长期以来，美国国防部（DoD）一直依赖兵棋推演作为实践者探索假设、分析风险和制定未来冲突战略的重要工具。然而，传统方法往往面临局限性，难以跟上现代战争日益复杂的战局和不断变化的对手。人工智能（AI）和机器学习（ML）的进步为兵棋推演带来了变革性机遇，可将逼真度、效率和适应性提升到一个新水平。本文探讨了如何在兵棋推演中利用人工智能/机器学习，借鉴开源条令、历史战争数据以及经济和政治指标来加强决策。
利用开源条令
兵棋推演的主要挑战之一是设计逼真的场景，准确反映对手的能力和决策过程。人工智能/机器学习的一个关键优势是它能够分析大量公开信息。这包括白皮书、演讲和公开来源的军事条令。人工智能可以分析大量文件，找出模式、趋势和潜在弱点，而这只需要分析师团队所花时间的一小部分。兰德公司展示了这一潜力，展示了如何通过开源数据建立模仿真实世界对手的人工智能驱动对手。他们的研究利用自然语言处理（NLP）技术分析了俄罗斯的条令，揭示了其对信息战和网络攻击的关注——这些洞察力随后被用于制作兵棋推演场景，测试针对模拟俄罗斯攻击的网络防御策略。这一案例凸显了人工智能驱动的分析在显著提高兵棋推演的真实性和有效性方面的威力。
战争历史数据：从过去中提取模式
军事历史是宝贵的知识资源，它能让人们深入了解过去的冲突，并为未来战略提供依据。然而，利用这些庞大的数据来获得可操作的启示可能令人生畏。人工智能/机器学习算法可以分析这些数据，在庞大的数据集中找出模式和趋势。通过将历史战争数据整合到兵棋推演模拟中，国防部门可以通过解锁成功战术的关键信息、查看各种因素对战场结果的影响以及预测潜在的未来场景来增强其战略规划和决策能力。
人工智能/机器学习的最大优势之一是能够迅速分析海量数据，远远超过人类的能力。这使它成为筛选历史战争数据、发现部队部署、后勤和战场结果中重复出现的模式的理想工具。如兰德公司所指出的，这些信息可用于创建动态兵棋推演场景，使其有机地适应玩家的行动，从而培养更身临其境、更具挑战性的训练体验。此外，美海军最近发表的一篇文章展示了一种基于历史数据的人工智能驱动兵棋推演工具。该工具成功识别了地形、天气和部队类型之间错综复杂的关系，为规划未来行动提供了重要见解。
战场之外：综合经济和政治因素
传统的兵棋推演往往只关注军事方面，而忽视了冲突所涉及的更广泛的地缘政治和经济背景。人工智能/机器学习可以弥补这一缺陷。通过分析国内生产总值、贸易模式和资源分配等经济数据，人工智能可以预测经济因素在冲突中会如何影响对手的决策和资源分配。这可以为兵棋推演提供参考，不仅要考虑军事战略，还要考虑潜在的经济脆弱性和机遇。
通过在兵棋推演中融入社会和经济因素，人工智能/机器学习能让人对潜在军事行动的广泛后果有细致入微的了解。除了战场模拟，人工智能还能分析政治趋势、媒体报道和舆论数据，以预测政治反弹或针对所选战略争取公众支持。如博思艾伦公司最近发表的一篇文章所描述的那样，这种预测能力已经超越了国界。他们的报告重点介绍了强化学习如何让人工智能通过试验和错误进行学习，并根据预定义的奖励结构优化决策。这些见解可以增强印太地区的兵棋推演场景，使实践者能够研究外交和军事应对潜在经济不稳定的措施。
挑战和考虑因素：
利用人工智能/机器学习，国防部门兵棋推演将迎来一场革命性的变革。然而，要释放这一潜力，就必须认真考虑其固有的挑战。将人工智能集成到现有系统中需要大量投资，不仅要投资于基础设施和培训，还要投资于强大的数据清理和验证技术，以处理开源数据固有的多变性。此外，还必须考虑道德因素，包括确保用于兵棋推演的人工智能驱动决策过程的透明度和问责制。这种考虑在于保持人工智能驱动决策的可解释性。当人工智能在塑造场景或影响结果方面发挥重要作用时，参与者必须了解其行动背后的原因。这就是可解释人工智能技术发挥作用的地方，它揭示了算法的内部逻辑，降低了黑箱决策的风险。通过提高透明度和增强兵棋推演者之间的信任，这些技术可以为将人工智能无缝融入兵棋推演实践铺平道路。
人工智能有可能使与生死攸关的场景相关的决策出现偏差甚至自动化，这就产生了伦理方面的考虑。当务之急是为兵棋推演中的人工智能开发和部署建立明确的伦理框架，以确保此类决策仍在人类控制之下，并符合既定的军事原则和法律。
最新发展和未来潜力：
国防部门已经开始探索人工智能/机器学习在兵棋推演中的潜力。深度强化学习算法的整合可进一步完善智能体的决策能力，使其能够通过反复游戏进行学习和适应。虚拟现实和不断发展的环境的进步可以增强兵棋推演的真实性和参与性，进一步模糊模拟与现实之间的界限。此外，不断发展的可解释人工智能领域为确保人工智能驱动的兵棋推演模型的透明度和减少偏见带来了巨大希望。最后，应进一步探索将数据转移到安全的互联网协议路由器上。这将保护兵棋推演和结果的完整性，使其免受对手和外部行为者的影响。
原文
相关内容
微信扫码咨询专知VIP会员