2023 年 7 月 16 日 — 该方法早已在军事界使用,并已被证明可以为军事学生提供经验和提高。这很鼓舞人心……
摘要 本文旨在论证 OODA 循环框架对于分析人工智能在决策过程中提供的机遇和挑战的重要性。本文重新审视了 John Boyd 提出的 OODA 循环概念框架,该框架适用于任何军事情况的四个行动阶段,即观察-调整-决策-行动,并且每个阶段都与相关的军事战争领域建立了联系。在随后的分析中,本文打算重新评估人工智能 (AI) 对 OODA 框架的影响,以强调每个阶段与技术融合及其在物理、信息和认知领域的变化的相关性。在本文的结论部分,将确定 OODA 框架即使在今天仍然具有相关性,但是,从人工智能和现代分析工具的角度来看,它的应用已经发生了变化。关键词:人工智能、信息领域、认知领域、OODA 循环、摩尔定律、决策、决策优势。简介 20 世纪后半叶,数字革命开始了。因此,由于信息流的增加,信息战成为了作战理论的中心。 1965 年,戈登·摩尔 (Gordon Moore) 观察到,每两年电子电路板上的晶体管数量大约翻一番。他预测,随着进一步的发展,这种现象将继续发生。这一观察结果现在被称为摩尔定律。这种发展持续了几年,并影响了军队,军队开始适应海量信息和技术发展的速度。Bitkom Research 曾预测,这将导致大数据的出现,军队的结构将不得不改变以适应新技术。还有人预测,最初军方将不得不从私人组织借用这些结构。1
完全自主的无人驾驶飞机被定义为“没有远程人类飞行员的预编程的战斗,包括响应运行时观察的任务特定行动” [1]。在2023年首次通过浮游的边缘在超轻无人机上实现这一目标[2]。通过克服板载无人机智能的重量和尺寸限制,即可激发小型,便宜,轻巧但出色的无人机在拥挤的城市环境中运行的无人机,而没有人类飞行员。从公共安全和监管批准的角度来看,这很有吸引力,因为这种无人机的动能远低于较大且重型无人机的动能[3]。从业务角度来看,这也很有吸引力,因为当今无人机操作中最昂贵的部分是训练有素的人类飞行员,他必须持续持续无人机[4]。我们专注于无有效的主动视力任务[5],[6],例如识别和跟踪目标,而不是涉及大量有效载荷的商品交付等任务。在本文中,我们探讨了今天我们距离这一愿景成为商业现实的距离。如果需要一个全新的定制无人机和低延迟无线网络的生态系统,则商业化的途径将是漫长而风险的。另一方面,如果基于Cloudlet的部署具有现有的商业现成(COTS)组件,可以集成到满足现实世界用例的性能和敏捷性需求的工作系统中,那么愿景就可以实现。最初是在1950年代构思的,以表征战斗飞机中的人机共生,这因此,我们问:“使用COTS Ultralight无人机,4G LTE无线网络和Cloudlet硬件,是否适用于现实世界中主动视觉任务的Fload Edge的端到端性能?”为了回答这个问题,我们介绍了无人机Ooda循环的概念。
摘要 本文认为,人工智能 (AI) 所具备的能力无法有效或可靠地补充(更不用说取代)人类在理解和领悟战略环境、做出预测和判断以指导战略决策方面的作用。此外,人工智能技术在各个战争层面的迅速传播和日益增长的依赖将产生战略后果,这反而会增加人类参与这些任务的重要性。因此,限制使用人工智能技术在战术层面自动化决策任务,对于遏制或控制这种综合在战略战争层面的影响无济于事。本文重新审视了约翰·博伊德的观察-定位-决策-行动隐喻决策循环(或“OODA 循环”),以推进对人工智能所具备的能力(尤其是机器学习方法)在增强指挥和控制决策过程方面的认识论批判。尤其是,本文从博伊德强调的“定位”这一模式中汲取了深刻见解,以阐明人类认知(感知、情感和启发式)在以复杂性、新颖性和不确定性为特征的非线性世界中的国防规划中的作用。它还结合了克劳塞维茨的“军事天才”概念及其在“任务指挥”中的作用、人类认知、系统和进化理论,以考虑自动化 OODA 循环的战略意义。
使用“观察-调整-决策-行动”(OODA)框架进行战略思考的一个关键优势是,它提供了一种系统的方法来了解另一个代理的决策过程,无论是合作的还是对抗的。事实上,当前的 OODA 概念支持理解人类决策过程,以支持有关人类作战人员和以人为本的行动的敏捷和竞争性决策。然而,未来基于人机协作的军事决策依赖于支持联合人机智能的技术和交互概念,而不仅仅是人类的能力。这需要新的 OODA 概念。在此,我定义了一个机器 OODA 循环,考虑了使其与人类 OODA 循环相似和不同的特征。我考虑如何将人工智能和认知建模的进步融入机器导向阶段,为机器提供比人类独特的优势,因为机器可以将对人类操作员的理解和预测与对机器行为和数据分析的预测结合起来。此外,我建议有效的人机合作应该由人机联合决策行动过程支持,概念化为交互的 OODA 循环。对交互的人机 OODA 过程的考虑为支持有效操作人机决策的系统的设计原则和架构提供了概念指导。
技术一直在全球变化。多年来,战争的重点已转移到精密武器,最小的附带损失,实时信息,监视和目标获取。通过减少OODA反应时间和致命性,这提高了军事效力。随着信息时代的出现,技术重新定义了战争,信息系统对军事有效性至关重要。此外,信息战在传统动力学战争之前和/或之外有可能创造不确定性。在涉及国家时会出现不确定性,以自己的自身利益行事,创建信息不对称来塑造公众舆论并利用其对手的效率低下。这些故意引起的不确定性能够通过增加对手的Ooda反应时间来提高军事效力。
当前的海军行动要求水兵在动态作战环境中根据不确定的态势知识做出时间紧迫且高风险的决策。最近发生的悲剧事件造成了不必要的伤亡,它们代表了海军行动中涉及的决策复杂性,并特别突出了 OODA 循环(观察、定位、决策和评估)中的挑战。涉及使用武器系统的杀伤链决策是 OODA 循环中特别紧张的一类 - 难以确定的意外威胁、缩短的决策反应时间和致命后果。有效的杀伤链需要正确设置和使用船上传感器;识别和分类未知接触;基于运动学和情报分析接触意图;对环境的认识;以及决策分析和资源选择。该项目探索了使用自动化和人工智能 (AI) 来改进海军杀伤链决策。该团队研究了海军杀伤链功能,并为每个功能制定了具体的评估标准,以确定特定 AI 方法的有效性。该团队确定并研究了 AI 方法,并应用评估标准将特定 AI 方法映射到特定的杀伤链功能。
简介 本报告介绍了使航天器更适合人类操作的技术。从最高层次开始,第一部分介绍了一般航天器驾驶和工作负荷,提出了一个概念框架,即 OODA 循环,作为改进工具。作为一般可操作性的一个子集,第二部分介绍了手动控制。本文介绍了从全手动到全自动的控制范围概念,以及在现代航天器中实现手动控制能力的基本原理。还提供了阿波罗和航天飞机的手动控制能力摘要作为成功实施的示例。成功的手动控制需要令人满意的操控品质,第三部分提供了该主题的高级摘要。
与此同时,现代冲突区从线性战场转变为横跨多个领域和维度的广阔战场,对战争的认知方面提出了更高的要求。最近的战役凸显了技术上更先进的 C4ISR 在所有冲突层面上提供的优势,现在人们越来越接受 C4ISR 能力对军事理论的影响。决策者正在寻求更优化的传感器几何形状以增强覆盖范围,以及通过安全、普及的通信网络实时流动信息,以实现信息优势。先进的数字工具和数据处理能力正在得到利用,这将有助于简化决策流程并缩短 OODA 周期。
与此同时,现代冲突区从线性战场转变为横跨多个领域和维度的广阔战场,对战争的认知方面提出了更高的要求。最近的战役凸显了技术上更先进的 C4ISR 在所有冲突层面上提供的优势,现在人们越来越接受 C4ISR 能力对军事理论的影响。决策者正在寻求更优化的传感器几何形状以增强覆盖范围,以及通过安全、普及的通信网络实时流动信息,以实现信息优势。先进的数字工具和数据处理能力正在得到利用,这将有助于简化决策流程并缩短 OODA 周期。