《以知识开发为目的的兵棋推演:从研究盟军作战方案(COA)中吸取教训》【完整译文】2022最新12页报告,挪威国防研究局

2022 年 10 月 14 日 专知

摘要

我们介绍了四场兵棋推演,旨在提高我们分析挪威军事行动中联盟方面的能力。我们讨论了目标、配置和经验教训。实践证明,兵棋推演对于发现我们在特定类型的军事行动和系统方面的知识差距非常有帮助,并指出了场景组合的不足之处。它们还强调了更普遍的方法论,如明确说明基本前提的重要性。我们认为,兵棋是评估知识、挑战当前观点和改进分析方法的有用工具。
关键词:兵棋推演、军事行动、作战研究、场景肥西、国防规划

引言

评估一个人的知识是很困难的。心理学警告我们一些现象,比如邓宁-克鲁格效应,描述那些缺乏知识或能力的人缺乏洞察力的现象。但是,即使人们认识到知识不足的可能性,识别错误概念和知识差距或缺失信息的问题仍然存在。最自然的做法是向其他专家寻求建议和意见。然而,自我评估的方法仍然是有价值的,原因有很多,包括以下几点:
  • 主题可能非常复杂,难以确定所需的所有专业领域。
  • 要回答的问题需要对分析过程的具体细节非常熟悉,外部专家不容易得到全貌。
  • 至少目前还没有相关的专家。
  • 该主题是保密的,限制了可能的资讯库。
此外,一般来说,在寻求外部帮助之前,最好能尽可能多地整理出错误。
挪威国防研究机构(FFI)提供分析,以支持长期的战略防御发展和联合总部的作战规划。我们使用基于场景和能力的方法来描述未来的军事防御要求,并评估拟议的防御计划是否能满足相关的威胁。我们不断地寻求改进我们的方法,并重新审视以前的论点和结论。
在本文中,我们分享了利用一系列兵棋作为工具来评估和开发我们对挪威军事行动联盟方面的知识经验,这对分析工作特别重要。虽然我们很清楚,这一层面在以前的分析中没有得到应有的重视,但我们发现很难确切地知道不足是什么。出于上述所有原因,我们发现在邀请专家参与之前进行自我评估至关重要。
利用兵棋推演,发现了我们对军事系统和行动的知识不足之处,并暴露了以前想当然的错误观念和有问题的结论。我们现在正在扩大我们的场景组合,以涵盖以前被忽视的情况。我们还改进了展示我们分析结果的方式。特别是,我们更清楚地认识到明确基本前提的重要性,以及对我们可以从分析性兵棋推演中得出的结果有一个清醒的估计。作为一个副产品,我们也大大提高了我们进行动态兵棋推演的能力,这在以后的分析中会有较大益处。
这并不是试图推动兵棋的科学发展。我们写这篇文章的目的是为了激励同行们欣赏兵棋推演的潜力,将其作为一种工具来发现他们不知道的东西。这一系列的兵棋推演是在2022年2月俄罗斯入侵乌克兰之前进行的。

基于能力防御分析中的场景和联盟

本文描述的活动涉及我们为挪威军事和政治防务领导提供分析支持的工作。这项工作的主要困难来源是其固有的不确定性。在合理的时间范围内,相关的威胁是什么?冲突将如何发展?未来的军事系统是否会有预期的表现?通过使用场景组合作为可能的部队结构和防御概念的试验场,我们可以探索这种不确定性。我们利用这些情景来确定未来防御的能力需求,并为其他作战分析提供背景。
除了国家军事和民防能力外,北约成员资格和我们与盟国的双边关系是挪威国防和安全战略的基石。挪威武装部队的最佳发展取决于对未来盟国在挪威和挪威附近可能采取的行动性质的洞察。然而,我们的分析传统上是基于描述对挪威的直接攻击的情景,并且在大多数情况下关注的是挪威武装部队在没有主要盟国支持的情况下或在其参与之前应该执行的任务。因此,在过去几年中,重新审视国防分析的联盟方面是很重要的。
我们还注意到,我们的情景分析在本质上有一种静态的倾向。这对于已经使用了几年的情景来说尤其如此:随着时间的推移,分析家们倾向于把以前的结论视为理所当然。本文介绍的活动是我们努力的一部分,目的是振兴我们运行更多动态战争游戏的能力,作为桌面地图讨论的替代。这暴露了我们以前分析中的薄弱论点和结论,有助于结果的验证。
通过这一系列旨在研究盟军可能的行动路线的战争游戏,我们实现了一个双重目标。我们发现并填补了我们在挪威国防的联盟方面的许多知识空白,同时我们也大大改进了我们的战争游戏技术。
不同种类的战争演习是我们分析的一个重要工具。它们提供了定性和指示性的答案,而我们使用其他形式的建模和仿真来获得定量的结果。这些方法可以结合起来,反复使用,形成一个综合分析和实验运动计划。

完整中英文版请上专知查阅

专知便捷查看

便捷下载,请关注专知人工智能公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 点击“发消息” 回复 WGCOA” 就可以获取《《以知识开发为目的的兵棋推演:从研究盟军作战方案(COA)中吸取教训》【完整译文】2022最新12页报告,挪威国防研究局》专知下载链接

                       
专知,专业可信的人工智能知识分发 ,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取100000+AI(AI与军事、医药、公安等)主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“ 阅读原文 ”,了解使用 专知 ,查看获取100000+AI主题知识资料

登录查看更多
13

相关内容

《兵棋推演的使用和误用》英国国防学院2022最新12页报告
专知会员服务
71+阅读 · 2022年10月18日
北约《军事系统的网络安全风险评估》技术报告
专知会员服务
98+阅读 · 2022年4月18日
《军事行动自动化》【译文】2022最新报告
专知
57+阅读 · 2022年11月13日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
91+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月21日
Few-shot Learning: A Survey
Arxiv
362+阅读 · 2019年4月10日
VIP会员
相关VIP内容
《兵棋推演的使用和误用》英国国防学院2022最新12页报告
专知会员服务
71+阅读 · 2022年10月18日
北约《军事系统的网络安全风险评估》技术报告
专知会员服务
98+阅读 · 2022年4月18日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
91+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员