前言

美国陆军未来与概念中心 未来战争部主任 克里斯-罗杰斯上校

历史上的战争包含了大量改变战争性质的工具和技术的例子。自最初研究多域作战(MDO)以来,美国陆军发现人工智能是一种新兴技术,有可能改变战争的特点,也许也会改变战争的性质。使用人工智能(AI)解决方案来缓解军事问题是过去两年未来战争研究、检查和学习的一个反复出现的主题。作为2019年未来研究计划的一部分,我们与陆军、联合、多国、学术和科技组织合作,探索和了解人工智能对多军种的影响,并为未来的研究和发展制定一个操作框架。

多域作战的人工智能运作最终报告提供了采用人工智能的组织框架,以帮助陆军和联合部队更好地定义所需的能力以及相关的数据和网络架构,以实现多域能力部队。描述联合部队如何采用人工智能解决方案,为了解人工智能在时间和空间上对多域作战的影响提供了一个操作说明。本报告确定并解决了与人工智能相关的好处、机会和挑战,为进一步分析提供了基础。诸如人工智能等新兴技术使陆军不仅可以改进当前的战术、技术和程序,而且可以创造新的运用和融合能力的方法。

该报告支持美国陆军人工智能任务组,该组织负责制定陆军的人工智能战略和政策。本文通过描述部队如何在整个MDO框架内采用人工智能解决方案和相关技术,启动了陆军的人工智能运用工作。这份报告使概念发展团体能够修改陆军功能概念和战场发展计划。它为能力发展团体提供了作战视角和部队在确定所需能力时必须考虑的技术影响。此外,该报告还为作战概念文件或基于能力的评估提供了开发情景或小插曲的基础。该文件为科学和技术界提供了行动背景,以便为人工智能研究、开发、建模和模拟提供信息和指导。最后,它支持制定一个在未来使用人工智能的全面愿景,以告知陆军现代化的努力,这将创造有能力的MDO部队,准备好与任何对手作战并取得胜利。

执行摘要

人工智能(AI)是未来联合部队实现多域作战(MDO)全部潜力的基础。人工智能系统提供了跨越领域、电磁频谱和信息环境战胜对手的能力。在竞争中使用这些系统使联合部队能够近乎实时地了解作战环境,从而更好地运用能力来击败旨在破坏区域稳定的威胁行动,阻止暴力升级,并将被拒绝的空间变成有争议的空间。在从竞争到武装冲突的过渡中,人工智能的机动、火力以及情报、监视和侦察能力为联合部队提供了拒绝敌人夺取优势地位的能力。改进的维持能力与攻击敌人的反介入/空中拒止网络的能力相结合,为美国部队提供了夺取作战、战略和战术优势位置的能力。通过由人工智能支持的多领域联合行动图(MDCOP)增加了解,使美国部队有能力协调多领域的效果以创造优势窗口。

制定人工智能的作战概念使陆军能够更好地理解这些技术对战争的性质和特征的潜在影响。描述陆军如何在未来的作战环境中使用人工智能,有助于说明其对战争的暴力、互动和基本的政治性质的影响,以及战争不断演变的特点。本文提供了一些小插曲(附录A),说明了人工智能的组织运用,为美国陆军RAS总体概念、作战和组织概念、基于编队的作战概念以及系统或单个系统的运用概念的潜在发展提供信息。

人工智能的运作影响到未来部队将如何运作,如何针对对手开展行动,以及指挥官如何利用军事艺术和科学,运用部队能力来实现预期效果和目标。在2019年未来研究计划(FSP19)期间,人工智能工作线(LoE)确定了与实施人工智能支持的多领域解决方案有关的以下问题:

  • 数据管理--AI/ML应用程序依赖于对策划的数据的访问,以便发挥作用。陆军必须培养一种以数据为中心的文化,以标准化的格式和协议有效地生成、存储和访问数据。人才管理的努力必须侧重于发展、培训和保留一支精通数据的员工队伍。这可以通过以下方式实现:

    • 在整个部门培养一种以数据为中心的文化

    • 投资于整个员工队伍的数据科学培训

    • 简化数据访问

    • 设计和实施协议,以确保数据的可发现、可访问、可共享和可互操作性

  • 功能分解--狭义的人工智能本质上是有限的,构建算法的数据科学家需要精确的问题定义,准确确定联合部队的要求。

  • 可解释人工智能--人工智能支持的系统需要有能力解释决策/建议和所采取的行动背后的逻辑。这种解释 "为什么"的能力是人类对人工智能智能体的信任基础。

  • 边缘计算/人工智能--未来的作战环境与有争议的电磁频谱预期要求有能力向前处理极其庞大的数据集,以及能够自主行动的人工智能平台。

  • 利用商业部门--美国防部实验室继续在人工智能/ML发展方面取得重大进展,特别是与联邦资助的研究和发展中心合作。商业部门继续探索和扩大可能适用于军事应用的工作。

作为FSP19的一部分,人工智能LoE开发了五个小插曲和一个概念草图(见附录A),以协助人工智能和机器学习的运作。这些小插曲说明了联合部队如何利用人工智能/ML来解决多领域行动所需的关键能力。MDCOP概念将依靠几个有限内存的人工智能来建立和维护描绘整个战场的蓝、红、绿活动。一个反应式机器人工智能将为特定的指挥官和总部定制MDCOP。合作传感、维持、攻击和瞄准的小插曲依靠反应式机器人工智能来优化传感器覆盖、维持吞吐量、攻击顺序和射手选择。

未来部队需要人工智能来充分实现多领域作战的潜力。人工智能支持的系统使未来部队能够进行信息收集和分析,以便在时间有限和信息竞争的环境中增加对形势的了解。这种能力使快速、知情和合理的决策成为可能。人工智能的决策支持代理将减轻作战人员的认知工作量并提高整体效率。由人工智能支持的无人系统将探测、识别和穿透高风险区域,以提高开展行动和保护部队、人口和资源的能力。人工智能使MDO在与近似对手的冲突规模下实现了作战速度的要求。

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