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配備先進傳感器的無人平臺的集成有望提高對態勢的感知能力，緩解軍事行動中的 “戰爭迷霧”。然而，管理這些平臺涌入的大量數據給指揮與控制（C2）系統帶來了巨大挑戰。本研究提出了一種新穎的多智能體學習框架來應對這一挑戰。該方法可實現智能體與人類之間自主、安全的通信，進而實時形成可解釋的 “共同作戰圖景”（COP）。每個智能體將其感知和行動編碼為緊湊向量，然后通過傳輸、接收和解碼形成包含戰場上所有智能體（友方和敵方）當前狀態的 COP。利用深度強化學習（DRL），聯合訓練 COP 模型和智能體的行動選擇策略。本文展示了在全球定位系統失效和通信中斷等惡劣條件下的復原能力。在 Starcraft-2 模擬環境中進行了實驗驗證，以評估 COP 的精度和策略的魯棒性。報告顯示，COP 誤差小于 5%，策略可抵御各種對抗條件。總之，本文貢獻包括自主 COP 形成方法、通過分布式預測提高復原力以及聯合訓練 COP 模型和多智能體 RL 策略。這項研究推動了自適應和彈性 C2 的發展，促進了對異構無人平臺的有效控制。

圖 1：（左）虎爪情景中的狀態示例。(右圖）每個智能體的感知（本地觀察）和它們之間的通信聯系。

配備先進傳感器的無人平臺的集成為減輕 “戰爭迷霧 ”和提高態勢感知能力帶來了希望。然而，管理和傳播來自此類平臺的大量數據對中央指揮與控制（C2）節點的信息處理能力構成了巨大挑戰，特別是考慮到隨著平臺數量的增加，數據量也會呈指數級增長。目前的人工處理方法不適合未來涉及無人平臺群的 C2 場景。在本研究中，我們提出了一個利用多智能體學習方法來克服這一障礙的框架。

我們考慮的框架是，智能體以自主方式相互通信（以及與人類通信），并以數據驅動的方式訓練這種通信功能。在每個時間步驟中，每個智能體都可以發送/接收一個實值信息向量。該向量是智能體感知或視場（FoV）的學習編碼。這些向量不易被對手解讀，因此可以實現安全的信息傳輸。

在接收方，必須對信息進行解碼，以恢復發送方的感知和行動。此外，還應將信息整合（隨時間匯總）到 “共同行動圖像”（COP）中。與編碼器一樣，解碼器也是以數據驅動的方式學習的。在本文中，我們將 COP 的定義簡化為戰場上每個友方和敵方智能體的當前狀態（位置、健康狀況、護盾、武器等）。我們認為，COP 對決策智能體至關重要。

近年來，以數據驅動方式進行端到端訓練的人工智能/人工智能方法大有可為。在數據驅動型自主 COP 的背景下，一個優勢是無需對傳感器和執行器中的噪聲、對手的動態等做出建模假設。通過充分的訓練，我們的數據驅動方法將產生高度精確的 COP。

不過，ML 模型可能對訓練數據或訓練場景的偏差很敏感。這與陸軍 C2 場景中通常假設的 DDIL（拒絕、中斷、間歇和有限影響）環境形成了鮮明對比。我們的實驗強調評估對霧增加、全球定位系統失效和通信中斷（如干擾）的適應能力。

我們使用深度神經網絡（DNN）的深度學習實現了編碼器和解碼器的數據驅動端到端訓練。將 DNN 應用于 COP 形成的一個挑戰是通信中缺乏人類可解釋性。人類可解釋性對于人類操作員有效控制蜂群至關重要。例如，通過解釋通信，操作員可以理解蜂群用于（自主）決策的特征。我們的方法具有人機互換性，這意味著人類操作員可以解碼傳入的信息，并將他們的感知編碼，與蜂群進行交流。由此產生的 COP 使人類能夠指揮蜂群。

在實踐中，COP 被大量用于任務執行，例如，確保協調運動。我們假設，將 COP 納入自主決策智能體將產生彈性多智能體策略（例如，對敵方變化的彈性）。我們在實驗中將有 COP 和沒有 COP 的多智能體策略學習與多種最先進的方法進行了比較，并驗證了這一假設。

接下來，我們總結一下我們的方法。我們首先描述了我們的深度學習方案，其中每個智能體將其感知和行動編碼成緊湊向量并進行傳輸。各智能體共享底層嵌入向量空間，以實現對態勢的共同理解。每個智能體都要訓練一個編碼器-解碼器，以生成本地 COP。本地 COP 應與智能體的感知一致，并能預測行動區域內所有單位的狀態（包括位置）。

利用深度強化學習（DRL）技術，在一系列不同的模擬場景、初始部隊配置和對手行動中，對 COP 和智能體策略進行端到端聯合訓練。訓練的輸出是一個編碼器-解碼器神經網絡（NN）和一個跨智能體共享的策略 NN。可通過多種方式對訓練進行配置：最小化帶寬、最大化對干擾（如信道噪聲、數據包丟失、GPS 干擾等）的恢復能力。該方法可用于協調信息收集任務。

實驗在星際爭霸-2（SC2）多代理環境中進行。在 SC2 中模擬的多個藍方與紅方的場景中，我們通過經驗觀察到了該方法的有效性。具體來說，我們在具有挑戰性和現實性的 TigerClaw 情景（圖 1）中測試和評估了我們的方法，該情景由發展司令部陸軍研究實驗室（ARL）和陸軍主題專家（SMEs）在美國佐治亞州摩爾堡的上尉職業課程中開發。

對 COP 的準確性和幻覺進行評估，以揭示有趣的訓練動態。在整個模擬過程中，我們的方法生成的 COP 高度準確，誤差小于 5%（與地面實況相比）。為了測試策略的魯棒性，我們將我們的方法與多種最先進的多智能體 RL 方法和基線進行了比較。結果表明，我們的方法所制定的策略能夠抵御視覺范圍減弱、通信能力減弱、GPS 被拒絕以及場景變化的影響。

總之，這項研究通過數據驅動的 COP 形成，實現了人在環內的異構自主平臺的指揮和控制，并推進了自適應和彈性 C2 領域的發展。其貢獻如下：

• 實時自主形成可解釋的共同行動圖像（COP）的方法，包括預測整個行動區域的敵方位置。
• 由于利用智能體間的通信進行分布式 COP 預測，因此展示了對可視范圍和 GPS 拒絕的更強的應變能力。
• 通過聯合訓練 COP 模型和多智能體 RL 策略，提高整體任務成功率。

圖 3：從學習到的交流中預測 COP 的框架概覽。在決策過程中確定并使用 COP。我們使用 QMIX作為 COP 集成的 MARL 方法示例。

在當代威脅環境中，威脅可能在意想不到的時間從意想不到的角度出現。準確辨別戰術意圖的能力對于有效決策至關重要。傳統的威脅識別策略可能不再適用。本文將探討如何利用算法識別威脅的戰術意圖。為此，在模擬實驗中比較了人類和算法在識別敵對智能體戰術意圖方面的功效。在實驗中，70 名人類參與者和一個算法在一個海軍指揮和控制場景中扮演數據分析師的角色。在該場景中，敵方智能體控制一艘艦艇將攔截多艘友軍艦艇中的一艘。數據分析師的任務是及時識別敵方智能體可能攻擊的目標。我們對識別的正確性和及時性進行了研究。人類參與者的識別準確率為 77%，平均反應時間為 7 秒。算法的準確率達到了 87%，同時受限于人類的反應時間。當人類參與者識別正確時，算法有 89% 的時間表示同意。相反，當人的反應不正確時，算法有 91% 的時間不同意，這表明決策支持系統有機會在這種情況下影響人的決策。這項研究有助于加深我們對復雜作戰環境中的態勢感知和決策支持的理解。

過去幾十年來，軍事研究人員開發了基于人類感知的搜索模型，并將其應用于傳感器設計和實施的軍事和商業領域。這些模型主要是針對靜態圖像創建的，如果給觀察者無限的時間來做出瞄準決策，它們能準確預測靜止目標和靜止傳感器系統的任務性能。為了考慮必須在較短時間內做出決策的情況，我們開發了限時搜索模型來描述任務性能如何隨時間變化。最近，該模型又有了新的變化，以適應動態目標情況和動態傳感器情況。后者是為模擬車載傳感器的性能而設計的。在此，該模型被用于優化草叢中緬甸蟒的近紅外搜索傳感器配置，包括靜態圖像和移動傳感器平臺錄制的視頻。通過將已建立的動態傳感器模型與相機矩陣理論相結合，可以利用測量到的靜態人類感知數據來優化傳感系統選擇和傳感器操作，包括傳感器指向角、高度和平臺速度，從而最大限度地提高人類從移動傳感器平臺探測近距離地面目標的搜索性能。為了說明這一點，將這一方法應用于從移動傳感器平臺檢測近紅外緬甸蟒蛇。

本文探討了基礎模型的雙重用途挑戰及其對國際安全構成的風險。隨著人工智能（AI）模型越來越多地在民用和軍用領域進行測試和部署，區分這些用途變得更加復雜，有可能導致國家間的誤解和意外升級。基礎模型的廣泛能力降低了將民用模型轉用于軍事用途的成本，從而難以辨別另一個國家開發和部署這些模型背后的意圖。隨著人工智能對軍事能力的增強，這種辨別能力對于評估一個國家構成軍事威脅的程度至關重要。因此，區分這些模型的軍用和民用應用的能力是避免潛在軍事升級的關鍵。本文通過基礎模型開發周期中的四個關鍵因素分析了這一問題：模型輸入、能力、系統用例和系統部署。這一框架有助于闡明民用與軍事應用之間可能產生歧義的點，從而導致潛在的誤解。本文以《中程核力量條約》（INF）為案例，提出了幾項降低相關風險的策略。這些策略包括為軍事競爭劃定紅線、加強信息共享協議、采用基金會模式促進國際透明度，以及對特定武器平臺施加限制。通過有效管理雙重用途風險，這些戰略旨在最大限度地減少潛在的升級，并解決與日益通用的人工智能模型相關的權衡問題。

本文探討了人工智能（AI）技術在生成無人機（UAV）機群軌跡中的應用。所面臨的兩大挑戰包括準確預測無人飛行器的路徑和有效避免它們之間的碰撞。

首先，本文在單隱層前饋神經網絡（FFNN）中系統地應用了多種激活函數，與之前的研究相比，提高了預測路徑的準確性。

其次，引入了一種新穎的激活函數 AdaptoSwelliGauss，它是 Swish 和 Elliott 激活函數的復雜融合，并與縮放和移動高斯分量無縫集成。斯維什能促進平穩過渡，埃利奧特能捕捉突然的軌跡變化，而縮放和位移高斯能增強對噪聲的魯棒性。這種動態組合專為捕捉無人機軌跡預測的復雜性而設計。與所有現有的激活函數相比，這種新激活函數的精度要高得多。

第三，提出了一種新穎的綜合碰撞檢測、規避和批處理（ICDAB）策略，它融合了兩種互補的無人機碰撞規避技術：改變無人機軌跡和改變其起始時間，也稱為批處理。這種融合有助于克服兩種技術的缺點：第一種技術是減少軌跡操作次數，避免路徑過于迂回；第二種技術是減少批次規模，減少整體起飛時間。

近年來，無人機因其多功能性和廣泛的應用潛力而越來越受歡迎，從監視和監測到交付和運輸，無所不包。然而，無人機在復雜環境中的安全高效運行仍然是一項重大挑戰，尤其是在涉及多個無人機的情況下。一個關鍵問題是需要優化無人飛行器的軌跡，以實現各種目標，如盡量縮短飛行時間、避免碰撞和擴大覆蓋范圍。傳統的軌跡規劃和控制方法在處理現實世界場景的復雜性和不確定性方面往往能力有限，而且可能無法擴展到大型無人機群。

之前的研究（如 Lai (2020)、Xue (2017) 以及 Qiu 和 Duan (2020)）已經證明了利用非線性優化技術的功效。最近，Xu 等人（2024 年）將多目標優化用于軌跡生成。當需要快速改變軌跡時，優化程序太慢且不具有自適應能力，因此人工智能技術成為首選。人工智能技術，尤其是基于機器學習和神經網絡的技術，使無人機能夠從數據中學習并適應不斷變化的條件，從而在應對這些挑戰方面展現出巨大的前景 Lai（2020）。

這些研究涉及利用雙曲切線函數（Tanh）、Sigmoid 等激活函數訓練單隱層的 FFNN。所使用的激活函數對路徑的預測精度不高，因此我們首先要改進這方面的問題。我們在單隱層 FFNN 中系統地應用了多種激活函數，并進行了綜合比較分析。除了 Sigmoid 和 Tanh 外，我們還使用了整流線性單元（ReLU）、泄漏 ReLU、Swish、Elliot 和 Maxout。

其次，為了追求更高的軌跡精度，我們引入了一種新型激活函數 AdaptoSwelliGauss，它超越了相同神經網絡架構中常用的同類激活函數。該函數結合了能捕捉平滑過渡并保持軌跡連續性的 Swish 激活函數和能捕捉方向和速度突然變化的 Elliot 激活函數，以及能使激活函數對噪聲數據具有魯棒性的縮放和位移高斯。

在自主無人機中，碰撞檢測和規避的關鍵部分對確保其運行的安全性和效率起著至關重要的作用，這也是我們的第三個重點。當考慮到多架無人機同時起飛時，這些功能的重要性就更加突出了。無人飛行器之間的碰撞檢測非常簡單，但是有很多方法可以通過改變飛行軌跡來避免碰撞。Guo 等人（2021 年）介紹了一種流行的方法--圓弧軌跡幾何法（CTGA）。假設兩架無人飛行器在路徑上的某一點發生碰撞，該技術會對其中一架無人飛行器的路徑添加一個小擾動。這種算法的缺點是容易陷入操縱循環。對一個無人飛行器軌跡的任何改變都可能無意中造成與其他無人飛行器的碰撞，從而導致棘手的情況。此外，對無人飛行器軌跡的頻繁操作可能會導致飛行路徑錯綜復雜，從而影響無人飛行器群的整體效率。

另一種避免無人機碰撞的輔助技術是改變它們的起始時間。Sastre 等人（2022a）和 Sastre 等人（2022b）提出了這樣一種流行的方法。他們采用了一種分批機制，創建具有非碰撞軌跡的無人飛行器群，以促進安全飛行。然而，多批次的創建引入了一個時間密集的過程，延遲了無人機群的整體發射。

在本文中，我們介紹了一種先進的碰撞檢測和規避算法，稱為 ICDAB 算法。在這里，我們首先改進了 Guo 等人（2021 年）提出的 CTGA 算法，然后將這種規避算法與批處理機制相結合，最終形成了我們的算法。

本文的其余部分安排如下： 第 2 節回顧了相關文獻，第 3 節介紹了我們提出的算法和方法，第 4 節展示了結果，第 5 節總結了本文并提出了未來的工作方向。

在過去十年中，物聯網（IoT）經歷了從集中式云計算到邊緣計算的模式轉變。在快速發展的物聯網范式中，估計將部署數千億件物品，從而產生海量數據。將所有數據發送到云端最近已被證明是一個性能瓶頸，因為這會導致許多網絡問題，包括高延遲、高能耗、安全問題、隱私問題等。然而，現有的模式并沒有利用邊緣設備進行決策。分布式智能可通過多種方式加強物聯網，如將決策任務分配給網絡內的邊緣設備，而不是將所有數據發送到中央服務器。所有計算任務和數據都由邊緣設備共享。邊緣計算具有許多優勢，包括分布式處理、低延遲、容錯、更好的可擴展性、更好的安全性和數據保護。這些優勢有助于那些需要更高可靠性、實時處理、移動支持和上下文感知的關鍵應用。本論文研究了不同類型智能（如基于規則、機器學習等）在網絡邊緣實施分布式智能中的應用，以及由此產生的網絡挑戰。本論文的第一部分介紹了一種新穎且可通用的分布式智能架構，該架構利用邊緣計算，通過更接近物聯網設備的信息實現物物智能。該架構由兩層組成，可解決物聯網設備的異構性和制約因素。此外，本論文的第一部分還為兩級分布式智能確定了一個合適的推理器，以及通過物聯網網關將其應用于該架構的有效方法。為了緩解邊緣計算中的通信挑戰，論文的第二部分提出了兩級機制，即利用軟件定義網絡（SDN）和基于開放無線接入網（O-RAN）的 5G 網絡的優勢，將其作為分布式智能架構通信疊加的一部分。論文的第三部分研究了如何整合兩級架構和通信機制，以便以最佳方式在物聯網系統中提供分布式智能。

本論文提出開發一種彈性機器學習算法，可對海軍圖像進行分類，以便在廣闊的沿海地區開展監視、搜索和探測行動。然而，現實世界的數據集可能會受到標簽噪聲的影響，標簽噪聲可能是通過隨機的不準確性或蓄意的對抗性攻擊引入的，這兩種情況都會對機器學習模型的準確性產生負面影響。我們的創新方法采用 洛克菲勒風險最小化（RRM）來對抗標簽噪聲污染。與依賴廣泛清理數據集的現有方法不同，我們的兩步流程包括調整神經網絡權重和操縱數據點標稱概率，以有效隔離潛在的數據損壞。這項技術減少了對細致數據清理的依賴，從而提高了數據處理的效率和時間效益。為了驗證所提模型的有效性和可靠性，我們在海軍環境數據集上應用了多種參數配置的 RRM，并評估了其與傳統方法相比的分類準確性。通過利用所提出的模型，我們旨在增強艦船探測模型的魯棒性，為改進自動海上監視系統的新型可靠工具鋪平道路。

藍色亞馬遜管理系統

機器學習（ML）發展迅速，使機器能夠根據數據分析做出決策。計算機視覺（CV）是這一領域的一個專業部門，它使用先進的算法來解釋視覺信息，通過創造創新機會來改變汽車、醫療、安全和軍事等行業。在軍事領域，這些工具已被證明在改進決策、態勢感知、監視能力、支持行動以及促進在復雜環境中有效使用自主系統等方面大有裨益。

我們的研究主要集中在將 CV 原理應用于海軍領域，特別是解決二元分類問題，以顯示船只的存在與否。這構成了更廣泛的監視工具的重要組成部分，并采用了一種名為 "Rockafellian 風險最小化"（RRM）[1] 的新策略。RRM 方法旨在應對海上監控等復雜多變環境中固有的數據集標簽損壞所帶來的挑戰。我們方法的核心是交替方向啟發式（ADH），這是一種雙管齊下的策略，可依次優化不同的變量集。這種兩步迭代的過程可調整神經網絡權重并操縱數據點概率，從而有效隔離潛在的數據損壞。其結果是建立了一個更強大、更準確的海上監視和探測系統，從而增強了海軍行動中的決策和態勢感知能力。

我們的評估使用了兩個不同的數據集，即空中客車船舶探測（AIRBUS）[2] 和海事衛星圖像（MASATI）[3]。為了測試我們方法的魯棒性，我們逐步提高了這些數據集的標簽損壞水平，并觀察了這對模型性能的影響。

我們的研究在 ADH 流程中采用了兩種策略：w-優化和 u-優化。在 w 優化階段，我們試用了兩種不同的神經網絡（NN）優化器 Adam [4] 和 Stochastic Gradient Descent (SGD) [5, Section 3G]，以調整神經網絡權重。u優化階段包括實施 ADH-LP（線性規劃）或 ADH-SUB（子梯度）算法，以修改每個數據點的概率，并有效隔離潛在的數據損壞。

ADH-LP 利用線性規劃進行計算優化，可提供全局最優解，但需要更多處理時間。另一方面，ADH-SUB 采用更快的子梯度方法，更適合較大的數據集或有限的計算資源。主要目的不是通過架構調整來提高性能，而是展示 RRM 方法如何提供優于傳統 ERM 方法的優勢，特別是在處理數據損壞和提高模型性能方面。

無論使用何種數據集（MASATI 或 AIRBUS），我們的研究采用 RRM 方法訓練 NN 始終優于或匹配 ERM 方法。RRM下的ADHLP和ADH-SUB算法在保持高性能水平的同時，對數據損壞表現出了顯著的適應能力，其中ADH-LP一直表現優異。總之，我們的研究結果表明，RRM 是一種穩健而有彈性的方法，可用于處理一定程度的數據損壞。

總之，我們利用 RRM 的創新方法為減少對標簽正確數據的依賴提供了一種有前途的解決方案，從而能夠開發出更強大的船舶檢測模型。這項研究在改進船舶自動檢測和整體海事安全方面邁出了一大步。通過有效處理數據損壞和測試創新方法，我們提高了海事監控系統有效監控沿海和劃界海域的能力。

深度強化學習（DRL）已經在單智能體學習中得到了廣泛的研究，但在多智能體領域還需要進一步發展和理解。作為最復雜的集群問題之一，競爭性學習評估了多智能體團隊合作實現某些目標的性能，同時超越了其他候選方案。這樣的動態復雜性使得即使是小眾的DRL方法也難以解決多智能體問題。在一個競爭性的框架內，我們研究了最先進的演員評論家算法和Q算法，并從性能和收斂性方面深入分析了它們的改型（如優先化、雙重網絡等）。為了討論的完整性，我們提出并評估了一個異步和優先版本的近似策略優化行為批判技術（P3O）與其他基準的對比。結果證明，在給定的環境中，基于Q的方法比演員評論家的配置更加穩健和可靠。此外，我們建議納入本地團隊通信，并將DRL與直接搜索優化相結合，以提高學習效果，特別是在具有部分觀察的挑戰性場景中。

圖3 多智能體深度強化學習系統。已實現的深度強化學習技術所使用的主要算法數據流圖。a) 具有單一團隊經驗重放緩沖區的深度Q網絡。盡管保存了異步強化學習轉換，但樣本是隨機的。目標網絡，其參數以緩慢的方式更新，給學習過程帶來了穩定性。b) 帶有優先團隊經驗重放緩沖器的決斗雙深Q網絡。根據時差誤差為每個存儲的過渡分配隨機優先級。c) 帶有分布式記憶的近似策略優化。網絡更新由團隊智能體異步進行。d) 帶有智能體分布式記憶、演員評論家網絡的優先級近似策略優化。每個智能體存儲自己的經驗，并使用它們來進行異步網絡更新。同時，根據有效的召回系數建立優先的數據集，然后用來訓練網絡。此外，該算法還與團隊共享的演員評論家網絡以及團隊共享的演員評論家網絡進行了研究。e)具有分布式記憶的異步優勢演員評論家。

本文認為，人工智能（AI）的能力不能有效或可靠地補充（更不用說取代）人類在理解和領悟戰略環境以做出預測和判斷，為戰略決策提供信息方面的作用。此外，人工智能技術在各級戰爭中的迅速擴散和日益依賴將產生戰略后果，反過來增加人類參與這些任務的重要性。因此，將人工智能技術的使用限制在戰術層面的自動化決策任務上，對于遏制或控制這種綜合在戰爭戰略層面的影響沒有什么作用。文章重新審視了約翰-博伊德的觀察-定位-決策-行動的決策循環（或 "OODA循環"），以推進對人工智能能力（特別是機器學習方法）的認識論批判，以增強指揮和控制決策過程。特別是，文章從博伊德"定位"作為一種模式中得到啟示，闡明了人類認知（感知、情感和啟發式方法）在以復雜性、新穎性和不確定性為特征的非線性世界中的防御規劃中的作用。它還涉及克勞塞維茨的 "軍事天才 "概念--及其在 "任務指揮 "中的作用--人類認知、系統和進化理論，以考慮OODA環自動化的戰略意義。

本文認為，人工智能（AI）啟用的能力不能有效、可靠或安全地補充--更不用說取代--人類理解和領會戰略環境，以做出預測和判斷，為指揮和控制（C2）決策--分配給指揮官的權力和方向提供信息（Margaret 2014，2014；Bostrom 2014；Cantwell Smith 2019）。此外，人工智能技術（尤其是機器學習（ML））的迅速普及和對其日益依賴（Terrence 2018；Domingos 2012，85-86；Russell和Norvig 2014），以增強人類在各級戰爭中的決策，預示著戰略后果，反過來增加人類在整個指揮鏈中參與這些任務的重要性。由于一些認知、地緣政治和組織因素的匯合，機器分析和綜合（即預測）數據，為人類提供決策（即判斷）的界限將變得越來越模糊，人類-機器決策的連續性。當機器和人類之間的交接變得不協調時，這種滑坡的說法將使強加邊界或遏制人工智能支持的戰術決策的戰略影響的努力本身就有問題，并且更有可能產生意想不到的戰略后果。

文章重新審視了約翰-博伊德的觀察-定位-決策-行動的隱喻決策循環（或 "OODA循環"），以推進對使用人工智能-ML能力來增強指揮和控制決策過程的客觀認識論批評（Boulanin 2020）。為此，文章從博伊德強調的 "方向"（或 "大O"）中得到啟示，闡明了人類認知（感知、情感和啟發式方法）在國防規劃中的作用，以及在一個以復雜性、新穎性和不確定性為特征的非線性世界中理解更廣泛戰略環境的重要性。它還涉及克勞塞維茨的 "軍事天才 "概念（特別是其在 "任務指揮 "中的作用），（Howard和Paret；Grauer 2016；Beyerchen 1992-1993；Biddle 2004；King 2019），人類認知（Kahneman；Ariely，Kahneman et al. 1982；Baron 2008；Robert 2006），以及系統和進化理論（Jantsch 1980；Prigogine and Stengers 1984；Perrow 1999；Jervis 1997；Thomas 1999），來考慮OODA循環自動化的戰略意義。這篇文章與最近越來越多的文獻相呼應，這些文獻考慮了在軍事決策結構和過程中采用人工智能技術--以及自主武器、大數據、網絡空間和其他與 "第四次工業革命"（Barno和Bensahel）相關的新興技術的戰略影響（Raska 2021；Talmadge 2019；Goldfarb and Lindsay 2022）。

這篇文章有助于理解人工智能在軍事C2的人類決策中日益增長的作用的含義。雖然 "狹義 "人工智能系統的傳播和采用在非軍事領域取得了一些成功，以進行預測和支持--主要是基于線性的--決策（如商業部門、醫療保健和教育），但人工智能在軍事背景下的問題要多得多（Agrawal等人，2018；Furman和Seamans，2018）。具體來說，在非線性、復雜和不確定的環境中，軍事決策需要的不僅僅是大量的、廉價的數據集和歸納的機器邏輯。在指揮和控制決策中，指揮官的意圖、法律和交戰規則以及倫理和道德領導對于軍事力量應用的有效和安全決策至關重要。由于機器不能執行這些人類固有的特征，因此在未來人工智能支持的戰爭中，人類代理人的作用將變得更加關鍵（Payne 2021；Johnson 2021）。此外，隨著地緣戰略和技術決定性力量刺激軍隊擁抱人工智能系統，以尋求先發優勢并減少其在數字時代的感知脆弱性，指揮官的直覺、自由度和靈活性將被要求減輕和管理與實施軍事創新相關的意外后果、組織摩擦、戰略驚喜和預期破滅（Michael 2010；Stephen 2010）。

本文分為三個部分。第一部分解讀了博伊德的OODA循環概念及其對軍事理論的廣泛貢獻，特別是認知在指揮決策中的關鍵作用，以便在復雜的適應性組織系統動態非線性環境的大框架下理解和生存于先驗的戰略環境。第二節將博伊德環與非線性、混沌、復雜性和系統理論結合起來，并結合AIML技術的最新發展，考慮在人機指揮和控制決策連續體中整合人工智能工具的潛在影響。本節還考慮了在信息不完善的不可預測和不確定環境中部署人工智能-ML系統的潛在戰略影響。人工智能將緩解還是加劇戰爭的 "迷霧 "和 "摩擦"？

第二部分探討了高強度和動態環境下的人機協作。與人類指揮官相比，人工智能將如何應對新的戰略形勢？它認為，在復雜和快速移動的戰斗環境中，使用人工智能-機器系統來執行即使是常規的操作也是有問題的，表現出主動性、靈活性、同理心和創造性的戰術領導人仍然是至關重要的。本節還將人工智能技術的技術特點與更廣泛的外部戰略環境結合起來。人工智能工具是否會補充、取代或取消人類 "天才"在任務指揮中的作用？最后一節考慮了AIML系統對戰術單位領導人和高級指揮官之間關系的影響。具體來說，它探討了提高態勢感知和情報、監視和偵察（ISR）的人工智能工具對21世紀 "戰略下士"概念的潛在影響，并將 "戰術將軍 "的幽靈并列起來。

生成對抗網絡(GAN)已經在計算機視覺、自然語言處理等領域推廣了各種應用，因為它的生成模型能夠從現有的樣本分布中合理地生成真實的例子。GAN不僅在基于數據生成的任務上提供了令人印象深刻的性能，而且由于其博弈優化策略，也為面向隱私和安全的研究提供了有利條件。遺憾的是，目前并沒有對GAN在隱私和安全方面進行全面的綜述，這也促使了本文對這些最新的研究成果進行系統的總結。現有的作品根據隱私和安全功能進行適當的分類，并對其優缺點進行綜合分析。鑒于GAN在隱私和安全方面仍處于非常初級的階段，并提出了有待解決的獨特挑戰，本文還闡述了GAN在隱私和安全方面的一些潛在應用，并闡述了未來的一些研究方向。

生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks, GAN)帶來的技術突破迅速對機器學習及其相關領域產生了革命性的影響，這種影響已經蔓延到各個研究領域和應用領域。作為一種強大的生成框架，GAN顯著促進了許多復雜任務的應用，如圖像生成、超分辨率、文本數據操作等。最近，利用GAN為嚴重的隱私和安全問題制定優雅的解決方案，由于其博弈優化策略，在學術界和業界都變得越來越流行。本綜述的目的是提供一個關于GAN的全面的回顧和深入總結的最新技術，并討論了一些GAN在隱私和安全領域有前途的未來研究方向。我們以對GAN的簡要介紹開始我們的綜述。