創作期間分心,提供集中工作的機會,并支持充足的睡眠和營養。

結論

認知能力是所有領域中個人和集體表現的基礎。隨著美國陸軍為多域作戰做準備,建立促進認知優勢的文化和行為對于成功地與在多個領域尋求不對稱優勢的近似對手競爭至關重要。為了成功,陸軍必須用一種優化和提高認知性能的文化來取代其 "永遠在線 "的多任務和連接文化,以便在信息時代占據主導地位并取得勝利。只有通過植根于教育、培訓、技術和努力工作的深思熟慮的方法,美國陸軍才能建立一種持久的認知主導文化。

雖然僅僅依靠技術進步來實現認知優勢是很誘人的,但在預算和行動不確定的情況下,需要在理論、組織、訓練、物資、領導和教育、人員、設施和政策(DOTMLPF-P)框架內采取多樣化的方法來減少風險。陸軍必須同時采用間接和直接的方法來提高認知性能,同時參與與這些方法相關的道德辯論。美國未來的對手將繼續尋求在認知領域的不對稱優勢。我們必須迫使他們嘗試克服美國士兵的決心、創造力和勇氣來實現這一目標。

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不斷變化的戰爭特點使得信息環境中的行動(OIE)必須處于軍事規劃和執行的最前沿。由于無法與美國的物質力量相提并論,美國的對手越來越依賴包括信息戰能力在內的不對稱方法來破壞美國的行動和影響。未來的聯合全域作戰(JADO)將需要一個綜合的、跨學科的作戰方法。本文認為,針對對手的認知和信息過濾器而采取的蓄意行動將阻礙對手的決策過程,使其失去對有效運用軍事力量作出明智決定的能力。通過研究俄羅斯在信息環境中的行動、信息戰活動以及反射性控制理論,作者提出了決策優勢理論。該理論試圖提供一種方法,故意利用信息來針對對手的行為和信息系統。其目的是剝奪對手感知和認識形勢的能力,并阻礙其有效利用呈現在他面前的信息來做出經過計算的決策的能力。

圖1 決策優勢理論。

決策優勢理論

決策優勢是通過信息力量來實現的,而信息力量是通過控制信息、利用信息和加強信息來保證自己的利益。信息力量可以達到與物質火力相同的效果,甚至更大的效果。它通過預測對手的行動,了解對手的動機,管理和操縱信息,改變決策算法,以及在信息環境中發展機會、活動和投資(OAI)來增強全領域的聯合軍事力量和效力。

  • 決策優勢:一種理想狀態,在這種狀態下,指揮官比其對手更快、更有效地感知、理解、決定和行動。決策優勢在敵人的決策周期內發揮作用,以消除時間上的庇護所,并消除空間上的選擇。

  • 信息力量是利用信息來塑造認知、態度和其他推動預期行為和事件進程的要素的能力。信息力量涉及獲取、處理、分配和運用數據的能力,以最大限度地提高戰斗力。作者進一步斷言,信息力量是通過控制、利用和加強信息來實現的,這使得信息戰的結果能夠持久、靈活和精心計算,以加強戰斗力并拒絕敵人的決策優勢。

信息力量--控制信息、利用信息和增強信息的組合--將使美國能夠把信息環境中的行動納入聯合防衛行動的規劃和執行。這將使規劃者能夠利用信息來實現結果。信息戰能力--信息作戰;電子戰;網絡;以及情報、監視和偵察(ISR)--提供了改變對手的指揮和控制過程,減少決策,并削弱其作戰行動的有效性的手段。信息力量和物質力量相結合,將通過在環境中制造多種困境,造成混亂,延遲或剝奪敵人采取適當行動的能力,從而降低對手的戰斗力。信息力量和物質力量的結合能加強軍事力量。

信息力量的第一個支柱,控制信息,涉及到保護自己的網絡不被敵人破壞或操縱。保持對信息傳輸和信息系統的控制可以確保信息的保密性、信息的完整性以及美國規劃者和作戰單位對信息的可用性。不受限制地進入值得信賴的系統和相關架構,確保最及時和最相關的信息指導決策。剝奪對手對信息的控制權使其無法了解自己的環境,造成不確定性,并使其決策復雜化。

決策也受到信息利用的影響。利用,是指利用資源并從中獲益的行為,包括改變、變更或操縱信息,使之對自己有利。通過了解對手的信息和認知過濾器、信息系統和情報結構,這是最有效的做法。創造信息戰結果的能力取決于精心制作信息并將其置于敵人決策周期中的正確時間和地點的能力。信息可以在四個過濾點被鎖定或武器化--傳感器、分析中心、分發點或個人。利用過濾器,人們可以降低決策者可獲得的信息的收集和質量,導致對情況的不完整或故意的錯誤理解。決策和具體行動是根據對環境的感知理解而做出的。阻斷信息流的能力阻止和延遲了重要數據到達組織,導致感知、理解和發展局勢的能力下降。傳統的信息操作活動與故意和持續地針對對手的過濾器相結合,將有機會同時針對代理人、信息和對所提交信息的解釋。反過來,這可以減緩對手感知、觀察、定位、決定和行動的能力,促進錯誤的結論,并破壞決策能力。

增強信息使人們能夠制定戰略目標和選擇,為對手創造跨越時間和空間的多種困境。 這需要強大的、敏捷的、分層的ISR資源和綜合指揮與控制過程。JADO的規劃和執行需要有能力同時在戰術、作戰和戰略梯隊中,在所有領域和統一的信息空間中進行機動。協調的計劃需要對形勢的理解,觀察模式和行為的能力,以及識別信息和行動環境的變化。支撐一個人加強信息的能力的是信任。信任包含了團體或個人對所收集信息的完整性所賦予的權重。經過處理、過濾和分析的信息能夠回答知識中的一個特定缺口。這種經過處理的信息被稱為情報。有了準確的情報和被充分理解的假設,決策者可以更準確地評估局勢,塑造環境,并削弱對手自己的決策過程。這樣一來--信息,更具體地說是強化的信息(或情報)--是一種武器,可以用來操縱和欺騙對手,剝奪他做出符合自己最佳利益的決定的能力。

控制、利用和增強信息的結合使決策者擁有了信息力量。信息力量使信息優勢得以實現,而信息優勢又能保證決策優勢。增強信息的能力使人能夠觀察敵人的習慣和行為,幫助人了解敵人的動機和意圖,并確定敵人的作戰能力。管理、放大和操縱信息可以使有針對性的、精心設計的信息到達指定的受眾。類似于過去信息傳遞的錯誤信息和虛假信息可以在過濾器上針對敵人。在信息系統的過濾器處進入情報裝置的信息以傳感器、分析中心和向作戰人員分發信息為目標。此外,通過在一個被認為可信的來源處提供虛假或誤導性的信息,可以改變敵人的決策算法。在特定的時間和地點呈現特定的信息可以改變對環境的理解并改變行為。這也會使人改變他的時間范圍。隨著不確定性的增加,一個人可能會根據感知到的情況選擇加快或減慢他的計劃。

雖然這一理論的每一部分,單獨來看,并沒有提出什么新意,但有兩點是明顯不同的。首先,必須把信息放在軍事規劃的最前沿,并與傳統的物質力量相結合。軍事文化認為,物質力量是至高無上的。現代戰爭要求在同等水平上考慮信息和物質力量。第二,控制、利用和加強信息的活動是美國空軍現在所接受的功能;然而,跨領域和跨職能的綜合規劃是有限的。缺少的環節是有意的整合和專門的過程,在一個同步和審慎的過程中納入所有領域的現有能力。為了實現決策主導權并通過信息力量獲得信息優勢,必須將信息環境中的行動納入規劃過程,如聯合規劃過程(JPP)、軍事決策過程(MDMP)、海軍陸戰隊規劃過程(MCPP)和空中聯合行動規劃過程(JOPPA)。指揮和控制必須充分考慮到所有領域--空中、太空、網絡、陸地和海洋--的非動能和動能行動。在信息環境中執行行動的能力要求在行動層面上有一個集中的規劃過程,以同時計劃和執行對信息的控制、利用和加強。這一點目前并不存在。集中化的規劃將使一個綜合的方法能夠與物質火力結合起來。控制可以保護美國的網絡和計劃,同時阻止敵人獲得重要信息。利用允許有機會拒絕、降低、破壞、改變和放大敵方使用的信息。加強為決策、目標定位和環境中的戰術行動提供所需的關鍵ISR收集。信息力量為指揮官提供了有效處理、分析數據和信息并采取行動的機會,同時剝奪了對手的同樣能力。因此,實現決策主導權需要一個協調和同步的計劃,利用控制、利用和加強所有領域和作戰功能的信息,目的是統一信息空間。

本文針對美軍提出的建議

本文闡述了統一信息空間的重要性,以通過在信息環境中的精心策劃和綜合行動實現決策優勢。充分執行聯合全域作戰的能力需要在規劃周期中重新強調信息和信息戰活動。這項研究提出了四項建議:

  • 建議1:聯合部隊應考慮實現信息力量的要求。這項研究和相關的決策優勢理論斷言,信息力量是通過控制、利用和加強信息來實現的。信息力實現了信息優勢,從而保證了決策優勢。信息環境中的運作為物質環境創造了條件。信息力量與物質力量相結合,形成了軍事力量。

  • 建議2:美軍需要進行組織、領導和文化變革,以實現信息力量和決策優勢。信息系統和情報架構必須在所有梯隊中得到整合--戰術、作戰和戰略。戰術任務規劃和更廣泛的作戰規劃必須轉變為將信息置于規劃的最前沿。個人和團隊必須理解信息環境中的行動的重要性,以及這些行動塑造物理環境條件的方式。正規化的領導者發展和專業軍事教育必須強調認知上的轉變,不再將沖突理解為物質力量,而是將信息力量和活動納入規劃、命令和執行。應更加強調了解如何使用和信任信息,如何操縱和處理信息,使之成為情報,以及如何利用信息來實現決策主導權。最后,數字素養應成為未來培訓的一項要求。

  • 建議3:JADO要求有能力評估信息環境中的績效措施和有效性措施。必須制定一個有效的評估程序,以了解和衡量信息環境中行動的影響。應更詳細地研究這一點,因為這將建立信任,并更好地了解信息戰和信息相關活動如何產生軍事力量和作戰成功。

  • 建議4:未來的指揮和控制程序應該能夠整合信息環境下的行動規劃和執行。應該制定一個聯合防務辦公室的軍事力量計劃,以協調和指導所有領域的戰略,并在信息環境中執行行動。這個過程應該與物質和動能規劃相結合,而不是分開,因為信息和與信息有關的活動為物質操作環境塑造和設定條件。

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(圖:作家兼戰略家彼得辛格(左)于 2018 年 11 月 1 日在一個未命名的空軍設施與一名軍官和一名國防部文職人員討論新技術。人工智能和腦機接口等進步將改變陸軍作戰的方式。)

長期以來,決策一直是戰爭的核心。最近,戰爭的節奏、規模、不透明性、非線性和連通性的增加對當代決策過程提出了越來越多的挑戰。在未來,這種變化將同時增加及時和有效決策的重要性,同時進一步加劇許多指揮官的認知和決策挑戰。指揮官將尋找結構不良、高度復雜的問題的解決方案,這些問題延伸到空中、陸地、海上、信息、網絡和空間這六個領域。隨著新技術和新應用的實現,未來的事態對復雜性構成了潛在的增長,并將以指數級的速度增加。人類的學習,甚至是最老練的指揮官的直覺能力都無法跟上不斷變化的戰爭特征。要想把贏得戰斗的洞察力帶到未來,必須對人類的認知、決策過程進行改進,或對其進行增強。

決策能力和現有支持的割裂造成了分析性決策過程、指揮官的直覺和有效決策之間日益擴大的能力差距。當前和未來的環境表明,有必要開發更加靈活的決策支持工具,以阻止這種差距,并為指揮官重新獲得決策優勢。在一個不透明和復雜的環境中有效地預測未來幾場戰斗的能力將是成功的關鍵。同時,在一個能夠迅速使以前的計劃失效的動態環境中,理解并首先做出反應的能力對于奪取和保持主動權至關重要。

復雜性科學和混沌研究已經與類似的問題進行了斗爭,并為軍事指揮官的突發挑戰提供了相關的見解。計算機建模和人工智能(AI)方面的工作已經取得了巨大的進展。在許多游戲中,計算機已經超越了人類的決策能力。

從人工智能的主導地位中適應和發展,國際象棋中的人機團隊已經達到了決策的新巔峰,將提前數個回合評估未來動作的算法的卓越戰術與人類的戰略能力相結合。目前美國與人工智能和決策有關的國防努力似乎集中在大數據和數據分析上。然而,如果沒有一個改進的軍事決策框架,就不能利用預測性分析。否則,增加的數據和分析只會加劇理解日益復雜和動態的作戰環境的挑戰。

軍事決策過程(MDMP)雖然在分析上是合理的,但其結構并沒有跟上未來環境的步伐。沖突的速度將超過工作人員處理分析貢獻的能力。

用人工智能對MDMP進行修改和增強,將創造一個過程,以更快的速度產生對環境的理解,并以物理信息的框架為基礎。行動方案的制定將不會像現在這樣,從一個理想的最終狀態向后發展,在理論上運用方法和手段來創造一個想象的未來。由人工智能支持的MDMP將從當前狀態向前工作。它將通過友軍和敵軍決策樹的可能分支向前探索,走向各種環境和敵軍的行動路線,通過最小化風格的決策樹,將其作為適應性代理來實現。替代行動的未來將通過可行性的出現來建立,并通過優化作戰功能的貢獻來完成,固有的區別,然后由人機團隊的人類部分來判斷是否合適和可接受。重新設想的人-機MDMP將與未來的操作環境保持同步,通過以接近機器的速度操作來保持相關性,使人能夠在日益濃厚的戰爭迷霧中獲得卓越的視野。

指揮官雖然得到參謀部的支持,但最終還是利用自己的能力進行決策。當指揮官在進行問題解決以制定對其工作人員或下屬的指導時,他們基本上是在進行 "手段-目的分析,這是一個尋找手段或步驟的過程,以減少當前情況與預期目標之間的差異"。即使是直覺,即對一個事件或數據的突然有洞察力的解釋,也以類似的方法發揮作用。"盡管表面上突然閃現的洞察力似乎產生了問題的解決方案,但研究表明,人們在解決洞察力問題時使用的思維過程最好被描述為一種漸進的、手段-目的的分析。" 領導者認識到相似性,并將其與個人和所研究的歷史聯系起來,從而獲得洞察力。心理學家、經濟學家和諾貝爾獎獲得者丹尼爾-卡尼曼(Daniel Kahneman)用這樣的描述來解釋內部的、經常是半意識的過程:"產生印象、直覺和許多決定的心理工作在我們的頭腦中默默地進行"。數學物理學家、科學哲學家和諾貝爾獎獲得者羅杰-彭羅斯描述了一種無意識的思想發展和對這些思想的有意識判斷。

MDMP有一個類似的、不亞于人類的動態。參謀部通過行動方案(COA)的制定產生備選方案,并由指揮官決定。然而,在行動方案的制定過程中,正如在手段-目的推理中一樣,用于簡化計算的啟發式方法以及一些神經心理學上的缺陷,限制了選擇并注入主觀性。歸根結底,目前MDMP內部的COA開發過程仍然需要大量的頭腦風暴來解決。

與主觀開發選項形成對比的是基于衡量和計算的選項開發,而這一過程將由人工智能支持的程序執行。通過一些基于現有信息和過去沖突的數據的計算,可以對比出AI賦能的MDMP會提供的建議。

對2008年俄格戰爭期間的決策和計劃進行評估,在與歷史上的決策、行動和結果進行對比時,可以深入了解人工智能驅動的MDMP的好處。以下是人工智能驅動的MDMP背后的邏輯和過程

俗話說,如果情報是用來推動機動的,那么對戰場的情報準備的產出必須作為COA發展的起點,使友軍COA的創建能夠實現對對手的不對稱,并執行對對手行動最有利的行動。

從對敵方力量的評估中,可以根據具體的任務變量來確定所需的友軍力量。要做到這一點,需要一種衡量對手戰斗力的方法。有許多復雜程度不同的方法來確定一個代表戰斗力的數值。

人工智能程序可以使最繁瑣的系統變得可行,所以它不像參謀部那樣受到復雜性的限制,特別是在時間有限的時候。雖然這個例子使用了戰區分析模型(TAM),但TAM并不是重點。指揮官、參謀部或學說推薦的任何東西都可以使用。

在2008年俄格戰爭爆發前,俄羅斯部隊在北奧塞梯駐扎。這些部隊可以按地點轉化為戰斗力值。例如,在馬米森山口附近的俄羅斯部隊可以按其組成部件進行統計,如人員、T-72主戰坦克、2S3自行火炮和BM-21多管火箭炮系統。

圖 1. 俄羅斯軍隊戰斗力計算

圖1中顯示的戰斗力范圍可以告知所需的戰斗力,這些戰斗力來自于格魯吉亞部隊的位置,用藍色矩形標注,以便在各種可能的情況下擊敗這支俄羅斯部隊。圖1中描述的兩種情況是俄羅斯使用西面的馬米森山口或東面的羅基隧道(帶箭頭的紅線)。

與戰斗力計算一樣,從計算機建模中得出的計算結果可以用來預測基于部隊和手段的相應相關性的傷亡。在這里使用的算法中,戰斗力是根據地形和任務類型對每種能力或系統進行調整。一旦對戰斗力進行了調整,該模型描述了在部隊比例為1:1時的傷亡分布情況,有一條非線性曲線,在戰斗力比例大約為4.4:1時趨于平緩,顯示了一個粗略的收益遞減點。這種計算方法不能提供 "任務成功 "的百分比機會,但可以提供預期戰損和傷亡的迭代,顯示雙方的戰斗力如何隨著時間的推移而受到影響。必須對將導致失敗或撤退的戰斗力損失做出假設,但這是一個很好的例子,說明人類的洞察力可以被迫提供具體的情況。從這些計算中出現的洞察力的開端是,1:1的比例仍然是消耗性的,而2:1的比例有可能在兩次反復中增長到2.4:1然后是4.5:1。這就形成了一種機制,在時間上尋求有利的戰斗比例,可以決定性地改變平衡。這不是一個水晶球,而是現有的最佳估計,能夠由工作人員有條不紊地進行,或由程序以機器速度進行。由于戰爭是一種明顯的人類努力,因此可以將士氣或本例中未包括的其他因素納入到額外的修改因素中。這種對戰斗力隨時間推移的理解提供了一個關鍵的洞察力,并可以為部隊分配的決策提供參考。在這一點上,可以產生一個對應于特定地點的友軍的有利戰斗力要求。圖2強調了格魯吉亞部隊如果在俄羅斯入侵路線上的起伏地形中進行防守時的理想戰斗力。

隨著南奧塞梯局勢的升級,格魯吉亞總統米哈伊爾-薩卡什維利于2008年8月7日為軍隊確定了三個目標。他指示他們 "第一,阻止所有軍車從俄羅斯通過羅基隧道進入格魯吉亞;第二,鎮壓所有攻擊格魯吉亞維和人員和內政部崗位或格魯吉亞村莊的陣地;第三,在執行這些命令的同時保護平民的利益和安全"。正如格魯吉亞國家安全委員會秘書亞歷山大-洛馬亞后來所證實的,"我們行動的邏輯是解除茨欣瓦利郊區的射擊陣地,并試圖通過繞過茨欣瓦利,盡快向羅基隧道靠近"。這一指令和支撐格魯吉亞軍事反應的邏輯為本文中繼續發展人工智能的COA提供了一個有益的對比。

圖2. 兵力比的正反饋循環

前面分析的圖1中的俄羅斯部隊是后來試圖通過羅基隧道進入格魯吉亞的第一梯隊部隊。被描述為向格魯吉亞部隊和村莊開火的部隊在茨欣瓦利附近活動,由奧塞梯人組成,由俄羅斯和奧塞梯 "維和 "營協助,人數增加到830人,大約300名雇傭兵,以及更多的大炮。由于他們有相當多的步兵,不同的任務,以及從茨欣瓦利城市中心倉促防守的地形,通過以前使用的相同方法,他們的戰斗潛力被計算為60。

談到格魯吉亞部隊和繼續發展他們最有利的行動路線,格魯吉亞第二、第三、第四和第五步兵旅以及戈里的一個單獨的坦克營的戰斗力和位置,作為計算的起點。他們與俄軍的距離和旅行時間,或關鍵地形,都可以計算出來。將這些信息與之前概述的俄羅斯部隊和之前討論的兵力比例知識結合起來,就可以利用目標編程,從數學上優化從每個格魯吉亞地點到羅基隧道或茨欣瓦利的戰斗力,以滿足有利的兵力比例,同時最大限度地減少總的旅行距離,從而最大限度地減少時間和后勤要求。

圖3. 戰斗潛力優化Python計劃的結果和建議的第4旅的分步任務組織結果

圖3左上角的優化程序結果顯示,格魯吉亞的戰斗力分配足以達到2:1的兵力比,以對抗進攻的俄羅斯部隊。對于第4步兵旅,建議在各目標之間分配戰斗力,后續的優化程序是按作戰功能確定各目標的不同作戰系統的數量,如圖3右上方所示。其結果是以理論為基礎的理性選擇解決方案,并通過在后期MDMP的COA分析步驟中為裁決戰爭游戲而保留的計算類型形成。人工智能支持的MDMP所實現的是使用詳細的分析來告知行動方案的最初發展,防止未來對次優COA的路徑依賴。

這種輸出就像分析數據以創造信息。合并這些信息的組成部分可以創造出知識,指揮官或參謀部可以對其運用智慧。這種方法不是像直覺所注入的那樣擁有不可解釋的因素,而是可以解釋的,并且可以在指揮官的具體規劃指導下進行修改。在這種情況下,裝甲、步兵和炮兵在進攻和防守中的有效性,以及丘陵和城市地形,都被納入優化的考慮范圍,輸出結果將炮兵優先送到羅基隧道。這一建議,雖然源于算法,但遵守人類的軍事判斷,認識到在城市中使用火炮的相對困難,以及步兵的相對優勢。毫不奇怪,行動后的審查指出,格魯吉亞的炮兵在丘陵地帶對付前進中的俄羅斯縱隊是有效的。

同樣,在這種修改中,通常為COA分析的后期步驟保留的計算類型被應用于COA的最初發展。正如加里-卡斯帕羅夫所描述的與計算機合作的好處一樣,人類也可以將作戰藝術應用于已經納入科學的概念。

許多計算可以被整合到程序中,以減少認知負擔,讓工作人員進步到更高層次的人工分析,其中一個例子就是時間。對于建議的每條路線,可以進行計算,根據車輛數量和其他變量確定更準確的時間。

將上述初級人機開發的COA的輸出與格魯吉亞國家安全委員會對其一般行動方案的闡述相比較,突出了人工智能支持的MDMP可以提供的優勢。人工智能的建議將一支更強大的格魯吉亞部隊引向羅基隧道,同時向茨欣瓦利投入部隊。很可能更早和更多地將部隊投入到羅基隧道附近的防御中,會極大地擾亂已經被渠化的入侵俄羅斯部隊,并阻止他們將火箭系統移到茨欣瓦利的射程內,并通過隧道將彈道導彈炮組進一步嵌入格魯吉亞,這對俄羅斯人來說是決定性的。

到目前為止,修改后的方法已經建立了一種發展 "下一步行動 "的方法,其基礎是對友軍和敵軍戰斗力的理解,這種戰斗力如何受到任務類型和地形的影響,以及部隊在移動和機動接觸中的時間關系。地面部隊的這些例子必須自然延伸到所有領域的戰斗力和效果的應用。這種技術能夠同時分析各個領域,并為跨領域效果的整合提供一個機制。近距離空中支援的架次可以被整合到地面領域,以便在地面戰斗的關鍵地點和時間提供更好的戰斗力比率。此外,在進行空對空作戰計算時,可以將地面防空資產納入空對空計算的因素。圖4顯示了通過羅基隧道進攻的俄羅斯地面部隊和推薦的格魯吉亞地面部隊的戰斗力,另外還強調了如何將俄羅斯的蘇-25戰斗機或格魯吉亞的SA-11系統納入其中。這為在領域內和跨領域進行的作戰行動創建了一個多維框架,并提供了一種同步匯合的方法。當一個領域的條件發生變化時,對其他領域和行動的影響可以在開始大大超過工作人員計算的復雜程度上進行。

隨著核心COA的制定,每個作戰功能的最佳整合可以通過算法來確定。例如,有了通往目標的路線和距離,以及燃燒率和其他規劃因素,可以計算出支持概念的要素。

這個例子表明,有能力在多個領域整合所有作戰功能的規劃。有了充分的細節說明COA的完成和廣度,現在可以把解釋轉向深度。為了在作戰層面創建一個在時間和空間上都有深度的COA,它必須提前預測幾個交戰,以實現相對優勢的位置,并尋求實現轉化為成功的失敗機制。而之前的過程主要是將現有的軍事理論或學術研究進行算法連接的創造,它們很難實現超越即時決策的飛躍,并創造出作戰藝術。對于這一點,現有的人工智能提供了適用的例子。

國際象棋人工智能中使用的基本微分法對所有棋盤上的處置方式提前兩步進行打分,包括行動和反應,然后根據程序對分數進行比較,分數最差的那個選項被修剪掉。在排除了未來兩步棋中最差的選項后,剩下的最佳選項被選中。修剪和消除的過程可以防止出現這樣的情況:人們可以在最近的一步棋中拿下一個低價值的棋子,但在下一步棋中又會失去一個高價值的棋子。該算法基于每一步后續棋重復這一過程。在許多程序中,該算法會分析更多的未來棋步,以指數形式增加棋盤的處置,以評估和排列潛在的棋步。為了簡化計算機的計算,一個被稱為阿爾法-貝塔修剪的過程可以在明確它們不會是最佳選擇時刪除分支,并停止評估它們。根據已經證明的根據力量和手段的相關性來評估軍事編隊的能力,可以看到即使是簡單的國際象棋人工智能方法也可以成為發展作戰藝術的基礎。

圖4. 多域COFM框架

當使用決策樹和國際象棋人工智能的最小算法時,程序會對棋盤上的大多數或所有的替代性未來進行評估,并產生一個可比較的值。俄羅斯軍隊最初從西邊的馬米森山口進攻,而不是從東邊的羅基隧道進攻,就是一個選項的例子。這將產生一個不同的動作,格魯吉亞部隊需要對此作出反應。除了國際象棋人工智能中棋子的總價值外,還經常使用位置的修改器。對每一方的剩余棋子進行估值的方法在概念上類似于之前用于分析俄羅斯和格魯吉亞部隊的戰斗力的TAM計算方法。而不是單個棋子的價值,將考慮軍事編隊的戰斗力。這種機制設計起初似乎是以消耗為重點,保留友軍的戰斗力,消除對手的戰斗力,并根據價值來確定優先次序。從一開始看起來非常機械的東西中出現的顯著特征是在時間和空間上創造和連接有利的力量比例,實現不對稱性,以大量消耗對手并保存友軍的戰斗力。簡而言之,它創造了作戰藝術。

當以這種方式對格魯吉亞的多個行動方案進行比較時,就會出現與圖3中描述的不同的行動方案。由于通往羅基隧道的旅行時間的變化,以及對交戰的預測是如何沿著各自的決策樹展開的,因此確定了對通往羅基隧道的部隊的改變,如圖5所示。

當人工智能支持的COA開發過程繼續向前搜索時,在Troitskye的俄羅斯第503摩托步槍團(MRR)和在Khankala的第42摩托步槍師和第50自行火炮團被確定為需要考慮的俄羅斯作戰力量。以最小的方式,在最初決定在羅基隧道和茨欣瓦利之間分配部隊之前,沿著決策樹進一步考慮這一事件。一旦理解了時間上的力量以及二階和三階效應,就會發現一個非直覺性的決定,即與戈里的坦克營和第比利斯的第4旅一起向羅基隧道進攻,這是由于預測到俄羅斯第二梯隊部隊在未來的行動。

圖 5. 俄羅斯-格魯吉亞聯合決策樹和進化

如圖3所示,如果俄軍同時開始行動,格魯吉亞部隊的原始部署無法及時趕到羅基隧道進行防御。然而,當動用哥里的坦克營或第4步兵旅時,一支有利的部隊能夠在迪迪古普塔或爪哇附近進行防御,使俄軍在山丘上保持渠化,有足夠的戰斗力來預測俄軍的進攻會被擊敗。這種防御可以抵御俄軍第二梯隊的第503摩托化步兵師,但不能抵御緊隨其后的第42摩托化步兵師,圖5右上方描繪的是第503步兵師。正因為如此,格魯吉亞的防御部隊如果要完成他們的任務,就需要在503摩托化步兵師到來之前向隧道進行反擊,以在嚴重的渠化隧道處進行防御。有了這些從復雜中出現的聯系,格魯吉亞的領導層可以及時思考并產生贏得戰斗的洞察力。

建立可用COA的算法過程在很大程度上緩解了因時間不足而產生的差距,同時為MDMP引入了一定程度的學術嚴謹性,否則可能只是主觀評估,而這種評估中隱含著所有未知的危險。

在目前的作戰環境中,往往沒有時間來制定多個作戰行動方案,對所有制定的作戰行動方案進行戰爭演習,應用作戰行動方案評估標準,然后確定一個推薦的作戰行動方案。有了人工智能支持的MDMP,COA分析和比較就被烘托出來,并最大限度地利用現有的技術,所有這些都是在傳統的工作人員可以收集到的工具。

通過COA分析和COA比較步驟合并和修改COA開發步驟,以利用當前人工智能能力的速度、力量和洞察力,將提高預測多種替代性未來和選擇的能力,使指揮官不僅能夠在三維空間中思考,而且能夠在時間中思考。鑒于時間越來越稀少,了解時間,并擁有在多個領域與之合作并通過它的工具,可能是人工智能提供的最大優勢。

其他領域的人工智能工具已經展示了它們在提供快速、一致和準確計算的任務方面的能力。為了具有價值,人工智能不需要自主運作或復制有生命的人。人工智能只需要彌合當前規劃和決策工具的適用性與人類認知在復雜適應性系統中的有效性之間不斷擴大的差距。處理復雜性的適度改進,即使只是減少導致錯誤的認知負擔,也會確保比無助的指揮官有決策優勢。

在人工智能支持的MDMP的意義上更進一步,人工智能可以在第一次迭代后半自動地完成MDMP,幾乎連續地進行完整的MDMP過程,沒有疲勞感,納入每一個新發展。一個持續的人工智能運行的MDMP將提供關于部隊當前位置和行動的反饋。近乎實時的反饋將使我們能夠跟蹤下屬單位的當前行動、控制措施的遵守情況和進展。

其次,近乎連續的MDMP可以通過評估根據當前條件應該執行什么COA來預測分支,甚至預測隨著條件的變化,未來決定性交戰的設置。持續的人工智能支持的MDMP將與敵人而不是計劃作戰。一個人工智能支持的過程將有額外的好處,即為任何新出現的COA整合資源,同步和優化所有領域的效果,并使過渡到一個新的分支計劃更加可行。這種能力將在使部隊迅速適應在未來動蕩環境中的混亂邊緣茁壯成長方面取得不可思議的進展。

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自1987年成立以來,美國貿易委員會一直是美國力量投射的一個重要的授權組織。對作戰人員的成功支持來自于對其流程的不斷完善和優化,以最大限度地提高運輸效率。在過去30年的戰爭中,美國運輸委員會的表現驗證了其模式的有效性,但未來的戰爭可能需要重新評估美國運輸委員會支持未來戰斗的能力。

聯合全域作戰(JADO)是用來描述美國未來戰爭方式的總稱。雖然JADO仍處于概念發展階段,但它從根本上改變了各領域之間的整合水平以及在戰斗空間產生效果的速度。JADO的革命性變化是為了應對美國對手開發的日益強大和擴散的反介入/區域拒止(A2/AD)系統。A2/AD的威力在于其目標是使美國目前的戰爭方式的執行成本過高。這些變化和威脅的結合是美國國防部關注的源泉,它已經優化了自己,以支持目前形式的戰爭。本專著的目的是分析聯合服務界所設想的新的JADO概念,以及A2/AD對運輸業務的威脅,并確定USTRANSCOM必須尋求協調的挑戰,以便在未來的沖突中保持償付能力和可靠性。

引言

不斷發展的聯合全域作戰(JADO)概念是美國未來戰爭方式的迷人發展,但其行動的性質和他們試圖擊敗的威脅使人質疑美國運輸司令部(USTRANSCOM)是否有適當的資源和組織來維持未來的行動。JADO遵循美國作戰理論的歷史進程,不斷發展各部門和各領域之間更多的整合力量。然而,JADO超越了單純的消除沖突、協調和整合。JADO尋求真正利用戰爭的時間性,為敵方部隊同時產生多個問題,并具有實時態勢感知能力,以識別并隨后從一個領域產生效果,從而利用固有的不對稱優勢。戰爭領域之間的整合將比美軍內部所見的更加緊密,而且行動的節奏將比目前的能力快得多。為了使JADO成為現實,必須進行技術投資并加以實現。除此之外,聯合部隊內的作戰理論將不得不被改寫,以反映在未來戰斗中釋放JADO潛力所必需的最佳實踐。所有這些都相當于一個革命性的舉措,專注于重塑美國的戰爭方式。所有領域的作戰單位將不得不調整他們的操作方法,以保持在該框架內的功能,并提供系統所需的效果。盡管許多文獻和討論都圍繞著作戰部隊將經歷和必須適應的變化,但為確保作戰部隊得到后勤支持而依賴的維持力量卻很少受到關注。

美國貿易委員會維持未來作戰行動的能力對美國的力量投射至關重要。這一任務的失敗將使美國的作戰能力失去效力。美軍所能帶來的戰斗力確實令人矚目,但這種力量只有在戰斗指揮官能夠將其移至對手的射程之內并在其就位后得以維持時才能使用。在美軍歷史上的絕大多數時間里,在北美和全球范圍內部署和維持作戰部隊的能力都取得了驚人的成功。這種成功在未來是不可能的,因為不祥的跡象表明,美國國防部的任務效率面臨著重大挑戰。反介入/區域拒止(A2/AD)的能力正在一些美國最強大的對手的軍隊中擴散開來。A2/AD試圖瞄準并破壞美國國防機構中對其功能效力至關重要的關鍵部分。 A2/AD對美國向國外投射力量的能力構成了嚴重威脅,而JADO是對這一挑戰的直接回應。從美國國防部的角度來看,它必須像聯合部隊的其他成員一樣,確保它對A2/AD的威脅保持彈性。

必須盡早發現美國貿易委員會模式中的潛在缺陷,以確定可行的解決方案,并在JADO技術的開發和實戰中留出時間采用這些解決方案。這一挑戰不是小任務。JADO的作戰概念是非常不穩定的,在其框架發展過程中,已經在多個方面發生了實質性變化。對JADO將成為什么缺乏清晰的認識的一個重要原因是聯合軍種之間對它應該演變成什么沒有共識。每個部門都設想了一個版本的JADO,并在概念上將聯合伙伴的活動納入其框架。雖然JADO的愿景并非完全不相容,但各軍種的概念之間確實存在實質性的差異。因此,每一種模式都會給美國運輸司令部帶來獨特的挑戰,因為它必須與任何選定的概念完美銜接,為作戰指揮官提供必要的運輸支持標準。美國貿易委員會作為一個功能性作戰司令部,在任何未來的美國戰爭中都要發揮作用。因此,對于聯合部隊的有效性來說,USTRANSCOM作為一個組織的整合和發展必須被納入JADO的發展過程。在一個全新的結構下運作時,假設后勤支持的有效性和可靠性會給聯合部隊帶來黑天鵝式的失敗風險。納西姆-塔勒布(Nassim Taleb)將黑天鵝描述為產生巨大影響且無法預料的事件。美國空軍司令部的重點資本投資和理論變革必須與聯合部隊的發展保持同步,以確保司令部隨時準備在他們選擇的時間和地點支持未來的作戰人員。

下面的調查旨在確定USTRANSCOM必須評估哪些作戰要求,以便在未來的JADO概念中保持有效并在與同行對手的戰斗中保持彈性。調查將從對有關該主題的相關文獻的回顧、有關美國貿易委員會模式和處置的證據供參考、對JADO的不同服務概念的簡要描述、對美國貿易委員會與JADO的兼容性和對A2/AD的脆弱性的分析,以及解決新出現的問題的建議等方面展開。JADO和A2/AD的結合給美國貿易委員會帶來了一個與其當前運作框架和近期歷史相異的未來運作環境。由于其作為聯合部隊的分配和部署過程所有者(DPO)的不可或缺的作用,至關重要的是根據聯合部隊的擬議變化來評估USTR的部隊態勢和行動理論,以確定該組織必須如何共同發展。

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人工智能(AI)是一項具有廣泛用途的新興技術。《美國防戰略》強調了人工智能對軍事行動的重要性,以使美國保持對其近似競爭對手的優勢。為了充分實現這一優勢,不僅要在戰術層面,而且要在戰爭的作戰層面整合人工智能。人工智能可以最有效地融入作戰計劃的復雜任務,方法是將其細分為其組成部分的作戰功能,這些功能可以由狹義的人工智能來處理。這種組織方式將問題減少到可以由人工智能解析的規模,并保持人類對機器支持的決策的監督。

引言

人工智能是一套新興的、變革性的工具,有可能幫助軍事決策者。美國國家戰略將人工智能(AI)納入戰爭。《2020年國防授權法》11次提到了人工智能。國防戰略強調了利用人工智能和機器學習方面的商業突破的重要性。人工智能的軍事用途是保留國家安全的一個引人注目的方式。創造工具來支持戰術行動,如摧毀敵軍和從一個點導航到另一個點,具有顯著和可見的效果,使他們在資源有限的環境中在政治上可以接受。它們在訓練和測試方面的可重復性,使它們在采購過程中成為人工智能系統的快速贏家。然而,戰術行動的范圍和時間是有限的。僅在戰術層面上整合人工智能,忽視了在作戰層面上發生的決定性影響。

作戰,也就是實踐者將戰術行動轉化為戰略效果的層面,取決于領導者做出正確決策的能力。聯合部隊海事部分指揮官(JFMCC)的艱巨任務是制定計劃,將戰區戰略和聯合部隊指揮官(JFC)的目標結合起來,通過決定性的海軍交戰來塑造環境。在人工智能的快速認知能力的幫助下,JFMCC將能夠制定并更徹底地分析行動方案(COA)。這些品質對于未來的沖突是必要的。

人工智能必須在戰爭的各個層面進行整體集成,以充分實現其優勢。除了局部的、短期的戰斗,它還需要應用于主要的行動和戰役,涉及整個戰區的數月或數年。在戰爭的戰役(作戰)層面上的實施,放大了為實現戰略目標而進行的有序交戰和同步行動之間的協同作用。除了技術發展之外,行動上的整合將刺激政策和理論的建立,以使作戰人員有意愿使用人工智能。隨著使用人工智能的經驗的增加,其采用率也會增加。為協助海軍作戰計劃而實施的特定人工智能技術可能與那些用于計算射擊方案或在被拒絕的淺灘水域規劃路線的技術不同。然而,在作戰層面的接受度將推動戰術上的使用。

在JFMCC層面,人工智能系統網絡將為決策者提供決定性的優勢,將專注于作戰功能的獨立的人工狹義智能(ANI)單位統一起來將實現最顯著的好處。首先,人工智能解決方案比它們的通用人工智能(AGI)同行更適合于軍事問題的解決。其次,戰爭的性質促使有必要在作戰層面上整合人工智能。最后,雖然有許多方法可以整合,但沿著功能線這樣做會帶來最顯著的好處。不僅在技術意義上吸收人工智能,而且描述其在政策、理論和培訓中的使用,將使海軍能夠充分使用它,并在與我們的戰略競爭對手的競爭中獲得優勢。

如何在海戰領域整合人工智能?

目前人工智能在海上行動中的最佳應用是將復雜的海上行動問題分解成子問題,由人工智能來解決,并組合成COA建議。解決小問題的人工智能需要更少的訓練數據,有更直接的邏輯,并且可以連鎖起來解決更重要的問題。麻省理工學院人工智能實驗室前主任羅德尼-布魯克斯(Rodney Brooks)認為,創建動態環境的符號表示是困難的或不可能的。然而,特定任務的智能體可以利用足夠的傳感器數據智能地行動,更重要的是,可以連貫地互動。通過將簡單的活動連鎖起來,失敗的風險很低,更復雜的問題就可以得到解決。多個簡單的行動可以在低認知層平行運行,并將其輸出結合起來,為更高層次的復雜活動提供支持。這種結構的優點是允許軍事工程師開發和訓練人工智能,以首先解決可操作的問題。對人工智能開發者來說更具挑戰性的功能可以保留只由人類決定的方法,直到他們產生解決這些問題的專業知識。與其等待一個完整的系統,部分系統將提供一個臨時的邊際優勢。

鑒于人工智能可以通過將問題分解成更小的決策來最好地解決問題,問題仍然是如何劃分這些問題。重述作戰任務的一個模式是將它們分成作戰功能:指揮和控制(C2)、通信、情報、火力、運動和機動、保護和維持。這些作戰功能為開展有效行動提供了基礎。它們為一個行動提供了采用手段實現其目的的方法。因此,與決定如何實施這些功能以實現目標的決策者一起使用人工智能是很自然的。

如同應用于海上作戰戰爭,最低層的決策支持系統將由感知環境的活動組成:探測艦艇、飛機和潛艇;燃料水平;天氣;以及其他客觀的戰斗空間數據。通過將外部輸入限制在特定的、低層次的任務上,該系統將最大限度地減少對抗性例子或旨在消極操縱自動系統的數據的風險。中間層將把下層的輸出與作戰目標和因素結合起來,如時間、空間和力量的限制,以提供解決問題的方法和作戰功能。由于上層的對抗性數據注入的威脅較小,這些系統可以使用深度學習。深度學習是機器學習的一個子集,它不像其他形式那樣需要高度格式化的數據,但計算成本會更高,而且容易受到欺騙。深度學習將增加這一層的人類互動,并暴露出更復雜的關系。最高層將把C2流程應用于其他六個業務功能,以產生業務建議。中間層的每個功能人工智能將向其他功能人工智能和最高C2層提供建議。中間層的人工智能對復雜的數據和相鄰單位及C2功能的建議進行理解。

如果將中間層人工智能納入規劃和指導、收集、處理、分析和傳播的情報周期,將促進收集資產的更好分配。判斷對有限的收集資產的請求以滿足行動和戰術信息需求是JFMCC關注的一個問題。在收集計劃期間,人工智能可以使用已知的對手軌跡、地點、個人和組織來定義和優先考慮指定的利益區域(NAI)。在執行過程中,人工智能可以根據優先級驅動收集路線,就像企業用它來規劃送貨路線以減少勞動力、燃料和維護成本一樣。采集計劃者可以通過增加對手監視點的位置和范圍來減少反偵查的風險。在C2層面,指揮官和情報官員可以利用收集成果來證明更多的JFMCC收集資產和COA的修改。這種方法適用于其他功能。

人工智能可以在部隊部署不斷變化和對手存在不確定的環境中改善維持能力。相互沖突的要求使如何使用有限的后勤資產來滿足作戰人員的需求的決策變得復雜。后勤單位較低的生存能力促使人們決定是將它們帶入被對手防御系統拒絕的區域,還是將戰斗飛船引離目標。人工智能可以利用軍事和民用運輸的可用性、預先部署的庫存和供應商的響應能力來制定船舶和飛機需求的解決方案。企業利用人工智能準確預測需求,并分辨出影響運輸和倉儲的采購模式。維持型人工智能可以使用這個過程的一個變種,來計劃在高級后勤支持站點(ALSS)或前方后勤站點(FLS)的材料堆放。它可以決定如何以及何時使用穿梭船和站立船來運送到攻擊組。機器學習將使用燃料、食品和武器庫存、威脅環、戰備水平和維修時間來訓練維持人工智能。維持型人工智能可以提供比人類單獨完成的更有效的量化解決方案,并將其反饋給其他功能區和C2高層。

C2層將對來自下層的決定進行仲裁,并提供一個統一的建議。就像一個軍事組織的指揮官一樣,它將把其副手AI的建議合并起來。人工智能過程的早期階段使用傳感器數據和其他客觀信息來確定指揮官的方向;決定行動方案需要建立對戰斗空間的理解,這是一種更高層次的欣賞。戰斗空間的可變性和模糊性將使這一層的人工智能元素最難開發。最終,該系統將作為一個可信的智能體,壓縮指揮官負責的信息量。壓縮的信息減輕了時間有限的決策者工作時的疑慮負擔,使她能夠向下屬單位發出更及時的命令。

圖1說明了基于這些原則的系統的擬議架構。以對手預測為例,許多單一用途的ANI將在最低層結合原始傳感器和單位報告數據。它將評估敵方單位的最可能位置。公司分析評論、社交媒體和論壇發帖的情緒,以確定產品的滿意度。同樣地,這個系統將通過公開的言論和秘密的報告來確定對手的意圖。它將評估當前和歷史天氣模式,以評估氣候對敵人行動的影響。這三個輸入和其他信息將被功能情報ANI用來形成對敵方COA的評估。同樣,火力節點將使用敵人的組成、JFC的優先級和預測的彈藥可用性來產生目標指導。中間層節點將橫向傳遞他們的評估,以完善鄰近的建議,如部隊保護水平。獨立的功能建議也將直接反饋給C2層,以創建整體行動方案。

圖1. 海上人工智能系統的擬議架構

建議

首先,利用聯合人工智能資源的優勢,針對海軍的具體問題修改標準組件。擅長開發軍事人工智能系統的工程師的稀缺性將限制新系統的開發。美國防部的人工智能戰略具體規定了建立通用的工具、框架和標準,以便進行分散的開發和實驗。使用這些現成的組件,為人工智能決策網的所有子系統創建低級別的系統和標準接口。將海軍的資源集中于采購和實施用于海事具體決策的中層和高層系統。避免技術上令人著迷但無效的解決方案,并通過將職能領域的專家與設計團隊相結合來保持解決海事問題的目標。

第二,創建并維護可通過機器學習攝入的作戰數據數據庫,以訓練海軍人工智能。實施能夠在海上作戰中心(MOC)讀取和集中匯總基本作戰數據報告的技術和工藝,如燃料狀態、導彈裝載量。開發記錄和定性評分作戰決策結果的方法,如對手態勢的變化、傷亡修復率和公眾對行動的反應。將輸入與作戰決策和結果聯系起來的數據庫將加速開發符合現實世界標準的系統。

第三,將人工智能的使用納入政策和條令。條令應該編纂人工智能可以被整合到戰爭戰役層面決策中的領域。明確地說,關于情報、行動、火力、后勤、規劃和通信的海軍作戰出版物應說明人工智能在決策過程中產生優勢的地方和方式。描述海上聯合行動的聯合出版物應明確說明如何將JFC的要求解析為JFMCC的AI系統。如果國防部和海軍的政策對指揮官因整合人工智能的決策建議而產生的責任量進行了定性,那么他們在使用人工智能時就可以采取經過計算的風險。讓指揮官和作戰人員掌握使用人工智能的戰術、技術和程序將加速其在艦隊中的應用。

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為了面對軍事防御的挑戰,軍隊及其戰術工具的現代化是一個持續的過程。在不久的將來,各種任務將由軍事機器人執行,以實現100%的影響和0%的生命風險。國防機器人工程師和公司有興趣將各種戰略自動化,以獲得更高的效率和更大的影響,因為陸地防御機器人的需求正在穩步增長。在這項研究中,軍事防御系統中使用的陸地機器人是重點,并介紹了各種類型的陸地機器人,重點是技術規格、控制策略、戰斗參與和使用目的。本研究還介紹了陸地機器人技術在世界軍事力量中的最新整合,其必要性,以及各國際防務公司對世界經濟的貢獻,表明其在軍事自動化和經濟穩定中的優勢。本報告還討論了近期發展的局限性和挑戰、機器人倫理和道德影響,以及與機器人安全有關的一些重要觀點和克服近期挑戰的一些建議,以促進未來的發展。

引言

為了加強軍事防御系統,必須大力發展和提高智能自主戰略能力。在大多數第一世界國家,研究國防技術改進是實現軍事防御現代化的優先事項。未來戰爭的特點可以根據不同領域的沖突進行分析,如:海洋、陸地、空中、網絡、太空、電磁和信息。隨著現代智能和機器人技術的改進,跨域(X域)和多域戰略也需要被關注。無人自主X域(多域)系統,簡稱UAxS,現在是研究和發展的重點,以使軍事力量更加強大、有力和智能。圖1展示了多域和X域的戰爭模式。

圖 1:多域和 X 域戰爭模型

現代防御機制可以在四個相互關聯的領域進行研究:先進的戰艦、良好的通信、人工智能和自主武器。這基本上意味著在軍事防御系統中實施機器人技術。在戰場上,一支裝備精良的機械化部隊是指揮官非常重要的資產。在戰爭中,指揮官必須專注于火力、機動性、人機合作、決策、支持裝甲和指揮步兵。在未來,機器人和自動化系統將通過提供支持和減少負擔來幫助解決這些問題,因為這些系統將更加智能、可靠和合作。在最近的軍事活動中,機器人和自主技術被用于偵察、設備供應、監視、掃雷、災難恢復、受傷士兵的檢索等(Dufourda, & Dalgalarrondo, 2006;Akhtaruzzaman, et al., 2020)。

為了確保可靠的使用和獲得最高的技術影響,機器人必須在半自動化、自動化和人機交互工程方面進行良好的設計。無人地面車輛(UGV)很有前途,在國防應用中具有很大的潛力,在這些應用中高度需要更快和可靠的通信鏈接(鏈接預算)和快速獲取信息(RAtI)(Akhtaruzzaman, et al., 2020)。機器人的價值比人的生命還要低。機器人在感知、檢測、測量和分析方面速度更快。機器人沒有任何激情或情感,不會像人類那樣感到疲勞或疲倦,而是在極端和關鍵條件下保持運作。在不久的將來,機器人將成為作戰計劃和參與的核心技術(Abiodun, & Taofeek, 2020)。它們將能夠通過智能傳感器技術與環境溝通,通過建模理解環境,理解人類的行動,定義威脅,服從命令,以更高的處理能力獲取信息,通過信息交換和共享與其他機器人互動,通過先進的控制技術自主適應敵對環境,并通過強大的計算能力與自動生成的程序應用智能進行自我學習(Akhtaruzzaman, & Shafie, 2010a, 2010b; Karabegovi?, & Karabegovi?, 2019)。

在不久的將來,UGV系統將成為軍事行動的關鍵技術,因為它們將確保幾乎零人力風險,不需要將人力直接安置到戰斗中。UGV系統還將能夠開放各種設施,如負載、自動監視、邊境巡邏、風險降低、障礙物清除、力量倍增器、遠程操縱、信號中繼等(Sathiyanarayanan等人,2014)。陸地防衛機器人必須能夠適應各種崎嶇的地形、惡劣的環境和非結構化的區域,同時發揮指定的作用并保持指揮層次。作為軍事部隊的一種程度,陸地機器人不能給團隊帶來任何額外的工作負擔。因此,必須實施有效的人工智能(AI)工程,以實現UGV或陸地機器人與行動部隊之間可靠的人機合作。

今天的智能機器人或自主武器仍然處于狹義人工智能(ANI)的水平(Horowitz,2019年),或者以某種方式處于ANI和通用人工智能(AGI)之間。這反映出它們還沒有準備好在災難或戰爭等敵對情況下完全自主并做出可靠的決定。人類擁有在很大程度上應用感知經驗的智慧,能夠適應環境,并能在關鍵情況下做出適當的決定。如果這些能力能夠被植入機器人的大腦,該系統就可以說是AGI系統。盡管與人類相比,機器人可以抵御枯燥、骯臟和危險的工作,但它們包括一些有限的功能,如航點或目標導向的導航、障礙物檢測、障礙物規避、威脅檢測、人類檢測和識別、定位、地圖構建、通過圖像和聲音處理提取信息,以及與其他機器人的某種合作。因此,如果能確保機器人和人類之間的良好合作,機器人將在人類的監督下自主工作,那么軍用地面機器人將是最有效的。

本研究對軍用陸地機器人系統、最近的技術進步、應用和道德影響進行了回顧。一些發達國家和不發達國家的現狀,以及通過推進和發展軍事武器、自動化武器和智能技術對世界經濟的工業影響,都反映在審查研究中。本文還闡述了參與戰爭的機器人倫理以及該技術對道德國家的影響。該研究主要試圖通過確定最近的差距、局限性和技術進步的倫理影響,來確定地面機器人技術的最新應用和實施情況

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1 簡介

最佳的飛行員-飛機互動一直被認為是實現有效操作性能的基石,同時在任務或使命中保持高水平的安全。隨著飛行任務越來越復雜,越來越多的信息到達機組成員手中。市場上有新的技術解決方案,任務中的表現是可以衡量的。當考慮到基于神經科學進步的人機互動時,就有可能衡量和評估任何人機接口(HMI)的有效性。為了支持空勤人員的表現,必須利用現有的創新,如數據融合或人工智能(AI)輔助決策和任務管理,以成功執行軍事任務。人工智能和大數據管理與機器學習相結合,是改善和運行現代作戰場景的關鍵因素。以網絡為中心的綜合武器系統為聯合部隊指揮官提供了靈活性,有助于當前和即將到來的聯合任務的成功。

在聯合行動中,當兩個或更多的國家使用所有可用的領域時,盡可能快速有效地利用所有的資產和能力,以獲得戰斗空間的最佳總體情況將是至關重要的。因此,解決和驗證為機組人員優化的下一代駕駛艙的創建是很重要的。先進的指揮和控制系統,為執行任務提供安全和可互操作的支持,將確保獲得一個綜合和同步的系統,并將實現戰場上的信息優勢。在未來,各級指揮官對戰場的可視化和理解方式,利用某些輔助手段來指導和引導他們的部隊,將成為勝利的決定因素。

2 行動背景

根據JAPCC在2021年發布的聯合全域作戰傳單,全域作戰包括 "快速處理數據和管理情報,以及實現高效作戰所需的技術能力和政策,包括所有貢獻的資產"。其他北約出版物使用術語多域作戰(MDO),主要描述任務環境的相同挑戰。找到一個連貫的、共同使用的術語是不斷發展的,但它不會改變HMI定義背后的含義。此外,重要的是開發一個連接的、復雜的接口,能夠協助指揮官和他們的下屬軍事人員同時和毫不拖延地分享信息,并迅速做出決定和采取行動。

正如Todd Prouty在他的一篇文章中所認識到的,"聯合全域指揮與控制(JADC2)正在形成,成為連接行動的指導性概念","將使用人工智能和機器學習,通過以機器速度收集、處理和計算大量的數據來連接聯合部隊"。兩種類型的態勢感知(SA)都同樣重要,因為它們不僅可能影響任務的成功完成,甚至還可能影響戰略層面的意圖。定義SA的最簡單方法是對周圍環境的徹底了解。戰術上的SA意味著機組人員知道這個場景,知道自己在任務中的任務和角色,以及所有參與同一行動區域的部隊。他們知道如何飛行任務,也知道成功或失敗的目的和后果。飛行SA主要關注的是飛行的性能和參數,空間和時間上的位置,以及飛機的性能。這兩個SA是不同的,需要在飛行過程中不斷監測。通常情況下,兩者在任務的不同階段需要不同程度的關注,如果有能力的話,可以由機組成員共享。一些技術上的改進可以只提高一個SA,但最好是同時提高兩個SA,以滿足要求并提高整體SA。這些發展也必須支持戰略層面的意圖,并提供其在決策過程中需要的SA。

現代機體和駕駛艙應支持機組人員的機載工作量,戰斗飛行員需要這種支持以保持有效。這可以通過人工智能自動管理,使機組人員能夠將更多的精力放在他們的任務和使命上。可以說,用算法來增強機體的基本需要,以補充機組人員處理飛行期間增加的信息流的能力。

在開展行動期間,預計情況可能會迅速變化,指揮官必須立即采取行動,重新安排部隊的任務。在地面或飛行中,飛行員可能會在短時間內收到一個新的任務。這個新命令不應該被格式化為純粹的基本信息;當整個更新包也能被可視化時,支持將是最佳的。一個例子是數字移動地圖系統,它描述了關于友軍和敵軍的詳細信息,包括協調信息。當飛行員改變飛行計劃時,駕駛艙及其所有設置都將自動更新。正如《國防雜志》所指出的,"從無限的資源中收集、融合和分析數據,并將其轉化為可操作的情報傳遞到戰術邊緣的能力,需要前所未有的移動處理能力"。為了符合這些要求,推動下一代人機接口的整合應該在所有現代駕駛艙中實現標準化。

HMI-Cockpit的演變。左至右:Ramon Berk, Comando Aviazione dell'Eercito, Leonardo

3 優化民用飛機的人機接口

值得注意的是,最近飛機駕駛艙的技術發展已經出現了巨大的轉變。在短短幾年內,駕駛艙已經從帶有模擬象限的 "經典飛行甲板 "過渡到現代的 "玻璃駕駛艙",其中經典的儀表通過復雜的多功能顯示器呈現。大多數信息在儀表、飛行管理系統和自動駕駛功能之間是相互聯系的。在現代駕駛艙中,傳統的 "旋鈕和表盤 "已經被拋棄,取而代之的是電子可重新配置的顯示器和多功能可重新配置的控制,即所謂的 "軟鍵"。

傳統上,駕駛艙設計和信息顯示方式的發展是由安全和性能提升驅動的,而現在似乎更多的是由效率和競爭力標準驅動。5例如,在全狀態操作和創新駕駛艙基礎設施(ALICIA)項目中,來自14個國家的41個合作伙伴正在合作進行研究和開發活動,旨在實現一個能夠提供全狀態操作的駕駛艙系統。考慮到在不久的將來商業航班數量的增加,該項目旨在通過使用新的操作概念和駕駛艙設計來實現更高水平的效率和競爭力。

ALICIA承諾新的解決方案能夠為機組人員提供更大的SA,同時減少機組人員的工作量并提高整個飛機的安全性。這是對HMI概念的徹底反思,尋求技術的整體整合。在設想的概念中,ALICIA利用多模態輸入/輸出設備,提供一個集成在增強的機組接口中的全條件操作應用程序。

4 優化軍用飛機的人機接口

改進軍用飛機的人機接口是一項更為復雜的任務。與商業飛行相比,需要分析的情況很多,也更復雜。在軍用駕駛艙中,與飛行本身相關的任務與完成戰斗任務所需的任務合并在一起,而且往往是在危險地區和退化的環境中飛行。此外,軍用飛機配備了更多的設備,旨在處理綜合戰斗任務和軍備系統管理。

軍事飛行的典型任務可分為兩類:

  • 駕駛和導航:在整個飛行過程中執行。

  • 戰斗任務:只在飛行任務的某些階段執行。

當戰斗任務發生時,它們必須與駕駛和導航任務同時進行,這是軍事和商業航空的主要區別。根據自己的經驗,軍事飛行員必須判斷在任何特定的飛行階段哪一個是優先的。因此,他們將大部分資源用于該任務,而將那些經常被誤認為不太重要的任務留給機載自動系統或利用他們的注意力的殘余部分來完成。

不幸的是,軍事飛行在任務、風險、威脅、持續時間、天氣條件等方面的復雜性和不可預測性,常常使機組人員很容易超過他們的個人極限。一旦發生這種情況,風險是任務無法完成,甚至可能被放棄。在最壞的情況下,飛機和機組人員可能會丟失,或者機組人員可能會在沒有適當或最佳SA的情況下采取行動,導致附帶損害的風險增加。

新興和顛覆性的技術可以改善未來軍用飛機上的人機接口。它們可以引入基于人工智能、深度學習或實時卷積神經網絡(RT/CNN)的新解決方案,以整合新的能力,如具有認知解決方案的系統。作為一個例子,認知人機接口和互動(CHMI2)的發展和演變,用于支持多個無人駕駛飛行器的一對多(OTM)概念中的自適應自動化,也可以被利用來支持完成 "軍事駕駛艙的多項任務 "的自適應自動化。

同樣地,研究和開發CHMI2來監測飛行員的認知工作量并提供適當的自動化來支持超負荷的機組。這些先進的系統應該能夠閱讀到達駕駛艙的命令,分析相關的威脅,并提出最 "適合任務 "的任務簡介和操作概念。同時,它們應該計算所有任務所需的數據,如燃料消耗、目標時間、"游戲時間"、路線、戰斗位置、敵人和友軍的部署、武器系統和彈藥的選擇、附帶損害估計以及適當的交戰規則等。然后,考慮到船員的認知狀態,將動態地選擇自動化水平和人機接口格式及功能。

在2009年的一項研究中,Cezary J. Szczepanski提出了一種不同的HMI優化方法,其依據是任務成功的關鍵因素是飛機操作員的工作量。如果工作量超過了一個特定的限度,任務就不能成功完成。因此,他提出了一種客觀衡量機組人員在執行任務期間的工作量的方法;具體來說,就是在設計人機接口時,要確保即使在最壞的情況下,工作量也不能超過人類操作員的極限。

將近11年后的2020年,北約科技組織成立了一個研究小組,以評估空勤人員是否有能力執行其分配的任務,并有足夠的備用能力來承擔額外的任務,以及進一步應對緊急情況的能力。該小組旨在確定和建立一種基于具體指標的實時客觀方法,以評估人機接口的有效性。

通過對神經生理參數的實時測量來評估認知狀態,有望支持新形式的適應性自動化的發展。這將實現一個增強的自主水平,類似于一個虛擬的機載飛行員,這將協助機組人員進行決策,并將他們從重復性的或分散注意力的任務中解放出來。自適應自動化似乎是實現最佳人機接口的一個重要組成部分。它有望支持高水平的自主性,以減少人類的工作量,同時保持足夠的系統控制水平。這在執行需要持續工作量的任務時可能特別重要。這預示著要全面分析與自主決策機相關的倫理和道德問題。然而,這已經超出了本文的范圍。

5 建議

未來的戰斗將變得越來越快節奏和動態。新興的和顛覆性的技術有望徹底改變各級指揮官計劃和實施戰場行動的方式。人工智能、機器學習、增強的指揮和控制系統以及先進的大數據管理將大大有利于指揮官,改善SA,并極大地加快決策過程。現代軍隊設想未來的行動是完全集成的、連接的和同步的,這催生了MDO概念,以完善指揮官在多個領域快速和有效地分派/重新分派所有部隊的能力。

在概念和規劃階段的這種明顯的動態性也必須反映在執行階段。因此,必須假定,雖然指揮官能夠在很少或沒有事先通知的情況下重組和重新分配部隊任務,但機組人員也必須能夠快速、有效和安全地處理和執行這些新命令,很少或沒有時間進行預先計劃或排練。

這些新要求無疑將影響下一代軍用飛機駕駛艙的設計和開發。有必要采用一種新的方式來構思下一代人機接口,更加關注飛行員的真正認知能力。此外,需要新的解決方案來為機組人員提供更大的安全空間,同時將他們的工作量減少到可以接受的最大水平,使他們保持高效。他們應該結合任務優先級原則,審慎地考慮機組人員可以將哪些任務交給自主程序或系統。

本文重點討論了空中力量和飛行員在飛機上的工作量。可以預見,在現代情況下,所有平臺都將面臨同樣的挑戰。在行動的各個層面,所有的軍事人員都應該發展一種新的思維方式,以反映人機接口的更多整合和使用。要做到這一點,需要重新認識到人的因素的重要性。與民用航空類似,北約將需要制定和采用新的標準來指導未來軍用航空接口的設計。人機接口的改進必須包括所有的航空任務,并著重于實現實時規劃和執行。如果不仔細關注軍事飛行員所面臨的壓力,人機接口的改進只會讓飛行員更加安全,而在任務執行過程中的效率卻沒有類似的提高。開發通過實時測量神經生理參數來評估機組人員的認知狀態的方法,以及隨后開發新形式的適應性自動化,對于實現符合未來戰場要求的人機接口至關重要。

作者

Imre Baldy,中校,于1988年加入匈牙利國防軍,并在匈牙利的'Szolnok'軍事航空學院開始了他的軍事教育。1992年,他作為武器操作員/副駕駛獲得了第一個少尉軍銜。1997年,他得到了他的第一個更高級別的任命,他加入了位于韋斯普雷姆的匈牙利空軍參謀部,在那里他獲得了國際關系和空軍防御規劃方面的經驗。2007年,他被調到塞克斯費厄爾,在那里建立了新的匈牙利聯合部隊司令部。除與直升機業務有關的其他職責外,他還負責空軍的短期規劃。他曾駕駛過米24、米8和AS-350直升機。從2018年7月開始,他成為JAPCC的載人空中/攻擊直升機的SME。

利維奧-羅塞蒂,中校,于1993年在意大利軍隊中被任命為步兵軍官。三年后,他轉入陸軍航空學校,并于1998年畢業,成為一名旋翼機飛行員。他曾擔任過排長、中隊指揮官和S3小組長。他曾駕駛過通用直升機。AB-206,AB-205,AB-212,AB-412,以及AW-129 Mangusta戰斗直升機。他曾多次作為機組成員或參謀被部署到巴爾干半島(阿爾巴尼亞,科索沃),中東(黎巴嫩,伊拉克)和中亞(阿富汗)。他還是一名合格的CBRN(化學、生物、輻射和核)專家,一名空中機動教官,他目前駐扎在JAPCC,擔任戰斗航空處的空地行動SME。

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1 簡介

戰斗機的時代已經過去。這話是埃隆-馬斯克在2020年空戰研討會上描述未來空戰時說的。這產生了巨大影響力。

馬斯克的立場似乎得到了美國國防部高級研究計劃局(DARPA)Alphadogfight(ADT)演示的支持。在ADT期間,幾個人工智能(AI)項目在一場斗狗比賽中相互對決。獲勝的人工智能隨后與人類戰斗機飛行員進行了面對面的較量。雖然DARPA聲稱比賽的目的是開發支持人類飛行員的人機共生的人工智能程序,但結果對飛行員本人來說不可能更糟。人類在與機器的每一次交戰中都輸了,而且比人工智能以前的機器對手輸得更快。

同樣值得考慮的是,在超視距情況下——在這種情況下,距離的計算、對飛機相對位置的了解、相對高度、速度和武器都必須在非常高的速度下完成——結果會如何。考慮到空對空戰術的復雜性以及欺騙和電子戰在其實施中的突出作用,結果可能會更加令人震驚。

盡管如此,許多飛機制造商仍在繼續開發有人駕駛的作戰飛機。即使是成本驅動的商業航空部門也不太可能取代人類飛行員。此外,盡管西方第五代戰斗機都是單座飛機,即使是出于訓練目的,雙座設計也回到了桌面上。最近,中國第五代殲-20戰斗機采用雙座配置,蘇霍伊公司正在考慮其蘇-75 "Checkmate"的雙座版本。回歸雙座設計背后的原因仍然不透明,但鑒于目前空中行動的復雜性和對更復雜的多域作戰(MDO)的預期,下一代戰斗機可能受益于武器系統官(WSO)。

另外,DARPA的空戰進化(ACE)計劃設想了一個中間地帶,人類飛行員信任人工智能來控制飛機,而他們需要人類來指揮任務,如決定交戰策略、選擇和優先考慮目標,以及確定最佳武器或效果。

未來幾乎肯定會包括馬斯克所宣稱的、DARPA所預期的人工智能優勢,但它們應該伴隨還是取代人類飛行員?許多挑戰依然存在。本文將強調最重要的挑戰。

2 挑戰和考慮因素

2.1 機器學習過程

支持人工智能的最常見的機器學習方法是強化學習(RL),它使計算機算法能夠從過去的事件中自我學習。機器使用一個獎勵系統來區分成功和不成功的動作,它可以在沒有指導的情況下快速進行,不需要人類的互動。同時,人類也可以指出錯誤,幫助強化未來的課程,讓機器尋求成功。

  • "未來的戰斗機......將急劇增加的飛行員工作量。人工智能必須在管理這種工作量方面發揮一些作用。"

獎勵函數設計是另一種機器學習技術,通過給交易分配相對價值來加速學習結果,從而補充RL。這個概念激勵人工智能通過利用它已經學到的關于其先前選擇的 "價值 "的東西,而進入到一個更高的獎勵狀態。這種評估使人工智能能夠在探索一系列行動以追求更高的獎勵時進行風險與獎勵計算。目標是在探索了所有可能的解決方案和獎勵之后,達到一個良好的平衡。

一個可能加速學習過程的額外優勢是,人工智能系統可以建立在其他人工智能系統的經驗上,使用額外的機器在所需的網絡內進行訓練,而無需人類參與,并將獲得的知識轉移到目標機器上。幾個模擬器,每個都應用不同的戰術,可以極大地加快學習過程。

然而,機器學習不應該被看作是萬能的。它仍然高度依賴于軟件設計、算法和數據選擇。納入機器學習技術內的不完整或有毒的信息會導致學習過程中出現重大缺陷或錯誤。因此,人工智能可能做出無效或危險的決策。

2.2 戰機的控制

盡管現在的趨勢是,只有在ACE計劃顯示人工智能飛得更好的情況下,人工智能才會幫助飛行員,但在真正的戰斗機上,這兩種選擇將如何合并?

一種選擇是,飛機由人類飛行員控制,只由人工智能提供建議,至少在機器識別出關鍵風險并評估出它能比人類更快或更好地做出反應之前。人類飛行員應該始終保留對這一決定的控制權,還是應該授權人工智能在沒有預先授權的情況下進行控制,以確保任務成功或飛機生存?同樣地,飛行員是否應該在知道他的反應時間意味著失去可能影響定位或射擊機會的關鍵秒數的情況下,采取所有武器使用行動?

此外,在飛機機動能力的極端情況下不會有失去意識的風險,這是人工智能相對于人類飛行員所具有的誘人優勢之一。雖然預計人工智能可以納入飛行員的健康狀況數據,但獲得對敵優勢的唯一方法可能是犧牲飛行員的意識。在飛行員沒有意識的情況下,人工智能應該自主地使用武器嗎?

此外,由于戰斗機傳統上是以雙機或四機編隊的形式運行,關于人類與人工智能控制的決定將影響到單個飛機和整個機隊。需要考慮人工智能控制的飛機如何與其他編隊的機組人員進行交流,以及是否通過數據鏈、語音或兩者進行。鑒于飛行中的一些(而不是所有)飛機有可能在人工智能的控制下--而且有可能是無意識的飛行員--整個編隊的控制權應該下放給人工智能,還是應該轉移給任何有意識的飛行員?

一個更直接的選擇是將人工智能限制在一個輔助角色,在準確的時刻提供適當的信息,以避免飽和,也許,在特殊情況下,如生存需要時,就像現有的線控系統在超過攻擊角限制或在某些失控的情況下對飛機進行指揮。

到今天為止,由于其相當復雜,最可能的演變是人工智能只是幫助飛行員。然而,隨著技術的快速發展,我們當然不應該回避人工智能的支持,尤其是知道潛在的對手會廣泛地使用它。

2.3 倫理學

許多作者都寫過關于機器人自主和人工智能控制的武器系統的道德和倫理問題,并探討了我們是否應該允許機器對人類做出生死決定。從倫理上評估的一個特殊案例是,人工智能凌駕于人類飛行員的控制之上。一些人認為,一個充分發展的人工智能將對其決定和后果負責,并承擔法律責任。相反,其他人認為至少有一個人必須保留責任和法律責任。如果人工智能控制的飛機出現錯誤,導致人類生命的損失,誰將負責?可以認為是人類飛行員,即使他可能沒有機會干預或取消行動,甚至是程序員,但最有可能的是,下令執行任務的指揮官將是負責的一方。

2.4 準確的情報和人工智能衍生的戰術

來自情報的數據將為人工智能的學習過程提供基礎。預計人工智能將處理飛機、其飛行成員以及可能更廣泛的云聯網系統的所有可用傳感器數據。在實時的情況下,這將支持單個飛機的決策優勢,并在測試和評估活動中提出和評估戰術的重要能力。然而,正如單靠數據不等于準確的情報,單靠數據也不會創造新的戰術。人類的判斷會解釋數據,推斷對手的能力和戰術,創造測試環境,并評估結果。這些人類選擇的準確性將不可避免地影響人工智能衍生的戰術,就像在傳統戰術開發中一樣。在這里,應該利用人工智能運行大量模擬集的能力來提供廣泛的潛在選擇,以應對不可預見的對手能力和戰術。

2.5 人工智能將位于何處?

當我們想到戰斗機中的人工智能與人類的共生關系時,不可避免地會想到R2D2、天行者盧克和《星球大戰》中的X-Wing戰斗機。然而,在真正的戰斗機中,人工智能將在哪里?它是在飛機上還是在云中?云端的人工智能會克服通信延遲,在斗狗中獲得對人類的優勢嗎?將人工智能或飛行員移位意味著應盡量減少風險,要知道通信方面的優勢永遠不是絕對的,也不是永久的。

為了設定預期,應該注意到ADT使用了一個計算機機架和服務器來處理由人類駕駛的戰斗機提供的實時數據。這樣的計算能力和啟用的數據優勢目前無法納入戰斗機中。

2.6 人工智能會有什么 "感覺"?

在ADT競賽中,人類飛行員使用高保真的虛擬現實系統來視覺追蹤人工智能駕駛的對手飛機。然而,由于比賽中使用的數字智能模型缺乏傳感器,人工智能收到的所有對手數據都是直接輸入的,減輕了感應和解釋等更復雜的任務。使用關于對手飛行參數的準確數據給機器帶來了巨大的優勢。在實際戰斗中,這種數據不容易獲得,而且即使收集到也不一定準確。人類飛行員必須推斷出對手的參數,使解釋和決策變得復雜。人工智能agent將不得不做同樣的事情。

為此,人工智能將需要的不僅僅是飛行員可用的信息(包括雷達、警告接收器、紅外傳感器和數據鏈),以 "感受"和保持對形勢的認識。人工智能將需要一套類似于自動駕駛汽車中的視覺傳感器,以實現與人類飛行員目前所完成的同等的視覺觀察。雖然預計人工智能在解釋適當集成的傳感器方面會更快--這本身就是一個不小的成就--但人工智能對需要 "感覺或直覺 "的非預期或異常情況的反應如何,還有待觀察。這將在ACE計劃的最后一步進行評估,即兩架戰斗機之間的真正交戰,一架由人類駕駛,另一架由人工智能駕駛。

3 結論

未來的戰斗機,特別是那些設想與人工智能駕駛的無人機/僚機一起使用并在MDO環境下運行的戰斗機,將經歷急劇增加飛行員工作量。人工智能必須在管理這種工作量方面發揮一些作用。

然而,考慮到各種可能性,很難想象人類作為人工智能駕駛的飛機上的乘客來管理空戰,而人工智能自主地操縱飛機進入射擊位置,然后將武器的控制權移交給飛行員或在沒有人類授權的情況下發射導彈。更容易設想的是,飛行員在人工智能的支持下駕駛飛機,以提高戰術信息的準確性和及時性,并提供威脅診斷、警告和可能的防御性機動,如使用反措施或其他戰術選擇。

雖然有理由認為,人工智能與人類的合作將不如對手使用不受約束的人工智能所能做到的,但人工智能是否能在未來的整個場景中取代人類飛行員,還有待觀察。盡管如此,預計人工智能與人類的合作將為未來的戰斗機提供一個更有彈性和有效的方法,但只有當優化的人工智能與人類的共生關系被優先考慮并實現時。

誠然,未來的戰斗機作戰行動將不斷發展,埃隆-馬斯克關于載人戰斗機時代結束的預言性警告與事實相去甚遠。

作者

拉斐爾-伊卡索,中校于1993年加入位于圣哈維爾的西班牙空軍學院。他于1997年完成了基礎飛行員培訓,并于1998年在第23聯隊完成了戰斗機武器課程。1998年至2007年,他在薩拉戈薩空軍基地第15戰斗機聯隊的151SQN中駕駛EF-18戰斗機。2007年被分配到巴達霍斯第23聯隊的戰斗機武器學校擔任教官飛行員。2009年回到第15聯隊,在152SQN和153改裝SQN擔任EF-18教官。2008年他被晉升為少校,2009年被分配到空軍學院的學術部門,擔任飛行教官以及國防大學的教師。2013年至2016年,他在北約總部空軍司令部拉姆施泰因的評估部門(TACEVAL)擔任飛行部隊項目官員和評估員。在馬德里的武裝部隊聯合參謀課程結束后,2017年他被提升為中校,并被派往托雷洪空軍基地的西班牙空戰司令部A7科(訓練、演習和評估)擔任參謀,之后被派往聯合空軍能力中心。在此期間,他參加了阿維亞諾空軍基地的幾次部署,在巴爾干半島上空飛行。他擁有聯合參謀課程和地緣政治和國際關系的碩士學位等。他已經在C-101、F-5和EF-18上飛行了2700多個小時。

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研究問題

RAS-AI,更具體地說,人機協作(HMT)對皇家海軍的未來勞動力有什么影響?

澳大利亞皇家海軍(RAN)正在對其部隊進行現代化改造,以更好地應對澳大利亞在印度-太平洋地區面臨的日益增長的挑戰。本報告概述了機器人、自主系統和人工智能(RAS-AI)對國防人員的各種影響,為皇家海軍正在進行的促進RAS-AI整合的工作提供參考。

作者對相關的公開來源的學術和灰色文獻進行了審查,重點是為RAN確定可能的教訓。分析集中在RAS-AI對國防勞動力和技能的總體影響上,特別關注人機協作(HMT)對國防勞動力的影響。

研究結果強調了有效采用HMT所需的根本性的不同和新穎的工作方式。將HMT納入勞動力隊伍需要對復雜的人員網絡進行靈活管理,并不斷調整現有結構和概念。

本報告是為支持2020年發布的RAN的RAS-AI戰略2040而進行的工作的延續。蘭德公司被要求提供政策分析和建議,以支持制定一個可操作的RAS-AI運動計劃,協助RAS-AI的實施工作。研究小組已經研究了三個具體領域,以支持制定一個可操作的計劃:軍事創新,海上RAS-AI的任務和技術評估,以及HMT。這項工作應該為皇家海軍、澳大利亞其他國防部門和國防部更廣泛地了解HMT對皇家海軍未來員工隊伍的影響。

研究成果

  • 在RAN中實現HMT的正常化將需要對國防人員進行靈活的管理,并不斷調整現有的結構和概念。

  • HMT需要在認知方面進行轉變,就像培訓和感知一樣。

  • HMT的目標是優化互動,發揮人和機器的優勢。

  • HMT包含了廣泛而復雜的問題,無法將其歸類為一個不可避免的原則、活動和資源的清單。

  • 了解和考慮人機互動(HMI)的范圍是不可或缺的。

  • 新技術的發展應該與實際問題/需求相一致。

  • 人機交互所需的技能/屬性可能在傳統上并不被國防部所重視。

  • 組織學習必須被接受,以提供這種挑戰性的能力。

  • HMT不僅應該作為一種有效的軍事作戰能力,而且還應該作為一種同步的訓練能力來利用。

  • HMT的成功需要在整個員工隊伍中得到顯著提升。

  • HMT需要識別人類和機器的長處和短處,并利用優勢,使其大于各部分之和。

  • HMT的重點應該是要解決的問題,適當的比例和HMI的模式,以及找到努力回報的最佳點。

  • RAS-AI的性能必須使它們在使用它們的人中灌輸一種信任、安全和可靠的感覺。

  • 從設計的那一刻起,就必須主動關注HMT范式的概念和道德的復雜性。

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引言

在俄羅斯-烏克蘭軍事行動之后,北約盟國終于認識到有必要重新武裝,以威懾和抵御俄羅斯。德國政府宣布它將把國防開支增加一倍以上,其他國家也紛紛效仿。由于缺乏資金不再是主要制約因素,歐洲的北約盟國現在將重建其軍事力量。但在重建的同時,他們的軍隊必須應對今天的緊迫挑戰,為明天的沖突做好準備。保持--或達到--軍事技術優勢將有助于北約未來的作戰能力,并首先要求具備創新能力。不幸的是,由于各種原因,經過幾十年的預算削減,軍事創新不再是西方軍事組織的強項。北約即將出臺的戰略概念需要為全聯盟刺激軍事創新的努力提供指導并設定界限。本文概述了聯盟在這一努力中所面臨的挑戰,并為應對這些挑戰提出了具體建議

新與舊

現在人們普遍承認,軍事技術和軍事戰略的發展正在重塑戰爭的特征,并重新分配地區的力量平衡--在大國之間(例如美國和中國)以及小國之間(例如阿塞拜疆和亞美尼亞)。這些發展影響了戰爭的所有層面。例子很多:深度學習的進展正在加速OODA(觀察、定向、決定、行動)循環,并改變指揮的動態;A2/AD(反介入區域封鎖)能力的擴散正在破壞空中優勢,并使競爭環境趨于平等;傳感器的無處不在正在刺激物理環境的全景化,迫使人們采取新的軍事行動方式;各種規模的無人系統的普遍存在正在使更多的行為者能夠從遠處進行攻擊。但是,在新事物誕生的同時,舊事物不會凋零,至少現在不會。事實證明,現有的武器系統遠遠沒有被淘汰。它們可以被用來威脅和施加巨大的破壞。作戰坦克具有軍事重量(weight),火箭和導彈具有破壞力和摧毀力。盡管有大量關于靈活性和敏捷性的討論,但大量裝備(mass)仍然很重要,且現代技術未能解除當代戰爭的迷霧。

轉型時期

因此,一個合理的斷言是,戰爭的特點可能正在發生變化,但預期的軍事事務革命(RMA)肯定還沒有實現。用軍事創新的話說,當軍事組織采用新技術、開發使用這些技術的作戰概念并調整其組織結構以提供支持時,就會發生RMA。這反過來又使 "武裝力量的戰斗潛力和軍事效力大幅提高--往往是一個數量級或更大"。 下一個RMA被描述為圍繞 "自主武器、多領域機器人集群、自組織防御系統、自動化武器、大數據分析以及機器和深度學習程序"。 預計它將轉化為超強的態勢感知和理解,并加速決策,以更高的速度實現更高的精度。預計它將以人機團隊為特色,人和機器無縫地一起運作;大量的一次性無人系統可以在類似蜂群的編隊中半自主地運作;以及數量較少的分布式人類單位利用戰斗云在戰場上尋找作戰方式,以越來越快的戰爭的形式呈現。

軍事戰略家和未來學家對下一個軍事事務革命(RMA)到來的確切時間跨度并不確定。雖然許多新興和顛覆性技術仍然相當不成熟,但邁克爾-奧漢隆預計,"與軍事創新有關的技術變革在未來20年可能比過去20年證明的速度更快、影響更大。" 在2021年的一項研究中,基于廣泛的文獻回顧和深入的專家訪談,我的研究小組也評估了在下一個區域軍事聯盟愿景中出現的關鍵技術,將對國際安全產生巨大影響(見表1)。

表1:敏感技術及其對國際安全的影響(來源:HCSS)

在未來一段時間內,計算機和機器人技術以及人工智能和大數據應用方面的快速變化預計將繼續進行,并對武器系統產生重大影響。正如O'Hanlon所寫的那樣:"如機器人系統集群等在戰場上既可作為傳感器又可作為武器的時代,將可能會真正到來。此外,激光武器、可重復使用的火箭、高超音速導彈、軌道炮、無人潛水艇、生物病原體和納米材料可能會發展得非常快。總的來說,可能是也可能不是一場革命。但其潛力是不容忽視的"。

因此,未來的時期可以說是一個過渡時期。過渡時期充滿著不確定性,但那些頑固地堅持自己的老路的人很可能會面臨失敗。與此相反,那些成功駕馭過渡期的人必然會在下一次軍事沖突中勇往直前。

因此,真正的不確定性取決于軍事組織是否能夠通過發展概念和調整組織結構,富有成效地利用技術進步,使其在戰場上獲得競爭優勢。目前的技術進步速度與高水平的地緣政治競爭(以及隨之而來的高水平的威脅感)相結合,很可能會激勵沖突各方投入大量。

在認識到創新的必要性后,北約已經實施了一系列舉措來支持創新,特別是在新興和顛覆性技術領域,如人工智能、量子技術和生物技術。它在2021年2月宣布了一項戰略("培養和保護:北約關于新興和顛覆性技術的一致性實施戰略"),并在2021年7月創建了DIANA(北大西洋防御創新加速器),以 "促進北約盟國之間的技術合作,促進互操作性,鼓勵開發和采用技術解決方案"。它還建立了價值10億歐元的北約創新基金,在2021年10月投資具有軍事用途的尖端兩用技術。至少在紙面上,北約似乎正在采取真正的措施,為明天的沖突做準備,但我們從軍事歷史中知道,新技術的發展是必要的,但遠遠不夠。畢竟,"要在軍事事務中帶來一場革命,通常需要兩樣東西:一個使之成為可能的客觀發展,以及一個能抓住這種發展的人,駕馭它,并指導它"。

因此,北約的新戰略概念應提供指導和方向,說明聯盟如何管理過渡,利用現有和新興技術提供的機會,并提高其作戰潛力。聯盟需要注意以下陷阱,并注意以下建議:

1. 優先考慮重要的事情,而不僅僅是緊急的事情

"我有兩種問題:緊急問題和重要問題。緊急的不重要,重要的永遠不緊急,"美國總統艾森豪威爾在1954年說了一句著名的話。

對組織來說,一個常見的謬誤是,盡管有良好的意圖,但任何眼前的危機都會吸走組織的大部分注意力和精力。竭盡全力去處理當前的危險,而明天的挑戰卻被有效地忽略了。

軍事組織意識到了這種偏見,并將其組織分層為處理當前、未來和長期未來規劃的不同單位。然而,幾十年來的預算削減已經大大削弱了這些面向未來的單位所能支配的資源。在一些中小國家(SMPs),這些部門甚至被完全取消,人力被重新分配來處理當前事務。在其他中小國家,這些單位在機構層次中的地位被削弱,不利于它們在官方決策中的地位。因此,至少可以說,他們對實際能力組合發展決策的投入是微弱的。有必要避免重蹈覆轍,造成今天的局面:當 "重要 "最終變成 "緊急 "時,完全沒有準備好應對俄烏沖突。這可以在未來被避免,通過重振未來規劃部門,提高他們在官方機構中的地位,以及關閉展望活動和能力發展活動之間的循環。

2. 在翻新與創新之間取得平衡

當然,經過幾十年的衰敗,迫切需要加強現有部隊的裝備和庫存。填補關鍵的能力差距,補充庫存,加強軍事準備,提高軍事流動性:每一項都是重建北約作戰能力的必要因素。

事實上,歐洲北約成員國仍未實施所有必要的轉型,以完全收獲在20世紀90年代承諾的完全信息化戰場的技術成果,并且在指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察(C4ISR)、"壓制敵方防空能力(SEAD)、巡航導彈、彈道導彈防御、隱形飛機和電子戰資產 "以及作戰總部的部署和指揮方面都依賴于美國。但是,完全專注于重建部隊將阻礙對未來戰爭預測中所設想的未來武裝力量的創新。此外,一個危險的事實是,重新武裝將加強現有的支持者的地位,他們將保護現有的資產并阻礙變革。

要在翻新與創新之間取得適當的平衡,并沒有什么神奇的公式,也很難給出一個具體的數字(還因為漸進式的調整有時也會導致轉型),但有必要創造一個擁抱變化和支持實驗的環境--下文將詳細介紹。這也將有助于分配所需的手段,例如,將整個國防開支的至少2%分配給研究和投資(R&I)。

3. 協同硬件、軟件和濕件

北約保持其軍事優勢的能力的一個真正風險在于過度關注硬件和平臺,而沒有充分考慮如何協同使用這些平臺來實現戰場上和戰場下的政治目標。正是硬件、軟件和濕件(即 "人的東西")的結合使情況發生了變化。

軍事創新源于技術、作戰概念和組織調整這三者。將這三者割裂開來可能會產生尋找問題的解決方案(而不是相反),并且不太可能為北約提供它所需要的軍事技術優勢。現在是時候縮小富有想象力的實踐者和長期規劃者之間的差距了。

國防組織應該建立紅色小組,并責成他們進行零基礎規劃:他們應該從一張白紙開始,考慮如何將技術(包括新舊技術)和作戰概念結合起來,以便在未來的戰爭環境中獲勝。這可以為新能力的發展提供信息,并推動創新而非更新的進程。同時,其他小組可以負責確定如何將創新的作戰概念應用于現有能力,以實現競爭優勢。這應該在北約成員國和北約層面進行。北約,特別是盟軍指揮部轉型(ACT),可以成為最佳實踐的重要收集者和優秀成果的傳播者,并在該領域的現有倡議的基礎上進行。

4. 思考勝利和成功的理論

知識和思想在全球的思想市場上迅速傳播。這個全球思想市場不僅限于新聞和娛樂,而且還延伸到了戰爭領域。戰略家和國防規劃人員畢竟不是在真空中運作。

在思想的喧囂中,參與者爭先恐后,形式變得和內容一樣重要。技術被描述為新的和革命性的,并被斷言一定會破壞戰爭性質。這不可否認地灌輸了 "敬畏"的效果,但不一定能讓人了解這些技術將如何帶來勝利。然而,在許多21世紀的武裝沖突中,智力和道德因素與物質因素一樣重要,是戰斗和勝利的關鍵。要解決這種對技術的執著,需要作出更多的努力,思考在未來的安全環境中,什么樣的方式和手段的組合會帶來勝利或成功。同時,需要確定組織和作戰的要求,這當然包括--但顯然超出了--硬件。這將需要戰略、作戰、組織和規劃專家利用專門的未來戰爭模擬進行緊密合作。歸根結底,它始于將未來戰爭的預測和準備作為一個專業行業認真對待。這開始于在(國防)大學為未來的平民和軍事規劃者制定課程,在其中接受類似于軍事專業人員在戰爭藝術方面的培訓和教育。

5. 注意聯盟成員之間的技術差距

長期以來,技術通貨膨脹的幽靈一直籠罩著國防能力的發展:每一代軍事平臺都會變得更加昂貴。這就造成了一種情況,即平臺的數量,特別是SMP的數量,已經大量減少。這也導致了頭號軍事強國--美國--與聯盟內其他國家之間的技術差距擴大。

當歐洲的北約成員國仍在努力充分吸收和利用C4SIR的進步所提供的機會時,美國已經開始了另一項創新戰略,以延長其軍事技術優勢。總的來說,平臺數量的減少和對未來互操作性的威脅意味著國防規劃者和他們在SMPs的政治決策者面臨著重要的選擇。

有必要重新認識SMP的優勢,以及它們能夠真正帶來什么。它需要接受的是,一些平臺不需要是 "軍事規格",但也可以不那么通用和堅固,在某些情況下是可有可無或一次性的,更容易負擔。它要求在考慮到國家實力、戰略文化、威脅觀念和盟國需求的情況下,處理國家專業化的敏感問題。通過一個與盟軍作戰概念緊密結合的戰略概念,可以作為一個有用的統一催化劑來指導這一努力。

最后的想法

建議北約接受這些挑戰并聽取這些建議。即將出臺的戰略概念應該為成功的軍事創新設定參數。但是,這就留下了文化這個不太實際的因素。

軍事創新只有在一個刺激而不是反對它的大環境中才能開花結果--正如軍事創新文獻中充分記載的那樣。近年來,在我與國防規劃人員和軍官的交談中,已經非常清楚地看到,幾十年的預算削減已經扼殺了大部分創新的沖動。僵化的官僚結構、不鼓勵破壞者的職業道路結構、注重保護和保存的廣泛文化:可以說,創新不再是現有軍事組織的DNA。好消息是,通過專門的努力,使用逆流的規劃方法,即自上而下和自下而上的同時實施,這種情況是可以改變的。這需要在機構層級中賦予創新者權力,調整職業道路以促進和獎勵創新者,更廣泛地認識到停滯不前意味著衰退。

作者:Tim Sweijs——海牙戰略研究中心(HCSS)研究主任、戰爭研究中心(WSRC)高級研究員

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