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智能機器人與自主系統（IRAS）目標

近期（未來 3 年）

? 提高對形勢的認識

? 減輕身體負擔

? 提高維持能力

? 方便行動

? 加強部隊保護

? 通用用戶界面

中期優先事項（3-5 年）

? 利用先進、小型和蜂群式 IRAS 增強態勢感知能力

? 通過物理增強減輕負擔

? 提高維持能力

? 利用無人戰車和先進有效載荷提高機動能力

? 互聯多域架構

遠期優先事項（5-10 年）

? 實現有人和無人協同作戰 (MUM-T)

? 支持 MUM-T 的可擴展傳感器和可擴展協同工作

? 機器學習的進步

? 大型空中物流連接器和其他大型無人機系統

挑戰

• C2 傳感器和系統過時。

• 分叉、斷開和管道系統。

• 缺乏 C2 數據基礎設施和環境，無法連接 C2 數據源，無法在多級安全環境中共享數據，無法為 MDA 決策提供信息。

• 無法實時、雙向交流戰略、作戰和戰術數據和計劃，以支持任務目標和成果。

• 無法全面監控作戰領域，無法從不同來源獲取輸入信息，無法關聯/合并/融合數據，也無法讓操作員與數據互動，以輸出有目的的信息。

• 無法直觀地顯示、組織和鏈接基礎數據，使其成為戰略、作戰和戰術決策的可用格式。

Minerva項目--下一代指揮與控制（NextGen C2）

ACE 將空軍行動從集中的有形基礎設施轉移到一個由較小、分散的地點或集群基地組成的網絡。

• 使敵方的瞄準過程復雜化
• 給敵方造成政治和作戰困境
• 為友軍創造靈活性。

從分散的作戰地點開展飛行行動，需要強有力、反應迅速的后勤支持。

遠征先進基地作戰（EABO）將海軍陸戰隊部署在前沿的低信號 EABs，利用全域工具作為艦隊和聯合部隊的耳目。這一概念可應對對手在地理位置、武器系統射程、精確度和能力方面的潛在優勢所帶來的挑戰。它還通過提高我們的機動能力和利用對關鍵海上地形的控制來創造機會。在這種廣泛分布的環境中，后勤保障將成為一項重大挑戰。

用于美國國防部人工智能的大型預訓練模型

• LPTMs （如 GPT-4）已顯示出與美國防部眾多用例相關的顯著新興能力
• 它們在大量無標注數據（規模+ 自我監督）上進行訓練，并適應下游任務（遷移學習）
• LPTMs （如 GPT-4）已顯示出與多種國防部用例相關的顯著新興能力
• 它們在大量無標記數據上進行訓練（規模+ 自我監督），并適應下游任務（遷移學習）
• 舊范式包括在標注（真實/合成）數據集上訓練專門模型
• LPTMs （如 GPT-4）已顯示出與多種國防部任務相關的顯著新興能力
• 它們在大量無標記數據（規模+ 自我監督）上進行訓練，并適應下游任務（遷移學習）
• LPTM 為以這些模型為起點的人工智能系統引入了新的范式
• ARL 主辦關于 LPTMs 的機遇、挑戰和應用的科學會議（2023 年 11 月 14-16 日）
  • 來自美陸軍（如陸軍、空軍、海軍、CDAO、OUSD R&E）、學術界（如麻省理工學院、斯坦福大學、華盛頓大學、加州大學伯克利分校）和工業界（如微軟、谷歌、英偉達、Meta、Scale AI）的廣泛參與

美國國防部計算基礎設施

• LLM 隨模型大小、訓練數據和用于訓練的計算量的增加而呈冪律提高
• LLM 隨模型規模、訓練數據和用于訓練的計算量的增加而呈冪律提高
• 大多數架構進步低于 10,000 petaflops（如變壓器），但大多數能力進步超過 10,000,000 petaflops（約 600 H100 GPU）
• 如果想擁有獨立領先的美國防部生態系統，就需要為人工智能研發提供多層次的計算基礎設施
  • 團隊級：研究團隊優先使用（40 個 H100 GPU）
  • 機構級： 服務實驗室或大學集群（10,000 個 H100 GPU）
  • 國家計算中心：為跨機構大型項目訪問各類研究人員（100,000 H100 GPU）
  • 新前沿中心 超越行政命令門檻（1026 flops）。國際合作。與其他大型人類項目一樣進行投資（如強子對撞機，約 50 億美元）（100 萬 H100 GPU）
• 與 NAIRR 建議一致（但擴大了該建議的范圍）

結論

• LPTM 為美國防部的人工智能提供了一個強大的新范例，對從簡單（如文本摘要）到復雜用例（如開放式世界推理）都有廣泛影響。
• 美國防部必須在貫穿各種使用案例的核心領域領導合作研究
  • 美國防部與學術界和產業界在技術上的平等是實現美國人工智能戰略利益的核心所在
  • 服務實驗室應在這一努力中發揮核心作用
• 將研究重點放在機遇和風險緩解上
  • 與過渡合作伙伴密切合作，以應對多種使用情況
• 需要對計算基礎設施進行重大投資，以支持國防部的人工智能研發生態系統
  • 在團隊、機構、國家和國際層面采取多層次方法。如何處理不斷變化的硬件要求？如何在國防部、學術界和產業界之間共享計算？

電磁作戰序列（EOB） - 是總體戰序的一個子集，包括電磁頻譜相關系統的識別、強度、指揮結構、部署和運行參數（JP 3-85）。

• 電磁戰 (EW)
• 戰場情報準備 (IPB)
• 師規劃
• 多域作戰（MDO）

目標：確定 EOB 的目標和閾值要求。

如何將電磁頻譜（友軍和敵軍）傳達給主要領導人，以便進行軍事規劃？

• 咨詢專題專家

• 確定將使用電磁作戰命令的師規劃行動

• 生成 EOB 所需的步驟，以便工作人員執行這些步驟

• 這些信息要求告知 EOB 將執行的功能

• 確定電磁作戰命令的功能要求

條令出版物中的聯合空地指揮和控制系統不足以對抗反介入/區域拒止（A2/AD），這需要通過完善的聯合全域作戰（JADO）條令來評估。美國防部和國會對JADO技術的投資表明，聯合的、有框架的優先次序安排是擊敗A2/AD的答案。空軍JADO、海軍陸戰隊先進基地作戰（EABO）和陸軍多域作戰（MDO）的概念將對抗A2/AD，因為期望聯合起來提供一致的戰場框架和最佳優先級。聯合部隊需要一個全面的、自上而下的JADO理論，該理論貫穿這些新興概念，為最佳JADO作戰藝術和設計提供信息。一旦有了全面的作戰藝術和設計，戰術空中控制方武器系統將了解使用的機會成本，并評估其直接權限之外的后果，同時作為一個失敗的C2節點運作，負責自主的戰斗管理融合的全域效應。

在整個軍事界、無黨派智囊團和軍事委員會成員中，人們越來越擔心美國的軍事優勢會被削弱，"美軍在下一次沖突中可能遭受不可接受的高傷亡和主要資本資產的損失"。為了應對對手A2/AD能力日益增強的力量對比，每個軍種都在未來8-15年內衍生出自己的JADO實施版本：（1）空軍有多域作戰中心，（2）陸軍有多域特遣部隊，（3）海軍陸戰隊有遠征推進基地作戰。JADO的文獻分析揭示了各種新的概念，這些概念模糊或打破了現有的作戰模式，侵蝕了聯合作戰中的作戰藝術現狀，卻沒有規定緩解措施。過去，指定的戰斗空間擁有者對資產中介、空域管理、效果運用和戰斗跟蹤進行裁決。現在，JADO設想的是低特征的、分散的前線編隊，其決策權被下放至組件級以下，通過機器控制的系統從全域平臺選擇和應用力量包。每個JADO的背景將是資源密集型的，需要仔細判斷高價值、低密度的能力或有風險的自主群和無人機僚機，并具有敏捷的C2解決方案和靈活的指揮關系。當局將需要不斷地將陸上、空中、海上、網絡和空間領域的效果可視化，將每個領域視為相互重要的作戰功能，而不是將部隊貶低為支持性類別或以其他方式將其隔離在組件邊界之內。這種復雜性可能會導致一種作戰設計，其特點是 "大量的全域能力與某些任務、功能或領域相一致，其中一個指揮官既是管理者又是使用者。" 這些概念還沒有被聯合部隊整合成一個連貫的、統一的框架。JADO文獻的現有條目只是技術聯系的概念，而不是對抗敵人A2/AD的全面行動設計。在重新開始的大國競爭的背景下，國防部創建一個全面的JADO作戰設計和藝術戰略的時機已經成熟，由不受服務部落主義和宣傳影響的平民共同撰寫。這一努力將確保隨之而來的理論動蕩和作戰藝術與戰術的模糊是追求JADO實施過程中必要的和有根據的原因。

成功的JADO將在對手的決策周期內呈現出多種困境。這一成功取決于聯合框架下的優先次序和減少混淆的術語，這些術語模糊了整個聯合部隊的進展。在全面的JADO條令和作戰藝術/設計的指導下，TACP WS可以增強、重新組織和重新訓練，以支持全域作戰，而不管其支持的指揮官是什么兵種。反過來，TACP WS將作為代表聯合部隊的故障轉移C2節點，執行聯合全域效應的融合。來自各級行動和當局的全域聯合效應在時間和空間上的融合使TACP WS能夠提供聯合現實，通過允許空中力量在現在和未來的任何戰斗中保持主導地位來贏得下一場戰爭。

圖4：馬賽克方法

圖5：陸空軍戰場框架

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。

• 自1993年以來，ISI一直從事國防領域的工作，并為陸上、空中和海上應用提供交鑰匙的高質量操作和培訓系統。

• 專門從事以下方面的規范、設計、開發、集成、安裝、測試和后續支持。

• 戰術數據鏈接（北約和美國，即鏈接11 A/B，鏈接16，IJMS，JREAP，ATDL-1，鏈接22）。

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由于沒有足夠快地開發和部署人工智能（AI），美國在常規戰斗中面臨被超越的風險。對手，特別是中國，正在擁抱人工智能，并試圖利用所認為的美國弱點。中國計劃到2030年成為人工智能的世界領導者，并繼續在其民用和軍用部門大量投資于人工智能能力。使用致命性自主武器（LAWS）是不可避免的，并正在所有領域發展這種能力。人工智能是一種力量倍增器，但美國對在戰斗中使用致命性自主武器感到不安。中國和美國對未來的人工智能應用有著截然不同的戰略。為了使美國軍隊既能最大限度地發揮人工智能的全部潛力，又能維護國際法治，在未來的大規模沖突中，人-智能體（H-A）編隊合作是必不可少的。

為什么需要人類-智能體編隊?

雖然人工智能是一種力量倍增器，但美國的政策制定者和軍事指揮官目前對在未來的戰斗中使用致命性自主武器系統感到憂慮。如果一個或多個對手對美國或其盟國部署致命性自主武器系統，這一政策可能會引起爭論。解決這個問題的一個潛在辦法是將人工智能與人類對應方組合起來。人-智能體（H-A）團隊是一個網絡，其中智能系統（智能體）和人在一個小組內有效合作，通過加強彼此的強項和預測彼此的弱點來創造協同效應。團隊合作的特點和屬性因模型而異，但貫穿始終的一個概念是相互依賴的重要性。H-A團隊合作取決于人與人工智能系統之間的這種相互依存關系，才能取得成功。

DeepMind之前提到的AlphaGo是一個完美的例子，說明如何有效地將人工智能與人類同行配對。2017年，也就是AlphaGo第二次擊敗圍棋世界冠軍的那一年，兩名人類專業人士與人工智能系統結成了伙伴。在 "配對圍棋 "中，人類和AlphaGo交替下棋，每個人都必須學習和適應他們的隊友正在下的棋。這種耦合使人類能夠從他們的人工智能對手那里學習，成為更好的棋手。與AlphaGo配對的中國圍棋大師連笑解釋說："AlphaGo非常自信，他也給了我信心。他幫助我相信我應該掌好舵"。雖然人類在AlphaGo手中的失敗讓一些人感到失望，但這實際上是一種變相的祝福。H-A組隊有可能增強，甚至可能改善人類目前的能力。

本文將試圖回答美軍將如何利用人工智能和H-A團隊合作，為未來10到20年的大規模戰斗做準備。為了使美國軍隊既能最大限度地發揮人工智能的潛力，又能維護國際法治，H-A團隊合作在未來的沖突中是必不可少的。通過理論、歷史、條令、已完成的研究項目和潛在的未來情景，這項研究將有助于回答人工智能在美國軍事行動中的未來是什么樣子。證據將集中在利用自主武器系統（AWS）和人工智能的積極和消極方面。

本文還將探討H-A組隊的能力，以及當兩者結合在一起時，性能是否會提高。研究結果將解決 "終結者難題 "的可能性，特別是在自主機器提供明顯優勢的情況下是否使用它們。雖然這個話題相對較新，但有許多關于人工智能研究和在美國軍隊中使用的書籍、期刊文章和新聞報道。研究將擴展這一主題，并提出在未來戰場上人工智能和人類合作的方式。人工智能有可能引領下一次軍事事務的革命（RMA）；然而，除非人工智能成為人類有效團隊的一部分，否則美國無法在大規模戰斗中充分發揮其潛力。

未來的 MDO 概念：

• 需要機動以滲透并在復雜和有爭議的地區開展行動。
• 嚴重依賴RAS。

正在探索的RAS是為了：

• 在所有陸軍相關環境中運行。
• 提供更好的態勢感知。
• 增加作戰人員的距離。
• 增加對敵方的覆蓋和困境。
• 實現更快的決策。
• 以尚未想象到的方式擴展機動性。

RAS將被要求：

• 評估場景并創建和分享本地和共同世界模型。
• 以戰斗的規模和速度協調各梯隊、團隊、分隊和單個系統（包括人類）的行動、決策和機動。
• 適應環境和敵方行動中的巨大干擾和變化，并具有復原力。