兰德-探索机器学习辅助指挥控制的可行性和实用性（英）-2021_89页_842kb

详细总结：探索机器学习辅助指挥与控制的可行性与效用

核心内容

本报告由 RAND Project AIR FORCE（PAF）撰写，旨在探讨机器学习（ML）在美军指挥与控制（C2）中的应用潜力。报告分析了 C2 过程与 AI 系统之间的匹配度，并提出了一个评估 AI 系统适用于不同 C2 问题的分析框架。此外，报告还指出了当前 AI 在 C2 应用中面临的挑战，并提供了相应的建议。

主要观点

1. C2 与 AI 游戏环境的差异
   C2 过程与用于开发和演示 AI 系统的复杂游戏（如国际象棋、围棋、星际争霸 II）存在显著差异。C2 需要处理多模态效果同步、动态规划和跨域协调等复杂问题，而这些在游戏环境中并不常见。

2. AI 在 C2 中的应用潜力
   AI 可以提高决策速度、处理异构和大量数据、增强计划与执行的灵活性、同步多模态效果以及更高效地利用人力资本。这些能力对于现代和未来的 C2 概念至关重要。

3. 当前 AI 在 C2 中的不足
   现有的 AI 测试平台和系统往往无法准确反映 C2 的实际需求，缺乏对 C2 特征的充分理解，也缺少适合评估 AI 系统在 C2 中表现的指标。

4. 需要混合方法
   由于 C2 问题具有多样的特征，单一的 AI 系统难以满足所有需求，因此需要混合方法来整合不同的算法和技术，以应对 C2 的复杂性。

5. 技术与政策建议
   报告提出了多项建议，包括开发更具代表性的 AI 测试平台、制定新的评估指标、使用结构化方法评估 AI 与 C2 的匹配度，以及投资于关键的 AI 能力（如鲁棒性和可验证性）。

关键信息

C2 的主要挑战

• 复杂性：C2 需要处理多源信息、动态调整和跨域协调。
• 数据量：现代战争中，数据量巨大，超出人类处理能力。
• 自动化需求：需要更高效的自动化手段来缩短任务周期、应对突发情况和提升任务执行能力。

AI 系统的适用性分析

• 报告通过三个技术案例研究（主空袭计划、传感器管理、人员救援）展示了如何应用分析框架评估 AI 系统的适用性。
• 框架包括：评估 C2 问题特征、评估 AI 系统能力、比较两者之间的匹配度、选择评估指标、实施和测试 AI 系统。

AI 的技术突破

• 近年来，AI 在复杂游戏（如围棋、星际争霸 II）中表现出超越人类的能力，这展示了其在策略和决策方面的潜力。
• 商业领域中，AI 已在医疗诊断、能源管理、航空避撞、巡逻调度等方面取得成功，证明其在现实世界中的应用价值。

AI 在 C2 中的应用现状

• 美国空军的 Air Operations Center（AOC）面临大量技术需求，其中约 44% 涉及基于输入进行推理的决策任务，适合 AI 应用。
• AOC 10.2 计划旨在通过自动化提升任务流程，但由于系统整合问题，该计划已被取消。

AI 应用的障碍

• 技术缺口：国防部的问题往往缺乏大规模标注数据集和高保真模拟环境。
• 评估指标不足：现有 AI 研究中常用的指标（如算法正确性和最优性）不适用于 C2 的评估。
• 系统整合难度：AOC 由多种商业和政府现成技术组成，接口和架构复杂，导致系统整合困难。
• 新兴能力对接：AI 需要与空间、网络、多军种系统（如分布式共同地面系统、先进战斗管理系统）以及战术平台进行整合。

建议总结

1. 使用结构化方法分析 C2 与 AI 的匹配度

   • 推荐使用本报告提出的框架，系统评估 C2 任务特征与 AI 系统能力的契合度。

2. 开发更具代表性的 AI 测试平台

   • 针对 C2 任务的特点，构建更贴近实际应用场景的 AI 测试平台。

3. 制定新的评估指标

   • 开发新的指标，用于评估 AI 在 C2 中的性能、效果和适用性。

4. 投资关键 AI 能力

   • 重点投资于 AI 系统的鲁棒性、可验证性、适应性和协同能力等。

5. 推动 AI 与现有及新兴系统的整合

   • 加强 AI 与 AOC、分布式作战节点、多军种系统和战术平台的整合。

技术框架

报告提出了一个用于评估 AI 系统在 C2 中适用性的分析框架，该框架包括以下几个步骤：

1. 识别和分析 C2 问题的特征。
2. 识别和分析 AI 系统的能力。
3. 比较问题特征与系统能力之间的匹配度。
4. 选择合适的评估指标（如性能、效果、适用性）。
5. 实施、测试和评估 AI 系统。

附录信息

• 缩略词：包括 AI、ML、C2、ATC、JADC2、MoE、MoP、MoS 等。
• 图示与表格：报告中包含多个图示和表格，用于展示 AI 能力映射、问题特征分析、评估指标分类等内容。

研究背景

• 2019 年，美国空军研究实验室（AFRL/RI）委托 RAND PAF 研究 AI 在 C2 中的应用机会。
• 研究基于对 C2 问题特征和 AI 系统能力的分类，结合专家访谈和在线专家小组的意见，构建了分析框架。
• 研究还参考了多个军事和商业 AI 应用案例，以支持其分析和建议。

结论

• C2 与 AI 游戏环境存在本质差异，需专门设计的 AI 系统。
• 需要新的指导、基础设施和评估指标来支持 AI 在 C2 中的应用。
• 混合方法是解决 C2 多样性特征的必要手段。
• AI 在 C2 中的应用具有广阔前景，但需克服技术、政策和整合等多重挑战。

参考文献

报告引用了大量文献，包括 AI 在游戏、医疗、能源、航空等领域的发展历程和应用案例，以及国防部的政策文件和技术规划。

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