《人工智能指导作战管理:在多域作战中实现融合》【中文版】美国陆军47页技术报告

2022 年 10 月 12 日 专知
《美国陆军多域作战2028》(MDO 2028)是陆军的未来作战概念。该文件说明了陆军需要如何适应和发展以在未来作战中保持竞争性军事优势。该概念的关键组成部分是多域作战的原则--校准部队结构、多域编队和融合--这使得敌人的反介入和区域拒止系统能够被瓦解,并使军队能够利用短暂的优势窗口。这是一个取决于在时间、空间和目的上持续同步能力的概念,以实现跨领域的协同作用,并创造一个可利用的优势窗口。联合部队目前通过"域联合解决方案的阶段性同步"来实施能力融合,这并不支持在针对未来同行威胁的竞争和利用的重复循环中快速和持续地整合多个领域的能力。因此,关键是要考虑什么能力可以让军事领导人克服这些技术和人类认知的局限性。一个可能的解决方案是将人工智能融入作战管理过程。
本专著重点说明了将人工智能融入作战管理过程以促进多域作战融合的必要性。通过分析多域作战的融合差距、人工智能的发展以及当前的指挥和控制系统,该研究旨在说明多域作战中能力持续融合的复杂性迅速超过了人类的认知能力。此外,由于美国的对手正在大量投资于人工智能和自主性,将人工智能融合到作战管理过程中的问题不是在战场上取得优势的问题。相反,问题在于如何拥有竞争性临时可利用的优势窗口的能力

介绍

简而言之,速度在两个不同的方面很重要。首先,自主性可以提高决策速度,使美国能够在对手的行动周期内采取有效措施。其次,如果美国要维持军事优势,作战能力向自主性的持续快速转变至关重要。— DSB 自主性报告,2016 年
《美国陆军多域作战2028》(MDO 2028)是陆军的未来作战概念。这份文件说明了陆军预计它需要如何适应和发展,以在未来的作战中保持竞争性军事优势。该概念的关键组成部分是多域作战的原则——经过校准的部队结构、多域编队和融合——这使得敌方反介入和区域拒止 (A2AD) 系统能够被瓦解,并允许军队利用短暂的优势窗口。这一概念取决于指挥官在时间、空间和目的上不断同步的能力,以实现跨域协同并创造可利用的优势处境。
目前,联合部队正在通过“域联合解决方案的阶段性同步”来融合能力,这一过程不支持在针对未来对等威胁的竞争和利用的循环中快速和持续地整合多个领域的能力。军方领导人承认这一缺点和任务的复杂性,因此引入了需要开发新的军事技术来填补关键空白的融合考虑。基于这些差距,未来的指挥和控制系统需要为所有梯队的指挥官提供战斗空间内所有联合单位的完整共同作战图,并有能力快速传输侦察和目标数据,以通过动能和非动能手段攻击拟议的目标。
然而,敌人在自主性和人工智能 (AI) 方面的发展极大地压缩了时间窗口。由于时间窗口短,协调融合工作的任务很快超出了人类的能力。其他因素,例如弹药优化和能力重置时间的需要,进一步增加了任务的复杂性。因此,至关重要的是要考虑军事领导人需要具备哪些能力来克服这些技术和人类认知限制。一种可能的解决方案是将人工智能集成到作战管理过程中。因此,多域作战融合所带来的挑战提出了一个关键问题:美国陆军是否需要一个人工智能引导的作战管理系统,以便在多域作战中成功地融合能力,对抗一个有能力使用自主和人工智能引导能力的同行竞争对手?


多域作战之路

我们寻求获得优势的方式是在决定性的空间优化所有领域,以影响渗透。— 美国陆军能力整合中心主任埃里克-韦斯利中尉
武装竞争的一种现象是技术创新的武器化。从军事角度来看,这是一个关键的进步,可以让一个国家的战斗力量在战场上保持竞争优势。为了推动能力发展,军方领导人引入了未来的作战概念。这些概念是预测军队需要如何训练、装备和组织自身以竞争和战胜新兴威胁的文件。目前,美国陆军正在进行重大改革。此次重组将使军队转向大规模作战行动,并调整部队以满足国家安全战略 (NSS)、嵌套式国防战略 (NDS) 和国家军事战略 (NMS) 中概述的需求。这种变化代表了军队的范式转变。在将近两个十年的时间里,这主要集中在平叛上。对于美国陆军来说,这项工作验证了历史不会重演,但却是会押韵的格言。主要是因为当前未来作战概念“MDO 2028”的引入促使转型让人想起过去的重组周期。一个相关的例子是 20世纪80年代中期引入空地一体战学说引发的重组。
空地之战是美国陆军在冷战高峰期对俄罗斯威胁的回应。它于 1986 年出版,提出了一个依赖于陆地和空中能力有效同步的作战框架。在技术进步的推动下,复杂性不断增加,导致 "事件的节奏加快",这是基本的前提。该文件的一个关键组成部分是引入了反映战争不断发展的新术语。其中一个新术语是综合战斗——集中使用所有能力来击败敌人——它依赖于获得和保持态势感知的能力。基于对新兴技术可以在战场上提供优势的认识,空地战指导正在迅速发展的计算机技术集成。1986年美国防部向国会提交的年度报告中提出了所需的创新努力。联合战术融合计划 (JTFP) 和联合监视和目标获取系统 (JSTAS) 是随后出现的系统。这两个系统都旨在为指挥官提供从各种来源收集信息并指导采用联合动力努力追击地面目标的能力。开发这些系统的必要性表明了两个事实。首先,这些系统显示了技术和战争之间的整体关系。第二,这些系统强调了军事领导人承认,从现在开始,在战场上有效同步军事能力所需的速度和复杂性超过了人类的认知能力。目前的多域作战概念将这一认识带到了未来。
认识到美军的竞争优势正在减弱,麦克马斯特中将(退役)和当时的国防部副部长罗伯特-O-沃克呼吁开发空地战2.0。时任训练与条令司令部司令的大卫-G-帕金斯将军(退役)响应号召,推出了多域作战。然而,在2016年美国陆军年会和博览会期间,帕金斯将军(退役)指出,这个概念不是对空地战或全谱作战的改造,而是描述了一种革命性的战争方法。多域作战被称为革命性的一个关键原因是,它要求军事力量的运作方式发生转变。新的作战方式的基本驱动力是科学和技术的快速发展,以及需要在竞争、失败、利用和再竞争的连续循环中与所有领域的同行威胁进行竞争。
在中国和俄罗斯等大国竞争的推动下,2017 年的美国国家安全战略 (NSS)指示军队需要拥有同时在多个领域与竞争对手竞争的能力。要建立跨域对抗敌人的能力,需要发展“新的作战概念和能力,以在不保证在空中、海上、陆地、太空和网络空间领域的主导地位的情况下取得胜利”。来自联合推动者的可靠和及时的跨领域支持是成功竞争的关键要求和隐含任务。由此产生的域相互依赖意味着“一个域中缺乏访问可能会在一个或多个域中产生级联效应”。因此,美国空军多域作战战略计划助理教授贾里德·唐纳利博士预测,未来的战争将在一个快速而复杂的多域连续体中进行,不依赖于一系列作战条件的连续设置但需要跨多个域的能力永久同步。因此,了解不同域中存在的能力以及如何利用每种能力来获得暂时的优势是多域作战成功的基础。
在 NSS 和 NDS 的指导下,美国训练和条令司令部 (TRADOC) 于 2018 年初推出了 TRADOC 手册 525-3-1,即“美国陆军多域作战2028”。这是一个概念,作为前 TRADOC 总司令Stephen J. Townsend 强调,承认敌人有能力在多层次的对峙中提出挑战并与美军抗衡,其目的是“在时间、空间和功能上将美军和其盟友分开,以击败我们。”
该概念提出战争演变的一个原因是,它将多个领域的能力互动形象化,这超越了在不同领域内的机动性或拥有实现跨领域效果的能力。相反,这个概念承认,技术进步改变了领域之间的相互关系和跨领域连接的速度。MDO 2028将这些变化纳入了该概念的多域作战原则--校准的部队结构、多域编队和融合--这使得敌方的反介入和反侵略系统被瓦解,并使军事力量能够创造短暂的优势窗口。它们结合在一起,为指挥官在时间、空间和目的上汇聚能力创造了条件,以实现跨领域的协同,并创造一个可利用的优势地位。此外,多域融合是一个可以通过整合人工智能引导系统来优化和加速的过程。

战场上的人工智能

我们必须习惯这样一个激进的想法,即我们人类将只是智能生物之一。— Alexander Kott,美国陆军研究实验室网络科学部主管
人工智能是技术系统执行此前需要人类智能才能执行的任务的能力。这些任务包括观察和识别模式、通过观察学习、预测事件或采取行动的能力。中国是美国的主要竞争对手之一,认识到人工智能可以使战场对称性向他们的优势倾斜。中国在人工智能引导军事能力(包括自主武器系统)发展方面的大量投资证明了此观点。为了在武装冲突中保持相对优势地位,美国需要发展将人工智能与决策过程联系起来的反击能力。当前的美国人工智能计划主要集中在模式识别上,由于计算能力的快速增长,模式识别可以分析越来越多的数据以创建信息。
多域作战是需要收集和分析大量数据以观察和评估作战环境发展。目前人工智能在军事上的应用主要集中在后勤运输和数据分析的支持上。然而,联合人工智能中心和白宫人工智能特别委员会的成立,都标志着人工智能将扩展到国防部的其他领域。例如,美国陆军未来司令部目前正在开展多项计划,分析人工智能如何提高指挥官获得态势感知和做出明智决策的能力。一个重点领域是发展能力,以提高美军同步效果和减轻日常认知任务的速度。强调开发人员和潜在的最终用户之间的迭代合作,为该部门开发人工智能指导系统创造了条件,该系统可以 "产生并帮助指挥官探索新的选择",并使他们能够专注于选择有利的作战方案,使部队和任务的风险最小化。
关于将人工智能纳入作战管理过程,关键是要区分将人类置于环中或环上的系统。根据机器人和自主系统的联合概念,自主的定义是 "自动化的范围,其中独立决策可以为特定的任务、风险水平和人机合作的程度量身定做"。范围本身包含了不同程度的自主性。在由TRADOC和佐治亚理工学院主办的2017年疯狂科学家会议上,专家们介绍了三种程度的自主性--完全自主、受监督的自主和自主基线。一个完全自主的系统独立于人类的实时干预,在人类不参与的情况下运行。在有监督的自主系统中,人类保持着实时干预和影响决策的能力,因此仍然处于循环之中。自主基线是目前各种现有系统中存在的自主性。在军事应用中,这种自主性存在于人类监督的武器中,如爱国者和宙斯盾导弹系统,或AH-64D阿帕奇攻击直升机长弓火控雷达,它独立地 "搜索、探测、定位、分类和优先处理陆地、空中和水中的多个移动和静止目标。"
Mitre公司的Richard Potember将机器学习视为 "人工智能的基础",其重点是系统在无监督下学习的能力,并创建深度神经网络,以支持决策和机器人应用。自主性和人工智能的整合是一个过程,不经意间将导致 "我们以前电气化的一切,现在将'认知化'"。支持将人工智能引导的作战管理系统纳入多域作战的一个关键技术发展趋势是,自主性和学习逐渐从感知转向决策。这样一来,人工智能可以减轻多域作战中固有的复杂性。一个固有的复杂性是整合能力和做出跨越多个领域的决策能力,不是在几分钟或几小时内,而是几秒钟内,如果需要的话。因此,将人工智能整合到决策和同步过程中,平衡有利于美国的观察-定向-决定-行动周期。
在战略层面,人工智能引导的系统可以影响推动不同领域的升级和降级的决策。在作战层面,通用人工智能可以建立态势感知和同步效果。为了支持多个领域的能力融合,人工智能 "处理来自在多个领域运作的各种平台的大量信息 ",直接促进了MDO战争的两个基本方面:速度和范围。人工智能支持比敌人更快、更远的打击能力。这种能力能够实时分析动态战场,为快速打击创造条件,将美国“友军”的风险降到最低。美国国防科学委员会2016年的一项研究,提出人工智能系统能够在一个动能瞄准周期内整合多种作战管理、指挥与控制、通信和情报能力的观点。此外,委员会评估说,这些人工智能引导的系统的累积效应可以在整个多域融合周期内改变战斗的运行和战略动态。

多域融合

AI 即将上战场,这不是是否会出现的问题,而是何时和谁的问题。— 美国陆军未来司令部司令约翰·默里将军
在武装冲突中,美国的竞争对手旨在整合他们的A2AD系统以建立分层对峙区。其目的是剥夺美军联合部队在时间和空间上同步作战的能力。俄罗斯的S-400 Triumf是美国部队在大规模战斗中可能面临的系统代表。S-400是一种移动式地对空导弹系统,拥有对付从无人机到终端弹道导弹的各种武器系统的能力。该雷达可在600公里范围内跟踪目标,并具有100公里的交战范围。该系统提供的关键技术进步之一是传感器到操作手的全自动循环,使该系统能够同时跟踪和打击多达80个目标。这是支持MDO 2028假设的一个例子,即美军在大规模对抗同行威胁的敌对行动开始时,不能假设自己在任何领域拥有优势。为了在竞争、渗透、分解和利用的连续循环中攻破敌人的防御系统,美国陆军的多域作战框架引入了多域作战的三个原则--校准的部队态势、多域编队和融合。
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