“增强智能战士”：将人工智能技术应用于军事训练

摘要：随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的不断发展和普及，各国开始将这些新兴技术运用到军事领域，美国防部亦采取各种方法加速AI和ML的发展，以应对当代复杂的安全挑战。本文简要介绍了美国防部在军事训练中对AI和ML的应用及这些技术将产生的有益影响。

关键词：美国，美国防部，人工智能，机器学习

自第二次世界大战以来，部分自主和智能系统已被用于军事技术，但人工智能（AI）和机器学习（ML）的进步代表了战争自动化应用的转折点。新时代复杂的安全挑战将使许多军事冲突变得比过去更加棘手。AI和ML在降低军事入门门槛的同时，不但加快了决策速度，还能够超越人类认知的局限。可以肯定的是，AI和ML的应用是美国国防部“第三次抵消”战略的关键，这一战略旨在保证美国在未来大国军事竞争中保持优势地位。但是，对AI和ML的应用并不局限于此。美国防部正采取各种方法加速AI和ML的发展，例如将AI和ML技术应用于现役军人训练，以最终为国防部应对新时代复杂的安全挑战打下基础。

未来安全挑战将不再局限于特定的部队、战场或作战区域，并且无法通过简单的方案解决。面对未来安全挑战，美国正营造新的安全态势，并运用更多资源来应对过去不曾遇到的多种攻击向量。从集群技术和入侵自动驾驶车辆到破坏重要数据库的一系列事实，都表明了AI和ML技术已不再局限于少数作战实验室和保密测试分支机构，任何有网络连接和数据访问权限的人都可以使用这些技术。谷歌已开发出了自己的旗舰ML技术、TensorFlow和开源技术。亚马逊云科技提供AI和ML堆栈，用于深入了解一个组织的数据。这些基于云的技术都已满足美国政府严格的安全要求，可供国防部使用。国防部购买基于云的服务后就可以获得AI和ML技术的访问权限，因此各层级的军人都有机会接触到国防部大量的数据和信息并得出自己的见解，而这很可能有助于提高作战效能。

通过基于云的应用程序，驻守在不同地区的军人能够根据他们的专业知识优化AI和ML成果。例如，一个用于优化特大城市巡逻或运输路线的ML应用程序能够接收海军陆战队从军营里传来的数据，而这些数据来自海军陆战队在战术交战模拟系统中类似场景的训练。ML应用程序与最新的传感器、战术决策游戏和经验教训数据库结合后，就像《愚人之渡防卫战》（The Defense of Duffer’s Drift）里写的那样，随着人们对系统整体性能的不断优化，系统会变得越来越好。这么一来，海军陆战队即使处在他们从未训练过的复杂环境中，也能够直接获得系统优化后的成果。

对AI和ML技术的运用还将对人员绩效提升和组织知识获取产生二阶和三阶效应。各军种人员能够在空闲时间里通过游戏化的ML应用程序在模拟的复杂环境中进行训练，对军人而言，这也是一个获得重要经验的机会，能够帮助他们提升作战效能。制定全球指挥官排行榜可以激励士兵积极参与训练、促进良性竞争，还能够用于对比国防部和其他组织中同职位人员的绩效。此外，这些手段还能够帮助军事人员了解重要组织知识、获得战斗经验。每位军人都有机会用自己的虚拟配置文件训练AI和ML成果，将自己的经验教训留下来。更长远地说，这些个人虚拟配置文件将构建出“虚拟战士分身”，将虚拟分身和军人的个人训练记录相结合，就能够根据军人的背景、教育、经历和训练生成问题解决的最佳人选。

AI程序将成为军人线上活动的虚拟哨兵和顾问。AI程序能够管理个人记录、扫描社交媒体信息、提供警告和更新，确保军人们不受违规操作、钓鱼网络、虚假新闻和直接影响部队战备状态的诈骗行为的影响。该程序与军人的虚拟战士分身相结合，能够为军人提供推荐课程、训练、书籍和一系列有助于提高个人战备能力的活动。程序和虚拟战士分身在确定该军人在某些方面有不足或需要某些知识以更好地执行下一个任务后，将为军人提供体能训练、专业知识或文化理解等方面的建议。这些技术能够同步运行，根据军人的个人条件为其提供定向训练，助其提升在复杂安全环境中的作战效能，而提升军人的个人素质也将提升未来部队在各种环境中的整体战备状态。

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