摘要

对美国陆军来说，加快投资以支持任务指挥部的决策过程（包括战略思考），是至关重要的。对手在针对美国及其合作伙伴的行动中使用机器学习和人工智能（AI）的速度令人严重关切。美国陆军卓越任务指挥中心认为，人工智能是 "真正的助手，在支持作战过程的同时帮助理解作战环境（OE）"。在快速移动的高度复杂的作战行动中，人工智能可能特别有用。本文的目的是确定一个规范性的政治、军事、经济、社会、基础设施、信息、物理环境和时间（PMESII-PT）模型，结合一个推荐系统，是否可以改善战略预见和决策。这样一个模型将使指挥官能够更好地可视化潜在的战略和战术，从而防止或减轻严重的反文化和道德问题。本文提出一个实验方法，比较了有无推荐系统的指挥官决策。其利用了多层次的场景，因此，拟议的实验结果可以为投资推荐系统提供成本定位。最后，研究了此推荐系统是否可以提高指挥官在多文化环境中关注有形资产和无形资产的能力。

基于人工智能的军事推荐系统的潜在好处

本文提出的用于复杂军事决策的推荐系统是以人工智能为基础的，其实施并非易事。推荐系统的开发需要多学科协同，如人工智能、人机交互、信息技术、数据挖掘、统计、自适应用户界面、决策支持系统和行为科学。使用传统的技术和程序为军事决策开发RS可能是一项巨大的、昂贵的和耗时的任务，因此在这种情况下，利用商业最佳实践可能是理想的。对军队来说，令人信服的故事和价值主张是，RS实际上可以改善作战设计/军队设计方法和军事决策过程中需要的战略思维。

在作战设计和MDMP决策中，通过基于PMESII-PT/RS的努力整合人工智能有潜在的好处：

改善战略、作战和战术决策。
更快速地部署PMESII-PT和混合解决方案。
通过资源的最小化减少浪费。
增加灵活性和对变化的适应性。
通过更集中的努力增加成功。
更快的决策支持/人员配置周转时间。
更快地发现问题和有缺陷的计划。
最佳的活动控制。
更加专注于具体而复杂的战区需求。
改善与盟友和东道国伙伴的合作和反馈。

图2：传统的PMESII-PT建模的复杂性

结论

本文提出了一种实验方法，以确定人工智能在快速移动、高度复杂的作战行动中的作用。这项提议的努力和迄今所做工作的目的是确定一个PMESII-PT模型，结合一个RS，是否能改善战略预见和决策。试图了解PMESII-PT/RS是否能使指挥官更好地将潜在的战略和战术可视化，从而防止或减轻严重的反文化和道德问题。利用商业开发技术，以保持领先于其快速跟进的对手，将部分和整体地改变军队的运作方式。美国防部对技术发展的持续投资将需要不同的技能组合来进行有效的领导。一个成功士兵的属性将需要随着技术的发展而发展。所有级别的指挥都将受到战争特征变化的影响。军队领导层将不得不制定一项大战略，以涵盖新兴技术并在队伍中作出相应的反应。领导层将需要一个敏捷的方法，跨越一个陡峭的学习曲线，以应对不断变化的多域战场。军队之间的沟通执行将需要越来越多的流动性。允许采用新的管理方法来实施和加速技术应用于不断变化的战场动态，将使大战略的执行取得成功。

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