推荐!《机器人和自主系统:有人/无人组队(RAS-MUM-T)》107页报告

2022 年 9 月 11 日 专知
大国竞争中快速变化的技术和近乎同等的对手正在极大地改变未来的战场,人工智能和自主系统正在成为小单位机动的主要组成部分。超能力作战员系统(HEO)旨在让作战(操作)员与自主系统对接,而不增加用户的认知负荷,以实现成功的人机互动,提高作战员的生存能力和杀伤力。然而,为了使HEO获得成功,所有的技术组件都必须凝聚在一个强大的人机交互(HMI)周围,并且传感器、武器、计算和无线电系统的架构是为实际使用情况下的人类作战员设计的。这个顶点项目的目标是强调以 HMI 为中心的设计作为 HEO 系统关键支柱的重要性,并警告不要在未彻底考虑作战员在实际作战中如何使用技术的情况下实施技术。过分关注开发HEO技术而不充分注意最终用户如何采用这种创新技术,会造成技术能力和人的能力的差距,从而导致用户的认知过载,浪费开发和采购资源。


I. 未来的战场

作战员在未来战场上的角色将与今天有很大的不同。快速变化的、强大的技术意味着更多的无人系统在作战员的控制下将是第一个突破口,而传感器将把无线电通讯转化为三维音频耳机馈送,以提供精确的位置数据。大国竞争中的近邻对手也将拥有类似的技术和有效利用它们的训练。美国的军事优势将依赖于其在理论和组织上将人工智能和自动化系统技术整合到更广泛的常规部队和盟军中,并跨越多个领域,以利用庞大的信息收集网络。为了防止认知过载给最终用户带来负担,军队必须确保数据是可理解的,可见的,最重要的是以可靠和直观的人机交互(HMI)连接。采用与人工智能和自主系统的早期整合,定制用户界面设计,并进行适当的培训,将建立操作者对系统提供的信息的显著性的信任。

A. 超能力的作战员

超能力作战员(HEO)系统旨在让作战员与自主系统对接,而不增加用户的认知负荷,以实现成功的人机互动,提高作战员的生存能力和杀伤力。HEO的目标是确保在正确的时间向正确的人提供正确的信息,以确保他们能更有效地工作。HEO的概念是从现已停止的战术突击轻型作战套装(TALOS)项目演变而来的--这是一种动力装甲外骨骼套装,它为作战员提供了增强现实的态势感知。HEO放弃了外骨骼的概念,而是整合了强大的传感、处理和增强现实技术,使作战员在从反恐到机动行动的一系列任务类型中获得能力。

B. 项目目标

本项目的目标是强调以人机交互为中心的设计的重要性,作为HEO系统的关键支柱,并确保组织变革允许作战员接受适当的培训,以建立对人工智能(AI)和无人自主系统(UAS)的信任和熟练程度。为了使超能力作战员的概念获得成功,所有的技术组件必须凝聚在一个强大的人机交互(HMI)架构上,该架构将所有的传感器输入、武器和无线电系统与无缝计算联系起来,为人类作战员提供最大的态势感知,同时减少他们的认知过载。此外,通过性能和神经生理学数据识别认知过载,以提高作战员的认知优势,然后单独调整训练,是创造组织变化的开始,这将优化个人对战场的影响。

C. 问题陈述

高空作业系统的设计没有适当考虑人类的认知局限性和优化人类任务和决策能力的最佳设计特征。这就造成了技术能力和人类能力的差距,会导致用户的认知过载,浪费开发和采购资源。本报告旨在填补这一空白,重点关注人工智能用于小单位机动(AISUM)的独特需求和采用创新的挑战。

D. 研究领域

本报告通过六个关键的视角来研究以人机交互为中心的设计的重要性:
  • 定义HEO的主要元素
  • AISUM的具体需求
  • 神经科学中认知负荷的性质
  • 良好的用户体验和用户交互(UX/UI)的关键因素
  • 通过社会技术系统(STS)对人类行为和互动的分析
  • 创新采用的挑战和机遇
图1. 项目可视化

E. 主要结论

HEO通过整合传感技术、算法和处理技术、通信技术和系统级技术,利用HMI为作战员提供可操作的智能和精确的信息。这些技术要求反过来又推动了使能技术--应用创新,促进用户能力的快速和彻底改变。
随着AI SUM进行更强大的任务,人类控制机器的能力必须越来越依赖于强大的自主性和人工智能来减少认知负担和操作机器所需的团队规模
通过对人工智能自动化系统进行适当的培训来管理认知负荷,将有助于作战员获得对其系统的信任。此外,在培训中应使用认知测量工具,以确定并纠正个人认知负荷过重的情况。对每一种特定情况的培训应根据在这种先进的教学方法中发现的作战员的优势和劣势进行个性化。例如,提供给作战员的数据的重要性可以通过听觉、视觉、触觉和动觉的方法进行调整,以防止个人的认知负担过重。最后,通过基于个人认知评估的定制系统来改进人机界面设计,将有助于每个人感知和接受符合其先天优势和劣势的信息。
用户体验/用户界面设计是人机团队中的一个重要的关键;繁琐的用户界面将作战员从战场上移开,同时降低了无人机群的效用。为了提高创新的采用率,用户界面/用户体验必须在整个开发过程中得到突出和强调。
社会技术系统思维发现,有效的工作和工作流程是那些通过平衡作战员的内在需求和操作对技术效率的需求来考虑这种技术和人类需求的互动。
创新的采用涉及到个人和集体层面的独立变量,包括组织中领导者的特点、内部结构的特点和组织的外部特点。美国防部的任务和系统的规模和复杂性给决策带来了摩擦和延迟,增加了所需的协调、规则、条例和其他机制的额外层次,这些机制本身就阻碍了创新的步伐。

F. 结论和建议

  • USSOCOM的HEO概念和NSW的AISUM必须优化用户体验/用户界面,以减轻认知和信息过载。
  • 这不仅需要开发技术来完成,还需要确保SOCOM及其下属司令部实施正确的创新采用和社会技术方法,以成功实现HEO的概念。
  • 在主要武器系统项目中不考虑人类用户,会导致影响作战员生存能力的严重问题,更不用说不必要的重新设计、延迟和额外的财务成本。
  • 特种作战部队社区必须优先考虑使用人工智能和自动化系统的早期培训,以建立作战员对所提供信息的重要性的信任,这样作战员就可以减少监控无人系统所需的认知努力。
  • 军方应投资于神经生理学测量设备,该设备可在动态的全任务简介(FMP)场景中识别和量化实时认知过载,以减轻认知过载对战斗中作战员的不利影响。
  • 重新关注保护部队和家庭(POTFF),强调可穿戴技术对实现个人神经健康--或认知、情感和身体健康的平衡的重要性。随着军队中保护部队和家庭倡议的继续,利用新兴可穿戴设备收集的数据进行持续的身体和心理健康监测应该被投入,成为个人健康和神经健康的日常组成部分。

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)

  • 后台回复“HEO” 就可以获取《推荐!【美国国防分析顶点报告】《机器人和自主系统:有人/无人组队(RAS-MUM-T)》107页报告》 专知下载链接


专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“D235” 就可以获取【斯坦福博士论文】不确定性和信息为机器学习提供决策支持,235页pdf》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
31

相关内容

《多域作战》北约2022最新19页报告
专知会员服务
73+阅读 · 2022年11月7日
美国陆军未来司令部《医疗2028概念》2022.3最新报告
专知会员服务
34+阅读 · 2022年5月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013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 · 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
40+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
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月22日
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月22日
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
0+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
12+阅读 · 2021年6月29日
Arxiv
34+阅读 · 2019年11月7日
VIP会员
相关VIP内容
《多域作战》北约2022最新19页报告
专知会员服务
73+阅读 · 2022年11月7日
美国陆军未来司令部《医疗2028概念》2022.3最新报告
专知会员服务
34+阅读 · 2022年5月12日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013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 · 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
40+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员