《预测性军事后勤：数据驱动方法》最新58页报告

军事后勤是一个专门领域，涉及军事力量的调动、供应和维护的规划和执行。它涉及物资的设计、开发、采购、储存、分配、维护、疏散和处置以及人员运输等行动。军事后勤还包括设施的购置、建设、运行、维护和处置，以及卫生和医疗服务的提供。从本质上讲，军事后勤包括物资和人员的生成、运输、重新部署或重新分配所涉及的所有流程和系统。

人工智能及其负责任和合乎道德的军事使用

人工智能和 ML 不仅在减轻后勤挑战方面具有巨大潜力，而且在将后勤转变为高效、准确和具有成本效益的运作方面也具有巨大潜力。根据其能力和发展，人工智能可分为以下几个阶段：

人工智能（Artificial Narrow Intelligence，ANI）：在人工智能阶段，机器被训练来执行特定或单一的任务，就像今天的机器一样。例如，经过训练的机器学习模型可将胸部 X 光片分为肺结核阳性和阴性。
人工通用智能（AGI）：在 AGI 阶段，机器被训练来执行一般任务，因此表现出与人类相同的智能水平。
人工超级智能（ASI）：在人工智能阶段，机器的认知和推理能力超过人类。

机器学习（ML）是对计算机算法的研究，这些算法可通过经验和数据使用自动改进自身。ML 算法基于样本数据（也称为训练数据）创建模型，以便在没有明确编程的情况下进行预测。ML 算法主要分为以下几种类型：

监督学习：监督学习是 ML 的一种类型，涉及学习一个函数，该函数利用输入输出对实例将输入转换为输出。它从包含一组训练实例的标记数据中推导出一个函数。
无监督学习：相反，无监督学习是从无标签数据中学习模式的一种算法。
深度学习：深度学习（Deep Learning，DL）是基于人工神经网络（Artificial eural etworks，As）的多种 ML 技术之一，它模仿人脑中的生物神经网络。深度学习尤其适用于从非结构化数据（包括图像、视频、音频和文本）中学习复杂的模式。
强化学习：强化学习（RL）是人工智能和优化的一个跨学科领域，研究的是智能体如何在动态环境中运作，以最大限度地提高累积奖励。

数据是 ML 算法的燃料。优质、干净的数据，包括结构化数据（表格）和非结构化数据（文本、图像、音频、视频），对于训练和评估 ML 模型至关重要。印度陆军的后勤数据由不同的组织/局掌握，如信息系统总局（DGIS）：管理信息系统组织 (MISO)、武装部队医疗服务总局 (DGAFMS)、电子和机械工程师总局 (DGEME)、供应和运输总局 (DGST) 以及军械服务总局 (DGOS)：计算机化库存控制组（CICG）。这些自有数据可进行系统化处理和转换，供用于预测分析的 ML 算法使用。这将推动物流决策过程从流程驱动转变为数据驱动，从而提高准确性、效率并节约成本。

负责任的人工智能（RAI）被描述为以合乎道德、值得社会信赖的方式开发和使用人工智能（Rouse，2023 年）。它包括一系列技术，可确保以合乎道德和法律的方式构建、部署和使用人工智能系统。因此，合乎道德地使用人工智能与负责任地使用人工智能密不可分。负责任的人工智能是人工智能治理的一个新兴领域，“负责任 ”一词涵盖了道德和民主化两个方面（Gillis，2021 年）。负责任的人工智能遵循公平、透明、非恶意、问责、人类监督和道德等原则。公平意味着人工智能系统不带偏见，不歧视个人。透明的人工智能系统向所有利益相关者提供可解释的输出和预测，而不仅仅是一个黑盒子。这些系统的数据是透明的，包括数据来源、收集机制和开发方法。人工智能系统的设计和开发不应有任何有害意图，并应由人类监督，必要时可进行干预。RAI 系统必须遵守数据隐私、许可证合规性和社会价值观等原则。RAI 指的是指导设计、开发和维护 RAI 系统的框架和原则。

人工智能几乎在军事的每一个领域都有广泛的应用。已经部署的几个军事人工智能系统彻底改变了其目标领域，而许多变革性系统仍在开发之中。至关重要的是开发这些系统背后的动机，以及这些人工智能系统是否遵循负责任和合乎道德的使用准则。虽然军事人工智能系统可能没有固有的偏见，但区分敌方和友军是一个基本的设计要求。军事人工智能系统必须对数据的完整性及其收集来源保持透明。收集到的数据必须由军事领域专家进行清理、转换和标注，然后再输入 ML 算法。军事人工智能系统的所有利益相关者都应对系统做出的决定和采取的行动负责。在设计军事人工智能系统时，应设置 “人在环内”的检查机制，以便在必要时进行严格控制。军事指挥官根据人工智能系统的建议或预测所采取的行动或做出的决定必须由指挥官本人负责。最后，军事人工智能系统应尊重并遵守国际人道主义法，包括数据隐私问题（使用匿名数据集可在一定程度上缓解这一问题），尽管维护社会价值观仍将是一项挑战。

结构

本文分为五个部分。每个部分都总结了在军事后勤相关子领域开展研究的收获。第 1 节讨论了印度陆军从预防性维护过渡到预测性维护的必要性。它强调了预测性维护在延长设备正常运行时间和降低维护成本方面的益处。第 2 节探讨了将人工智能纳入军事供应链管理的潜在好处，重点是需求预测和运输路线优化。第 3 节探讨了人工智能改造军事医疗系统的潜力，重点关注临床决策支持系统 (CDSS)、疾病诊断决策支持 (DDDS)、伤员分流、心理健康和自我保健。第 4 节强调了在印度陆军中建立数据驱动文化对改善军事后勤支持行动决策的意义。它强调了数据驱动决策（DDMM）的重要性，以及如何将其纳入军事决策过程（MDMP），以提高决策准确性、资源利用率和节约成本。最后，第 5 节包含了将人工智能融入军事物流若干子领域的关键建议，如预测性维护、需求预测、运输路线优化和医疗保健。它还就在印度陆军后勤保障行动中建立数据驱动决策的支持基础设施提出了建议。