亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

美國空軍作為一個單元，在越戰之后改變了其訓練理念，以滿足當時作戰的需要。越戰后，美國空軍改變了訓練理念，以滿足當時的作戰需要。美國空軍必須將當前的實時 戰區決策的教育和培訓更新為 "識別引導決策"（RPDM (RPDM) 模式，并有意識地在需要快速決策的情況下對其人員進行培訓。決策。本文將探討未來作戰的要求，以及如何針對未來模糊戰爭進行訓練。未來模糊戰爭的訓練。

未來戰爭的特點要求作戰人員能夠迅速做出復雜、高風險的決策，以取得必要的戰術、作戰和戰略效果。未來戰爭的模糊性和速度只會增加，雖然技術會提供幫助，但人類的思維過程必須跟上沖突的步伐，無論沖突發生在軍事行動范圍內的哪個地方。作戰人員很可能沒有時間或思維能力在行動中執行檢查表或其他冗長的思維過程。自然決策和 RPDM 依賴于自然思維過程，利用成熟的直覺和經驗來協助快速決策。

作戰人員必須有意識地利用訓練場景和人員進行 RPDM 訓練，以建立直覺。這些場景應該是動態的，每次執行訓練任務時都會出現一系列不同的變數，以便積累經驗，供人員在其他訓練活動和作戰任務中借鑒。匯報也是培訓的一個重要部分，它能讓人員了解他們在任務中做出決定的原因，以及依賴直覺和經驗的風險，從而能夠識別他們的直覺何時會誤入歧途。慎重決策培訓是必要的，使用 RPDM 將為作戰人員提供執行未來沖突任務的能力。

研究要求：

美國陸軍行為與社會科學研究所（ARI）與陸軍人才管理特別工作組（ATMTF）合作，在全陸軍范圍內開展了一項軍官職位分析。這項工作的目的是確定對確保陸軍在人才管理方面做好準備至關重要的知識、技能、能力和其他特征（KSAOs）。這項合作的成果包括引入了陸軍人才屬性框架（ATAF），這是一個全面、統一和分層的陸軍 KSAO 列表。在這項工作的基礎上，確定 ATAF KSAOs 的循證測量方法被認為是陸軍人才管理的關鍵需求。為支持這項工作，當前的研究對測量規劃和規格制定過程進行了廣泛概述。此外，當前的研究還介紹了開發《陸軍衡量標準匯編》（AMC）的初步工作，這是一個包含陸軍 KSAOs 循證衡量標準的資源。

程序：

在第一階段，ARI 人員編寫了包括最佳實踐在內的測量規劃和規范流程高級教程。在第二階段，對學術、商業、政府和公共資源進行了系統審查，以確定可納入 AMC 的衡量標準。系統審查首先要確定目的、范圍、排除標準和編碼方案。接下來，ARI 人員開始對措施來源進行結構化搜索，目標是學術數據庫、商業供應商、政府研究資料庫和公共領域項目資料庫。此外，ARI 人員還與從事類似工作的其他陸軍組織進行了協調。搜索結果初步收集了 144 項措施。考慮到背景和目的、有效性和可靠性證據、內容相關性和結構對應性等標準，對這些測量方法進行了進一步評估和篩選。

研究結果：

測量規劃和開發流程概述了流程中的以下步驟：確定重要任務和職責；將任務和職責與屬性聯系起來；選擇、調整或開發測量方法；通過規范實施測量計劃。在本教程中，我們概述了陸軍人才管理專業人員在為人才管理目的謹慎選擇衡量標準的過程中應認知的關鍵因素和注意事項。在第二階段工作中，我們確定了全陸軍范圍內被評為對軍官最重要的前 30 項 KSAO 的 69 個潛在衡量標準。我們還發現了制定或調整衡量標準的機會，其中有兩種情況是我們無法找到合適的 KSAO 衡量標準。

調查結果的利用與傳播：

陸軍人才管理專業人員可以利用測量規劃和規范流程概述以及最初的 AMC，幫助選擇 ATAF 中的陸軍 KSAO。他們可以借鑒所審查的規劃流程步驟，包括關鍵考慮因素和最佳實踐，來制定自己的衡量計劃和規范。我們提供了幾種說明性工具，陸軍人才管理專業人員可利用這些工具輔助決策，包括構建關聯矩陣和按衡量標準劃分的屬性矩陣。我們描述了衡量規劃過程中的一個關鍵決策點（例如，在選擇、調整或制定衡量標準之間做出決定），并為陸軍人才管理專業人員提供了如何處理每種選擇的指南和選項。最后，我們還為尋求進一步指導的人員提供了其他信息來源。此外，陸軍人才管理專業人員可以將 AMC 作為起點，選擇用于自身衡量規劃工作的衡量標準。此外，我們的系統性審查結果還可用作陸軍內部衡量發展和改進工作的催化劑，包括制定更多的 KSAO 衡量標準、利用預測分析和建模來改進流程，以及解決人才管理研究和實踐中的衡量權衡問題。

研究要求：

掌握并熟練運用溝通技巧對有效開展心理咨詢至關重要。陸軍的心理輔導過程對于培養有能力、有韌性和滿意的士兵至關重要，這些士兵要為當前和未來的責任做好準備（美國陸軍部，2014 年）。以往的研究表明，負責為下屬提供咨詢的軍士（NCO）提高這方面相關技能的機會非常有限。為解決這一問題，美國陸軍行為與社會科學研究所（ARI）開發了一個名為 "像領導一樣說話"（TLaL）的新技能培訓課程。TLaL 是專為軍士設計的課程，有助于提高他們在咨詢過程中的人際交往技能。它還與陸軍新創建的 "心理咨詢增強工具"（CET）相一致，并為其提供支持。本報告介紹了 TLaL 培訓的開發過程、為確保 TLAL 培訓有益并按預期提高軍士溝通技能而進行的形成性評估，以及后續總結性評估的建議。

程序：

研究小組采用多步驟流程開發 TLaL 培訓。首先，他們查閱了有關循證輔導方法的文獻。隨后，他們與激勵式面談（MI）方面的權威專家進行了合作。在這些工作的基礎上，研究小組制定了初步的 TLaL 培訓指南，并請陸軍主題專家 (SME) 對指南進行審核并提供反饋意見。接下來，研究小組利用反饋意見開發了完整的課程，包括六個 2 小時的模塊。然后，研究小組將培訓與 CET 相結合，以支持其實施。然后，研究小組對 TLaL 培訓課程進行了形成性評估，以確保培訓對 NCO 有益。該形成性評估包括在多個設施內對海軍軍官進行 TLaL 培訓課程的試點測試。參與者被要求完成一系列問卷和調查，以了解他們的課程體驗，包括反應、學習和培訓應用情況。

評估結果：

形成性評估的結果表明，TLaL 培訓對軍士們是有益的。從軍士長的評分和定性陳述中收集的數據顯示，他們認為該課程非常有效，值得他們花時間參加。結果還證實，培訓提高了學員展示有效溝通技能的能力，具體表現在反思傾聽能力水平的提高和他們對自己溝通技能的自我效能感的增強。

結果的利用和傳播：

根據形成性評估的結果，研究小組建議繼續開展當前版本的 TLaL 培訓，僅對培訓順序稍作修改，澄清陸軍的具體例子，并進行其他小的編輯。還建議對培訓進行總結性評估，以進一步評估其有效性，并為進一步完善提供依據。培訓的最終版本將成為改善陸軍初級軍士人際溝通亟需的發展資源。

在美國陸軍的條令中，結束狀態和條件描述的是沖突后的未來。結束狀態意味著沖突的結束--戰爭結束。許多現代戰爭都缺乏明確的輸贏劃分，因此無法達成和平協議，也無法實現最終狀態的解決。因此，軍事規劃人員需要一個成功解決沖突的框架和條件，以實現結束狀態。

本專著探討了戰爭如何結束。案例研究包括以最終地位解決而告終的戰爭、試圖但未能實現最終地位解決的戰爭，以及在僵持沖突中繼續進行的戰爭。北愛爾蘭戰爭以及以色列和埃及之間的戰爭在經過多年談判和實施之后以最終地位的解決而告終。以色列和巴勒斯坦之間的沖突未能解決最終地位問題，導致第二次起義的暴力爆發。塞浦路斯和納戈爾諾-卡拉巴赫存在著僵持不下的沖突，盡管談判仍在繼續，以期達成協議。

和平進程本質上是危險的，因為無論是失敗還是成功，都會導致相關地區的暴力加劇。不過，某些條件可以減輕這種危險。本專著建議，成功解決戰爭的框架應包括以下因素：穩定力量；沖突局部化；適當當事方的參與和消除不相干當事方；交戰人口的分治或隔離；實現和平的激勵措施；以及停火。

研究要求：

由于傳感器數量不斷增加，人工智能（AI）的應用也日益廣泛，未來作戰環境的特點將是信息量大、決策速度快。因此，陸軍指揮官及其參謀人員將需要更快地做出決策和篩選大量信息的能力。商用人工智能系統具有提供這種能力的潛力，但陸軍不能假設 "開箱即用 "的商用人工智能系統具有全部能力，因為這些系統需要針對美國陸軍的具體情況進行充分的訓練。此外，還需要開展研究，以了解目前人工智能在陸軍中的應用情況。總的來說，人工智能往往擅長于主要通過模式識別來解決的任務，以及可以通過任務數據進行預測的任務，如圖像識別、醫療診斷和轉錄。然而，人工智能能否用于提高美國陸軍的信息收集效率，目前還不得而知。因此，在當前的研究中，探討了以下問題： 人工智能能否用于提高美國陸軍任務式指揮流程中的信息收集效率？

方法：

為了回答研究問題，使用了一個商業人工智能應用系統，它反映了陸軍任務式指揮人工智能應用原型的首次開發工作。在這項研究工作中，比較了這一適合陸軍的人工智能系統和其他兩種信息收集方法在信息收集任務中的表現：一種是傳統的信息收集方法（搜索計算機文件夾中的 PDF 文件），另一種是非適合陸軍的人工智能系統。針對軍隊的系統使用軍隊相關知識來幫助搜索（例如，它知道 "MDMP "等同于 "軍事決策過程"），而非針對軍隊的系統則沒有。在以下方面對三種搜索方法進行了比較 1) 參與者找到準確搜索結果所需的時間；2) 參與者搜索結果的準確性；3) 參與者對搜索結果的信心程度；4) 參與者使用系統的工作量感知；5) 參與者對系統可用性的感知。

研究結果：

與使用傳統搜索方法相比，學員在使用人工智能系統進行搜索時既沒有更快，也沒有更準確。在使用人工智能系統時，參與者對搜索結果的信心也沒有傳統方法高。不過，在使用軍隊定制的人工智能系統而不是非軍隊定制的系統時，參與者的搜索速度更快，但準確性也更低。最后，不同搜索方法的參與者對工作量和可用性的感知沒有明顯差異。

利用和傳播研究結果：

這項研究是確定人工智能系統對信息收集效率影響的第一步。總體而言，研究結果表明，人工智能系統可能不會大幅提高美國陸軍任務式指揮流程的信息收集效率，至少不會立即提高。雖然這項研究的重點是在受控實驗室中執行一項無害的任務（即針對戰術情況尋找條令解決方案），但未來計劃中的用途不會像現在這樣無害，這表明未來的研究需要對假設進行檢驗。在對人工智能進行投資的同時，還應在培訓和研究方面進行投資，以充分發揮人工智能的優勢并降低風險。假定人工智能系統是靈丹妙藥并非明智之舉，事實上，這項研究表明，人工智能系統需要經過全面審查。

為了對未來做準備，美國陸軍正在追求多域作戰（MDO）。MDO不僅僅是以前陸軍作戰概念（AOC）的自然和邏輯的演變；它代表了一種差異，主要是在競爭時期的定義和競爭中陸地力量的預期作用。本專著認為，采用MDO作為AOC可能會在武裝沖突期間在陸地領域取得決定性的相對軍事優勢，但可能無法有效地阻止或拒絕對手在競爭期間對抗美國的霸權。美國陸軍有一個成熟和既定的框架來發展未來的概念并進行轉型以滿足未來的要求。然而，在聯合部隊將這一概念整合為一種有凝聚力的整體戰爭方法之前，MDO可能不會產生一個真正的多域解決方案。此外，美國必須正視當前和未來環境的現實，并決定如何在與俄羅斯等對手的競爭中最好地保護自身利益。

理解多域作戰

隨著俄羅斯等在網絡和空間領域的威脅增加，加上在物理領域公開使用軍事力量，美國陸軍承認有必要修訂AOC。2018年國家發展戰略將這一轉變編入法典，明確指出大國競爭已取代恐怖主義成為國家安全的首要關切，并確定俄羅斯等是美國利益的最有能力和最堅定的對手。 出于技術和戰術的目的，MDO將重點放在俄羅斯的威脅上，為軍事規劃者提供了一個已知的、一致的對手來研究。這減少了常規威脅的不確定性，但沒有考慮到在不斷擴大的網絡和空間領域中新的沖突手段和方法的日益復雜性。這些領域內的活動缺乏全球規范和法律先例，傳統戰場也不再有邊界。

此外，迅速出現的技術對未來戰爭的影響仍然是理論上的和不確定的。TRADOC的情報分析人員確定了技術急劇進步的領域，這些領域將是相互聯系和交叉的，并可能同樣具有破壞性和不可預測性，其中包括生物學和生物工程、優化人類性能、神經學增強、納米技術、先進材料科學、量子計算、人工智能、機器人和增材制造。TRADOC描述了兩個未來時期，供軍事規劃人員用來構思MDO。第一個時期是人類加速進步的時代，從現在到2035年。在這一時期，行為者可以利用技術進步和擴散，并在所有領域越來越多地挑戰美國的軍事力量。雖然沒有明確說明，但所描述的環境表明，軍事組織有機會在這一初始時期實現RMA。第二個時期是2035年至2050年的 "有爭議的平等時代"。TRADOC的分析人員預計，技術上的史詩般的突破將導致戰爭性質的重大變化，并有可能 "挑戰戰爭本身的性質 "的戲劇性和 "幾乎革命性的 "變化。有明顯的未知數，但在這第二個時期出現MR的可能性是存在的。

MDO概念確定了未來環境中的多個問題，為實驗、測試和能力設計提供了一個重點。兩個最重要的挑戰是對手在沒有武裝沖突的情況下實現目標的能力，以及利用 "分層對峙 "來阻止美國反擊他們的活動。在競爭期間，分層對峙包括外交、經濟和信息活動，以在政治上阻止或防止行動，并將美國與合作伙伴和盟友分開。對手受益于美國在獲得民族國家進行活動的準入和許可方面的限制，以及網絡和空間領域權力的模糊性質。具體而言，俄羅斯等尋求獲得戰略和行動空間和時間來實現目標，同時避免直接對抗。在武裝沖突期間，對手通過積極從物理和功能上分離聯合部隊，通過國家層面的軍事能力的威懾價值，通過進行網絡、信息和非常規戰爭，以及通過常規部隊的展示和定位來創造對峙。

為了回應美國陸軍在過去幾十年中對全球響應和可部署的陸地力量的關注，俄羅斯等都在先進的反介入/區域拒止（A2/AD）系統上進行了大量投資，以拒絕從美國大陸向潛在的區域性戰場進行戰略和作戰機動。在行動上，最重要的軍事問題是在不遭受不可接受的戰斗力損失的情況下進入一個武裝沖突地區。具體而言，滲透和瓦解A2/AD能力是獲得作戰和戰術機動自由的必要條件。敵人利用網絡和空間效應的全球范圍來阻礙美國在物理領域投射力量的能力。聯合部隊必須使敵人的情報能力、遠程A2/AD系統和機動部隊失效，以滲透到戰區，隨后摧毀或擊敗這些對手的能力，使系統失去整合。接下來，美國陸軍部隊利用由此產生的機動自由來擊敗對手的武裝力量，并以有利于美國利益的條件回到競爭中。在這個早期階段，一個可行的軍事問題的解決方案仍然是理論上的和難以捉摸的，但隨著概念發展的成熟，無疑會出現一個解決方案。

MDO的中心思想是："陸軍部隊，作為聯合部隊的一個組成部分，進行MDO以在競爭中獲勝；必要時，陸軍部隊穿透和瓦解敵人的反介入和區域封鎖系統，利用由此產生的機動自由來實現戰略目標（獲勝），并迫使在有利的條件下恢復競爭。" 這與以前的AOC和傳統的西方觀點有根本的不同，即軍隊通過消耗敵軍或摧毀敵人的重心，在決定性的LSCO中實現國家目標。MDO確定了一個沖突的連續性，包括競爭期、武裝沖突期和恢復競爭期。自1993年版的FM100-5以來，美國陸軍的每一本頂點作戰手冊都將和平與戰爭描述為沖突連續體的兩端，并確定了整個連續體中可能選擇的軍事行動戰爭范圍。競爭時期取代了和平來描述美國與對手的關系。這與綜合戰役聯合概念（JCIC）相一致，該概念指出聯合部隊必須 "消除過時的和平/戰爭二元作戰環境概念的機構殘余"。

根據MDO，軍隊通過在競爭期間使用軍事力量來實現國家目標，而不必訴諸于武裝沖突。MDO與JCIC的聯合指南相一致，該指南承認 "復雜和快速變化的作戰環境將需要一個在武裝沖突以下的競爭中使用聯合部隊的結構。" 競爭期間的關鍵目標包括以有利的條件阻止沖突，打擊對手在武裝沖突門檻以下擴大競爭空間的努力，并使其迅速過渡到武裝沖突。為了實現這些目標，美國陸軍部隊必須在多個梯隊和所有領域中保持持續和積極的參與。如果威懾失敗，武裝沖突成為必要，"前沿存在和遠征部隊能夠通過調整部隊態勢、多領域編隊和匯合的組合，迅速擊敗侵略，立即與敵人的深度攻擊進行較量。" 在擊敗敵人后，美國陸軍部隊產生并保持可持續的成果，鞏固對美國有利的成果，并適應新的環境。

三個原則支持美國陸軍進行MDO。第一條是校準的部隊態勢，即 "能力、能力、位置和跨越戰略距離的機動能力"。這就要求在競爭期間高級梯隊部隊的前沿存在，擁有以前由于政治和文化原因被文職領導限制的行動許可和權力。常備戰區和野戰軍有利于為作戰司令部（CCMD）校準陸軍部隊的態勢，并在競爭期間開展軍事活動以實現戰役計劃的目標。軍團和較小的戰術編隊是遠征性的，其部署是為了滿足野戰軍的要求。第二個原則是多領域編隊的存在，這些編隊具有 "容量、能力和耐力，能產生跨領域作戰所需的彈性"。美國陸軍編隊將進行組織和現代化改造，以便在梯隊中擁有多領域能力。

融合是最后一個原則，是 "在所有領域、電磁波譜（EMS）和信息環境中快速和持續地整合能力，通過跨領域的協同作用和多種形式的攻擊來優化效果，以戰勝敵人，所有這些都由任務指揮和有紀律的倡議來實現。" 融合要求指揮官能夠在所有領域 "看到"，并在所有領域采取行動或指揮行動，以 "刺激 "或 "打擊 "對手。跨域協同是聯合行動頂點概念（CCJO）中 "全球一體化行動 "的一個要素，是 "在時間和空間上跨域能力的互補性，而不僅僅是相加"。融合和跨域協同擴大了地面部隊指揮官在物理領域的傳統選擇，使部隊能夠抓住所有領域的機會，施加額外的復雜性，并針對對手的脆弱性。與 "空地戰 "采用的方法類似，MDO將針對敵方能力和編隊的匯合責任分給各梯隊。

分析

新興多領域環境的三個基本特征使MDO與以前的理論不同。首先，MDO認為傳統的CAM和同步化概念不足以管理21世紀沖突中的陸地力量的應用。在20世紀之前，陸地、空中和海洋是唯一可用的、與戰爭有關的領域。因此，比較以往戰爭中突出地面、空中和海上力量運用的戰役和戰斗是有意義的，但對于分析多領域環境來說并不完整或充分。傳統的CAM將軍事力量同步于戰術指揮官可以直接觀察或在地圖上繪制的物理戰場。跨域協同是CAM的演化，需要有能力實時識別每一方在所有領域所擁有的優勢水平，了解友方和敵方的能力，并在機會窗口出現時抓住主動。同樣地，融合取代了同步，以描述所有領域和EMS的活動的快速和持續整合。MDO的作戰勝利理論是，卓越的跨域理解和快速決策導致行動和對領域的控制，壓倒對手的有效行動能力。高級領導人最近關于美國陸軍轉型的聲明和努力表明，他們認識到目前的官僚和等級結構需要進行大規模的改革，以克服在追求融合和跨域協同方面不可避免的挑戰。

第二個根本區別是，一個確定的戰場或戰區已不復存在，各領域越來越多地相互聯系和依賴。導彈和火箭的有效射程將繼續增加和擴散，使國家和非國家行為者能夠在遙遠的距離上投射致命的力量。來自陸地、空中或海上的跨領域致命火力越來越能夠對其他物理領域施加有限的控制，或者至少能夠拒絕對手施加控制。網絡領域和信息環境的影響實際上是全球性的，而且影響幾乎是即時的。時間和距離在現代戰爭中越來越不重要。沒有一個部門可以在沒有依賴所有其他領域的能力的情況下運作，因此不能忽視任何領域的活動。領域邊界的混合使對手能夠實現分層對峙。聯合行動使不同領域的服務同步化，在多領域環境中可能被證明是不夠的。

第三，在與對手宣戰或開始敵對行動之前的競爭期間，擴大陸軍的作用，與以前的軍事力量使用概念不同。MDO尋求在競爭期間實現國家目標，而不訴諸武裝沖突，其成功有賴于改變軍事力量使用的傳統模式。在競爭時期，國家權力的其他要素傳統上會主導努力，而政治和文化因素通常會限制軍事活動。在MDO下，文職領導人必須使陸軍擁有前所未有的權力、許可和自主權，以便在競爭期間對抗對手的活動。在競爭期間設想的活動包括保持前沿存在以保證盟友，主動參與信息空間，并在情報、網絡和EMS領域采取行動。

戰術及戰役影響

在LSCO期間，追求MDO有可能在戰術和作戰層面上增加相對的軍事優勢。建立未來司令部和跨職能小組（CFT）所帶來的現代化將產生技術解決方案，使融合和跨領域的協同作用成為可能，并至少提高戰術部隊進行CAM的能力。實驗和測試將優化MDO的部隊結構，戰術和作戰部隊將修改領導者發展和單位培訓計劃，以獲得執行MDO的熟練程度。例如，美國太平洋陸軍（USARPAC）正在試驗戰術部隊結構，多域特遣部隊（MDTF）的第二階段試驗計劃將在今年開始。然而，這種優勢在相當長的一段時間內不會實現，也不會持續下去。敵人將繼續適應、發展和模仿美國的成功，并將使用不對稱和混合方法來應對這一優勢。在現代全球環境中，概念和技術自然會激增，對手能夠并且將會復制MDO。俄羅斯等在技術進步的關鍵領域也占有優勢，而且目前并不符合任何規范或法律上不愿意在競爭期間以敵對的方式行事。因此，民間和內部的壓力都存在，要求美國陸軍現在就實施MDO，而不是等待技術進步、驗證和接受這一概念。在這個初始階段，試圖理解和實施MDO的戰術單位面臨著巨大的挑戰，直到實驗驗證了這一概念，現代化的優先事項產生了有利的技術，以及預算周期將技術送到作戰人員的手中。

對聯合部隊的指揮和控制以及獲得在所有領域內控制效果的能力將構成一個重大挑戰。戰術和作戰指揮官必須擁有所有領域的進攻和防御能力，或者至少擁有立即調動其他部門或國家能力的權力或控制。目前戰術編隊的有機能力不能使指揮官和參謀部看到所有的領域，而要依靠更高的梯隊或國家資產從網絡和空間領域獲得支持。這種限制使編隊無法進行快速和持續的整合，而陸軍網絡的現代化可能是MDO最關鍵的優先事項。陸軍網絡的重點是提供一個共同作戰圖，將多個作戰指揮系統整合為一個，統一數據傳輸架構，提高從企業到戰術層面的機動性和生存能力，并提高聯合和聯盟的互操作性。此外，將戰術單位的行動一直連接到國家指揮機構的程序和過程需要改革，以有效地實現MDO。另一個需要探討的問題涉及到行動過程和任務指揮，以及參謀部傳統上用于規劃的深思熟慮的、分層的和詳細的方法是否足以滿足快速和持續變化的環境。幾十年來，美國陸軍一直非常重視對任務指揮的研究和教學，但由于官僚程序和結構缺乏任何實質性的改變，使得真正的任務指揮文化無法在整個部隊實現。創造性、創新性和分散的行動是MDO的一個關鍵要求，也是美國陸軍的一個文化缺陷，如果不充分解決，將限制MDO的實現。

美國陸軍在發展MDO方面似乎已經走在了其他軍種的前面，這很可能會產生一個以陸地為中心的戰術解決方案來解決未來環境的問題。如果沒有真正的聯合倡導，這種努力可能不會在作戰層面產生真正的多領域勝利理論。服務文化和組織自然會優化特定領域的概念和能力，并計劃從其他領域的效果來支持行動。海、空、陸平臺的通信和作戰指揮系統并不完全兼容，而是依靠聯絡或 "插件 "技術來實現同步和協調。 MDO要求開發和獲得跨服役的能力，以及一個提供共同作戰圖的戰斗指揮系統，并在所有領域內實現所有服役的訪問和控制。聯合需求監督委員會（JROC）和聯合能力與整合發展系統（JCIDS）對聯合能力的發展進行評估和優先排序，但在真正聯合起來發展MDO并確定所有軍種共同的聯合能力之前，存在著獲得特定領域能力的風險。各軍種仍然是國家安全機構中最強大的機構，減少了國防部、國會或政府影響軍種戰略以準備未來的能力。具體而言，國防部缺乏有效組織和協調為未來環境做準備的機制和監督。

戰略影響

在戰略層面上，MDO的功效不太確定，尤其是在競爭時期。俄羅斯等對國際秩序中的主權概念提出了挑戰，并對新興領域中的合理性和可接受性的界限進行了測試。然而，美國在這一時期可能會對使用軍事力量保持懷疑的態度。自二戰結束以來，大戰略一直試圖擴大參與美國主導的國際秩序的國家數量，其基礎是民族國家之間的互動和合作。國家之間的競爭是這個體系的特點。既定的規則和機制引導競爭保持在國家權力的非軍事要素內，并在維護和平方面通常是成功的。作為較小的國家，俄羅斯等的行動并沒有編入全球規范。作為霸主，競爭期間的某些行動可能會降低美國在參與國際秩序的國家中的可信度，使其他行為者的行動合法化，并產生意想不到的后果。美國的行動必須加強國際秩序，因此，文職領導層在競爭期間向陸軍下放許可和權力方面的克制將限制MDO的可行性。政治控制的一個現實是對互動和監督的要求，在武裝沖突之前和期間，對許可和授權進行持續的審查是必要的。

威懾、升級和戰爭門檻的概念在新的環境中不斷變化和發展，正如二戰結束后的情況。在核武器出現后，各國認為所有的戰爭都會自動涉及核交換，從而削弱了常規部隊的相關性。隨著核戰爭的破壞力和對雙方的生存威脅浮出水面，核武器的作用縮小到一小部分極不可能發生的情況。常規力量的威懾價值恢復了，而核力量的相關性下降了。盡管相關性增加了，但常規威懾被認為是 "不那么嚴格，更依賴于環境，而且最終作為戰略的指導更不可靠"。今天，全球政治和經濟的相互依存以及常規戰爭的殺傷力和成本的增加，削弱了核威懾和常規威懾的影響，武裝沖突的門檻也隨之提高。對侵略和戰爭的威懾應該仍然是美國安全戰略的核心，而大國沖突的成本使得即使是對大國的成功戰爭也是巨大的政策失敗。在評估MDO對威懾力的影響時，需要從多個角度來考慮。作為霸主，美國以相對強勢的地位行事，MDO試圖維持這種優勢。敵人明白這一點，也明白在常規沖突中擊敗美國的能力并不是阻止美國行動的必要條件。迄今為止，俄羅斯等的網絡活動、信息行動、非正規戰爭活動或使用常規軍事力量都沒有觸發美國的常規軍事反應。對手的行動將開戰的決定權交給了美國政府，這些對手從地理、外交和其他緩沖區中獲益，迫使美國做出反戰決定。因此，在競爭期間，常規的軍事優勢可能不會被證明是有效的威懾活動，有必要將常規威懾與其他軍事和國家手段結合起來，形成一個有凝聚力的戰略。MDO的一個意想不到的后果，以及由此帶來的常規殺傷力的增加和對對手的比較軍事優勢的擴大，可能會使戰爭的門檻更高，可能為對手在武裝沖突之前采取行動打開更多的空間。

在競爭時期，在新領域內采取軍事行動的戰略效果是不確定的。在基于消耗的戰爭和決定性的戰斗中，常規能力的傷亡和破壞可以衡量對敵人的成本和效果。對于網絡活動、信息戰和其他形式的競爭，定義成本和效果是完全不同的。特別是網絡力量已經證明了在武裝沖突中的戰術價值，并可能被證明是最有效的聯合軍事行動的推動者；但尚未證明它是否具有戰略價值。一般來說，網絡活動會對國家權力的其他組成部分造成削弱，而不是對軍事組成部分造成削弱。在沒有武裝沖突的情況下，要確定在網絡和信息空間使用軍事力量或指定軍隊作為主導的有效性是具有挑戰性的。劃分新領域中的角色需要在21世紀沖突的背景下進行大量研究。繼續強調提高國家權力的其他要素的能力將在長期內更有效地對抗對手。最近的歷史表明，這是一個不太可能的情況。

美國陸軍在許多年內都不會實現MDO的全部潛力，這本身就給這個概念帶來了風險。從歷史上看，軍事轉型在戰爭期間是困難的，而在和平時期，如果成功的話，可能需要幾十年。MDO所需的一些技術仍然是理論上的，而且預算在幾年內不會與新的計劃和優先事項保持一致。未來司令部應加速這一進程，但目前正處于建立的早期階段。美國陸軍已經產生了朝向MDO的機構動力，高級領導人也致力于此。實現MDO需要保持這種勢頭。MDO與大國競爭的回歸相一致，隨著時間的推移，美國民主的性質可能會對該概念的全面實現構成威脅。現任政府似乎已經準備好支持軍事轉型以實現千年發展目標；然而，未來政府的支持可能會下降，而持懷疑態度的國會可能會限制資金。公眾仍然普遍對美國海外軍事承諾的范圍和規模感到疏遠和不知情，而國內利用美國陸軍力量解決全球問題的傾向似乎正在減弱。因此，巴拉克-奧巴馬總統在打擊伊拉克和敘利亞伊斯蘭國（ISIS）行動的最初階段實行了克制，讓本土部隊而不是美國部隊擔任戰斗角色。最近，唐納德-特朗普總統關于削減阿富汗和敘利亞部隊的聲明表明，兩黨對目的不明確的海外軍事承諾的反對日益強烈。為了有效，MDO需要改變使用軍事力量的模式，并且必須克服對美國在沒有武裝沖突的活動中使用軍事力量的接受程度越來越低的情況。

結論

正如1981年的空地戰一樣，MDO不是一個未來的概念。在所有領域同時作戰是今天的一個現實，因此作戰和戰術編隊必須了解MDO在作戰環境中的影響。俄羅斯已經在烏克蘭頓巴斯地區的常規戰場上經歷了一次多領域交戰的現實測試；而且這次行動是高效的，其效果是毀滅性的。2014年7月11日，俄軍采用無人駕駛飛行器（UAV）、針對指揮、控制和通信系統的網絡攻擊以及短程多管火箭炮系統（MLRS）對付烏克蘭部隊，在幾分鐘內將其壓倒并使其失去戰斗力。美國部隊在與伊拉克和敘利亞的伊斯蘭國（ISIS）的戰斗中也獲得了經驗。聯軍沒有在識別ISIS后立即對其指揮所進行打擊，而是抓住機會通過網絡攻擊刺激指揮所，誘發反應，從而識別并摧毀其他重要的指揮所和ISIS高級領導層。雖然這些行動的計劃往往需要數周時間，但總體效果是更迅速地擊敗了敵人的防御。雖然這些例子不涉及大國沖突，但它們表明當代的環境是多領域的，在發生沖突時為目前的常規部隊結構帶來了一些擔憂。首先，MDO仍然是概念性的，大部分的使能技術都是理論上的，而且是多年以后的事情，盡管MDO開始在美國陸軍和聯合理論中實現。戰術單位必須理解MDO的原則，但也要理解組織和能力不足的影響。

對TRADOC內部未來概念發展的歷史回顧顯示，一個成熟的組織和框架已經準備好解決未來的問題。美國陸軍表現出一個面向未來的軍事組織的必要特征，擁有一種對未來的 "生產性偏執"。這使得一種文化能夠在和平時期減輕創新的挑戰，而重新集中于與俄羅斯等的武裝沖突對軍事規劃者來說是富有成效的和有益的。此外，軍事組織需要一個過程來不斷完善關于戰爭可能發生變化的愿景，參與激烈的辯論，并擁有創新和實驗的機制。最后，高級領導人必須愿意接受職業風險，倡導新的想法，并保護這些想法以留出發展時間。TRADOC在其存在的前45年里為美國陸軍奠定了堅實的基礎，而未來司令部則是這一演變的下一個迭代。

最后，有兩個問題值得強調。首先，一些理論家認為，技術進步和變革性武器將要求圍繞一個新的原則來組織和進行戰爭，而傳統的聯合行動概念將不再有效。MDO可能會成為新的原則，但目前是由軍種主導的。各軍種之間有合作，CCJO和JCIC的指導意見也承認了MDO的必要性。然而，軍種部門擁有每一個傳統的物理領域，因此物理領域驅動著關于人員、設備和訓練的決策。如果聽之任之，各軍種必然會試驗和測試這一概念的可行性，以主導其法定要求的領域，并將主要關注于戰術層面。各部門之間的文化和優先事項的沖突會使真正的多領域解決方案的實現面臨風險。國防部沒有機制或能力采用MDO作為未來在國家層面上發動武裝沖突的概念，這就阻止了對該概念進行嚴格的聯合實驗和測試的手段。

第二，競爭時期對美國軍隊和聯合部隊構成了一個悖論。在國防部之外，沒有其他部門或機構有能力或資源在競爭期間采取決定性的行動，然而MDO依賴于一種不太可能的范式轉變來使國防部在這一空間采取行動。此外，MDO試圖在沒有武裝沖突的情況下擊敗對手，但需要一種威懾價值，而這種威懾價值只能來自于陸軍的大量集結和現代化。在當前的政治環境下，這種軍事擴張可能并不討好。MDO在競爭中尋求軍事行動的程度嚴重影響了戰略選擇，而這可能是危險的。這不僅僅是一個孤立主義和民族主義與持續接觸和全球主義的問題；這也是一個關于美國愿意將稀缺資源用于何處的問題。最近，退役將軍貝爾發表了一篇文章，認為美國自冷戰開始以來持續的海外承諾和戰爭所帶來的人力和財政負擔是不值得的，需要進行重新規劃。 在競爭時期，需要對武裝部隊的作用進行更多的辯論。

MDO是否是什么新事物，以及對未來的預測是否被證明是正確的，都不如美國陸軍已經為未來選擇了一條道路這一事實重要，而且DOTMPLF的優先事項正處于為實現MDO而進行調整的早期階段。復雜性阻礙了對未來的可靠預測，因此需要有戰略來應對復雜性。采用MDO作為AOC是美國陸軍管理未來安全環境復雜性的一個合理的戰略。最重要的是，美國陸軍必須準備好在陸地領域支配敵人。常規武器、部隊結構和技術的現代化所帶來的融合和跨域協同的概念，將確保美國陸軍有能力執行LSCO，并且看起來足以管理陸地力量在廣泛的軍事行動中的應用。更重要的是確保美國有一個整體的戰爭方法，除非國防部和聯合部隊確保將美國陸軍的概念整合到一個有凝聚力的軍事戰略中，否則MDO在未來可能會落空。最后，作為一個國家，美國必須正視當前和未來環境的現實，并決定如何在與俄羅斯等過的競爭中最好地保護自身利益。

許多人都有這樣的設想：學習者通過沉浸在激勵性的學習環境（如游戲）中，將學習者的掌握程度提高到新的水平，從而獲得STEM科目。STEM（科學、技術、工程和數學）的概念是復雜和困難的，需要在更深的層次上學習，而不僅僅是記住事實、規則和程序。在理想情況下，學習者會受到挑戰和激勵，在掌握傳統培訓方法可能無法獲得的復雜課題方面有所提高。他們將花費數百個小時來尋找一個很少有人解決的問題的解決方案，尋找兩個或更多因素之間的權衡點，或解決一組不相容的約束。這正是21世紀培訓的進步愿景。如何在一個激勵性的學習環境中實現深度學習？游戲提供了一個尋找答案的好地方，因為設計良好的游戲是有激勵作用的，而且一些元分析已經報告了游戲對學習的積極影響（Mayer, 2011; O'Neil & Perez, 2008; Ritterfeld, Cody, & Vorderer, 2009; Shute & Ventura, 2013; Tobias & Fletcher, 2011; Wouters, van Nimwegen, van Oostendorp, & van der Spek, 2013）。

本章探討了將游戲與智能輔導系統（ITSs）整合的前景。希望能有這樣的學習環境，通過游戲優化學習動機，通過ITS技術優化深度學習。深度學習指的是獲得布盧姆（1956）分類法或知識-學習-教學（KLI）框架（Koedinger, Corbett, & Perfetti, 2012）中較高層次的知識、技能、策略和推理過程，如將知識應用于新案例、知識分析和綜合、問題解決、批判性思維以及其他困難的認知過程。相比之下，淺層學習涉及感知學習，記憶明確的材料，以及掌握簡單的僵化程序。淺層的知識可能足以應付知識/技能的近距離轉移測試，但無法應付具有一定復雜性的新情況的遠距離轉移測試。

已經有一些人嘗試開發游戲-ITS混合體（Adams & Clark, 2014; Halpern等人, 2012; Jackson & McNamara, 2013; Johnson & Valente, 2008; McNamara, Jackson, & Graesser, 2010; McQuiggan, Robison, & Lester, 2010; Millis等人, 2011; Sabourin, Rowe, Mott, & Lester, 2013）。然而，要知道游戲和ITS之間的“結合”是最終慶祝數十年的紀念日，還是因為兩個世界之間不相容的限制而以“分離”告終，現在還為時過早。深度學習需要努力，往往令人沮喪，通常被視為工作而不是游戲（Baker, D'Mello, Rodrigo, & Graesser, 2010; D'Mello, Lehman, Pekrun, & Graesser, 2014）。事實上，在目前沒有游戲屬性的ITS研究中，喜歡和深度學習之間的關聯往往是負面的（Graesser & D'Mello, 2012; Jackson & Graesser, 2007）。也許游戲屬性可以通過足夠的娛樂性、學習者自由和自我調節的活動將這項工作變成游戲（Lepper & Henderlong, 2000），從而將相關性從負數轉為正數（Sabourin等人，2013）。如果不是這樣，那么游戲可能是為獲取淺顯的知識和技能而保留的，如記憶事實、簡單的技能和僵硬的程序。相反，游戲可能不適合獲取深層次的知識和策略，如理解復雜系統、推理因果心理模型和應用復雜的定量算法。

本章不會揭開在游戲環境中建立一個成功的ITS的秘密。現在講這個故事還為時過早。相反，我們希望實現三個目標。首先，我們將回顧ITS研究和開發中的成功和挑戰。第二，我們將描述通用智能輔導框架（GIFT）中的ITS的組成部分。GIFT最近由美國陸軍研究實驗室開發，作為未來開發ITS的穩定藍圖和指南（Sottilare, Graesser, Hu, & Holden, 2013; Sottilare, Graesser, Hu, & Goldberg, 2014）。第三，我們將反思這些工作如何與游戲相結合。對ITS組件和基礎研究的充分理解是制定ITS和游戲之間有意義的求愛的必要前提。

有必要指出本章不會涉及的兩個研究和應用領域。本章不涉及游戲在獲得和掌握淺層學習方面的作用。經驗證據使我們相信，設計良好的游戲可以有效地提高淺層學習，而對于深層學習是否可以從游戲中獲益，文獻中還沒有確定的說法。本章也不涉及團隊背景下的學習和問題解決。我們的重點是與ITS互動的個人的深度學習。

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。

隨著美國陸軍對多域作戰概念的鞏固，保持領導力發展與未來作戰環境的相關性是至關重要的。近距離的對手將繼續在沖突的門檻下競爭，增加了多域作戰的復雜性和不確定性。雖然評估陸軍領導力要求模型是很常見的，但陸軍領導人如何在核心屬性和能力的基礎上，在多域作戰中成長？陸軍領導力要求模型與培養多域心理相結合，能夠在多域作戰中實現有效的領導。

該理論方法對領導力核心能力和屬性進行了擴展，提供了三個額外的領導力特征。預測近鄰行動的能力，利用現有能力和人員，以及在復雜性和不確定性中堅持不懈的能力，構成了多域心理。通過教育和培訓來實施多域心理，陸軍領導人將在多域作戰中有效地對付近距離的對手。

"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。