美国陆军新型AI技术加速了多目标攻击

来源：中国指挥与控制学会

美国陆军中士 第一级Chez Carter，分配给Alpha公司，第2营，第5骑兵团，第1装甲旅战斗队，第1骑兵师地勤在表XII实弹演习（诺沃·塞洛）中引导一辆M2A3布拉德利战车。

一支前方作战的美国陆军部队正处于猛烈的火力之下，随时准备进攻。士兵们装备有小武器、肩扛式导弹、无人机，甚至直升机支援，然而指挥官们需要知道在许多目标中，哪一个是要打击的。应该先击中哪些目标？有没有目标点要发射来袭的武器？目标车辆中是否有无辜者或非战斗人员？如果一次从几个不同的角度和观点交织在一起的综合威胁呢？本质上是非线性攻击？考虑之前的方案中，哪种方案最适合？如果班长根本不知道这些问题的答案，他们就无法攻击，这样他们就更容易受到攻击，几乎没有时间作出反应。

美国陆军采办、后勤和技术部助理部长布鲁斯·杰特博士解释说，人工智能的新兴应用正开始以集体决策的方式“在人工智能上执行人工智能”。

“我有八个目标和四辆敌车。哪些是最好的拍摄？还是每个人都要自己决定？或者我可以有一个人工智能程序，看看所有8辆车看到，并决定如何最有效地分配火力？这将是一个人工智能程序之上的人工智能程序，”杰特解释说。

毕竟，作战决策总是涉及一系列复杂的交织变量，包括来袭火力来源、敌军规模和位置、地形和识别多个攻击点等。其他重要的变数还包括额外的空中或地面支援火力选择，以及清楚而简单地决定在整个部队中使用哪些武器以及在哪里使用。

人工智能已经可以为单个士兵收集、融合、组织和分析不同的战斗敏感数据池。从夜视传感器、武器瞄准器、导航设备和敌方火力探测系统获得的目标信息可以越来越多地收集和组织起来，供单兵决策者使用。接下来呢？

“我们正在研究如何将人工智能应用于分析来自各种人工智能系统的数据。我可以有一个人工智能系统，它可以生成我面前的图像，然后发送到一个能够确定是一个图像还是多个图像的人工智能系统。”

Jette对当前美国陆军计划的描述涉及到一系列协作工作，以确定并快速利用或利用现有的最佳新技术。在这一理念下，捷特的科技专家与美国陆军研究实验室合作伙伴密切合作。他们一起沉浸在一系列复杂的研究和实验计划中，探索人工智能的下一个层次。从根本上说，这不仅意味着使用先进的算法来减轻单个士兵的认知负担，还意味着网络化和集成人工智能系统的其他繁杂应用。实际上，这可以被描述为对一组人工智能系统本身进行人工智能支持的分析，正如Jette和美国陆军研究实验室的科学家所描述的那样。

美国陆军未来司令部陆军研究实验室作战能力开发司令部人类研究与工程主任J.Corde Lane博士在今年早些时候接受采访时说：“自主就是以一种可以相互联系的方式做事。我们可以从一个总体的人工智能方法中受益，这种方法着眼于整个任务。现在，我们的自主性解决了越来越复杂的非常谨慎的问题。”

这是什么意思？从本质上讲，它转化为一种方式，即作战指挥官不仅可以接收来自单个士兵的人工智能生成的输入，而且能够评估不同的人工智能系统如何相互比较，并作为一个动态组进行分析。例如，莱恩解释说，也许可以收集多个以士兵为中心的人工智能授权评估，并将其相互关联分析，以了解它们如何影响更广泛的、班级的作战动态。特别是，同时分析多个面向士兵的人工智能系统，有助于确定整个部队相对于整个任务目标的最佳行动方案。

“整个任务和可能的行动方针是什么？我们是否优化物流流程？随着动态战场变得越来越复杂，找到目标？指挥官可以利用先进的人工智能探索新的选择，”莱恩解释道。

因此，除了利用能够在给定的单个系统内组织数据的算法，未来的人工智能将包括使用实时分析来同时评估多个系统以及它们如何相互影响，以提供一个整体的综合视图。所有这些进步，就像现在的情况一样，仍将严重依赖人类的决策能力来优化其战斗附加值。综合一个集体的画面，利用更大范围的变量，将要求士兵们采用新的战术和分析方法，以最佳地利用额外的可用信息。探索新技术和它对战术、编队和机动的影响之间的交叉点，是杰特所说的占据大部分时间的首要任务。

本文来源：圣斯沃茨

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