人工智能（AI）是機(jī)器顯示出來(lái)的智能行為。在日常用語(yǔ)中，當(dāng)機(jī)器模仿人類進(jìn)行學(xué)習(xí)和解決與認(rèn)知功能相關(guān)的問(wèn)題時(shí)，就會(huì)使用人工智能這個(gè)術(shù)語(yǔ)。人工智能中關(guān)鍵問(wèn)題包括推理、規(guī)劃和學(xué)習(xí)。在軍事應(yīng)用中，人工智能在不同軍事層面使用的系統(tǒng)中變得越來(lái)越重要，不管是從戰(zhàn)斗層面還是到戰(zhàn)術(shù)和作戰(zhàn)層面，人工智能都有極其重要的作用。

這一發(fā)展導(dǎo)致決策支持系統(tǒng)被用于營(yíng)級(jí)和旅級(jí)?；谕ㄟ^(guò)以用戶為中心涉及軍事人員的結(jié)構(gòu)化活動(dòng)收集的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，本研究調(diào)查了人工智能如何在指揮和控制系統(tǒng)中應(yīng)用。我們研究了它在情報(bào)和作戰(zhàn)過(guò)程中的用途。

我們討論了人工智能方法如何用于決策支持的過(guò)程，這些過(guò)程提供了一個(gè)共同的作戰(zhàn)圖景，使用威脅分析來(lái)預(yù)測(cè)敵人的行動(dòng)，并在執(zhí)行前分析自己部隊(duì)的替代行動(dòng)。我們的結(jié)論是，人工智能對(duì)武裝部隊(duì)的好處是，當(dāng)時(shí)間有限或選擇太多，人們無(wú)法分析所有備選方案時(shí)，它可以提供關(guān)鍵的系統(tǒng)支持。我們相信，在指揮和控制系統(tǒng)中成功實(shí)施人工智能的一方可以成為分析信息的最優(yōu)和最快的一方，并因此可以更快做出決策，獲得對(duì)對(duì)手的作戰(zhàn)優(yōu)勢(shì)。

1 介紹

《牛津詞典》對(duì)人工智能（AI）的定義如下：“計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的理論和開(kāi)發(fā)，能夠完成通常需要人類智慧的任務(wù)，如視覺(jué)感知、語(yǔ)音識(shí)別、決策和語(yǔ)言之間的翻譯”。

目前，很難想象有什么比人工智能更突出的流行語(yǔ)了。當(dāng)然，隨著最近性能的進(jìn)步，人工智能在一些任務(wù)上的表現(xiàn)甚至超過(guò)了人類，如下圍棋、皮膚癌檢測(cè)和語(yǔ)音識(shí)別，而且使用它有一些很好的理由。

這些進(jìn)展的共同點(diǎn)是都與深度學(xué)習(xí)（DL）這個(gè)子領(lǐng)域相關(guān)。深度學(xué)習(xí)是指由多層非線性處理單元組成的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。通常，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)表示這些模型，在這里，神經(jīng)元指的是一個(gè)單一的計(jì)算單元，其輸出是通過(guò)一個(gè)（非線性）激活函數(shù)輸入的加權(quán)和（例如，一個(gè)只有在信號(hào)為正時(shí)才通過(guò)的函數(shù)）。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），由并聯(lián)神經(jīng)元組成的大量串聯(lián)層構(gòu)成。對(duì)大量數(shù)據(jù)的處理和強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)以及一系列創(chuàng)新（例如初始化策略和數(shù)據(jù)規(guī)范化）的結(jié)合使這些大容量網(wǎng)絡(luò)能夠成功訓(xùn)練。表示學(xué)習(xí)是DNNs高性能的主要原因之一。使用 DL 和 DNN，不再需要手動(dòng)制作學(xué)習(xí)特定任務(wù)所需的特征。相反，判別特征是在 DNN 的訓(xùn)練過(guò)程中自動(dòng)學(xué)習(xí)的。

應(yīng)該強(qiáng)調(diào)的是，DNN不是解決所有人工智能問(wèn)題的靈丹妙藥，根據(jù)具體場(chǎng)景和任務(wù)，還需要其他人工智能概念和機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

根據(jù)McCann和Pigeau的說(shuō)法，指揮和控制（C2）被定義為 “建立共同意圖以實(shí)現(xiàn)協(xié)作行動(dòng)”。在軍事背景下，C2的核心問(wèn)題如下：

如何從一大批資源中獲得集體效應(yīng)？

如何處理內(nèi)在的不確定性？

如何能以比敵人更快的速度對(duì)敵方產(chǎn)生影響？

以比敵人更快的速度產(chǎn)生影響，迫使敵人做出反應(yīng)而不是采取行動(dòng)。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的先決條件是要能夠處理大量的信息，并對(duì)不確定因素進(jìn)行有效的建模。

為了以一種結(jié)構(gòu)化的方式解決這些問(wèn)題，C2總是伴隨著C2系統(tǒng)。C2系統(tǒng)由人、組織、流程、方法和設(shè)備組成。正如Brehmer所提到的，C2系統(tǒng)的產(chǎn)品是命令，為了產(chǎn)生命令，系統(tǒng)需要促進(jìn)（i）數(shù)據(jù)收集，（ii）推理/感知（即分析信息并確定需要做什么），以及（iii）規(guī)劃（即把需要做的事情變成可以做的事情）。

對(duì)于軍事部門(mén)而言，將 AI 納入 C2 系統(tǒng)的好處在于，當(dāng)時(shí)間有限或選項(xiàng)數(shù)量過(guò)多以至于人們無(wú)法分析替代行動(dòng)方案時(shí)，它可能會(huì)提供關(guān)鍵系統(tǒng)支持。因此，在戰(zhàn)術(shù)和作戰(zhàn)層面使用人工智能的戰(zhàn)略重要性怎么強(qiáng)調(diào)都不為過(guò)。Ayoub和Payne寫(xiě)道：“特定領(lǐng)域的人工智能可以從根本上轉(zhuǎn)變軍事力量的對(duì)比，使人工智能發(fā)展成熟的一方具有更強(qiáng)的軍事力量。特定領(lǐng)域的人工智能將對(duì)沖突產(chǎn)生變革性影響，并且與之前的軍事能力變革一樣，它有可能深刻地破壞戰(zhàn)略平衡。戰(zhàn)術(shù)和作戰(zhàn)系統(tǒng)最有希望被改變，而且這些系統(tǒng)將產(chǎn)生戰(zhàn)略影響。

在這份概念文件中，我們討論了AI方法在決策支持系統(tǒng)（DSS）中的應(yīng)用。根據(jù)瑞典武裝部隊(duì)指揮與控制學(xué)校舉辦研討會(huì)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，我們確定了人工智能在現(xiàn)有C2系統(tǒng)中對(duì)之前列出的C2的三個(gè)核心問(wèn)題可能產(chǎn)生重大大影響的領(lǐng)域和任務(wù)。此外，我們還討論了人工智能方法的不同方面以及它們對(duì)具體任務(wù)的相應(yīng)適合性。具體來(lái)說(shuō)，能夠解釋人工智能產(chǎn)生的某些建議可能是基于人工智能的決策支持系統(tǒng)的核心。

本文的其余部分安排如下：在第2節(jié)中，我們介紹了C2系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)觀察、定位、決定和行動(dòng)環(huán)路模型，并描述了以用戶為中心的方法，該方法被用來(lái)發(fā)現(xiàn)C2系統(tǒng)的挑戰(zhàn)，在這些挑戰(zhàn)中，人工智能有可能被利用來(lái)發(fā)揮作用。然后在第3節(jié)中總結(jié)了以用戶為中心的活動(dòng)的結(jié)果。第4節(jié)和第5節(jié)分別介紹了在研討會(huì)上確定的人工智能方法在一些重點(diǎn)任務(wù)中的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。最后，第6節(jié)專門(mén)討論結(jié)論。

圖1：DOODA-環(huán)的說(shuō)明