革新军事指挥与控制

军事决策过程的核心是几个关键步骤，与具体国家的条令无关；

• 任务分析
• 制定行动方案 (COA)
• 行动方案分析
• 选择行动方案
• 制定命令
• 执行与监控
• 行动后回顾 (AAR)。

这些步骤形成了一个循环反复的过程（可以是非线性的），可以进行持续评估、调整和改进。指挥官和参谋人员以 “人类速度 ”系统地规划、执行和评估行动。用简化主义者的眼光来看，这可以进一步简化。

美国空军上校、军事战略家约翰-博伊德提出了 OODA 循环，对西方军事思想产生了重大影响。观察、定位、决策、行动，这是博伊德提出的一个决策循环，是理解和改进军事行动中个人和组织决策的框架。博伊德的贡献在多个方面彻底改变了军事思想，OODA 循环强调了速度、敏捷性、定向以及最重要的决策作为竞争优势的重要性。

在不确定性和模糊性与生俱来的动态环境中，能够快速通过 OODA 循环的主角可以超越对手，有效应对不断变化的局势，从而获得竞争优势。如果一方以人类智能的速度完成决策循环，而另一方以人工智能的速度完成决策循环呢？如果双方都以这些机器速度运行呢？

特定人工智能（AI）正在通过增强传统的地理空间和时间 “基于地图 ”的指挥和控制软件，将传感器与决策者和 “射手”（或编织成杀伤网）联系起来，从而渗透到军事决策中；这在理论上已得到充分理解和记录，并在 21 世纪上半叶的现代冲突中得到越来越多的实践。特定人工智能专为特定任务而设计，缺乏泛化能力，而通用人工智能旨在复制类似人类的智能，拥有理解、学习和应用多个领域知识的能力。因此，让我们放开思维，进行一次思想实验，看看通用人工智能会如何影响 21 世纪下半叶战场上的军事决策。

杰夫-霍金斯（Jeff Hawkins）是 Palm Computing 公司的创始人之一，也是 palm pilot 的共同创造者，他是一位著名的神经科学家，提出了一种参照系理论，旨在解释大脑如何组织和表示空间信息。据本文作者所知，杰夫-霍金斯并未涉足国防工业。尽管在阅读他的《一千个大脑：一种新的智力理论》一书后，再加上本文作者原本的遗传学本科学术背景和后来的国防技术学术研究，霍金斯的工作在人们的脑海中形成了一个避雷针，即军事决策的下一次革命。

霍金斯在书中提出的参照系理论认为，大脑利用的是一个分层的参照系系统。最底层是来自身体传感器的输入，例如眼睛，视网膜视位映射根据视网膜细胞的排列来表示视觉信息，从而绘制出视野的空间地图。在此基础上，以身体为中心的 “本体感觉 ”参照系纳入了与身体位置和方向相关的空间信息，从而促进了空间感知和导航。再往上走，以物体为中心的参照框架代表了与环境中物体相关的空间信息，从而能够根据物体的位置进行识别和互动。最后，情境框架包含了更高层次的认知过程和语义信息，整合了记忆、注意力和学习到的联想，以指导空间理解和决策。

"一千个大脑理论"认为，大脑是由数千个相互连接的微型大脑或皮质列组成的网络，它们共同根据外部输入对世界进行预测，并通过内部反馈循环进行完善和更新。霍金斯认为，这种预测处理过程发生在每个微型脑的多个层面，每个皮质柱自主处理感官信息，对感官输入进行持续预测，并与传入的感官数据进行比较。小脑通过复杂的神经连接相互协作和交流。这种预测处理过程使大脑新皮层能够高效地处理感官信息，并对环境进行感知。

现在进行思想实验。

想象一下 2073 年的指挥官，在未来通用人工智能的支持下，让我们称她为“埃维”，因为我们人类喜欢把她拟人化。这个通用人工智能可以看作是一个分布在全球的分散式 “机构”。

观察

她的传感器不仅限于人类的生物感官：视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉。想象一下，感官信息将扩展到来自全球多领域传感器的输入，从当今互联网后继者的开源情报（OSINT），到基于陆、海、空、天和网络的传感器，利用电磁频谱的每一部分，从无线电和微波，到多光谱和超光谱。所有传感器通过近乎无限的电子、光和可能的中微子通信联网，构成神经元式的连接。

如今，廉价的商业化无钻井地面、空中和（海）表层及地下系统（UxS）、个人数字助理（PDA）（如智能手机）在全球的普及创造了操作系统情报，越来越多的商业化低地轨道立方体卫星（立方体卫星）继续使实时信息收集民主化。未来 30 年，这一趋势还将继续。

定向

分布式神经元将汇聚成微型大脑，接收、处理和预测来自全球的感官输入，并将其组织成皮质列，这些列不必在地理位置上共存。这样就能形成一个自我形成、自我路由和自我修复的实体，通过冗余和再学习而具有固有的弹性，并能在皮层列子集遭到破坏后存活下来。这种神经系统可以在反射水平上运行，向通用人工智能的新皮层提供输入，以近乎无限的参考框架来理解情况和环境。

当今的导航系统主要依靠全球导航卫星系统（GNSS），如全球定位系统。基于计算机视觉的系统和其他手段能够在全球导航卫星系统被否定的环境中进行较小程度的补偿；想象一下，在未来，大量传感器、平台和效应器的相对位置能够通过本体感觉位置进行地理定位，就像你内在地知道你的四肢在哪里一样。

决定

通用人工智能的反射神经系统将为其提供类似人类学习的基础。指挥官将获得通用人工智能新皮质的输出，以支持任务分析、COA 开发、分析、选择、命令开发、执行和监控以及 AAR，同时不断进行评估、调整和改进。

如今，由特定智能驱动的边缘处理过程正日益减轻呈现给指挥官的数据负担，减少信息洪流造成的认知负担。颠覆性的防务公司正在创建杀伤链生态系统，以能力越来越强的方式将硬件与软件联系起来，大型语言模型（LLM）可以书写命令。

2073 年的指挥官总部将是一个孤独的地方，很可能远在战区之外，需要工作人员作为环路中的人类来询问通用人工智能的输入和决策（也许还需要为下一个人类指挥官制定继任计划）。未来的演习方法是否会越来越多地绕过前线，斩首控制通用人工智能的人类决策者？

行动

通用人工智能与世界互动的手段将以其无数的 UxS 肢体和网络数字手指的形式出现。战斗空间将继续保持这样一种趋势，即更少的人类战斗员将覆盖更多的战斗空间（但非战斗人员仍将承受巨大的人类痛苦）。从第一次世界大战的战壕和第二次世界大战的演习，到今天乌克兰东部的战壕和演习（包括物理战和信息战），士兵的密度在逐步降低。传感器丰富的透明战场，加上能力更强的非载人平台和更精确、更致命的武器，将不断扩大。通用人工智能将影响训练、平台和武器设计、人员资源配置和组织、信息发布、后勤和基础设施的方方面面。

未来 50 年，军事决策的演变将发生重大变革。自然界充满了生物军备竞赛、捕食者与猎物、行动、反击与反击。在后特定人工智能时代的通用人工智能时代，对手将找到影响、欺骗和发动战争的新方法，因为通用人工智能具有复制人类智能的潜力。更快的 OODA 循环、能力更强的通用人工智能、元决策。技术的不断进步将塑造军事决策的未来，需要认真考虑道德、法律、战略和政治影响。

参考来源：https://www.karveinternational.com/insights/a-thought-experiment-in-ai-driven-decision-making