美智库兰德《探索机器学习辅助指挥控制的可行性和实用性》第 2 卷，支持技术分析

本报告从技术角度对一份有关人工智能（AI）系统辅助空军指挥和控制（C2）的潜力的报告进行了分析。作者详细介绍了10个 C2 问题特征的分类法。他们展示了结构化访谈协议的结果，该协议能与主题专家一起对 C2 流程的问题特征进行评分。使用问题分类法和结构化访谈协议，作者分析了10个推演和10个 C2 流程。为了演示 C2 问题的分类法和结构化访谈协议，他们随后将其应用于由空战管理人员执行的传感器管理。

作者随后转向了8项人工智能系统解决方案能力。至于 C2 问题的特征，他们创建了一个结构化协议，以便对给定的人工智能系统的解决方案能力进行有效和可靠的评分。使用解决方案分类法和结构化访谈协议，作者分析了10个人工智能系统。

作者提供了有关专家小组设计、实施和结果的更多细节，由该小组在8种解决方案能力中择一处理10个问题特征中的每个特征。最后，作者展示了3个技术案例研究，针对各种 C2 问题演示了广泛的计算、人工智能和人工解决方案。

目录

第一章 问题特征分析

第二章 解决方案能力分析

第三章 专家小组设计、实施和其他结果

第四章 评估人工智能解决方案的指标

第五章 案例研究 1：主空袭计划

第六章 案例研究 2：自动目标识别与学习

第七章 案例研究 3：人员恢复的人机协作

附录 A 人工智能历史

附录 B 闭环自动目标识别的数学细节