摘要

在未来部队结构的发展和评估过程中,兵棋推演是深入了解其优势和劣势的一项关键活动。十多年来,挪威国防研究机构(FFI)在不同程度的计算机支持下,开发支持挪威军队进行能力规划的兵棋。在此期间,这些已经从可被描述为计算机辅助的兵棋发展为更逼真的仿真支持的兵棋。此外,为了更密切地了解部队结构的威慑效果(这在实际游戏中可能无法观察到),我们的重点也转向了更恰当地复制规划过程--特别是监测对方部队的规划过程。例如,研究特定的结构元素在多大程度上阻止了对方部队采取某些行动,这一点很重要。在这篇文章中,我们描述了我们开发的仿真支持的兵棋推演方法,其中包括一个准备阶段;一个执行阶段,含有一个联合行动规划过程;以及一个分析阶段。此外,我们还讨论了我们能够从兵棋推演中提取什么类型的数据和结果,并提出了一套我们发现的关于如何成功进行仿真支持兵棋的最佳实践。

关键词:兵棋推演;建模与仿真;实验;国防结构;能力分析;国防规划

1 引言

在发展和评估未来的部队结构时,兵棋推演是深入了解和更好地理解部队结构的优势和劣势的关键活动。今天,基于计算机的仿真系统使我们能够创造出高度复制真实世界物理特性的合成环境。此外,人工智能(AI)和行为模型的进步给我们提供了更真实的计算机生成部队(CGF),可以高度逼真地执行战斗演习和低级战术。兵棋可以从这些进展中受益。然而,在指挥系统的较高层次上,人工智能还不能与人类决策者相提并论,在兵棋中规划和实施仿真行动需要人类官员的参与。

十多年来,挪威国防研究机构(FFI)一直支持挪威军队在不同程度的计算机支持下开发能力规划的兵棋。在此期间,这些已经从可被描述为计算机辅助的兵棋发展为更逼真的仿真支持的兵棋。此外,为了更密切地了解部队结构的威慑效果(这在实际游戏中可能无法观察到),我们的重点也转向了更恰当地复制规划过程,特别是监测对方部队的规划过程。例如,研究特定的结构要素在多大程度上阻止了对方部队采取某些行动--或者换句话说,正在推演的概念有怎样的战争预防或维护和平效果,这一点很重要。

能力规划过程和高调的兵棋总是会涉及或吸引利益者--例如高级军官、政治家、官僚和国防工业领导人--的利益冲突。一般来说,参与的利益者有可能想把兵棋框定在一个有利于他们利益的背景下(Evensen等人,2019)。重要的是要意识到这个问题,而且关键是要避免兵棋成为利益者利益的战场。本文所描述的方法和最佳实践试图通过使用基于计算机裁决的仿真,以及通过提高对元游戏的认识,或对兵棋所有阶段的冲突,从准备到执行,再到分析和报告,来减少这个问题。

本文的组织结构如下。首先,我们简要地描述了这项工作的背景。接下来,我们描述了我们开发的仿真支持的兵棋推演方法,其中包括准备阶段;执行阶段,包括联合行动规划过程;以及分析阶段。之后,我们讨论了我们能够从兵棋推演中提取的数据和结果类型。最后,我们提出了一套我们发现的关于如何成功进行仿真支持的兵棋推演的最佳实践。

2 背景

虽然各种形式的兵棋推演已经在FFI进行了数十年,但当FFI的研究人员开始合作研究单个仿真支持的系统评估方案时,首次出现了实施仿真支持的部队结构评估的想法(Martinussen等人,2008)。

2010年,FFI首次将使用半自动部队(SAF)的互动式旅级仿真系统作为兵棋推演的基础。在 "未来陆军 "项目中,通过一系列计算机辅助的兵棋推演,对五种基本不同的陆军结构的性能进行了评估(霍夫等人,2012;霍夫等人,2013)。其目的是根据这些结构的相对性能进行排名。此外,兵棋推演揭示了被评估结构中固有的一些优势和劣势。虽然我们使用的仿真工具相当简单,但它对于跟踪部队的运动和计算决斗和间接火力攻击的结果很有用。

在此之后,FFI支持挪威陆军进行了几次仿真支持的能力规划系列兵棋推演。这些兵棋推演是双面的(蓝方/友方和红方/敌方),封闭的(可用信息有限),在战术和战役层面进行。

玩家总数在10到100人之间,兵棋推演的时间从一天到两周不等。图1显示的是2014年FFI的一次仿真支持的兵棋推演会议的照片。

图1 2014年FFI的仿真支持的兵棋推演会议。

自2010年以来,我们的兵棋推演逐渐从计算机辅助的兵棋推演(使用非常简单的仿真模型),向使用更详细和更真实的仿真模型的兵棋推演演变。此外,为了更密切地了解部队结构的威慑效果(这在实际游戏中可能无法观察到),我们的重点也转向了更恰当地复制规划过程,特别是监测红方部队的规划过程。图2说明了我们兵棋推演的演变过程。

图2 我们的兵棋推演的演变过程。

使用基于计算机的仿真来支持兵棋推演的价值首先在于有一个系统来自动跟踪部队,计算其传感器的探测情况,并评估决斗情况和间接火力攻击的结果。此外,基于计算机的仿真非常适用于通过在地面实况上添加过滤器来真实地表现不确定性和战争迷雾。

3 仿真支持的兵棋推演方法

战术仿真是开发、测试和分析新的部队结构的一个重要工具。通过兵棋推演,可以深入了解一个部队结构对特定场景的适合程度,并揭示该结构的优势和劣势。然而,拥有一个好的执行计划对于成功地进行兵棋推演实验和从活动中获得有用的数据是至关重要的。在本节中,我们将介绍我们的仿真支持的兵棋推演方法,该方法是通过我们在过去10年中对兵棋推演实验的规划、执行和分析的经验发展而来的。我们还将讨论兵棋推演的背景,以及规划和组织兵棋推演活动的过程,这可以被视为一种元游戏。

一般来说,有几本关于兵棋推演的书和指南可以参考(Perla,1990;Appleget等人,2020;Burns,2015;英国国防部[UK MoD],2017)。本节描述的方法是专门为支持未来部队结构发展的分析性兵棋推演而定制的。通常情况下,我们使用这种方法来评估和比较不同部队结构备选方案的性能,这些方案可能在物资和装备的构成、战术组织或作战概念方面有所不同。

我们的兵棋推演实验方法包括三个主要阶段:

1.准备阶段

2.规划和执行阶段

3.分析阶段

这些阶段将在下文中详细描述。图3说明了它们之间的关系,其中规划过程和兵棋推演的执行阶段构成了实验的核心。

图3 兵棋推演实验的方法说明。

3.1 兵棋的背景

小国在发展兵力结构以威慑拥有更多兵力要素的敌人时面临着两难境地。敌人可能会观察到防御结构中的变化,并可能在运用军事力量时从集合中选择其他更合适的元素。例如,如果小国的部队结构是专业化的,为了对付预期的敌人行动方案(COA),敌人可能会从库中选择完全不同的东西,敌人的COA可能会发生巨大变化。

对所有国家来说,发展部队结构是一个缓慢而公开的过程。从现有的、庞大的部队要素库中选择部队并创造新的行动方案是一个快速和隐蔽的过程。对于一个小国来说,在这种情况下实现威慑似乎是一项不可能完成的任务,但我们已经在几个案例中观察到,对部队结构的低成本改变是如何对敌人的COA选择产生巨大影响的(Daltveit等人,2016;Daltveit等人,2017;Haande等人,2017)。1988年为圣战者引入手持防空导弹后,苏联在阿富汗的战术发生了变化(Grau, 1996),这就是我们在兵棋推演中看到的红方(对手)小组规划过程中产生影响的一个很好示例。据观察,存在感和姿态也有威慑作用。此外,社会、景观和气候也影响了红方的规划过程。这一切都归结于敌方在规划和制定作战行动期间的风险评估。

为了研究部队结构变化的威慑作用,有必要让分析人员在兵棋推演前观察红方的规划过程,而不仅仅是在仿真战斗中。阻止敌人进攻是任何部队结构发展的意图,而观察威慑效果的唯一方法是在敌人的规划期间。

在决策理论中,风险是一个必须考虑的因素,以便能够做出理性的选择。冯-诺伊曼-摩根斯坦(vNM)决策理论的基础是行为者通过考虑给定概率和结果的彩票来评估选择(von Neumann & Morgenstern, 1944)。风险因素也需要存在于规划过程中。如果一方的规划过程被参与兵棋推演的其他任何一方知道,那么一部分风险因素就会消失。这将使规划过程减少到只是评估一个已知的敌人COA,而不是评估一系列可能的COA及其概率。因此,重要的是,场景定义不能限制敌人的规划过程,所有的规划过程都要受到监控--特别是敌人的规划过程。

3.1.1 元游戏

尽管兵棋推演在最终开始时有规则,但在选择兵棋的类型和周围环境的过程中,并没有明确的规则。因此,策划和组织一场兵棋推演活动的过程可以被看作是一种元游戏--一种可以在对抗分析的规则中进行分析的游戏(Curry & Young, 2018)。例如,联合层面的兵棋推演将包括传统上的资金竞争对手的参与者。来自空军、海军和陆军的参与者,在涉及到应该如何制定场景、应该对未来技术做出什么样的假设、应该如何评估战斗效果等方面,可能有不同的利益。每个领域内的分支也是如此。因此,存在着一种危险,即元游戏对部队结构分析结果的影响可能比实际兵棋推演的影响更大。元游戏并不局限于兵棋的执行。分析和事后的报告也会受到与准备期间相同类型的冲突影响。在图4中,存在于核心方法论之外的元游戏层就说明了这一点。

图4 围绕兵棋推演实验方法的元游戏图解。

能力规划过程总是会涉及或吸引利益冲突的利益者,国防规划和兵棋推演包含许多利益者争夺地盘的例子(Evensen等人,2019;Perla,1990)。这在兵棋推演的准备阶段尤其明显。应对这种情况的一个可能的方法是,适当地将拥有发明改变部队结构的权力角色与拥有评估和接受改变的权力角色分开。当这些角色没有被分开时,利益者会试图影响什么是兵棋的目标,以及使用什么类型或风格的兵棋。在最坏的情况下,我们可能会有有限数量的利益者提出新的部队结构,然后让同样的利益者通过基于场景的讨论来验证他们自己的想法是否良好。如果被评估的是利益者所珍视的想法,这就特别容易出问题。

联合需求监督委员会(JROC)是一个很好的例子,该机构以健全的决策结构处理地盘战(参谋长联席会议主席[CJCS],2018)。美国军方将思想的发明者与审查其有用性的权力进行分开,这完全符合孟德斯鸠的分权原则。在挪威进行国防规划和兵棋推演的方式,在许多情况下,人们会发现行为者既产生了对未来部队结构的想法,又通过参与基于场景的讨论来评估相同的结构。基于场景的讨论如果不包括专门的红方小组,就不是兵棋推演。引入 "红方小组 "成员,以及对方的自由和无阻碍的规划,消除了一些滥用权力的可能性。没有对提议的部队结构进行适当兵棋推演的一个特殊结果是,建议采用次优化的部队结构来打击固定的假设敌方作战行动。由于没有对这种部队结构进行适当的推演,结构改革的支持者成功地击败了他们喜欢的敌人COA,但却没有挑战他们自己的想法。

3.2 准备阶段

准备阶段包括在兵棋推演执行阶段开始前需要做的一切。最重要的准备工作是:

  • 建立对兵棋推演实验目标的共同理解。

  • 确定总体方案,包括外部条件、假设和限制。

  • 选择一个或多个仿真系统,并对仿真模型进行校准。

  • 确定蓝方(友军)和红方(敌军)的作战顺序(OOB)。

3.3 规划和执行阶段

规划和执行阶段包括两个独立的活动:(1)双方的联合行动规划过程,以及(2)仿真支持的兵棋推演。

3.3.1 联合行动规划过程

在这项活动中,由军事主题专家(SME)和军官组成的蓝方和红方小组,根据总体方案和受控的情报信息流,分别制定他们的初步行动计划。根据偏好,这些计划不是整体方案的一部分,双方都可以自由制定自己的计划。这也意味着,对立双方制定的计划对另一方来说仍然是未知的。

原则上,联合行动规划过程可以按照与现实中基本相同的方式进行,不做任何简化。这是一项应该与仿真支持的兵棋推演一样优先考虑的活动,在人员配置方面也是如此。

在规划过程中,参与者必须讨论不同的选择,并根据所感知的对方部队结构的优势和劣势来制定一个COA。观察双方的规划过程并揭示决定COA的根本原因,可以提供有关部队结构的宝贵信息,而这些信息在执行兵棋推演本身时可能无法观察到威慑效果。

3.3.2 仿真支持的兵棋

兵棋推演本身是作为仿真支持的两方(蓝方和红方)兵棋推演进行的,其中行动是在一个具有SAF的建设性仿真系统中仿真的。在博弈论中,这种类型的兵棋推演可以被归类为非合作性的、不对称的、不完全信息的连续博弈。

兵棋的参与者是两组对立的玩家和一个公断人或裁决人的小组。重要的是要记住,一个兵棋的好坏取决于它的玩家。玩家是军事主题专家和军官。要想有一个平衡的兵棋,关键是不要忽视红色单元。如果做得好,这种类型的兵棋,由适应性强且思维不受限制的对手主导,往往会变得高度动态、对抗性和竞争性。

对于分析性兵棋推演来说,现实的仿真对于加强结果的有效性和可信度非常重要。军事行动,尤其是陆军行动,本质上是复杂的,对这种行动的仿真,要有足够的真实性,是非常具有挑战性的(Evensen & Bentsen, 2016)。此外,仿真系统可能包含错误,人类操作员可能会犯一些在现实生活中不会犯的错误。因此,重要的是要有经验丰富的裁判员来监控仿真,并在必要时对结果进行适当的人工调整。

在某种程度上,在仿真支持的兵棋中,元游戏也会发挥作用。曾经有这样的例子,利益者将有能力的官员从兵棋推演中撤出,只是用不太熟练的人员取代他们,很可能是为了降低利益者不希望成功的兵棋可信度。其他的例子是公断人与参观兵棋的更高等级利益者的干预作斗争。历史上有很多类似的例子(Perla,1990),挪威也不例外(Evensen等人,2019)。这里所描述的清晰的方法,意在抵制以往兵棋推演实验的一些缺陷。

3.4 分析阶段

除了从仿真支持的兵棋本身的执行中收集的观察和数据外,分析还基于规划过程中的观察和数据。

在规划过程中,密切监测和记录讨论情况是很重要的。由于国防军的主要目的--至少在挪威是这样--是为了防止战争,因此在规划过程中的考虑可能是整个兵棋中最重要的结果。只有当敌人在兵棋开始前考虑到这些因素时,才能观察到部队结构和态势的预防特性。在规划阶段,通常会考虑几个备选的作战行动和机动性。其中许多被放弃,有些被保留,原因各异,必须记录下来。为什么红方决定某个行动方案不可行,可能是由于某些结构要素或来自蓝方的预期策略。如果红方由于蓝方的OOB要素而不得不放弃一个计划,那么这些要素已经证明了对蓝方的价值--即使这些要素在接下来的仿真行动中最终没有对红方部队造成任何直接伤害。

在仿真支持的兵棋中可能会记录大量的数据。很容易把各种结构元素的损失交换率等数据看得很重。在实际的兵棋推演中,也许更应该注意的是双方指挥官的决定。如果其中一方出现了机会,这是为什么?该方是如何利用这样的机会的?是否有什么方法可以让他们考虑利用这个机会,但不知为何却无法利用或执行?如果有,为什么?为了收集这样的信息,指挥官们公开讨论他们的选择是很重要的。重要的不仅仅是告知积极选择的原因;往往可能同样重要的是为什么没有做出其他选择。

确定部队结构的主要优势和劣势及其利用是分析阶段的一个重要部分。考察双方在规划阶段和推演阶段的考虑,是做到这一点的最好方法。这不是一门精确的科学,因为这种数据具有定性的性质。通过观察参与者的考虑和决策,比单纯看哪些武器系统摧毁了哪些敌人的系统,可以更好地确定使用某种COA的关键因素,或者是允许敌人有更好选择的缺失能力。分析阶段的结果是对测试的部队结构进行评估。

分析阶段也可能会在商定的兵棋推演方法范围之外发生争吵。甚至在事件发生后的报告撰写中也可能受到影响,当角色没有被很好地分开,利益者被允许过度地影响这个过程时。

4 兵棋的输出数据和结果

一般来说,我们努力从兵棋推演环节中获取尽可能多的数据。根据用于支持兵棋推演的仿真系统,可以记录各种输出数据。例如,通常可以记录各个单位移动了多远,他们使用了多少弹药和燃料,以及其他后勤数据。通常,杀伤力矩阵--基本上是显示一方的哪些单位杀死了另一方的哪些单位的矩阵--也会被记录。其他许多定量数据也可以被记录下来。除此以外,还有定性的数据。如前所述,这包括对规划过程的观察,以及与参与规划过程的参与者的讨论。此外,它还包括对兵棋推演期间所做决策的观察,以及在兵棋推演期间或之后与玩家的讨论。

人们往往倾向于把大量的注意力放在定量数据上,如杀伤力矩阵,而对定性数据的关注可能较少。定量数据更容易分析,而且通常被认为比定性数据(如队员的决策和考虑)更客观。但重要的是要记住,定量数据取决于双方玩家的决策,以及对模型的输入数据。玩家认为各种单位应该如何运用,对杀伤力矩阵有相当大的影响。因此,尽管这些数据是定量的,但它们并不比定性数据更客观。

诸如杀伤力矩阵这样的数据也忽略了重要的信息。虽然人们可以看到哪些部队杀死了哪些敌方部队,但却失去了原因;其他部队虽然没有直接摧毁敌方部队,但却可能在为其他部队创造有效条件方面起到了关键作用。虽然某些部队可能只消灭了很少的敌人,但他们在战场上的存在可能对阻止敌人进行某些行动至关重要。例如,虽然近距离防空可能不直接负责消灭敌人的直升机,但它可能阻止了敌人像其他情况下那样积极地使用直升机。因此,在分析一个兵棋时,对于只看杀伤力矩阵这样的量化数据应该谨慎。必须考虑到整体情况。

理想情况下,在比较不同的部队结构时,应该对每个部队结构进行几次推演,并允许敌人在每次战役中改变其行为。自己的部队应该找到在特定情况下使用其结构的 "最佳 "方式,而敌人应该找到反击这一策略的 "最佳 "方式。只有这样,人们才能真正比较不同部队结构的兵棋推演结果,并得出哪种部队结构最适合给定场景的结论。然后,当然,确实有广泛的潜在场景需要考虑。因此,虽然这也许是应该进行兵力结构比较的方式,但在这方面,时间和资源通常对大量的兵棋推演是不够的。

所有模型都有局限性。它们可能是为某一特定目的而设计的,并适合于此,但不太适合于其他事情。在考虑哪些问题可以通过兵棋推演来回答,哪些问题应该用其他工具来调查时,必须记住这一点。从兵棋推演中到底可以推导出什么,将取决于所使用的模型--但一般来说,应该把重点放在实验所要回答的那些问题上。如果在实验中出现了其他的结果,就应该对其有效性进行检查,而且这些结果往往需要在专门为调查这些新出现的问题而设计的实验中进行评估。

兵棋推演是比较两个(或更多)部队结构在特定情况下的表现的一个重要工具。然而,兵棋推演并不能对任何给定的部队结构的有效性给出任何精确的衡量,但适合于确定主要的优势和劣势。与具体单位有关的参数的效果,如它们的火力和装甲,应在单独的研究中进一步考察。这些因素虽然很重要,但它们的层次太细,无法通过我们这里讨论的兵棋类型来研究它们对结果的影响。彼得-佩拉强调,"兵棋只是研究和学习国防问题所需的工具之一"(佩拉,1990,第11页)。其他工具应被用来补充兵棋和研究这些因素的重要性。

兵棋推演通常是实质性的活动,涉及大量的人,并需要大量的时间。因此,我们通常被限制在有限的数量上--通常对于我们所分析的每个部队结构只有一个。重要的是要记住,一个单一的兵棋推演的结果只是:特定情况下的一个可能的结果。双方玩家可以采取不同的做法,事件的发展也可能不同。细微的变化可能会影响到对整体结果至关重要事件的结果。

5 仿真支持兵棋的最佳实践

在本节中,我们将列出我们发现的进行仿真支持的分析性兵棋的最佳做法,以评估部队结构。我们发现的一些最佳实践与处理元游戏的需要有关,或者与兵棋的冲突有关。这些最佳实践的用处可能仅限于其他尚未将发明权与测试部队结构的权力分开的小国。其他的最佳实践来自于提供仿真支持和取代基于场景的讨论以发展防御结构的需要。

5.1 确定明确的目标

在准备阶段,必须尽早明确兵棋推演实验的目的,这将是实验设计的基础。

5.2 使用为兵棋推演定制的仿真系统

拥有一个带有SAF的交互式仿真系统,对玩家来说易于操作,并且需要相对较少的操作人员,这就减少了进行仿真支持的兵棋推演所需的资源,从而也降低了门槛。

5.3 组建一个好的红方小组

一个好的红方小组是发现自己的部队结构、计划和程序中弱点的关键。红色小组的成员也应该对预期对手的理论有很好的了解。我们观察到,一个好的红色小组能迅速地阻止我们自己的规划人员对可能的敌人行动进行集体思考的倾向。

5.4 允许对方部队适应

自己部队结构的变化也必须允许对方部队结构的变化。部队结构的改变是一个缓慢的过程,肯定会被预期的对手观察到。

5.5 复制规划过程

尽可能地复制现实生活中的规划过程。

5.6 观察规划过程

观察规划过程,以便更全面地了解部队结构的优势和劣势。为了记录蓝军部队结构的威慑效果,观察对方部队的规划过程尤为重要。据观察,自己的部队结构中的几个要素对对方部队的行动有威慑作用,存在和姿态也是如此。此外,我们还观察到,社会、地形和气候也会影响对方部队的规划。

5.7 提供空间和时间

在部队相互靠近的情况下开始一场兵棋推演,可能会使它变成一场简单的消耗战。发展良好的兵棋推演,在提供了空间和时间的情况下,就像武术比赛中的对手互相周旋,评估对方的弱点,并寻找攻击的机会。评估避免遭遇的能力可能与评估战斗的能力一样重要。

5.8 允许不确定性

建立对正在发生的事情的了解需要时间,是领导军事行动的一个自然组成部分。只有当不确定性得到适当体现时,部队结构中某些要素的真正价值才会显现。例如,存在的力量的影响可能是巨大的。当战术形势不是所有人都能看到的,而且战斗的结果被认为是非决定性的,以至于现实是随机的,那么不确定性就得到了最好的体现

5.9 演习 VS. 实验

让参与者为兵棋推演的目的做好准备。当使用指挥和参谋训练器作为支持兵棋推演的仿真系统时,一些参与者倾向于按照程序行事,就好像这是一场演习。如果兵棋推演的目的是探索新的部队结构要素、作战行动或战术、技术和程序(TTPs),则需要鼓励参与者在执行任务时发挥创造性。

5.10 让不参与兵棋推演的高级官员远离战场

让与兵棋推演无关的人员远离它,特别是高级军官,是很重要的。在人在回路(HITL)仿真中,人类玩家是整个仿真的一部分,来访的高级军官(或其他人)将对人类玩家的互动方式和他们如何进行规划产生影响。限制来访人员也减少了外部影响结果的机会(Hoppe, 2017)。

6 摘要和结论

十多年来,FFI支持挪威陆军为能力规划开发仿真支持的兵棋。本文介绍了我们进行仿真支持的兵棋推演的方法,并提供了一套进行仿真支持的兵棋推演的最佳实践。该方法和最佳实践特别针对分析性兵棋以支持能力规划。

该方法由准备阶段、规划和执行阶段以及分析阶段组成。在过去的10年中,该方法通过使用更详细和更现实的仿真模型,以及在仿真行动前复制和监测规划过程,以更深入地了解测试的部队结构的威慑效果,而逐渐发展起来。

我们进行仿真支持的兵棋推演的最佳做法包括:为兵棋推演实验确定一个明确的目标,使用一个便于玩家操作的仿真系统,拥有一个良好的红方小组,不受太多限制,提供空间和时间,使战争不会立即开始,并提供一个不确定性和信息收集的现实表现。最后,为了更全面地了解一个部队结构的优势和劣势,分析小组必须同时观察规划过程和兵棋推演本身。

将拥有发明部队结构变化的权力角色和拥有测试、评估和接受这种变化的权力角色正式分开,将解决我们在国防规划中看到的许多问题。我们已经发现,组织兵棋推演活动的过程可以被看作是一个元游戏。当用建模、仿真和分析来支持兵棋推演时,元游戏被看作是发生在各个层面的东西,其中一些我们可能没有任何影响力。希望这篇文章能有助于提高对这些挑战的认识,并能对我们能影响的那部分元游戏提供一些调整。

成为VIP会员查看完整内容
78

相关内容

人工智能在军事中可用于多项任务,例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
《基于兵棋推演展现人工智能的影响》论文集78页
专知会员服务
76+阅读 · 2022年9月1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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010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10月26日
Arxiv
14+阅读 · 2019年11月26日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
VIP会员
相关VIP内容
《基于兵棋推演展现人工智能的影响》论文集78页
专知会员服务
76+阅读 · 2022年9月1日
相关基金
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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
91+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员