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美陸軍要求陸軍科學委員會開展一項研究，探討如何應用物聯網（IoT）技術提高陸軍設施的戰備狀態。具體而言，這項研究應促進陸軍了解利用物聯網創建智能和彈性設施的潛在優勢和風險。

智能軍事設施使用多種類型的電子數據收集傳感器來提供可操作的信息，用于有效管理資產和資源，從而提高戰備狀態、支持現代化建設并降低運營成本。商業行業已投入巨資開發和實施物聯網，以提高流程效率，同時降低成本。近年來，由于傳感器成本的降低以及云計算和數據分析技術的進步，物聯網的部署速度呈指數級增長。陸軍可以利用行業在這一領域的進步，用于創建智能設施。

研究小組與涉及物聯網技術的民用企業、開設物聯網或城市規劃相關課程的學術機構以及陸軍設施進行了電話會議和訪問。此外，研究小組還與網絡企業技術司令部 (NETCOM)、設施管理司令部 (IMCOM) 和陸軍工程兵工程研發中心 (ERDC) 等與這一發展有利害關系的國防部和陸軍部組織進行了交流。

根據在這些訪問和會議中收集的信息，以及相關文件和討論，研究小組得出了以下結論：

1.當有顯著的投資回報率和足夠的相關分析數據時，行業和城市才會在城區部署物聯網。中歐的公用事業公司最近投資并采用了物聯網，第一年就節省了 12 億美元。應用于陸軍目前在全球各地的物聯網和強化維護技術領域的設施，陸軍有可能節省 2 億美元。

2.行業的早期成功案例

? 能源管理

? 預測性維護

? 提高安全性

? 交通管理

? 企業園區服務

3.所需的技術如今已經成熟并投入使用。現在已有許多物聯網技術 可隨時在陸軍設施中采用。

4.軍隊人口（軍人和平民）不局限于設施內，而是融入周邊社區。

5.陸軍尚未采用業界的可控實驗方法在其設施上部署物聯網。缺乏利用某種形式的物聯網使設施運營受益的試驗項目。

6.ERDC 數據管理研究--智能和彈性設施（SaRI）--架構初探，以及設施管理有效性虛擬試驗臺（VTIME）。

7.研究小組無法找到任何聲稱負責物聯網企業架構或數據的陸軍活動。設施可被視為邊緣計算，但陸軍沒有為其在邊緣運作提供資源。

8.技術更新與合同簽訂不同步。

基于這些發現，研究小組提出了以下建議：

1.ASA (IE&E)建立一個智能安裝演示計劃（每年 5000 萬美元），由靈活的合同工具（如 OTA）提供支持，合同上限應足夠大，以便推廣。

2.ASA (IE&E)指派一名項目經理，負責確定試點技術項目，將其與安裝項目相匹配，制定資源配置和采購戰略，并對各項工作進行管理。

3.項目經理在以下領域開展初步試點試驗：

• 能源效率

• 預測性維護

• 其他待定（如安全、社區服務）

4.ASA (IE&E) 邀請其他安裝組織（陸軍和其他租戶）使用該平臺在其他領域開展試點：

• 士兵監控
• 培訓、醫療保健服務......

5.ASA（IE&E）與 ACSIM 和 IMCOM 一起利用最初試點實驗的結果來確定智能設施的推廣。

深度學習是人工智能的一個子類別，在自動識別水下傳感器數據中的各種目標方面具有巨大潛力。這項工作的目標是支持未來使用深度學習的水下戰爭領域目標自動識別系統的發展，首先要展示什么是可能的，其次要讓研究人員深入了解如何通過建議和經驗教訓來構建這種定制系統。目標受眾是水下戰爭領域的研究人員，他們或是深度學習的新手，或是水下傳感器數據的新手。深度學習的基礎知識可以從許多在線課程中獲得。本參考文檔重點介紹如何應用這些工具識別目標，該領域不同于機器視覺和自然語言處理的常規應用。這些水下戰爭自動目標識別系統處理的不是標準圖像或文本，而是來自聲學傳感器的數據。這些小型定制神經網絡不是下載標準的現成網絡，利用充足的計算資源從大型訓練數據集中學習，而是設計用于從相對較小的訓練數據集中學習，而且往往受到硬件的計算限制。這項工作概述了定制神經網絡在各種水下戰爭自動目標識別任務中的應用，包括側視聲納中的類雷物體、寬帶聲納散射數據中的未爆彈藥、被動聲學數據中的水面艦艇以及主動聲納中的水下目標。此外，還分享了關于高效神經網絡設計和使用來自水下傳感器的小型訓練數據集的建議。

先進的自動目標識別系統可以快速自動分析傳入的傳感器數據，并對感興趣的目標進行探測、分類和定位，從而提高水下作戰能力。這有助于減少從獵雷到被動聲學監測、魚雷防御和反潛戰等各種應用中操作員的工作量。深度學習是在遠程和無人平臺上進行水下作戰自動目標識別應用的一種特別有前途的方法。越來越多的研究人員希望獲得相關建議，因此編寫了本文檔，以鼓勵和支持深度學習技術在未來自動目標識別系統開發中的應用，從而提高水下作戰領域的防御能力。

人工智能（AI）在塑造未來技術格局方面舉足輕重。多智能體強化學習（MARL）已成為一項重要的人工智能技術，可用于模擬各個領域的復雜動態，為高級戰略規劃和自主智能體之間的協調提供新的潛力。然而，由于缺乏可解釋性（可靠性、安全性、戰略驗證和人機交互的關鍵因素），它在敏感軍事環境中的實際應用受到限制。本文回顧了 MARL 在可解釋性方面的最新進展，并介紹了新的使用案例，強調了可解釋性對于研究智能體決策過程的不可或缺性。首先對現有技術進行了批判性評估，并將其與軍事戰略領域聯系起來，重點關注模擬空戰場景。然后，引入了新穎的信息論可解釋性描述符概念，以分析智能體的合作能力。通過研究，旨在強調精確理解人工智能決策的必要性，并使這些人工生成的戰術與人類的理解和戰略軍事理論相一致，從而提高人工智能系統的透明度和可靠性。通過闡明可解釋性在推進MARL用于作戰防御方面的至關重要性，該工作不僅支持了戰略規劃，還通過有見地和可理解的分析支持了對軍事人員的訓練。

作戰決策

深度 RL 涉及神經網絡在兵棋推演等復雜和真實世界環境中的決策。然而，由于難以解釋其結果，這些網絡經常被視為黑箱模型。可解釋強化學習（XRL）指的是解釋和理解強化學習模型決策過程的能力，讓人們深入了解在特定情況下采取某些行動的原因。XRL 面臨的挑戰包括與科學評估和操作可靠性相關的風險、缺乏普遍接受的評估指標，以及為復雜任務提供全面解釋的難度[3]。盡管存在這些挑戰，但在軍事行動中，采用有效的可解釋性方法來理解模型輸出對于診斷錯誤、提高模型性能和理解錯綜復雜的智能體行為尤為關鍵。這些方法在建立軍事人員之間的信任、確保安全關鍵任務的透明度以及促進遵守嚴格的操作和監管標準方面發揮著至關重要的作用。在復雜而敏感的軍事場景中，XRL 使指揮官和決策者能夠解釋和證明人工智能驅動的戰略和行動，從而做出更加明智和負責任的決策。此外，精確的可解釋性（即正確可靠的解釋）有助于更好地進行風險評估和管理，改善人類與智能體之間的協調，并支持將先進的人工智能系統集成到現有的軍事框架中，同時保持作戰的可靠性和有效性。空戰模擬涉及復雜的決策過程，智能體必須在瞬間做出決策以實現戰略目標。這些模擬通常涉及眾多因素，包括機動、瞄準、規避威脅、燃料管理以及與其他單元的協調。舉例來說，考慮以下場景：智能體檢測到敵軍導彈來襲。為了反擊，它迅速釋放照明彈并進行桶形翻滾，以迷惑導彈的熱傳感器并躲避敵方的瞄準。在這一場景中，對導彈的觀察是執行釋放照明彈和桶形翻滾動作的重要特征。

本文回顧了 MARL 在可解釋性方面的最新進展，并介紹了一些新穎的使用案例，這些案例突出了 MARL 在模擬空戰場景（圖 1-1）中分析智能體決策過程的關鍵作用。通過研究這些進展，我們強調了可解釋性在理解和改進智能體行為方面的重要性，尤其是在應用于軍事模擬等復雜環境時。我們的論文不僅僅是一份調查報告，它還探討了可解釋性如何加強戰略規劃、促進人類與人工智能的協作，以及確保人工智能在關鍵任務行動中做出的決策值得信賴。通過這些見解，我們旨在證明可解釋 MARL 在高風險場景的研究和實際部署中的緊迫性。

空中強化學習

目前有多種結合 RL 和 MARL 的方法，用于訓練空戰場景中的智能體。這些方法不僅限于戰斗機的狗斗機動，還包括無人機群（UAV）和不同類型的飛機（異構智能體）。

小規模交戰中的空戰通常側重于通過 RL 控制飛機，以便在幾乎沒有還擊風險的情況下獲得對對手有利的位置。早期控制飛機的方法包括專家系統或帶有學習分類器的混合系統，而較新的方法則依賴于 RL。為了學習更強的 CoA，使用 RL 方法的模擬空戰方法依賴于更先進的技術，如深度 Q 網絡（DQN）、深度確定性策略梯度（DDPG）、課程學習方法或包含自我博弈的方法，即智能體與自身的副本進行博弈。

另一方面，更大規模的交戰側重于高層次的戰術決策或武器-目標分配，即 CoA 的規劃。在這種情況下，考慮到維度過程，MARL 方法通過利用單個智能體內部的對稱性，尤其適用。在這一領域，有一些使用多智能體 DDPG、分層 RL 或基于注意力的神經網絡的先進方法。我們之前的一項工作包括一個具有注意力機制的分層 MARL 模型，該模型使用近端策略優化（PPO）進行訓練。在我們的工作中，我們還考慮了異構智能體，這在文獻中似乎很少見。加入異構智能體會增加協調的復雜性，因為智能體可能不了解彼此的技能和能力。

空戰可解釋性方法

現在回顧相關工作部分所回顧的 XRL 類別，隨后將它們與空戰場景的多智能體領域聯系起來，以強調理解人工智能戰術的益處和不可或缺性。前三種方法（策略簡化、獎勵分解和特征貢獻）屬于被動解釋類別。這類解釋側重于短時間范圍，根據即時行為提供反饋。例如，“飛機為什么發射導彈？”這樣的問題可以通過 “對手進入武器交戰區（WEZ）”這樣的即時激勵來回答。這些解釋往往側重于個人行為，而不是更廣泛的戰略考慮。相比之下，積極主動的解釋考慮的時間跨度更長，更適合解釋戰略決策。例如，它們可以解釋為什么在特定情況下，某些擁有特定技能的智能體被設置為防御模式，而其他智能體則采取攻擊性戰術。因果和層次 RL 模型可以提供這類解釋，為空戰中的長期戰略和協調演習提供見解。

• 策略簡化

在深度 RL 中，神經網絡被用作函數近似器來學習決策函數，可以是策略，也可以是 Q 函數，在我們的分析中，我們側重于前者。策略簡化指的是降低策略的復雜性，使其可以被人類解釋的過程。具體做法包括：以決策樹的形式學習策略，跟蹤每個決策步驟；將學習到的策略作為 “if-then ”規則集（如模糊規則）；使用狀態抽象法將相似的狀態分組，降低狀態空間的維度；或使用高級的、人類可讀的編程語言來表示學習到的策略。這些方法的主要優點是簡單易用，因為這有利于產生解釋并增強對系統的信任。在動態相對簡單、智能體較少的環境中，即使是在不可預見（和簡單）的空戰場景中，這些方法也能充分推廣和擴展，以提取有意義的解釋。然而，在任務目標眾多、智能體技能各異的更復雜環境中，這種方法可能就不適用了，因為解釋往往是靜態的。這種方法的主要缺點是模型性能與可解釋性之間的權衡：隨著可解釋性水平的提高，模型的準確性往往會降低。在模擬空戰場景中，逼真度對產生有價值的見解至關重要，因此保持模型的高準確性非常重要。這通常需要復雜的模型，涉及精密的神經網絡、廣泛的超參數調整、先進的訓練算法和高度動態的環境。雖然策略簡化會限制策略表示的類型，從而影響整體性能，但它可以作為一個實用、高效的起點。簡化后的策略可以有效訓練和解釋空戰智能體的基本控制動作，為未來的迭代打下基礎，從而隨著場景復雜度的增加，在可解釋性和準確性之間取得平衡。

海軍乃至整個軍隊對自主系統的需求日益增長。無論是地面、空中、水面還是水下，無人系統（UxV）在軍事領域的發展正逐步融入并將繼續融入軍事行動。為了保持與對手的競爭力，無人駕駛技術的研發對于保持領先優勢至關重要。

隨著傳感器和處理能力的不斷提高，部署自動駕駛汽車的能力也在不斷增強。網絡的發展使其變得更加強大和安全，電池技術的發展使其能夠行駛得更遠。海軍在討論自主航行器時，最常提及和研究的兩個平臺是無人機（UAV）和無人潛航器（UUV）。無人水面航行器（USV）是研發界日益關注的話題，更具體地說是無人水面航行器群。

USV 是一種在沒有任何船員或工作人員的情況下在水體表面運行的航行器。由于其配備有可定制的有效載荷，因此可提供廣泛的能力和服務。從商業到軍事行動，其應用各不相同。在商業方面，應用包括氣候監測、測深數據收集、近海石油和天然氣管道維護以及水文測量。水文測量從多波束聲納讀數中收集數據，多波束聲納利用聲波和全球定位系統 (GPS) 數據測量海底和其他水道的深度。美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）依靠水文測量來繪制和更新海圖。這些航海圖為商業、軍事和休閑航海者提供服務。它們向水手們告知淺海地貌和海岸線等航行危險。

圖 1.1. 佐治亞州國王灣 - 商業拖船為田納西號核動力戰略導彈潛艇（SSBN 734）護航。

在海軍應用方面，USV 可用于高價值資產的護航任務。在潛艇和水面作戰領域，USV 可提供部隊保護或引導船只進出港口。在艦隊中，目前有美國海岸警衛隊人員、水手或商業工人駕駛小型船只執行這項任務（圖 1.1）。在港口附近較淺的水道中，由于受到吃水的限制，船只和潛艇的機動性和速度都受到了限制。如果潛艇在航行途中受到攻擊，那么經過訓練的部隊保護車輛將承受攻擊，以確保潛艇的安全（防止核反應堆受損和暴露）。USV 還可用于執行情報、監視和偵察 (ISR) 以及搜救行動。這些機器人具有機動性和靈活性，可根據手頭的任務輕松更換有效載荷，從而實現廣泛的用途。

圖 1.2. 當美國海軍約翰-斯滕尼斯號航空母艦（CVN 74）駛入華盛頓州埃弗雷特進行預定港口訪問時，拖船為其護航。

使用 USV 船群的優勢在于可以增加所需的搜索區域的廣度。與一艘載人船只相比，多艘小型自動潛航器執行相同的任務集，還能節省時間、成本和能源。使用 USV 的另一個好處是保證船上人員的安全，而不是讓他們冒險執行危險或耗時的任務。大約 80% 的海船事故是由人為錯誤、疲勞和/或分心造成的。通過使用多艘 USV 作為安全保障層，可以降低船只和船員發生碰撞或損壞的風險。與每次只使用一艘船相比，使用多艘 USV 可使操作員擴大范圍、減少錯誤和/或縮短完成任務所需的時間。

為使 USV 能夠執行這些任務，需要有一種程序能夠指揮每艘航行器的速度和方位，同時對環境因素（如水流或風力）保持彈性。此外，與無人機或無人潛航器領域相比，USV 的研究進展并不多。

典型的海軍艦隊由不同的平臺組成：航母、驅逐艦、巡洋艦甚至潛艇。隨著海軍生產更多大型和中型 USV，它們將慢慢融入常規艦隊編隊。隨著中型和大型 USV 等多種型號的采購，對異構 USV 群的需求也將增加。美國國會研究服務部在一份關于海軍大型無人水面和水下航行器的報告中指出：大型 USV 將補充海軍的有人作戰部隊，以較低的采購和維護成本，降低水兵的風險，提高戰備狀態、能力和所需容量。雖然無人水面航行器是艦隊單元的新成員，但 LUSV 將把堅固耐用、久經考驗的商船規格與現有的軍用有效載荷相結合，以快速、經濟的方式擴大水面艦隊的容量和能力。

海軍未來實施的自主平臺增加了與具有不同動態特性的 USV 群協同工作的機會。從一個點到另一個點時，需要一種能保持編隊的穩健算法，各智能體之間的距離要固定。

問題陳述

本研究的目的是評估兩種算法中哪一種能成功引導異構 USV 蜂群（由不同 USV 平臺組成的編隊）并保持理想的分離距離。不同的 USV 采用不同的動態特性和推進/轉向模式。這些不同的特性關系到它們在每種算法下的表現。從本質上講，異質蜂群比同質蜂群具有更低的協調水平。最終目標是修改和評估現有算法，以控制異質蜂群。

圖 1.6. 無人水面航行器控制的分層軟件任務基礎設施。

研究貢獻

目前，有關軍事應用中異構 USV 編隊的工作幾乎沒有。本文包括：

• 未來海軍應用中的異構 USV 群： 隨著海軍不斷生產多種變型 USV，對能夠適應不同智能體動態的編隊需求也在增加。這項研究探索了多種編隊管理算法中的兩種算法在異構蟲群中的性能。

• 并列比較 USV 算法： 目前許多 USV 學術文章都只關注一種算法。本論文對兩種不同類型的算法進行了比較，并將它們置于一個可以相互競爭的場景中。

• 聯合自主工作：列出的算法是美國海軍研究生院和美國海軍學院創建并測試的算法。為了保持在自主研究方面的共同努力，本論文將在這兩所院校之間架起一座橋梁。

近年來，人工智能（AI）和機器學習領域的進步為增強人類能力和提高各種自主系統的功能創造了前所未有的機遇，包括在國際安全領域。然而，在國防領域，訓練日益復雜的人工智能系統所需的高質量、高度多樣化和相關的真實世界數據集卻十分稀缺。因此，合成數據正逐漸成為開發和訓練人工智能系統的數據工具箱中必不可少的工具。合成數據的特點和潛在優勢，以及該技術在各個領域的成熟應用，使其成為圍繞在國際安全背景下使用人工智能的辯論的一個相關話題。

本入門指南簡要概述了合成數據，包括其特點、生成方式、增加的價值、風險以及在國防組織和軍事行動中的潛在用例。此外，本手冊還概述了現有的數據挑戰和限制，這些挑戰和限制促使合成數據成為開發日益復雜的人工智能系統的重要工具。

迄今為止，合成數據在國際安全領域的應用大多停留在實驗和探索階段。不過，合成數據的特點可對訓練人工智能系統產生有益影響。特別是，合成數據可以生成高度多樣化甚至新穎的數據集，對數據屬性進行精細控制，必要時自動注釋或標記數據，而且成本效益高。這本入門書探討了合成數據的主要特點如何使軍隊和國防組織受益，讓他們能夠在防御性和進攻性自主系統中集成能力更強、更可靠的人工智能系統。

雖然合成數據有利于訓練人工智能系統，并有助于緩解軍隊和國防組織面臨的一些數據問題，但它并不是靈丹妙藥，也伴隨著風險和挑戰。使用合成數據所帶來的好處將取決于各組織是否有能力駕馭這些風險，以便以負責任和安全的方式并按照法律要求和道德價值觀使用根據合成數據訓練的人工智能系統。

圖1所示。真實世界與合成數據

物聯網（IoT）和大數據描述了許多行業對數據收集、通信和分析的關注。利用射頻識別（RFID）等工具，可以最大限度地發揮物聯網和大數據的潛在效益，將設備相互連接起來，并為終端用戶提供與技術互動的有意義的方式。醫療保健行業已經徹底改變了其物聯網方法，希望能夠節約成本、提高效率和改善醫療質量。海軍醫學在大數據方面已有一定的歷史，在未來，技術與醫療保健之間可能會有更多的交叉。在采用新技術的過程中，可能會遇到技術變革的阻力。阻力的類型、強度及其調解在很大程度上取決于領導者如何處理最終用戶的阻力和接受程度。引入新的 RFID 技術有可能對手術工具消毒、病人和員工追蹤等流程產生積極影響。展望未來，醫療保健與技術的融合將繼續快速發展，物聯網、大數據和 RFID 技術將在醫療保健行業發揮重要作用。

無人地面系統（UGS）的軍事試驗正在迅速展開。拆彈機器人已在武裝部隊服役數十年。現在，具有更強能力和自主性的系統正在開發和測試中。

其潛在用途包括運載貨物、傷員后送、偵察、化學智能體探測、通信和火力支援。然而，理想用途與現有技術能力之間存在巨大差距。將系統運送到使用地點、到達目的地后的實際用途以及機器與士兵的互動等問題經常未得到充分研究，但這些問題對于如何將 UGS 納入陸軍并提供真正的作戰優勢至關重要。UGS 的技術局限性必須反映在如何在陸軍中組織任務上。必須適當考慮 UGS 在戰場上的移動方式，因為這往往不是靠它們自己的動力。維護和修理 UGS 需要新的培訓課程以及與工業合作伙伴的密切關系。

可以得出的主要結論是，UGS 將需要人類的大力支持。此外，還必須考慮和管理操作人員的認知負擔。系統移動速度緩慢，在復雜地形中導航困難，這意味著它們不適合執行某些已提出的任務，如在復雜地形中的徒步近戰。重要的是讓盡可能多的士兵參與實驗，并讓他們盡早和經常接觸 UGS。要做到這一點，可以在士兵人數最多的地方（如射擊場和演習場）使用 UGS，并進行模擬。此外，初始培訓應包括對新兵的 UGS 教育和演示。這將有助于建立對這些系統的熟悉、好感和信任。

人機小組的潛力巨大，但炒作不應掩蓋 UGS 的局限性和將新技術融入現有結構的難度。

建議

1.作用和管理：由于目前的技術限制，在有使用紅利的情況下，應在后方地區使用 UGS。將較大型的 UGS 視為可以競標獲得支持的飛機，這樣就可以對供需進行管理，并避免 UGS 成為低空編隊的負擔。

2.部隊設計：現在就需要在部隊規劃中考慮到 UGS 對工程師和輔助人員（隱形尾巴）的額外需求。事實上，管理 UGS 可能需要更多士兵。

3.后勤負擔：必須對 UGS 的運輸和儲存以及電池管理進行詳細規劃，不能簡單地將其添加到現有任務中，否則會進一步消耗稀缺資源。這將確保新技術對整個部隊的影響得到充分考慮。

4.教育：與 UGS 有關的教育和培訓應在實驗進行時立即開展，而不是等到系統正式投入使用時才進行。基本培訓應包括有關 UGS 的教育，哪怕是最基本的形式，以便開始建立信任和熟悉感，為大規模整合 UGS 提供便利。

5.試驗：應將 UGS 試驗納入那些有大量士兵的地區，如射擊場。此外，應確保決策者和進行試驗的人員了解 UGS 試驗和活動的整體情況，并確保領導者在項目的整個生命周期中保持參與，而不是在開始和結束時。明確整個生態系統的所有權是至關重要的，同時鼓勵自下而上的參與將創建一個準備好充分利用用戶信 息系統的用戶群。

60 多年來，美國國防部（DoD）一直在投資人工智能（AI），并將數據和人工智能系統投入實戰。如今，數據、分析和人工智能技術越來越多地應用于美國防部各部門，并為軍隊提供價值。

伴隨著行業的進步，美國防部多年來一直在穩步、迅速地改進其數據基礎和分析能力：通過研發嘗試人工智能，將這些技術整合到業務和作戰功能中，并為其大規模使用奠定基礎。隨著投資、實驗和創新的繼續和加速，現在的任務是推動這些技術在整個事業的推廣。

雖然戰略競爭對手對人工智能有著宏大目標，但美國及其軍隊在人才、作戰經驗、技術可用性和系統集成方面擁有強大的結構性優勢。為作戰人員配備更快做出更好決策的工具和資源，將提高作戰效率，使作戰能力和指揮人員更加有效，并為采用新的作戰概念創造機會。

負責任地迅速實現數據、分析和人工智能的全部承諾并不只是某個組織或項目的工作，而是所有人的責任。例如，將美國防部數據作為企業資源提供，需要更多的共享和協作。尋求一種靈活的戰略方法，以指導整個美國防部的分布式行動，激發學習運動，并利用所有的人員、流程和使能技術。

在整合分析和人工智能應用的過程中，看到了它們的優勢，也吸取了它們局限性的重要教訓。從會議室到戰場，還有更多工作要做，例如提高數據質量和改善網絡基礎設施。本戰略將指導如何加強美國防部部署數據、分析和人工智能能力的組織環境，以獲得持久的決策優勢。

自主系統將塑造戰爭的未來。因此，土耳其的國防人工智能（AI）發展主要側重于提高自主系統、傳感器和決策支持系統的能力。提高自主系統的情報收集和作戰能力，以及實現蜂群作戰，是發展國防人工智能的優先事項。雖然土耳其加強了自主系統的能力，但在可預見的未來，人類仍將是決策的關鍵。

人類參與決策過程提出了一個重要問題：如何有效確保人機互動？目前，自主系統的快速發展和部署使人機互動的問題更加惡化。正如土耳其國防工業代表所爭論的那樣，讓機器相互交談比較容易，但將人類加入其中卻非常困難，因為現有的結構并不適合有效的人機互動。此外，人們認為，人工智能對決策系統的增強將有助于人類做出更快的決定，并緩解人機互動。

土耳其發展人工智能的意圖和計劃可以從官方戰略文件以及研發焦點小組報告中找到。突出的文件包括以下內容：

• 第11個發展計劃，其中規定了土耳其的經濟發展目標和關鍵技術投資。

• 《2021-2025年國家人工智能戰略》，它為土耳其的人工智能發展制定了框架。

• 焦點技術網絡（Odak Teknoloji A??，OTA?）報告，為特定的國防技術制定了技術路線圖。這些文件提供了關于土耳其如何對待人工智能、國防人工智能和相關技術的見解。

土耳其特別關注人工智能相關技術，如機器學習、計算機視覺和自然語言處理，其應用重點是自主車輛和機器人技術。自2011年以來，自主系統，主要是無人駕駛飛行器（UAV），仍然是土耳其人工智能發展的重點。此后，這已擴大到包括所有類型的無機組人員的車輛。同時，用人工智能來增強這些車輛的能力也越來越受到重視。人工智能和相關技術的交織發展構成了土耳其人工智能生態系統的核心。

土耳其的人工智能生態系統剛剛起步，但正在成長。截至2022年10月，有254家人工智能初創企業被列入土耳其人工智能倡議（TRAI）數據庫。土耳其旨在通過各種生態系統倡議在其國防和民用產業、學術機構和政府之間創造協同效應。由于許多組織都參與其中，這些倡議導致了重復和冗余。冗余也來自于人工智能技術本身的性質。由于人工智能是一種通用技術，可以應用于不同的環境，各種公司都有用于民用和國防部門的產品；因此相同的公司參與了不同的生態系統倡議。此外，民用公司與國防公司合作，在國防人工智能研究中合作，并提供產品，這是司空見慣的。

土耳其鼓勵國際人工智能在民用領域的合作，但不鼓勵在國防領域的合作。然而，由于技能是可轉移的，國防人工智能間接地從這種合作中受益。

土耳其非常關注自主系統發展中的互操作性問題，特別是那些具有群集能力的系統。除了蜂群，北約盟國的互操作性也是一個重要問題。因此，土耳其認為北約標準在發展自主系統和基礎技術方面至關重要。

土耳其目前對人工智能采取了分布式的組織方式。每個政府機構都設立了自己的人工智能組織，職責重疊。目前，盡管國防工業局（Savunma Sanayi Ba?kanl???，SSB）還沒有建立專門的人工智能組織，但SSB的研發部管理一些人工智能項目，而SSB的無人駕駛和智能系統部管理平臺級項目。目前，根據現有信息，還不清楚這些組織結構如何實現國防創新或組織改革。

土耳其尋求增加其在人工智能方面的研發支出，旨在增加就業和發展生態系統。SSB將在未來授予更多基于人工智能的項目，并愿意購買更多的自主系統，鼓勵研發支出的上升趨勢。然而，盡管土耳其希望增加支出，但金融危機可能會阻礙目前的努力。

培訓和管理一支熟練的勞動力對于建立土耳其正在尋找的本土人工智能開發能力至關重要。這包括兩個部分。首先是培養能夠開發和生產國防人工智能的人力資源。因此，土耳其正在投資于新的大學課程、研究人員培訓、開源平臺和就業，同時支持技術競賽。第二是培訓將使用國防人工智能的軍事人員。國防人工智能也正在慢慢成為土耳其武裝部隊（Türk Silahl? Kuvvetleri，TSK）培訓活動的一部分。目前，關于土耳其打算如何培訓軍事人員使用國防人工智能的公開信息非常少。