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網絡空間和太空都是新的國家安全疆域，模糊了關于邊界、主權和國防戰略的傳統觀念。這兩個領域也都有著作為情報活動而非作戰領域起步的歷史，而且兩者仍與其情報起源密切相關。這兩個領域最初也都由政府主導，但現在越來越成為必不可少的商業活動，美國軍方的許多網絡空間和太空服務也越來越多地轉向私營部門。兩者都可以通過技術能力強的勞動力使用尖端技術來實現。然而，盡管太空和網絡空間在許多方面相似，但它們之間也存在差異。太空是地球環境中自然形成的一部分，而網絡空間則是一種人為現象。太空系統通常需要大量的資本支出，而網絡空間運行所需的資本支出要少得多。網絡空間與太空的這些異同帶來了幾個國家安全問題。

其中三個問題涉及：(a) 確定政府與商業部門在每個領域的國家安全關系；(b) 招募、專業發展和留住有技術能力的勞動力；(c) 在每個領域內部和兩者之間實現統一行動，包括確定美國網絡司令部（CCB）與美國太空總署（NASA）之間的適當關系。 這包括確定美國網絡司令部（CYBERCOM）與國家安全局（NSA）之間、美國太空司令部（SPACECOM）與國家偵察局（NRO）之間以及美國網絡司令部和太空司令部與地域和職能作戰司令部（CCMDs）之間的適當關系。

要處理好政府與商業部門在網絡空間和太空領域的國家安全關系，需要包括國防部（DoD）在內的多個政府機構的積極參與。在討論那些在網絡空間或太空中運行或過境的國家安全系統時，國防部的需求尤為重要。同樣，要解決網絡空間和太空領域有技術能力的軍警人員和文職人員的根本性短缺問題，也需要采取全國性的方法。然而，該部必須確保其招聘、保留和專業發展網絡空間和太空軍警和文職人員的內部政策、程序和資源配置水平，使其能夠與政府其他部門和商業部門競爭。最后，DoD應就當前網絡空間和太空司令部與國家安全局、網絡空間和太空司令部與國家偵察局之間的支持方式，以及網絡空間和太空司令部與地理和職能中央協調指揮部之間的指揮關系進行一系列壓力測試。這些測試將是DoD實現未來聯合作戰概念和部署聯合部隊未來關鍵能力的重要組成部分，例如通過聯合全域指揮與控制（JADC2）實現傳感器和數據流的統一生態系統，以及跟蹤高超音速導彈等新興威脅的能力，所有這些都將取決于對網絡空間和太空的可靠訪問。

鑒于致命自主武器系統（LAWS）所依賴技術（通常具有雙重用途）的可用性，以及此類系統被認為能為某些用戶帶來的優勢，能夠提供致命自主能力的系統的擴散是不可避免的。致命性自主武器系統會給武裝部隊帶來問題，但由于缺乏一個商定的定義，使規范和控制其擴散的努力變得更加復雜。

致命性自主武器系統并不是一種單一的能力。因此，本文根據致命性自主武器系統擴散的可能性和影響，考慮了與之相關的三大類風險：最小可行產品（MVP）、軍用現成產品（MOTS）和高精尖產品。這些系統的復雜程度大不相同，各自造成的風險和對用戶的要求也大不相同，所有這些都對擴散風險產生影響。

MVP LAWS 涉及自制和商業上指定和可用的技術。開發最小功能致命性自主武器系統所需的軟件、硬件和專業知識可廣泛獲得，非國家行為者只要看到采用這種系統的好處，就可觸手可及。這些武器具有最大的擴散風險，尤其是對非國家行為者而言，但它們往往很脆弱，而且單獨考慮的話，并不能改變現代軍隊的游戲規則（就影響而言）。然而，即使是大規模使用的相對簡單的系統，也會給往往缺乏大規模的西方軍隊造成問題。

MOTS具有高度自主性，正在迅速擴散到任何有足夠資金的人，包括非國家行為者。然而，雖然許多是進攻性能力，但也包括防御系統，如防空武器，它們通常是自主的，但不具有進攻性。可以說，MOTS LAWS 造成的風險受限于可負擔性，但采用這種系統可能有明顯的優勢，包括可實現戰場大規模化。MOTS 極有可能擴散，而自主性軍事進步與其說是技術障礙，不如說是意愿和道德問題。因此，雖然擴散的可能性很高（雖然略低于 MVP），但影響卻更大，尤其是在系統可以大規模使用的情況下。

高精尖LAWS 是少數幾個國家正在開發的精湛能力。它們是非常昂貴的復雜系統，專為對付明確的威脅（如對手戰略防御網絡或威懾能力中的某一特定要素）而設計，因此最具破壞性（影響大）。它們的采用優勢很高，但開發和維護成本意味著目前不太可能擴散到最富裕的國家之外。

致命性自主武器系統的擴散需要采用優勢，在許多領域，如 MVP 和 MOTS 模式，先進的常規能力仍比致命性自主武器有優勢，盡管這種情況可能會改變。隨著支持致命性自主武器系統的技術逐漸成熟并得到驗證，擴散風險將會增加。軍方有機會，也可以說有責任領導關于擴散問題的對話并影響其結果。

軍事決策過程（MDMP）包括分析地形以確保任務成功的關鍵任務。然而，傳統的地形分析方法，如二維（2D）模擬地圖、PowerPoint 演示文稿和任務式指揮系統，資源密集、耗時長，而且會使決策者無所適從。因此，本研究側重于使用移動頭戴式增強現實（AR）顯示技術進行三維（3D）地形可視化，以應對這些挑戰。AR 技術可讓用戶觀察到疊加在物理環境上的虛擬物體，從而增強身臨其境的體驗。該工具允許用戶查看和操作三維地形，添加軍事資源的表示，檢查由此產生的配置，并參與 MDMP。可用性研究評估了界面的有效性、效率和用戶滿意度，重點是三維可視化任務、衍生地形信息提取以及在有爭議的潮濕空隙穿越場景中的部隊部署。結果表明，AR 地形可視化原型為決策者提供了更全面、更準確的信息，使任務規劃和執行取得了成功。這項研究凸顯了三維地形可視化和 AR 技術在改進 MDMP、讓決策者更好地了解環境并做出更明智決策方面的潛力。

A. 研究領域

本研究側重于利用增強現實（AR）技術來支持軍事決策過程（MDMP），這是任務規劃的一個重要方面。該工具可使用戶與描述地形的本地三維（3D）數據集進行交互，并允許使用一套 3D工具。因此，該工具具有增強決策過程和提高 MDMP 會議效率的潛力。

傳統上，美國陸軍在規劃任務時依賴于二維（2D）圖形信息。然而，獲取更詳細的地形信息需要大量的時間和資源，例如創建額外的二維圖形表示法。相比之下，如果地形已被捕獲并表示為三維數據集，工作人員就能獲得所有必要信息，從而參與 MDMP 并做出更明智的決策。

論文研究包括設計和開發一種增強現實（AR）可視化工具，該工具可與三維虛擬地形一起操作，并支持 MDMP，尤其強調濕間隙穿越（WGC）的任務規劃。本論文旨在通過提供虛擬地形的精確數據、允許使用三維工具和更好地做出決策，改善 MDMP 期間的人員協作。此外，這項研究還有助于理解在 MDMP 中促進小團隊合作所需的技術前提條件。

B. 問題與動機

技術進步往往會超越其采用和融入現有系統和流程的速度，這是一種常見現象。例如，在軍事任務中使用 AR 和虛擬現實（VR）技術進行信息共享，可以顯著改善復雜多變行動的規劃和執行。然而，將這些技術納入現有的任務式指揮系統和程序可能具有挑戰性且耗時較長，這主要是由于軍事行動對安全性和可靠性的要求。此外，用戶可能會抵制引入他們不熟悉的新解決方案和技術。因此，盡管信息共享技術進展迅速，但其融入軍事部門的速度卻慢得多。因此，復雜多變的軍事行動仍在使用過時的協議進行規劃和執行，任務式指揮系統長期以來也只是略有改進。

美國陸軍在 MDMP 期間使用各種方法提取信息和分析地形。主要是陸軍的每個作戰職能部門使用二維地圖提取地形信息；參謀部門通過情報地形科請求獲得更詳細的信息。然后，參謀部門將從二維地圖上收集的信息和情報科提供的信息制作成 PowerPoint 演示文稿。指揮官利用這套演示文稿做出最終決定。然而，由于二維地圖的固有局限性及其表現形式（在 PowerPoint 幻燈片中展示靜態二維地圖），參謀部無法始終從地形中提取衍生信息，從而做出明智的決策。如果能以本地三維數據格式顯示地形，并使用一系列合適的三維工具，工作人員就能從地形中提取衍生信息，加強協作，并更好地理解共同行動圖（COP）。

增強現實技術在軍事領域并不新鮮，但在 MDMP 期間尚未得到廣泛應用。通過在 MDMP 期間使用 AR 可視化工具，工作人員可以獲得以前無法用于工作和協作的系統功能。通過 AR 顯示三維虛擬地形并與之互動，每個 WWF 都可以使用簡單的手勢在地形周圍導航，操作這些數據集，操縱和放大縮小地形，并提取決策所需的衍生信息。因此，WWF 可以通過對地形具體情況的透徹了解來證實他們的決策，并更好地闡明他們向指揮官推薦特定行動方案的原因。此外，因誤解二維數據集而可能產生的錯誤也會減少，甚至消除。

關注 WGC 是部署 AR 技術和使用 3D 數據表示的沃土，這是有充分理由的。對于美國陸軍人員來說，WGC 是最具挑戰性的聯合武器任務之一；由于需要投入大量資源和人力資本，這類任務的規劃非常復雜（美國陸軍聯合武器中心，2019 年）。美國陸軍中的六個 WFF 必須緊密配合，以確保 WGC 的安全進行。在 MDMP 開始時，美國陸軍的每個 WFF 都要聽取情報部門關于地形分析的簡報；這一階段稱為戰場情報準備（IPB）。IPB 代表了對部隊行動區（AO）內地形的高層次審視，并提供了有關地形預期的歷史數據（陸軍部總部，2019 年）；他們的大部分決策都是基于二維地圖做出的。進行 IPB 后，WFF 根據情報科提供的信息制定行動方案 (COA)。然而，依賴二維地圖有許多固有的局限性。例如，無法從任何給定點查看地形（數據集沒有三維記錄），因此缺少富有成效的 MDMP 所需的豐富地形信息。因此，使用卓越的數據表示，最大限度地減少出錯的可能性，并投入時間有效地研究替代方案和決策，有可能為此類復雜的軍事行動帶來急需的改進和戰略優勢。

C. 研究問題

本論文探討以下研究問題：

1.有可能為聯合武器 MDMP 提供最有效支持的技術框架是什么？

2.AR 支持的 MDMP 工具能否通過提供有關地形分析的衍生信息來增強作戰職能部門對地形的理解？

3.AR 支持的 MDMP 工具能否有效協助資源管理？

4.AR 支持的 MDMP 工具能否有效協助軍事參謀人員在聯合作戰場景中開展協作？

D. 研究范圍

本論文僅限于開發一種 AR 可視化工具和虛擬環境，以支持 "濕間隙穿越 "和提取 MDMP 期間每個 WWF 所需的地形衍生信息。此外，同一工具還可實現軍事參謀部門之間的人員協作和信息交流。

E. 研究方法

用于解決所有研究問題的方法包括以下步驟：

1.文獻綜述：進行文獻綜述，提供論文中使用的基本構造的背景信息。

2.任務分析：對當前開展 MDMP 的實踐進行分析，以跨越濕間隙。這包括但不限于詳細分析行動方案制定過程中不同作戰功能之間的報告和互動、當前地形可視化實踐以及團隊協作。

3.設計 AR 可視化工具： 為工具和用戶界面設計支持系統架構。此外，選擇一套支持用戶任務所需的三維對象和地形。

4.可用性研究：開展可用性研究，重點關注支持 AR 的 MDMP 工具的功能和性能。

5.數據分析：分析在可用性研究中收集的綜合數據集。

6.得出結論并提出未來工作建議。

F. 論文結構

第一章：導言。本章介紹研究空間的最關鍵要素：領域、問題、研究問題、范圍以及用于解決所有研究問題的方法。

第二章：背景和文獻綜述。本章討論美國陸軍如何開展 ADM 和 MDMP 以規劃軍事行動。本章還討論了 VR 和 AR 過去和當前的使用情況，以及在 MDMP 過程中軍事人員合作時 AR 的潛在用途。

第三章：任務分析： 當前 MDMP 實踐。本章分析了當前陸軍參謀人員在 MDMP 期間分析地形時使用的方法和工具，以及如何向指揮官推薦 COA。此外，本章還討論了向指揮官提供 2D 信息時存在的知識差距。

第四章：原型系統設計與實施。本章討論了 AR 可視化工具、系統架構、用戶界面和模擬環境的設計與開發。文中還描述了 WGC 場景和為可用性研究所需的虛擬環境而構建的 3D 模型。

第五章： 可用性研究。本章討論了使用 AR 可視化工具進行可用性研究的方法，包括制定完整的機構審查委員會文件。此外，文中還討論了虛擬環境、技術要求以及在可用性研究中收集的客觀和主觀數據集。最后，本章分析了可用性研究的結果。

第六章：結論和未來工作。本章概述了研究的要點，并對今后的工作提出了建議。

本論文的目標是為已知封閉道路網絡中的戰術車輛提供目的地預測。這些戰術車輛以輪式野戰炮兵部隊為模型。美海軍研究生院（NPS）的建模虛擬環境與仿真（MOVES）研究所在一個虛構的場景中建模并生成數據。該場景包括典型野戰炮兵部隊在部署環境中會遇到的各種地點和事件。軍事組織由兩個營組成一個團，每個營有四個炮兵連，每個炮兵連有 11 輛車。每個炮兵連有四輛發射車、四輛裝填車、兩輛支援車和一輛指揮控制（C2）車。生成的數據在團、營、炮兵連和車輛一級進行記錄。本研究以炮兵連的移動模式為中心。每個場景都被分解成較小的行程，其中只有一個先前地點和未來目的地。模型擬合中的預測變量描述了每個炮兵連的各種位置屬性。響應變量是每次行程的目的地位置。

本論文主要研究兩個問題。

1.機器學習模型能否準確預測戰術車輛的未來目的地？

2.在戰術應用中，什么是足夠的預測準確度？

本論文只能使用 MOVES 研究所生成的數據。因此，存在一些限制。第一個限制是數據缺乏測量或傳感器誤差。在實際作戰環境中收集完美的數據是不現實的。第二個限制是，生成數據的大小足以適合我們的模型。在新的作戰場景中，數據可能稀少或不可用。

為了預測這些戰術部隊的未來目的地，我們使用了兩種機器學習的監督技術：隨機森林和神經網絡。為了客觀地比較這兩種模型，我們得出了兩個標準來判斷目的地預測的成功與否。每個模型都為行程中每分鐘間隔內的每個地點擬合了一個概率。第一個標準是一半以上的正確地點分配概率超過 80%。第二個標準是，在行程的最后三分鐘內，模型分配給正確目的地的概率是否超過 80%。一個模型必須同時滿足這兩個標準才算成功。在驗證集的所有行程中，隨機森林的成功率為 38.9%，而神經網絡的成功率為 43.2%。我們使用這兩個標準考慮了真實世界的場景。每個行程被縮減到只有最初的五分鐘。在真實情況下，決策者必須在敵人完成行動之前決定行動。在這種情況下，決策者在做出決定前有五分鐘的時間窗口。隨機森林的預測準確率為 19.1%，而神經網絡的預測準確率為 33.9%。這是時間受限情況下預測準確率的上限。隨著誤差和噪聲的引入，預測準確率可能會降低。

本論文通過使用完美數據設定了目的地預測的上限。基于我們的論文，未來的研究領域如下：進一步研究預測建模、處理在不規則時間間隔內收集的帶有測量誤差的數據、使用真實世界數據建模以及多域建模。第一個領域是通過進一步的預測建模來提高預測精度。第二個領域是引入與現實生活中數據收集和匯總困難相似的誤差項。戰場傳感器并不完美，存在局限性。第三個方面是利用實戰部署和訓練中的真實數據建模。最后一個領域是將我們的研究推廣到其他作戰領域：海上、海面下和空中。運動輪廓和運動行為在這些領域中都同樣重要。戰術層面的模型可以為戰略層面的決策提供參考。

風險評估是復雜的，而且往往是有爭議的。它來自于危險呈現，它的特點是可能發生的不理想事件及其結果的不確定性。很少有像核戰爭和核恐怖主義這樣不受歡迎的結果。幾十年來，關于可能影響核戰爭和核恐怖主義風險的特定情況、政策和武器，已經寫了很多。這些問題的性質和用于評估的風險分析方法隨著時間的推移有了很大的變化。

認識到核戰爭和核恐怖主義帶來的風險，2020財年國防授權法案指示美國國防部與美國國家科學、工程和醫學研究院簽訂合同，進行一項研究，探討風險分析方法的性質及其在評估核戰爭和核恐怖主義風險中的應用。

本報告是該研究的第一階段，它討論了風險，探索了風險評估文獻，強調了風險評估方法的優點和缺點，并討論了一些公開的、支撐美國安全戰略的假設，這些都是在核戰爭和核恐怖主義的背景下進行的。研究的第二階段將擴大重點，包括分析風險分析中的假設和方法在美國安全戰略中可能發揮的作用。第二階段的研究將產生一份保密報告和一份非保密的摘要。表S-1詳細介紹了委員會的工作。

值得注意的是，該研究在其兩個階段的工作中都不包括進行風險分析。本報告也不會涉及當前的地緣政治事件，如俄羅斯2022年對烏克蘭的入侵，盡管這些事件說明了在國際沖突中了解核風險的重要性。

美國政府和國際社會已投入大量資源和時間，試圖了解和減少核戰爭和核恐怖主義的風險。美國戰略司令部的現任指揮官以及核裁軍運動者都斷言，核戰爭的風險仍然非常真實。對于核和放射性恐怖主義的風險，也有類似的說法。此外，隨著新技術和新對手的出現，這些風險正變得更加復雜。

為了確定與核恐怖主義和核戰爭有關的威脅和后果，分析人員在對核戰爭或核恐怖主義進行風險分析時將面臨許多挑戰。委員會確定了可能導致核戰爭的七類情況：預防性的、先發制人的、升級性的、催化性的、意外的、未經授權的和誤報的。委員會還確定了三類可能導致核恐怖主義的情況：簡易核裝置、放射性散布裝置或放射性暴露裝置，以及對核設施的破壞。這些類別的情景并不是相互排斥的，因為各類別之間也可能發生其他互動，例如意外和誤報情景之間。這些依賴性必須反映在任何風險評估中。委員會確定的情景類別在此作為例子，并不是全部；然而，分析人員必須包括他們能夠設想到的所有情景類別，以便風險結果不會被低估。對使用核武器造成的直接物理后果的估計，依賴于基于核物理學、過去的經驗、核試驗數據和其他可用信息的數學模型。關于核武器的一些物理影響（如對傷害和死亡的直接估計），人們已經知道了很多，盡管有些影響（如火災、現代城市環境的破壞、電磁脈沖影響和氣候影響，如核冬天）還不是很清楚或難以量化（弗蘭克爾等人，2015）。評估使用核武器的社會、心理和長期影響的方法在很大程度上依賴于人類應對其他災難性事件的行為的代用數據。使用這些方法的分析通常包含巨大的不確定性和強烈的相互依賴性。

委員會研究了與核戰爭和核恐怖主義有關的風險評估和分析的歷史，包括探討歷史上為了解核戰爭和核恐怖主義的風險所做的嘗試，以及在評估核戰爭和核恐怖主義的總體風險時所涉及的重要不確定性來源。來自歷史文獻的關鍵見解反映在本報告中，但一個明顯的差距是缺乏對核武器的物理影響不太了解的知識，以及對使用核武器的心理、社會和政治后果的評估和估計。

在做出各種決定時，風險信息可以成為決策者的重要投入，包括確定優先事項、制定新的政策或程序，以及分配資源或時間。在自然和工程系統中，特別是當統計數據可用且可靠時，基于事件樣本頻率的風險分析可以很容易產生對未來風險的估計。然而，正如美國國家科學院以前的研究報告所指出的，將傳統的風險方法用于核戰爭和核恐怖主義--直接證據有限；背景的不確定性很大；以及智能的、適應性強的對手（NASEM 2016；國家研究委員會2008，2011）--是一個重大挑戰。在許多假設中，對這種情況下的風險評估必須考慮到行為者的意圖和利益、他們的能力、他們可用的信息和情報，以及他們的適應性反應--所有這些都可能難以評估。

委員會認為，風險指的是四個關鍵問題：

1.會發生什么？具體而言，什么會出錯？

2.這些事件發生的可能性有多大？

3.如果這些事件發生，有什么潛在的后果？

4.這些事件可能發生的時間范圍是什么？

風險分析可以是一個強大的工具，用于澄清假設；對復雜的、相互關聯的因素進行結構化和系統化的思考；描述不確定性；并確定可能需要哪些進一步的證據或信息來為將要作出的決定提供信息。然而，使用風險分析方法來評估核戰爭和核恐怖主義的總體風險是困難的，原因有幾個。

除了本報告正文中詳述的具體結論（并在第8章中列出）外，委員會還得出了三個總體結論。

1.過去核戰爭和核恐怖主義的例子很少。因此，幾乎沒有什么直接的證據可以用來對兩者的概率進行經驗性的估計。

分析師們試圖通過應用不同的方法和使用多種信息來源來描述由此產生的不確定性，以補充這個有限的證據體系。同樣地，歷史記錄中包含了有限的核或放射性恐怖主義企圖的例子，對核恐怖主義風險的分析也常常借鑒這些例子。有限的直接證據所帶來的不確定性，由于人類的意圖、觀念和動機所發揮的重要作用而變得更加復雜。鑒于所涉及的重大不確定性和決策者可能采取的不同風險態度，整體風險分析的政策相關性并不明確。

雖然人們對核武器和放射性武器的物理后果有很多了解，但對其間接后果的了解并不充分。這包括社會、經濟、政治、基礎設施、氣候和心理方面的影響，這些影響受到這些武器的直接物理影響。

這些因素之間的動態相互作用是復雜的，對它們的分析方法也不太發達。關于這些影響的直接證據很少，這對評估國家或恐怖分子使用核武器的后果是一個挑戰。即使是廣島和長崎的轟炸也只提供了關于涉及現代核武器的沖突的可能性和后果的有限信息。

從專家那里獲得的信息往往是評估與核戰爭和核恐怖主義有關的一些風險的全部資料。分析師和決策者需要意識到這些信息的來源，意識到專家可能在分析中引入的偏見和限制，以及這些信息對風險結果的影響。盡管核戰爭和核恐怖主義的某些方面可能對充分應用這些方法構成挑戰，但可以從其他風險分析學科中借鑒專家征詢的最佳做法。

2.可能導致核戰爭和核恐怖主義的情況很多，涉及許多相互依賴的因素，對其風險的評估往往取決于許多專家和行為者的能力、價值觀、看法和意圖。

核戰爭和核恐怖主義的風險部分取決于威懾的有效性，它反映了所有相關方的能力、信念、動機、意圖、預期戰略和信息。在危機的陣痛中，信息的不可得性和不準確性可能會增加侵略者和防御者所面臨的風險。核戰爭和核恐怖主義情景的風險因有關國家或行為者的理由或發起原因、使用的武器類型和數量以及目標等許多其他高度相互依賴的因素而有所不同。由于存在大量的情景可能性，它們通常被歸類，并作為具有一些關鍵共同因素的情景類別進行分析。

評估核戰爭和核恐怖主義的總體風險涉及不同情景的可能性和后果的巨大不確定性。對這些不確定性的評估和溝通對管理這些風險所必需的政策決定至關重要。然而，風險分析的價值并不僅僅在于評估整體風險。風險分析可以為許多與核戰爭和核恐怖主義有關的較小規模的問題提供寶貴的意見。許多分析旨在確定各類情況的相對或比較風險（例如，核設施被破壞的風險與放射性暴露裝置的風險相比較；或確定與不同投資或設計變化相關的風險降低），或解決決策者面臨的具體問題，如：： 一個特定國家的核儲備的可靠性是什么？汽車邊境口岸的某一型號的探測器檢測到特定水平的輻射的概率是多少？哪些核設施應該被檢查，多久檢查一次？對于涉及重大不確定性和需要做出資源限制的決策的風險管理問題，評估與不同選項相關的風險變化有助于為決策提供信息。

分析師在風險分析中不可避免地要進行假設，包括對風險問題的定義和框架的假設；哪些模型可以有效使用；數據的可靠性；以及對手的能力、意圖和潛在行動。戰略假設可以幫助界定風險問題的界限。一些戰略假設涉及風險的性質或程度，風險驅動因素的影響，政策或行動是否增加或減少風險，美國面臨的威脅的性質和種類，以及最可能發生的情況。戰略假設還包括美國境外的核戰爭風險。

3.不同的風險評估方法或多或少適合于不同的情況和目標。

委員會確定了以下與分析這些風險有關的方法，并審議了這些方法的適用性和局限性：

• 第一擊穩定性分析比較了在核戰爭似乎迫在眉睫的危機中先發制人對雙方的好處。
• 概率風險評估可以探索適應性對手之間的相互作用，盡管從定量輸出中提取定性的數值可能會掩蓋一些細微的結果。
• 數量級的估計為核事件的概率設定了極端界限，然后可以逐步縮小。
• 博弈論可用于模擬智能對手之間基于其偏好和能力信息的潛在行動及其結果。
• 對抗性風險分析可用于評估一個智能對手或少數對手的可能選擇。
• 基于還能提的模型可以在給定的規則和不確定性的情況下估計個人的行為。
• 多屬性模型根據決策者偏好的不同屬性中的定義和加權標準，評估不同場景下結果的不同要素（屬性）。
• 網絡模型使用網絡分析，在代表從開始到結束的路徑中的關鍵事件和情景的節點上探索多種選擇。
• 核和常規力量交換模型可以通過量化潛在的核或常規攻擊的結果來幫助評估威懾力。

正如風險分析中的結構、參數和假設可能會給風險分析的結果帶來色彩一樣，風險信息的評估、框架或呈現方式對該信息在決策中的理解和使用有很大影響。當產生風險分析結果的方法和假設是明確的，過程是可復制的，對分析過程的信任是建立的，結果是針對決策者所面臨的真正的問題或決定時，風險分析結果是最寶貴的。

風險信息可能是對決策的一種有價值的輸入，但它不會也不可能支配決策，因為決策還取決于偏好和風險態度。除了風險之外，還需要考慮其他因素，如法律、政治或預算的后果和限制。新興技術，如新的武器系統和人工智能的進步，正在迅速改變風險和威懾的格局。美國的核態勢隨著時間的推移而演變，考慮到了新的威脅、涉及不同美國對手的發展威懾戰略、技術進步、核軍備條約和不斷變化的地緣政治環境。美國對核恐怖主義風險的評估也同樣隨著時間的推移而變化，考慮到了新的威脅和新興技術。

隨著有關核戰爭和核恐怖主義決策的背景繼續演變，風險評估將繼續成為分析家和決策者的一個寶貴工具。

美國防部增材制造戰略（2021年）和陸軍指令2019-29（2019年）（通過先進制造業實現戰備和現代化）表明，軍方正在努力將增材制造融入軍事系統。這項定性研究的目的是探索增材制造技術的進展，以評估增材制造部件在陸軍旋翼飛機上關鍵安全應用的可行性。本研究概述了陸軍飛機關鍵安全項目的鑒定過程，回顧了美國防部和陸軍的增材制造政策，詳細解釋了粉床聚變和定向能處置增材制造工藝，并回顧了一個案例研究。增材制造技術需要嚴格的材料和工藝控制，以及重要的鑒定檢查和測試，以支持陸軍航空的關鍵安全應用。然而，增材制造技術已經成熟，現在該技術已經準備好為關鍵應用生產高質量的復雜旋轉翼零件。

概念框架

本研究的概念框架定義了研究過程的目標。首先，本研究將提供一個陸軍航空CSI資格認證過程的概述。本研究將簡要討論與AM和航空有關的陸軍和國防部政策，以便為AM在陸軍航空中的相關性提供背景。然后，本研究將提供適用于陸軍旋翼飛機關鍵應用的金屬部件制造的AM工藝研究。最后，本研究將以一個案例來結束，該案例提供了一個陸軍旋轉翼飛機上使用AM部件的鑒定過程的例子。圖1顯示了生產增材制造關鍵安全項目的研究的概念框架圖。

在這份科學報告中，研究了一個導彈防御的問題，其中有異質的來襲再入飛行器（RVs）。也就是說，這些再入飛行器由不同類型的導彈組成。防御系統利用也是導彈的攔截器來試圖攔截再入飛行器。我們建議，在有異質RV的簡單交戰場景中，防衛方可以使用最佳最后交戰機會（SLS-OLEO）的射擊戰術來優化其在最后交戰機會中的突襲否定概率（PRA）。為了優化這種方法，我們利用天體動力學、帶約束的微積分、微擾理論、動態規劃和生成函數以及PRA的凹特性來比較各種射擊戰術。這種方法使我們能夠確定針對RV的攔截器的最佳分配，使PRA最大化。此外，我們還考慮了PRA如何有助于綜合系統有效性的概率（PISE），這反過來又決定了彈道導彈防御系統（BMDS）的全球有效性。原則上，該方法一般適用于導彈。然而，我們確定交戰機會數量的方式是基于彈道導彈的。

對國防和安全的意義

在導彈防御方面，至關重要的是，防務部門要消除來襲的RV，以保護其資產和人口。眾所周知，有一種基于RVs數量、攔截器數量及其特性（如單發殺傷概率（SSBK）和交戰機會數量）的發射策略，可以最大限度地提高突襲否定的概率，即PRA。然而，當來襲的RV由不同類型的導彈組成時，這樣的策略需要修改，因為現在的情況更復雜了。我們表明，用本報告所制定的策略仍有可能使PRA最大化。這一點很重要，因為最大化PRA意味著最大限度地挽救人口中的生命數量。

引言

對防空的作戰分析可以追溯到1930年代（Kirby和Capey[1]）。從那時起，防空研究有了很大進展，特別是在導彈防御領域。目前關于彈道導彈防御系統（BMDS）的文獻的特點是，分析集中在整個系統的孤立方面。具體來說，有關于理論發射理論（Soland [2]）、射-看-射戰術（Wilkening [3]）、命中評估（Weiner等人，[4]）、軌道力學（Cranford [5]）和綜合概率模型，如綜合系統有效性概率（PISE）（Boeing Co [6]）的研究。相比之下，本科學報告側重于突襲湮滅概率（PRA），它是PISE的一個核心組成部分，也是BMDS有效性的一個關鍵決定因素。

為了證明PRA的重要性，我們在涉及異質再入飛行器（RVs）的交戰場景中比較了三種發射戰術。在對結果進行嚴格的比較后，我們說明，雖然 "射擊-觀察-射擊與最佳最后交戰機會"（SLS-OLEO）沒有產生最大的PRA，但它在一個簡單的交戰場景中提出了最實際有效的PRA。也就是說，我們并不假定來襲的RV的數量是完全已知的。我們還探討了是什么使PISE成為BMDS框架的一個重要組成部分，并提出了兩個可以提高PISE的戰術。我們相信，作戰研究界的成員將能夠利用這些發現來評估BMDS的全球有效性。

為了幫助關注這個問題，我們定義了一個由五個異質再入飛行器（RVs）和二十個攔截器組成的例子情景，（Wilkening [3]）。這個場景當然不是一個飽和的場景，即RV的數量超過了攔截器的庫存，正如（Dou等人，[7]）所調查的。由于彈道導彈防御（BMD）的復雜性，有些特點和方法我們無法在本報告中涉及或深入分析。與其他研究相比，我們的視角是單面的（僅是防御），而不是雙面的（防御和進攻，Brown等人，[8]；兩階段博弈，Hausken和Zhuang[9]）。我們的研究也主要限于地基攔截器（GBI），而不是其他發射平臺，如閑逛的飛機（Burk等人，[10]）。我們不考慮誘餌（Washburn[11]）。我們注意到，BMD也可以使用基于代理的模擬（Garrett等人，[12]和Holland等人，[13]），或使用馬爾科夫鏈（Menq等人，[14]）進行建模。Park和Rothrock[15]研究了在導彈防御中框定人類主體的效果。實時威脅評估和武器分配（TEWA）的細節可以用3維穩定的婚姻算法來建模（Naseem等人，[16]）。針對一系列RV的防御性武器的最佳組合可以用線性編程來建模（Beare [17]）。盡管有這些假設和簡化，我們相信我們的方法為理解BMD提供了一個簡單的方法，同時也為評估BMDS的有效性提供了一個直接和統一的方法。

本文的組織結構如下： 第2節描述了交戰機會的數量；第3節介紹了三種已知的可用于對付相同（同質）RV的發射戰術；第4節擴展了一些用于異質RV的發射戰術，并提出了一種新的戰術；第5節描述了PRA的凹性；第6節利用凹性來確定全球最佳PRA；第7節說明了有效性的措施；第8節討論了PISE和改進它的方法；我們在第9節中得出結論。

本文是2014年發表的另一篇論文（Nguyen [18]）的完整和擴展技術版本，增加了一些新的內容，包括考慮新的射擊戰術（在第4節）、PRA的凹性（在第5節）和全局最優PRA（在第6節）。雖然第7節中的有效性措施在現有文獻中可以獲得，但我們根據第4、5和6節的新穎性來確定這些有效性措施。據我們所知，在文獻中還沒有任何論文將所有這些方面的內容匯集在一篇關于BMD的文章中。這篇文章的初步結果發表在一個會議記錄中（Nguyen和Miah[19]），它利用遺傳算法來優化有效性的措施。

長期目標

在決策或推理網絡中進行適當的推理，需要指揮官（融合中心）對每個下屬的輸入賦予相對權重。最近的工作解決了在復雜網絡中估計智能體行為的問題，其中社會網絡是一個突出的例子。這些工作在各種指揮和控制領域具有相當大的實際意義。然而，這些工作可能受限于理想化假設：指揮官（融合中心）擁有所有下屬歷史全部信息，并且可以假設這些歷史信息之間具有條件統計獨立性。在擬議的項目中，我們打算探索更普遍的情況：依賴性傳感器、（可能的）依賴性的未知結構、缺失的數據和下屬身份被掩蓋/摻雜/完全缺失。對于這樣的動態融合推理問題，我們建議在一些方向上擴展成果：探索數據源之間的依賴性（物理接近或 "群體思維"），在推理任務和量化不一定匹配的情況下，采用有用的通信策略，甚至在每個測量源的身份未知的情況下，采用無標簽的方式--這是數據關聯問題的一種形式。

我們還認識到，對動態情況的推斷是關鍵目標所在。考慮到一個涉及測量和物理 "目標 "的傳統框架，這是一個熟悉的跟蹤問題。但是，來自目標跟蹤和多傳感器數據關聯的技術能否應用于提取非物理狀態（物理狀態如雷達觀察到的飛機）？一個例子可能是恐怖主義威脅或作戰計劃--這些都是通過情報報告和遙測等測量手段從多個來源觀察到的，甚至可能被認為包含了新聞或金融交易等民用來源。這些都不是標準數據，這里所關注的動態系統也不是通常的運動學系統。盡管如此，我們注意到與傳統的目標追蹤有很多共同點（因此也有機會應用成熟的和新興的工具）：可能有多個 "目標"，有雜波，有可以通過統計學建模的行為。對于這種動態系統的融合推理，我們的目標是提取不尋常的動態模式，這些模式正在演變，值得密切關注。我們特別建議通過將雜波建模為類似活動的豐富集合，并將現代多傳感器數據關聯技術應用于這項任務，來提取特征（身份）信息。

目標

研究的重點是在具有融合觀測的動態系統中進行可靠推理。

方法

1.決策人身份不明。在作戰情況下，融合中心（指揮官）很可能從下屬那里收到無序的傳感器報告：他們的身份可能是混合的，甚至完全沒有。這種情況在 "大數據 "應用中可能是一個問題，在這種情況下，數據血統可能會丟失或由于存儲的原因被丟棄。前一種情況對任務1提出了一個有趣的轉折：身份信息有很強的先驗性，但必須推斷出身份錯誤的位置；建議使用EM算法。然而，這可能會使所有的身份信息都丟。在這種情況下，提出了類型的方法來完成對局部（無標簽）信念水平和正在進行的最佳決策的聯合推斷。

2.動態系統融合推理的操作點。在以前的支持下，我們已經探索了動態事件的提取：我們已經開發了一個合理的隱馬爾科夫模型，學會了提取（身份）特征，有一個多伯努利過濾器啟發的提取方法 - 甚至提供了一些理論分析。作為擬議工作的一部分，將以兩種方式進行擴展。首先，打算將測量結果作為一個融合的數據流，這些數據來自必須被估計的未知可信度的來源。第二，每個這樣的信息源必須被假定為雜亂無章的 "環境 "事件（如一個家庭去度假的財務和旅行足跡），這些事件雖然是良性的，可能也不復雜，但卻是動態的，在某種意義上與所尋求的威脅類似。這些必須被建模（從數據中）和抑制（由多目標追蹤器）。

3.數據融合中的身份不確定性。當數據要從多個來源融合時，當這些數據指的是多個真相對象時，一個關鍵的問題是要確定一個傳感器的哪些數據與另一個傳感器的哪些數據相匹配："數據關聯 "問題。實際上，這種融合的手段--甚至關聯過程的好方法--都是相當知名的。缺少的是對所做關聯的質量的理解。我們試圖提供這一點，并且我們打算探索傳感器偏差和定位的影響。

4.具有極端通信約束的傳感器網絡。考慮由位置未知、位置受漂移和擴散影響的傳感器網絡進行推理--一個泊松場。此外，假設在這樣的網絡中，傳感器雖然知道自己的身份和其他相關的數據，但為了保護帶寬，選擇不向融合中心傳輸這些數據。可以做什么？又會失去什么？我們研究這些問題，以及評估身份與觀察的作用（在信息論意義上）。也就是說，假設對兩個帶寬相等的網絡進行比較；一個有n個傳感器，只傳輸觀察；另一個有n/2個傳感器，同時傳輸數據和身份。哪一個更合適，什么時候更合適？

5.追蹤COVID-19的流行病狀況。誠然，流行病學并不在擬議研究的直接范圍內，但考慮到所代表的技能以及在目前的健康緊急情況下對這些技能的迫切需要，投機取巧似乎是合理的。通過美國和意大利研究人員組成的聯合小組，我們已經證明，我們可以從當局提供的每日--可能是不確定的--公開信息中可靠地估計和預測感染的演變，例如，每日感染者和康復者的數量。當應用于意大利倫巴第地區和美國的真實數據時，所提出的方法能夠估計感染和恢復參數，并能很準確地跟蹤和預測流行病學曲線。我們目前正在將我們的方法擴展到數據分割、變化檢測（如感染人數的增加/減少）和區域聚類。

"可預測性 "和 "可理解性 "被廣泛認為是人工智能系統的重要品質。簡單地說：這種系統應該做他們被期望做的事情，而且他們必須以可理解的理由這樣做。這一觀點代表了關于致命性自主武器系統（LAWS）和其他形式軍事人工智能領域新興技術辯論的許多不同方面的一個重要共同點。正如不受限制地使用一個完全不可預測的致命性自主武器系統，其行為方式完全無法理解，可能會被普遍認為是不謹慎的和非法的，而使用一個完全可預測和可理解的自主武器系統--如果存在這樣的系統--可能不會引起許多核心的監管問題，這些問題是目前辯論的基礎。

這表明，最終為解決致命性自主武器系統和其他形式的人工智能在軍事應用中的使用而采取的任何途徑，都必須考慮到有時被稱為人工智能的 "黑盒困境"。事實上，遵守現有的國際人道主義法（IHL），更不用說假設的新法律，甚至可能取決于具體的措施，以確保致命性自主武器系統和其他軍事人工智能系統做他們期望做的事情，并以可理解的理由這樣做。然而，在關于致命性自主武器系統和軍事人工智能的討論中，可預測性和可理解性尚未得到與如此重要和復雜的問題相稱的那種詳細介紹。這導致了對人工智能可預測性和可理解性的技術基礎的混淆，它們如何以及為什么重要，以及可能解決黑匣子困境的潛在途徑。

本報告試圖通過提供有關這一主題的共同知識基線來解決這些模糊不清的問題。第1節和第2節解釋了說一個智能系統是 "可預測的 "和 "可理解的"（或者相反，是 "不可預測的 "和 "不可理解的"）的確切含義，并說明有各種類型的可理解性和可預測性，它們在重要方面有所不同。第3節描述了可預測性和可理解性將成為致命性自主武器系統和其他軍事人工智能在其開發、部署和使用后評估的每個階段的必要特征的具體實際原因。第4節列出了決定每個階段所需的適當水平和類型的可預測性和可理解性的因素。第5節討論了為實現和保證這些水平的可預測性和可理解性可能需要的措施--包括培訓、測試、標準和可解釋人工智能（XAI）技術。結論是為政策利益相關者、軍隊和技術界提出了進一步調查和行動的五個途徑。

本報告的主要要點

• 人工智能的不可預測性有三種不同的意義：一個系統的技術性能與過去的性能一致或不一致的程度，任何人工智能或自主系統3的具體行動可以（和不能）被預期的程度，以及采用人工智能系統的效果可以被預期的程度。

• 可預測性是一個系統的技術特征、系統所處的環境和對手的類型以及用戶對它的理解程度的函數。

• 可理解性是基于一個系統內在的可解釋性以及人類主體的理解能力。一個智能系統可以通過多種方式被 "理解"，并不是所有的方式都建立在系統的技術方面或人類的技術素養之上。

• 可預測性不是可理解性的絕對替代品，反之亦然。高可預測性和高可理解性的結合，可能是安全、謹慎和合規使用復雜的智能或自主軍事系統的唯一最佳條件。

• 可預測性和可理解性是自主武器和其他形式的軍事人工智能的必要品質，這在其整個開發、使用和評估過程中有著廣泛的原因。

• 這些系統中可預測性和可理解性的適當水平和類型將因一系列因素而大不相同，包括任務的類型和關鍵性、環境或輸入數據的種類，以及評估或操作系統的利益相關者的類型。

• 在軍事人工智能系統中實現并確保適當的可預測性和可理解性的潛在方法可能會涉及與培訓、測試和標準有關的工作。建立XAI的技術研究工作也提供了一些希望，但這仍然是一個新的領域。

由于太空商業化和軍事化的增加，超越空間態勢感知 (SSA) 的空間態勢理解 (SSU) 是必要的。要真正了解潛在的對手能力，僅僅檢測和識別衛星是不夠的。威脅評估和態勢理解的第一步是描述觀察到的衛星的能力。所提出的研究旨在通過獨特的（一組）特征來確定敵方衛星的能力。特征包括物理、情境和行為方面。關系信息模型用于將特征映射到能力，并將特征映射到觀察和信息處理方法。該模型的概念演示器被創建并實施到一個工具中。模型和工具都被命名為空間能力矩陣 (SCM)。 SCM 可以識別衛星能力，也可以找到對能力確定貢獻最大的特征。該模型用于確定最佳測量組合，以表征被觀測衛星的能力，以及對可增強此過程的新型傳感器技術和處理的需求。通過實際例子展示了能力矩陣在軍事應用中的用途和研究目的的潛力。為了使 SCM 幫助從空間態勢感知 (SSA) 過渡到空間態勢理解 (SSU) 進一步發展，主要是添加更多數據和創建用戶友好界面，并且需要進行測試。