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機器人和人工智能正在改變我們世界的許多方面。本研究將調查這些技術在水下監視領域的潛在影響和應用，更具體地說，是在應對水雷威脅方面的潛在影響和應用。最終目的是測試是否有可能利用人工智能算法使自主水下航行器具備必要的能力，以取代海上掃雷行動中的人類操作員。這項研究的重要性既在于海事部門日益增長的重要性，也在于機器人和人工智能學科的科學價值。

事實上，海事部門在社會和世界經濟中發揮著越來越重要的作用，這就要求加強安全措施，以保證服務的連續性。海上貿易的增長、通過水下管道輸送的數據和原材料的數量以及在海岸線附近或海域建造的基礎設施的重要性都證明了這一點。然而，必須強調的是，目前監測、控制和必要時干預這種環境的能力非常有限。要監測和保護廣闊的海域，需要付出巨大的努力，而這些海域的邊界很難界定，也沒有關于威脅性質的準確信息，以目前在該領域使用的技術很難持續下去。最近發生的幾起破壞其中一些基礎設施的事件就證明了這一點，這些事件對整個地區的穩定造成了嚴重后果（見北溪管道事件）。

機器人技術和人工智能的最新發展也為這一領域開辟了新天地，創造了重要機遇。一方面是所謂的無人海上系統的發展和演變，這種系統能夠在惡劣的環境中工作，配備強大的傳感器，但平均成本要比傳統的海軍資產低得多；另一方面是人工智能，它使機器能夠在沒有人類干預的情況下執行越來越復雜的操作。

本文的研究結構如下。在引言中，概括性地指出了使用海上無人系統（MUS）進行水下監視所面臨的主要挑戰和機遇，并分析了該領域最有前途的戰略和解決方案。

然后，重點轉向本論文開發的主要應用，即研究和實現能夠自主探測和定位海底地雷的系統和相關算法。

第一步是選擇一個符合成本效益和小尺寸要求的合適平臺。然后選擇一個能夠在水下探測水雷等物體的傳感器，并將其集成到平臺上。

接下來，討論了人工智能的發展及其在水下領域的應用。重點是研究應用于水下圖像的自動目標識別的最新技術。

從最有前途的最新技術入手，開始為自主水下航行器上的準實時應用選擇最佳算法。為此，創建了一個水下圖像數據集，用于訓練和測試基于卷積神經網絡的算法。選定用于船上集成的算法是 “只看一次”（YOLO）神經網絡。該算法的集成實現了為自動潛航器提供自主探測海底類雷物體能力的目標。此外，該算法的訓練和測試階段強調了正確選擇不同數據集的數據以及管理不同水下感知傳感器的重要性。然而，這些研究結果凸顯了這些算法的一些局限性，這促使人們開始尋找新的解決方案。特別是，我們提出了一種名為 “顯著性 CNN ”的算法，它將使用顯著性算法檢測圖像中異常的能力與 CNN 對已知物體進行分類的能力相結合。結果，這種兩階段分類器既能區分感興趣的物體，也能區分海底的一般異常現象。

最后，結束語一章為今后的工作留出了空間，提出了擬議算法 Saliency-CNN 的新實施方案，并為數字孿生系統在水下機器人技術中的引入和使用鋪平了道路。

圖 1.1： CSSN 的系統體系示意圖。由網關浮標與指揮和控制站連接的異構無人系統，具有各種傳感和通信方式（水下和無線電）以及高度自動化。

圖 2.2： 基于無人系統的水下監視概念方案。每個無人潛航器都攜帶一個或多個特定有效載荷并執行特定任務，通過網絡進行通信、數據收集和實時監測。水下和空中環境之間的通信基礎設施由作為網關浮標的 USV（即配備聲學和無線電調制解調器）提供保障。北約研究船 “聯盟號”（NRV Alliance）是輔助船，用于開展各種海洋學活動，并可充當 C2S。在草圖中，UUV 配備了矢量傳感器和/或聲學陣列，用于探測入侵者。但有些 UUV 則配備了側掃聲納有效載荷，用于海底探測。

印太地區的大國競爭對美國來說并不陌生。西太平洋對后勤工作提出了獨特的挑戰，尤其是在海上領域。即使按照今天的標準，當前的海上后勤平臺也屬于傳統設備；它們缺乏能力和容量，是美國在對抗性海上環境中維持聯合部隊的關鍵弱點。然而，新興技術可以在短期內彌補這些差距。

人工智能可以協助人類制定航線和裝載計劃，提供船只控制，并以競爭激烈的戰場節奏實現快速數據匯總和決策。通過在各后傾節點之間自動進行兵力分配和供應動態分配，人工智能將使關鍵物資在正確的時間和地點到達。INDOPACOM 地區的地理距離自上一次大國競爭以來一直未變；增強指揮和決策速度對于實現和保持競爭節奏至關重要。

海上和陸地/海洋的自動化貨物運輸既能降低風險，又能提高效率。通過用自動化系統取代人類操作員來執行常規的、高強度的實際操作，指揮官可以控制部隊的風險。無人駕駛船只可以在沒有外部支持的情況下在海上運行數周。自動起重機和車輛可以不知疲倦地高效裝卸貨物。

實戰化的彈性系統意味著作戰人員可以信賴它們的持續性。推進器和貨物裝卸設備等關鍵系統的冗余可確保長途航行不會白費。零部件的通用性、自動維護操作和現成的商用解決方案避免了交付流程中的瓶頸，并實現了有利的齒尾比。以可承受的價格生產后勤平臺，意味著可以在行動開始時安裝更多的系統，并在需要時增加更多的能力。最后，擁有足夠多的成本效益高、易于保養、維修和相對容易更換的船只，有助于提高系統的彈性。

當前的技術可以彌補海事后勤的不足，而更全面的解決方案則可以解決體制上的缺陷。采用人工智能、自動化設備和彈性系統可以有效地使聯合部隊指揮官控制作戰區域內的后勤工作。

圖：人工智能支持的在途可視化

人工智能（AI）已經滲透到生活的許多領域，國防領域也不例外。從優化物流鏈到處理大量情報數據，人工智能在軍事領域都有應用。越來越多的人認為，人工智能將對未來戰爭產生重大影響，世界各地的部隊都在大力投資人工智能所帶來的能力。盡管取得了這些進步，但戰斗在很大程度上仍然是人類的活動。

通過使用人工智能支持的自主武器系統（AWS）將人工智能引入戰爭領域，可能會徹底改變國防技術，這也是當今最具爭議的人工智能用途之一。關于自主武器如何遵守出于人道主義目的而制定的武裝沖突規則和條例，一直存在著特別的爭論。

政府的目標是 "雄心勃勃、安全、負責任"。當然，我們原則上同意這一目標，但愿望與現實并不相符。因此，在本報告中提出建議，以確保政府以合乎道德和法律的方式在 AWS 中開發和使用人工智能，提供關鍵的戰略和戰場效益，同時實現公眾理解和認可。必須將 "雄心勃勃、安全負責 "轉化為實際執行。

政府必須尋求、建立并保持公眾對開發和使用人工智能的信心和民主認可，尤其是在 AWS 方面。從媒體對我們調查的報道中可以清楚地看出，人們對在預警系統中使用人工智能有著廣泛的興趣和關注。實現民主認可有幾個要素：

理解： 對自主武器的討論，以及在很大程度上對人工智能的討論，都受到追求議程和缺乏理解的困擾。我們的目標之一是為建設性辯論提供事實依據，政府的坦誠和透明將有助于這一進程。

議會的作用： 議會是開發和使用預警系統的決策中心。議會的監督能力取決于信息的可獲得性，取決于其預測問題而不是事后反應的能力，也取決于其追究部長責任的能力。政府必須在議會時間表中留出足夠的空間，并提供足夠的信息，以便議會（包括其專門委員會）有效地審查其人工智能政策。我們當然理解政策制定的內容可能高度敏感，但我們有既定的方法來處理此類信息。絕不能以保密為由逃避責任。

保持公眾信心： 對英國防部 "目前沒有開展監測或民意調查以了解公眾對使用自主武器系統的態度 "這一事實感到失望。政府必須確保在開發自動武器系統時適當征求公眾意見。它還必須確保道德規范處于其政策的中心位置，包括擴大英國防部人工智能道德咨詢委員會的作用。

實現以下目標對這一進程至關重要：

政府應以身作則，在國際上參與對 AWS 的監管。人工智能安全峰會是一個值得歡迎的舉措，但它并不包括國防。政府必須將人工智能納入 AWS，因為政府宣稱希望 "以包容的方式共同努力，確保以人為本、值得信賴和負責任的人工智能是安全的"，并 "通過現有的國際論壇和其他相關倡議支持所有人的利益"。

幾年來，國際社會一直在辯論如何監管人工智能系統。這場辯論的結果可能是一項具有法律約束力的條約，也可能是澄清國際人道主義法應用的非約束性措施--每種方法都有其擁護者。盡管在形式上存在分歧，但關鍵目標是加快努力，達成一項有效的國際文書。

其中的一個關鍵因素將是禁止在核指揮、控制和通信中使用人工智能。一方面，人工智能的進步有可能提高核指揮、控制和通信的效率。例如，機器學習可以提高預警系統的探測能力，使人類分析人員更容易交叉分析情報、監視和偵察數據，并改善核指揮、控制和通信的防護，使其免受網絡攻擊。

然而，在核指揮、控制和通信中使用人工智能也有可能刺激軍備競賽，或增加各國在危機中有意或無意地升級使用核武器的可能性。使用人工智能時，決策時間被壓縮，可能會導致緊張局勢加劇、溝通不暢和誤解。此外，人工智能工具可能會被黑客攻擊，其訓練數據可能會中毒，其輸出結果可能會被解釋為事實，而實際上它們只是統計上的相關性，所有這些都可能導致災難性的結果。

政府應采用可操作的 AWS 定義。令人驚訝的是，政府目前還沒有這樣的定義。英國防部表示，它對采用這樣一個定義持謹慎態度，因為 "此類術語已具有超出其字面解釋的含義"，并擔心 "在一個如此復雜和快速發展的領域，過于狹隘的定義可能很快過時，并可能無意中阻礙國際討論的進展"。然而，我們認為可以創建一個面向未來的定義。這樣做將有助于英國制定有意義的自主武器政策，并充分參與國際論壇的討論。

政府應確保在 AWS 生命周期的各個階段都有人類控制。人們對 AWS 的關注主要集中在由人工智能技術實現自主的系統上，由人工智能系統對從傳感器獲得的信息進行分析。但是，為了確保人類的道德代理權和法律合規性，對系統的部署進行人為控制是至關重要的。這必須以我們國家對國際人道法要求的絕對承諾為支撐。

政府應確保其采購程序是為人工智能世界而適當設計的。英國防部的采購工作缺乏問責制，過于官僚化。特別是，英國防部缺乏軟件和數據方面的能力，而這兩者都是人工智能發展的核心。這可能需要革命性的變革。如果需要，那就改變吧；但時間緊迫。

機器學習將極大地改變未來戰爭的方式。為了充分利用機器學習帶來的固有能力，海軍陸戰隊必須做出重大改變。

機器學習是人工智能的一個分支，是軍事領域的一場革命（RMA）。它將從根本上改變戰爭的方式。從圖像分類到語音識別、機器人和自動駕駛汽車，其可能性是無窮的。然而，這一進步仍面臨著實際障礙。數據采集和格式化是成功的關鍵，而這兩項工作在政府部門本身就很困難。此外，機器學習也不是萬能的。有些問題機器學習能解決，有些問題機器學習不能解決，因此必須明確兩者之間的區別。因此，要利用這些新趨勢，海軍陸戰隊必須了解技術，并能夠和愿意在必要時適應技術。

海軍陸戰隊尚未做好適應當前 RMA 的準備，需要立即做出實質性改變，以扭轉趨勢。海軍陸戰隊應采用當前的 Project Maven 流程，并在信息副指揮官 (DCI) 下設立一個單元。該單元必須開始整理海軍陸戰隊的不同數據，并利用這些數據與行業領導者建立有意義的關系，以此激勵私營公司參與其中。

在未來戰場上，人工合成的決策將出現在人類決策的內部和周圍。事實上，人工智能（AI）將改變人類生活的方方面面。戰爭以及人們對戰爭的看法也不例外。特別是，美國陸軍構想戰爭方式的框架和方法必須進行調整，以便將非情感智力的優勢與人類情感思維的洞察力結合起來。人工智能與人類行動者的組合有可能為軍事決策提供決定性的優勢，并代表了成功軍事行動的新型認知框架和方法。人工智能在軍事領域的應用已經開始擴散，隨之而來的作戰環境復雜性的增加已不可避免。

正如核武器結束了第二次世界大戰，并在二十世紀阻止了大國沖突的再次發生一樣，競爭者預計人工智能將在二十一世紀成為國家力量最重要的方面。這項工作的重點是美國陸軍的文化，但當然也適用于其他企業文化。如果要在未來有效地利用人工智能，而且必須這樣做才能應對競爭對手使用人工智能所帶來的幾乎必然的挑戰，那么成功地融入人工智能工具就需要對現有文化進行分析，并對未來的文化和技術發展進行可視化。美國將致力于在人工智能的軍事應用方面取得并保持主導地位。否則將承擔巨大風險，并將主動權拱手讓給積極尋求相對優勢地位的敵人。

結論

合成有機團隊認知的兩大障礙是美陸軍領導的文化阻力和軍事決策的結構框架。首先，也是最重要的一點是，領導者必須持續觀察人工智能工具并與之互動，建立信心并接受其提高認知能力和改善決策的能力。在引入人工智能工具的同時，幾乎肯定會出現關于機器易犯錯誤或充滿敵意的說法，但必須通過展示人工智能的能力以及與人類團隊的比較，來消除和緩和對其潛在效力的懷疑。將人工智能工具視為靈丹妙藥的健康而合理的懷疑態度有可能會無益地壓倒創新和有效利用這些工具的意愿。克服這一問題需要高層領導的高度重視和下屬的最終認可。其次，這些工具的結構布局很可能會對它們如何快速體現自身價值產生重大影響。開始整合人工智能工具的一個看似自然的場所是在 CTC 環境中，以及在大型總部作戰演習的大型模擬中。最初的工具在營級以下可能用處不大，但如果納入迭代設計、軍事決策過程或聯合規劃過程，則幾乎肯定會增強營級及以上的軍事規劃。雖然在本作品中，對工具的描述主要集中在與指揮官的直接關系上，但在最初的介紹中，與參謀部的某些成員（包括執行軍官或參謀長、作戰軍官和情報軍官）建立直接關系可能會更有用。與所有軍事組織一樣，組織內個人的個性和能力必須推動系統和工具的調整，使其與需求保持平衡。

幾乎可以肯定的是，在將人工智能工具融入軍事組織的初期，一定會出現摩擦、不完善和懷疑。承認這種可能性和任務的挑戰性并不意味著沒有必要這樣做。人類歷史上幾乎所有的創新都面臨著同樣的障礙，尤其是在文化保守的大型官僚機構中進行創新時。面對國際敵對競爭對手的挑戰，美國陸軍目前正在文化和組織變革的許多戰線上奮力前行，在整合人工智能工具的斗爭中放棄陣地無異于在機械化戰爭之初加倍使用馬騎兵。在戰爭中，第二名沒有可取的獎賞，而人工智能在決策方面的潛在優勢，對那些沒有利用這一優勢的行為體來說，是一個重大優勢。現在是通過擁抱人工智能工具和改變戰爭節奏來更好地合作的時候了。

壓縮的戰術決策周期將是未來快節奏的超級戰爭的支點。人工智能武器系統有望擴展和最大化人類的能力，成為武裝部隊在這種致命作戰環境中的生存能力和殺傷力的關鍵。人工智能不是武器；它是武器系統的組成部分或元素--最可能是一個軍事網絡或 "軍事物聯網"，它將加速火力或效果應用的速度和決策。網絡化部隊將為整個企業的態勢感知和戰斗管理提供信息。部隊不太可能出動 "殺手機器人"--攜帶武器、不受人類指揮做出生死決定的單獨實體。相反，創建和使用自主武器系統（AWS）將需要一個定義明確的作戰環境，并獲得豐富、準確、超大的數據集，如GPS，由分布式傳感器提供，加上改進的機器學習算法和高性能處理器，將人工智能融合到殺傷鏈中。殺傷鏈過程結合了多光譜傳感器，以了解作戰環境，積極地識別、跟蹤和選擇目標，并以最適當的效果與他們交戰。(蘇聯將這一過程稱為 "偵察打擊綜合體"，而在20世紀90年代，美國的約翰-博伊德推廣了 "OODA循環 "一詞，即武裝部隊在對手面前競相觀察、定位、決定和行動）。人工智能旨在促進這種適應性的、多領域的、高速的決策模式，在此過程中，它有望提供決定性的軍事優勢。本研究的第二部分敘述了美國武裝部隊在武裝沖突期間對人工智能的當前和潛在使用。

在第三部分，研究轉向適用于戰爭中使用人工智能的規則。所有的戰爭方法和手段，包括人工智能，都必須符合戰爭法，也稱為武裝沖突法（LOAC）或國際人道主義法律（IHL）。指揮官有責任確保他們所掌握和指揮的方法和手段，包括人工智能，符合武裝沖突法的原則，如區分、相稱性和攻擊中需要預防的規則。

第四部分探討了《特定常規武器公約》（CCW）成員國為制定有助于確保AWS遵守武裝沖突法的標準所做的努力。特定常規武器公約》召集了一個政府專家小組（GGE），考慮對AWS的人類判斷或控制水平進行標準化的定義，以確保人類對機器的行為負責。政府專家小組最關注的是確保在敵對行動中使用致命性武器（LAWS）符合武裝沖突法。這項工作旨在彌補致命性武器系統在法律上暴露的 "漏洞"。然而，無論這一過程中產生了什么標準，都不可能成為確保致命性武器系統的運作符合武裝沖突法的有效和可靠的指導。

此外，一些非政府組織和有關國家認為，讓指揮官對行為不可預測的自主武器系統負責是不公平的，但這正是軍隊運作的方式--賦予軍事指揮部對部隊的全權和責任。特定常規武器公約》政府專家小組的努力不太可能產生詳細的、被廣泛接受的規則，從而有意義地改進這種模式。作戰的軍事指揮官已經對他們在武裝沖突期間使用人工智能武器系統負責，這是第五部分的重點。

第五部分探討了體現在軍事指揮官身上的人類問責制。軍事指揮官對人工智能武器系統的使用以及在他或她的指導下支持戰爭行動的所有努力路線負責。直接的、個人的指揮責任是長期的、完整的。對所有軍事行動--包括武裝沖突中由人工智能發動的攻擊--的相應責任由指揮系統的最高層承擔。這種問責可能是以刑法的形式，但也包括一系列行政和非司法措施。直接問責涵蓋了武裝沖突期間發生的每一件事，包括那些國際刑事法院缺乏管轄權或證據不足的事件，因此它規范了指揮官的行為，即使他們沒有犯罪意圖，事實上，即使他們沒有直接 "過錯"。

第六部分的結論是，指揮官的直接和個人問責的好處是長期存在，被廣泛理解，并被一線軍官和軍事領導人直觀地理解；它是軍事文化的一部分。雖然它可以利用法律程序，包括軍事司法系統，但它并不完全受制于或依賴這些程序。雖然指揮官仍然要為戰爭罪受到刑事處罰，但軍事問責制也包括一系列非司法和行政制裁。指揮官對人工智能武器系統的問責尤其引人注目，因為與常規武器不同，如果出了問題，沒有額外的人（或更少的人）可以負責。

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。

許多軍事人工智能的研究和開發資金是針對短期內可以實現的戰術級系統的改進。在這里，人工智能（AI）的潛在好處往往受到感官輸入質量和機器解釋能力的限制。然而，為了充分理解人工智能在戰爭中的影響，有必要設想它在未來戰場上的應用，傳感器和輸入被優化為機器解釋。我們還必須嘗試理解人工智能在質量上和數量上與我們的有什么不同。本文介紹了綜合作戰規劃過程中自動化和機器自主決策的潛力。它認為，人工智能最重要的潛力可能是在戰役和戰略層面，而不是戰術層面。然后探討了更多機器參與高級軍事決策的影響，強調了其潛力和一些風險。人工智能在這些情況下的應用發展應該被描述為一場我們輸不起的軍備競賽，但我們必須以最大的謹慎來進行。

1 引言

目前，人工智能（AI）的民用發展大大超過了其在軍事方面的應用。盡管知道網絡將是一個重要的未來領域，但國防部門還沒有習慣于數字-物理混合世界，因此，國防部門與新的社會技術的顛覆性變化相對隔絕。在軍事上運用人工智能的努力往往集中在戰術應用上。然而，人工智能在這些領域的好處受到輸入傳感器的限制，它們被用來復制人類的行為，并在需要與物理環境互動的角色中使用。在作戰和戰略層面上，軍事總部的特點是信息的流入和流出。如今，這些產品無一例外都是完全數字化的。考慮到作戰計劃的過程，可以看出，即使在目前的技術水平下，其中有很大一部分可以可行地實現自動化。這種自動化的大部分并不構成可能被理解的最純粹意義上的人工智能，即 "擁有足夠的通用智能來全面替代人類的機器智力"。然而，軟件可以在特定任務中勝過人類的事實，再加上高級軍事決策過程被細分為此類特定任務的事實，使其成為比較人類和機器決策的優點、限制和能力的有用工具。這樣做，人類的能力似乎有可能被輕易取代。因此，追求軍事決策自動化的動機肯定是存在的。本文討論了部分自動化軍事決策的潛力和實用性，并想象了為這些目的無限制地發展人工智能可能帶來的一些風險和影響。

人工智能(AI)的進步為世界各地的軍隊帶來了巨大的機遇。隨著人工智能軍事系統日益增長的潛力，一些活動人士敲響了警鐘，呼吁限制或完全禁止一些人工智能武器系統相反，對人工智能武器控制持懷疑態度的人認為，人工智能作為一種在民用背景下開發的通用技術，將異常難以控制人工智能是一項具有無數非軍事應用的賦能技術;這一因素使它有別于其他許多軍事技術，如地雷或導彈由于人工智能的廣泛應用，絕對禁止人工智能的所有軍事應用可能是不可行的。然而，有可能禁止或規范特定的用例。國際社會有時在禁止或管制武器方面取得了不同程度的成功。在某些情況下，例如禁止永久致盲激光，武器控制迄今為止效果顯著。然而，在其他情況下，例如試圖限制無限制的潛艇戰或對城市的空中轟炸，國家未能在戰爭中實現持久的克制。各國控制或管制武器的動機各不相同。對于特別破壞政治或社會穩定、造成過多平民傷亡或對戰斗人員造成不人道傷害的武器，各國可設法限制其擴散。本文通過探索歷史上試圖進行軍備控制的案例，分析成功和失敗，研究了軍備控制在人工智能軍事應用中的潛力。論文的第一部分探討了現有的有關為什么一些軍備控制措施成功而另一些失敗的學術文獻。然后，本文提出了影響軍備控制成功的幾個標準最后，分析了人工智能武器控制的潛力，并為政策制定者提出了下一步措施。歷史上試圖進行軍備控制的詳細案例——從古代的禁令到現代的協議——可以在附錄a中找到。歷史告訴我們，政策制定者、學者和民間社會成員今天可以采取具體步驟，提高未來人工智能軍備控制成功的機會。這包括采取政策行動，塑造技術發展的方式，并在所有層面加強對話，以更好地理解人工智能應用可能如何在戰爭中使用。任何人工智能武器控制都將具有挑戰性。然而，在某些情況下，軍備控制在適當的條件下是可能實現的，今天的一些小步驟可以幫助為未來的成功奠定基礎。