人工智能与作战仿真：人工智能如何改变北约陆军的士兵训练

人工智能（AI）正开始对北约和捷克陆军内部的军事训练方法产生重大影响。使用机器学习和神经网络的先进作战仿真为训练提供了前所未有的逼真度和效率。专家们一致认为，将人工智能应用到训练计划中可以显著提高训练效果，并有可能降低成本。

军事训练的演变

军事训练的发展经历了几次范式转变--从传统的野战演习到计算机辅助模拟，再到目前的人工智能增强虚拟现实实验。随着计算能力的指数级增长和机器学习技术的进步，模拟战场与真实战场之间的脱节正变得日益严重。北约及其成员国，包括捷克，正在分配大量资源用于开发和实施人工智能支持的模拟系统，期待在军事训练和作战效能方面带来革命性的变化。

人工智能在作战仿真中的技术基础

机器学习和深度学习先进的机器学习算法，特别是深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN），构成了现代作战仿真的核心。这些系统使用复杂的大数据处理技术来分析来自以往冲突、演习和情报来源的 PB 级（10^15）信息。这些模型使用了先进的技术，如知识从一个领域转移到另一个领域（转移学习）和基于环境反馈的学习（强化学习）。因此，它们在预测单元的行为方式和复杂作战情况的演变方面具有极高的准确性。

神经认知架构通过结合不同类型的人工智能系统，可以创建先进的计算机模型，模仿人类和整个军事单元的复杂思维过程。这些系统将传统的规则驱动程序与受人脑工作原理启发的现代学习方法相结合。因此，它们可以模拟重要的军事技能，如快速评估战场形势、制定战略计划和适应不确定条件的能力。这些模型可以让士兵在真实但安全的虚拟场景中练习决策，忠实地再现真实的战斗情况。
自然语言处理（NLP）和多模态交互当今的人类语音处理和理解系统（NLP 系统）采用了先进的技术，可以分析和生成文本，其水平可与军事通信领域的人类专家相媲美。这些系统所基于的模型可以有效处理复杂的语言结构，并同时关注文本的不同部分。为了创造最逼真的培训环境，这些语言系统与其他技术相结合，如计算机视觉（用于解释视觉信息）和触觉反馈（用于模拟物理感觉）。这种不同技术的融合被称为多模态交互界面，可让士兵通过语音进行交流，对视觉刺激做出反应，并同时感知模拟环境的物理方面，从而创造出高度逼真的训练环境。
计算机视觉和增强现实最先进的计算机视觉技术可使模拟系统准确识别和区分图像中的单个物体，并以类似于人眼的方式理解三维空间。这些技术与在真实世界图像上叠加数字元素的先进增强现实（AR）系统相结合，可创建极为逼真的作战仿真环境。这些系统反应极快，行动和反应之间的延迟人眼无法察觉（不到千分之一秒），提供的视觉质量非常接近人眼在真实世界中看到的效果。

在军事训练的复杂方面应用人工智能

战术和作战训练人工智能系统能够创建并不断修改各种训练场景，这些场景会根据受训者的行为实时变化。这些系统利用先进技术自动生成内容，并让人工智能模型相互 “竞争”，从而创造出几乎无限的独特和高度复杂的训练场景。这样，士兵每次都能体验到意想不到的新挑战，大大提高了他们为实战做准备的效率。
战略规划和兵棋推演用于战略规划的先进人工智能系统结合不同的方法来预测和模拟长期地缘政治和战略情景。在此过程中，它们采用了博弈论（研究战略决策）、多角色互动学习和概率模型等原理。因此，这些系统可以模拟不同国家、非国家组织、经济体系和地缘政治因素之间的复杂关系和互动。这使军事战略家能够更好地了解全球政治和安全领域未来可能的发展，并为此做好准备。
后勤和供应链管理在后勤培训领域，人工智能使用高度先进的方法来解决复杂的问题。这些方法受到量子物理学原理的启发，包括从大量可能性中找到最佳解决方案的技术。这种方法比传统方法更有效、更灵活。人工智能系统可以实时找到组织复杂物流网络的最佳方法，即使这些网络涉及数百万个不同的变量和不断变化的条件。这样，士兵就能在极其复杂和动态的情况下进行管理供应和运输的训练。
化学、生物、辐射和核情景模拟与危机管理利用人工智能改进了涉及化学、生物、辐射或核（CBRN）威胁的情景模拟。这些先进的模拟将危险物质或辐射如何扩散的精确科学模型与预测人类在此类情况下如何反应的模型相结合。人工智能使这些系统能够非常准确地预测 CBRN 事件会如何逐渐影响关键基础设施（如发电厂、医院或交通网络）和整个社会。这样，士兵和危机处理小组就可以在安全但非常逼真的虚拟环境中训练应对这些极端危险情况的能力。
在作战仿真中实施人工智能的优势与挑战将人工智能引入训练项目会带来巨大的好处。它能让士兵学习得更快、思考得更灵活，并更好地适应新情况。人工智能模拟还能将新出现的威胁迅速纳入训练场景，确保训练在现代战场不断变化的情况下依然具有针对性。

然而，在带来这些好处的同时，也出现了重大挑战。最根本的是人工智能系统的数据可靠性和消除偏见问题。即使输入数据中的微小误差也会导致模拟结果的巨大差异。另一个关键挑战是这些系统的网络复原力，因为先进的网络攻击可能会破坏训练程序的完整性。

在军事训练中使用人工智能所涉及的伦理问题是人们激烈讨论的主题。主要的难题是如何在使用先进技术与保留人类基本决策技能之间取得平衡。还有一种风险是，士兵可能会过度依赖人工智能系统，这可能会使他们在这些系统发生故障或受到敌对干预时变得脆弱。