利用人工智能提升战术级目标定位能力

在不断发展的现代战争中，人工智能（AI）已成为军事行动中改变游戏规则的理论，特别是在加强战术级目标定位方面。人类驱动的战术级目标定位的问题在于其固有的局限性，即由于认知处理的限制、敌方战斗人员快速发展的复杂性及其迅速转移的能力，无法实现快速获取、精确瞄准和优化决策。人工智能驱动的目标定位系统可以彻底改变精确度、准确性和传感器对射手的能力，将军事交战的有效性和效率提升到前所未有的高度。通过利用人工智能算法和先进的数据处理能力，指挥官可以依靠全面、智能的决策框架，确保卓越的目标识别能力，最大限度地减少附带损害，从而在战场上取得决定性优势。本文深入探讨了人工智能在加强战术级目标定位方面的巨大影响，强调了在精确度、准确性和传感器对射手的增强方面的显著改进，这将重新定义现代战争的面貌。

人工智能驱动的系统可以显著提高战术目标定位的精确度和准确性。传统的目标定位方法通常依赖于人类操作员，而人类操作员容易疲劳、紧张和出现人为错误。而人工智能算法则可以快速准确地分析大量数据，从而改进目标识别和跟踪。柯林斯航空航天公司的研究人员已经证明了人工智能在精确瞄准方面的优势。他们开发了一种基于人工智能的系统，可以识别和跟踪战场上的潜在威胁。该系统提高了目标识别的准确性，可在交战期间迅速协助人类操作员并提高精确度（战术等（TITAN），n.d.）。提供实时分析和决策支持的人工智能驱动系统在瞬息万变的战场场景中至关重要。人工智能驱动的系统可以处理来自传感器、无人机（UAV）和卫星等多个来源的数据，为指挥官提供最新信息和见解，从而做出更加明智和及时的决策。兰德公司关于人工智能融入军事行动的研究强调，人工智能驱动的系统可以分析海量数据，并比人类操作员更快、更有效地检测、分析和应对攻击（兰德公司，2020 年）。这种能力可提高对态势的认识，帮助军事人员快速应对新出现的威胁。

人工智能算法在计算战术目标的最佳弹道时会考虑环境因素，在确定弹药弹道方面发挥着重要作用。风速、湿度、地形和其他变量都会影响瞄准解决方案的准确性（Sentient 等人，2023 年）。人工智能算法在计算弹道时可以考虑这些因素，从而得出更精确的弹着点。与传统的弹道计算方法相比，该系统可以提供更高的精度，尤其是在恶劣的天气条件下。

在大规模作战行动中，最大限度地减少附带损害和意外伤害是至关重要的评估。人工智能可以通过分析环境、识别对平民的潜在风险并提出替代交战策略，帮助降低这些风险。红十字国际委员会（ICRC）强调将伦理因素纳入人工智能驱动的目标选择系统（ICRC, 2022）。通过使用人工智能预测潜在的附带损害，军队可以做出更明智的决策，优先考虑平民的安全。

人工智能可以极大地改进目标优先排序和武器选择，确保使用适当的弹药打击最关键的威胁。机器学习算法可以从历史交战数据中学习并调整策略，以优化目标选择的有效性。美国国防部发现，基于人工智能的目标优先排序系统优于传统方法。人工智能驱动的系统在消除高价值目标方面表现出更高的成功率，同时最大限度地减少了资源支出（Vergun，2022 年）。

加强 “传感器-射手连接”是火力支援的重大挑战之一。从传感器到射手是指高效、及时地利用传感器数据来识别和打击潜在威胁。人工智能算法可以通过分析来自雷达系统、无人机和监视摄像机等各种传感器的数据，彻底改变这一过程。通过采用机器学习技术，人工智能可以比人类操作员更准确地分辨模式、检测异常和识别潜在目标。阿尔邦（2022 年）的一项研究表明，与传统方法相比，人工智能增强型传感器对射击系统提高了目标识别的准确性。这种提高源于人工智能同时处理多个数据源的能力，从而能够更快地识别目标并降低误判率。处理时间的缩短有助于更快地锁定目标，并降低失去锁定目标机会的风险。战术目标定位的挑战之一是从识别潜在目标到执行交战所需的时间。传统的工作流程涉及人工数据分析和协调，导致延误，而在时间敏感的情况下，延误可能至关重要。人工智能通过自动化数据处理、目标选择和武器分配，为简化这一流程提供了可能（Grand-Clément，2023 年）。考虑到这些技术进步，人工智能驱动的战术目标定位系统有能力将处理时间最多缩短 70%。人工智能算法可以分析传入的传感器数据，根据预定义的标准对目标进行优先排序，并提出最适合交战的武器建议。人工干预对于批准人工智能建议的攻击标准以及确保负责任和合乎道德地部署武器系统至关重要。处理时间的缩短可以更快地应对新出现的威胁，提高战术行动的整体效率。

为确保人工智能系统的成功整合，必须设计培训计划，让军事人员了解人工智能的能力和局限性。人工智能有可能大大增强战场上的决策过程、数据分析和态势感知能力（Sentient et al.） 然而，士兵和指挥官必须了解人工智能的能力边界，避免过度依赖自动化系统。军事人员可以通过提供有关人工智能潜在优缺点的全面教育，做出明智的决策并有效利用人工智能技术来实现任务目标。

人类与人工智能系统之间的有效协作对于在军事行动中取得最佳成果至关重要。开发人机协作的最佳实践需要深入了解人工智能的功能和人类的专业知识。培训计划应教会士兵和指挥官如何与人工智能系统有效沟通，解读人工智能生成的见解，并根据具体情况做出适当的决策。不应将协作视为单纯的技术整合，而应将其视为一种协同合作关系，在这种关系中，人的判断与人工智能的洞察力相辅相成，从而提高整体作战效能。

“环内”和"环上"是人工智能领域的两个基本概念，突出了人工智能系统中人类参与和控制的不同模式。“环内"是指人类积极参与并直接影响人工智能决策的情景。这种参与可确保人工智能在人类的监督下运行，并遵守预定义的道德和监管准则（Mazzolin，2020 年）。另一方面，“环上”涉及更高层次的监督方法，即人类监控和管理人工智能系统的性能，只有在必要时才进行干预，让人工智能以更大的独立性运行（《人工智能治理框架模型》，2020 年）。要优化人工智能系统的能力，同时确保负责任和可问责的部署，在这两种模式之间取得适当平衡至关重要。

总之，人类驱动的战术级目标定位所面临的挑战源于其在快速获取、精确目标定位和优化决策方面的固有限制，这主要是由认知处理的局限性和不断变化的场景的复杂性所驱动的。人工智能的集成将凸显人工智能驱动的目标定位系统在精确度、准确性和传感器对射手能力方面的显著改进。这一发展开创了一个在军事交战中具有无与伦比的效力和效率的时代。此外，随着技术的不断发展和人工智能算法的日益成熟，有望在战术瞄准方面实现更多创新。这种综合方法为驾驭现代冲突提供了更安全、更具战略性的途径。

参考来源：美国陆军