《战术意图识别：人工和算法效率比较研究》最新报告

在当代威胁环境中，威胁可能在意想不到的时间从意想不到的角度出现。准确辨别战术意图的能力对于有效决策至关重要。传统的威胁识别策略可能不再适用。本文将探讨如何利用算法识别威胁的战术意图。为此，在模拟实验中比较了人类和算法在识别敌对智能体战术意图方面的功效。在实验中，70 名人类参与者和一个算法在一个海军指挥和控制场景中扮演数据分析师的角色。在该场景中，敌方智能体控制一艘舰艇将拦截多艘友军舰艇中的一艘。数据分析师的任务是及时识别敌方智能体可能攻击的目标。我们对识别的正确性和及时性进行了研究。人类参与者的识别准确率为 77%，平均反应时间为 7 秒。算法的准确率达到了 87%，同时受限于人类的反应时间。当人类参与者识别正确时，算法有 89% 的时间表示同意。相反，当人的反应不正确时，算法有 91% 的时间不同意，这表明决策支持系统有机会在这种情况下影响人的决策。这项研究有助于加深我们对复杂作战环境中的态势感知和决策支持的理解。