文爱 app 东说念主工智能（AI）扶植指控系统决策营救
- 发布日期：2025-03-23 05:51 点击次数：199
来源：智汇杰瑞文爱 app
强奸编译：黄瑾
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0 引子
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东说念主工智能（AI）是机器剖析出的智能行动。AI的短处问题包括推理、磋议和学习。在军事应用中，AI可应用于从构兵级别到战术和作战级别的气象，如应用在营级和旅级决策营救系统中。本文探讨如安在带领适度系统中使用AI，筹商了若何利用AI要道扶植作战带领决策。在带领适度系统中应用AI系统，不错快速获取准笃信息，更快地作念出决策，并在作战中赢得上风。01 AI对带领适度的影响
跟着频年来AI期间的络续跳跃，在某些任务上它杰出了东说念主类，特地是在深度学习（DL）范围。所谓深度学习是指由多层非线性处理单位构成的机器学习模子。通盘基于东说念主工神经汇注的深度学习系统被称为深度神经汇注（DNN）。多半数据的获取与巨大缠绵机的结合，再加上一系列转换（如启动化策略和数据归一化），使得这些大容量汇注的查考取得了奏效。使用DL和DNN，将使东说念主们不再需要手动创建特定任务所需要的特征。拔帜树帜的是，在DNN的查考过程中自动学习和识别特征。需要强调的是，DNN并不是握住通盘AI问题的灵丹仙丹，凭据具体场景和任务，还需要结合其他AI成见和机器学习模子。战场致胜的短处在于比敌东说念主更快速进行带领适度，迫使敌东说念主作念出响应而不是摄取行动。达成这一方针的先决要求是冒失快速处理多半信息，并对不笃定要素进行有用建模。关于军事部门来说，将AI纳入带领适度系统的公道在于，当期间蹙迫或选项过多、东说念主们无法分析备选行动决策时，AI不错提供短处的系统营救。因此，在战术和作战层面使用AI的策略紧要性不言而谕。与以往的军事才能变革一样，AI有可能极地面蜕变军事策略均衡。
02 带领适度系统的OODA环
关于特定的军事任务而言，带领适渡过程是一个高度动态的过程，可在一定程度上将其建模为一个动态的不雅察、定位、决策和行动环（即OODA环）。如图1所示，传感器会对后果进行不雅察，一王人网罗传感器数据与系统里面景象数据（如任务进程）。在推理/感知过程中，一王人笃定对任务至关紧要的事件，同期笃定任务、资源和限制要求。
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图1 OODA环临了，笃定磋议、分拨钞票、评估风险。这个轮回过程一直捏续到任务完成、失败或撤消。通盘这个词OODA 环中的通盘阶段都与带领适度系统必须接洽的不笃定性联系。03 AI的发展机遇
咫尺，民用部门正在鼓吹着AI转换。其开采的AI期间和成见也适用于军事系统。要达成风雅的带领决策营救，咫尺最紧要的是为要握住的问题构建恰当的学问体系。这种学问体系为AI要道的愚弄提供了框架。构建学问体系是一个才略问题。要是能很好地完成这项责任，带领决策营救的剩余责任等于在体系框架内进行数学运算，并为决策者提供风雅的演示。3.1 AI分析在分析阶段，东说念主们要处理和组合信息，构建一个通用的通用作战图（COP）。包括对收受到的信息进行分类、识别面前态势、构建动态更新的COP，以及查验自身系统是否被诳骗。使用信息会通期间不错凭据收受到的一系列谍报请问自动生成战术共同业动磋议。因此，分析阶段本身就很紧要，但它还有一个主见，即所分析的收尾可输入后续的磋议和执行阶段，扶植决策营救。3.2 AI任务磋议关于任务磋议而言，需要磋议军事行动的东说念主进行“假设”，尽可能信得过地模拟军事行动将产生的不同影响，评估不同磋议的预期后果。这既包括对战场态势的影响，也包括对说念德、后勤和苍生等其他要素的影响。相通紧要的是，在演习中赢得的军事学问不错四肢磋议决策营救系统的扶植技巧。在制定磋议时，需要这些学问来笃定要达成的方针，有用地分拨资源；在执行任务时，需要这些学问来监测任务的进程，并凭据需要提议从头磋议任务的建议。在磋议执行过程中庸执行前，不错使用定性或定量要道进行分析。在分析行动决策（COA）的定性要道中，不错使用一个杰出论证模子之间异同的框架来选拔和完善军事行动决策。另一种要道是使用定量要道。其中一个例子是将AI和多代理系统结合起来。如在红蓝招架系统查考中，蓝队代表本身的主见、方针和利益，而敌方则由红队代表。假设红队在军事磋议和决策中有着悠久的传统，通过让红队师法敌方的动机、意图、行动和预期行动，己方就不错测试和评估行动决策，找出利用敌方时弊的契机，并学习了解蓝红两边的互动动态。这里，AI和多代理系统不错结合起来，为决策和磋议提供营救。它使决策者冒失探索可能影响方针的事件发展情况，发现和评估自身的时弊，学习了解敌东说念主的行动，并找到到手的策略。3.3 AI参与作战任务AI看法基于他们对面前气象的看法以及不错摄取的替代行动。该模子可用于高档模拟，以评估决策营救系统框架内的行动。DARPA最近开展了一个名为“及时招架智能与决策”（RAID）的磋商样式，利用展望分析、AI和模拟来分析敌手的行动。RAID开采的期间可协助战术带领官评估仇怨军队的位置、军力和主见，并展望其可能的战术行动，从而有用实施打击敌手的行动。这包括识别敌手的意图、展望敌手的策略、发现诳骗行动、磋议己方的诳骗行动、生成策略磋议等。这些问题出现在军事行动磋议、行动执行、谍报分析等方面。为此，RAID将AI磋议与暴露建模、博弈论、适度论和机器学习相结合。机器学习还可用于制定作战战术。Q-learning是一种强化学习算法，已奏效率于空战方针分拨。AI还有助于让责任主说念主员更高效地责任，其中一个应用是自动生成请问追忆。这种需求来自于层级式的组织结构。在这种结构中，每个表层东说念主员都会收到来自基层东说念主员的请问。因此，要是不进行追忆，进取传递的信息量可能会呈指数级增长。畴昔，自动文本概要属于索取类型，即从原始文档中剪切和粘贴关系的好意思满句子。最近，跟着序列到序列建模的深度学习期间的发展，出现了用于概要的概述要道。概述要道冒失生成概要。另一个应用是将语音转录为文本。自缠绵机兴起以来，机器学习一直是语音识别系统的基础。现在起初进的算法都基于深度学习期间。
04 AI的可行性
面前，基于AI的后勤磋议器具“部署与执行联结助理”（JADE）已被好意思国军方使用，好意思舟师JADE也已应用了很始终间。好意思军磋商实验室开采了一种名为Sniper-RT3的任务磋议和培训器具，以三维地形数据为基础，这些信息在移交传感器或军队属目时至关紧要。AI的自动语音识别期间也依然日渐锻真金不怕火。微软、谷歌、亚马逊等公司都成心用最新深度学习期间的家具，用于语音对话系统。正如AI范围的最新进展所证实的那样，海量数据的可用性是达成巨大AI系统的基础。在不同的场景或应用中，特地是在某些军事环境中这可能是一项挑战。在数据稀缺的情况下，迁徙学习等期间将对很多军事应用绝顶紧要。在迁徙学习中，针对类似但不同的应用所查考出来的机器学习模子将不错被肖似使用并稳当新的问题。举例，军事请问和概要不同于民用请问和概要，可是，接洽到两者的相似性，不错预期，在非军事文本上查考追忆算法将是机器学习模子学习特定军事用例追忆的风雅起首。
05 论断
本文先容了若何利用AI来增强将来带领适度系统的决策营救功能。指出了AI不错剖析作用的范围。从带领适度系统建模的角度来看，本文指出了带领适度历程中需要接洽AI功能的三项主要行为，即：感知决策、磋议、军事行为。为促进感知决策过程，不错利用各式不同的智能信息处理器具达成信息上风。在磋议方面，用于处理战术数据库（地形、后勤、表面等）的器具可与决策营救器具相结合，使带领官冒失在不同的概述档次上评估不同的行动决策。临了，AI对执行的营救内容包括为带领官评估备选行动，以及在执行行动期间为不同类型的督察责任提供便利，举例使用语音转翰墨器具快速、正确地传达不同的简报。从最终用户的角度看，有些AI器具，如语音到文本器具、地形分析功能等智能器具，依然绝顶锻真金不怕火；而在其他范围，如推理敌手的博弈论器具，还需要进一步进行真切磋商才能达成其本体功能。 本站仅提供存储干事，通盘内容均由用户发布，如发现存害或侵权内容，请点击举报。
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