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帖子主题:兵棋推演:如何利用AI使军队更智能、更快捷、更高效

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兵棋推演:如何利用AI使军队更智能、更快捷、更高效

克劳塞维茨认为“尽管战争特点会发生变化,但是战争的性质是永恒不变的。”美国国防部长马蒂斯却指出人工智能(AI)的兴起会挑战这一历经时间考验的原则。

持有这种观点的并不是马蒂斯一人。在近期召开的AI大会上,前美国国防部副部长沃克指出“我开始坚信,它会改变战争性质。”而在2017年9月的一次电视演讲中“俄罗斯总统普金预言第一个真正开发AI的国家会统治世界。”

兵棋推演:如何利用AI使军队更智能、更快捷、更高效

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AI会改变军事力量和国家平衡。但是只有新技术并不能保证未来胜利。士兵如何将破裂性能力整合到更高级别的战术和训练体系中,是真正改变军事力量的关键。

AI的潜力更多在于利用增强型网络和组织(将人类创造力和AI应用结合到一起),形成新的战役、战术和指挥关系概念。目前的问题是如何使其成为现实。

AI的前景是可观的,但是整合挑战也是艰巨的。如果没有用来搜集数据和实验不同决策应用的“测试平台”,当前对于AI的热情,就如先前的繁荣时期,会逐渐消退。

我们认为兵棋是探索如何将AI与作战判断整合到一起的最佳工具。兵棋“雅典娜”提供了一种构建这类数据库的方法。而所搜集的数据可用于未来测试,了解AI如何辅助训练、组建红队和模拟,并突出这些能力在不确定环境中与人类交互的局限性。

“雅典娜”:构建人工智能和决策测试平台

设想你登录一个名为雅典娜的兵棋平台,就夺取封锁位置为两栖登陆行动提供保障,制定空袭任务计划。在推演中你需要完成规划的流程,同时与类似于Alexa的应用程序对话,她会提醒你防御形式、不同战术任务的定义以及相关历史示例。

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在你推演时,AI程序会搜集数据,比较掩护的使用情况、射击的交叉领域、其他因素,从而给你的表现评级,同时搜集的数据也有助于构建更大的关于美国军事人员如何战斗的数据库。最后,雅典娜会评估这些数据,并比较您与顶级推演者的差距并提出建设性建议。

目前,军方希望构建AI学习应用程序以上述方式为指挥和参谋决策提供支持,但是缺少构建程序所需的数据。作战演习等数据库可能有时会储存这些数据,但它们不是用来实现机器学习以及其它AI算法的。而兵棋推演能够提供搜集大量AI军事决策应用程序测试数据的结构环境。

为此,美国海军陆战队一直在实验雅典娜兵棋推演平台,该平台可用于训练、教育以及测试AI应用程序。通过与海军陆战队战术和行动小组成员开展一系列兵棋比赛,本杰明·詹森带领的团队确定了最适合的现成商业兵棋推演引擎。

使用的兵棋易于推演,同时捕捉了从中队到联合特遣部队层面的军事科学与艺术。而且它们赋予了对阵员构建反应最新威胁和能力的想定的权利。比如,作为兵棋推演大赛的一部分的“海龙3.0”,詹森和蒂莫西·巴里克引入了反应海军陆战队作战概念的想定,让对阵员获得了与当代俄罗斯作战序列战斗的机会。

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在这种推演环境中,美国军方能够获取构建AI应用程序所需的数据,可以检测不同的决策并探索与整合新科技相关的人类因素。雅典娜在协助军事规划者探索将AI整合到现代能力方面具备以下优势:

首先,它能提供更具适应性的专门化教育环境。通过跟踪对阵员提出的问题,与兵棋的交互以及结果,雅典娜可以了解美国军方的战斗方式以及需要改进的地方。

其次,它为测试新的AI应用程序提供了平台。比如,开发人员可引入新的AI启动的后勤管理体系来确定对阵员的表现是否因此提高。

推演的次数越多,获得的用于优化AI应用程序的数据就越多。我们的下一步打算即搜集这些数据,并将其结构化以用于各种AI实验。

詹森的团队正在与陆军未来司令部、美陆军第75创新师以及美国海军陆战队训练和教育司令部合作设计这一结构体系。这些数据会供大量可在推演生态系统中测试的AI应用程序使用。兵棋,作为测试平台,为观察人机合作提供了一个场所。

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第三,雅典娜还具备自动组建红方(假想敌)能力。随着更多对阵员规划和执行任务,并同时与类似于Alexa界面交互,我们会建立一个数据语料库来说明我们的偏见和风险承受能力。该系统可用来测试突出这些偏见是否会改变兵棋推演结果。

最后,一旦有充足的数据,雅典娜可在参考性学习基础上自己模拟现代军事战争并提出新战术。这些战术以及用于人类行动方案测试的应用程序,可让数以千计的对阵员在商业平台上通过战斗竞赛形式进行测试。

久而久之,该推演环境也可用来测试军事条令中定义的关键胜利条件,比如“机动、速度或出其不意的效果,地理或气候优势,攻击和防御的相对优势,在前线、侧方或后方打击敌人的相对优势等。”

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      2018/11/20 14:10:30

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