认知战已成为决定现代战争胜负的关键战争领域。约瑟夫·奈指出,“在今天的战争中,不是谁的军队赢了,而是谁的故事赢了”,强调叙事在占据人类思想和心灵方面的重要性。这在阿富汗和伊拉克-叙利亚的“反恐战争”以及2014年和2022年的俄乌战争中反复出现。利用非动能影响作战赢得人类认知的战略重要性在第五代战争的命题和格拉西莫夫的建议中也得到了类似的强调。通过认识到认知战的重要性,本文试图解决认知战的概念,并为其实际操作和使用提出战略和战术原则。认知战的概念仍然比较模糊,与心理战、信息战、网络战、主动措施和反射控制等相关概念混淆在一起。此外,美国西方与俄罗斯之间在概念上的巨大差异也增加了更多的混乱。因此,有必要对认知战概念与其他相关术语进行一些澄清。同时,也没有关于认知战在战略和战术上如何运作的具体主张。文献和早期报告仅介绍了认知作战的各种具体效果和技术。然而,如何在战略和战术上整合这些效果和技术并共同应用于有凝聚力的认知军事行动尚未提出。本文回应了认知战的两个问题。在未来战争中,认知战争的比重预计将进一步增加。希望本文能够成为激发人们对认知战争及其战略战术发展兴趣的垫脚石。
2019 年 12 月,冠状病毒大流行灾难在中国武汉爆发,首例确诊病例由严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV2) 新型冠状病毒引起,该疾病被称为 2019 冠状病毒病,或 COVID-19。世界卫生组织 (WHO) 确认了疫情并将其定性为全球大流行。目前的大流行已感染近 3 亿人,造成 300 多万人死亡。当前的 COVID-19 大流行正在打破欠发达国家和最发达国家的所有公共卫生屏障、护栏和安全措施,在不同时期出现高峰和低谷。遭受冲突和战争影响最大的是那些遭受冲突和战争影响的地区。对于那些处于危险之中且缺乏基本预防措施能力的社区来说,发病率和死亡率呈对数增长。全球各国都在努力统一应对措施,提高准备水平,识别和对症治疗阳性病例,全球各地的实验室都在疯狂推出各种疫苗以及有效的监测和治疗机制。由于没有统一的灾难应对措施,虚假信息四处传播,COVID-19 的发病率和流行率可能会继续在全球范围内上升。在这种应对失败期间,病毒变种正以令人眼花缭乱的速度爆发。非国家行为者占主导地位的无政府空间和活跃的战区可能成为 COVID-19 死亡率的下一个震中。随着事件的发生
首先,好消息是:偶尔喝点酒可能不会要了你的命。但也不会帮助你活得更久。在周五发表于《JAMA Network Open》杂志的一项研究中,研究人员着手理清多年来关于酒精对健康影响的相互矛盾的证据。一些研究表明,饮酒可以延长寿命。其他研究表明,无论饮酒多少,健康结果都更差。研究人员分析了 107 项关于酒精对近 500 万人影响的研究,发现无论饮酒多少,饮酒者寿命都不会比从不饮酒的人长。每天饮酒 45 克或更多的人——大约相当于三杯葡萄酒——的死亡风险增加了三分之一。在女性中,任何
- 将人们暴露于神经毒性化合物中 - 将精神活性化学物质引入食物供应 - 喷涂金属纳米颗粒并使大脑和CNS蒙受衰弱的大脑和CNS - 使种群中的人口接触发展的有毒化学物质,以影响几代人的认知 - 使用AI创建AI - 直接使用新药 - 直接注射,构造,iNCENTICER,INGESTION,INGESTION,INGESTION和INCENTION,以及INCENTION,INGESTION和INGINITION,以及INCENTION,以及INCINITION,以及充满药品的橡胶子弹 - 泵丧失能力的代理到建筑物
认知战已成为决定现代战争胜负的关键战争领域。约瑟夫·奈指出,“在今天的战争中,胜利不在于谁的军队,而在于谁的故事”,强调叙事在占据人类思想和心灵方面的重要性。这在阿富汗和伊拉克-叙利亚的“反恐战争”以及2014年和2022年的俄乌战争中反复出现。利用非动能影响作战赢得人类认知的战略重要性在第五代战争的命题和格拉西莫夫的建议中也得到了类似的强调。通过认识到认知战的重要性,本文试图探讨认知战的概念,并为其实际操作和使用提出战略和战术原则。认知战的概念仍然模糊不清,与心理战、信息战、网络战、主动措施和反射控制等相关概念混淆在一起。此外,美国、西方和俄罗斯在概念上的巨大差异也增加了更多的混乱。因此,似乎有必要对认知战概念与其他相关术语进行一些澄清。同时,也没有任何关于认知战如何在战略和战术上发挥作用的具体主张。文献和早期报告仅介绍了认知作战的各种具体效果和技术。然而,这些效果和技术如何在战略和战术上整合并联合应用于有凝聚力的认知军事行动尚未提出。本文回应了认知战的两个问题。在未来的战争中,认知战的分量预计将进一步增加。希望本文能成为激发人们对认知战及其战略和战术发展兴趣的垫脚石。
随着人工智能(AI)社会应用的推进,人们正在探索将人工智能应用于艺术和设计等创意领域。尤其是,许多研究和作品示例已经表明,人工智能可以通过使用生成对抗网络(GAN)和其他生成模型来生成“逼真”的图像和音乐,就好像它们是人类创造的一样。另一方面,有人可能会认为生成模型所做的只是从训练数据中学习到的统计模式的再现,并质疑它们作为表达的新颖性和独创性。在本文中,我们研究了人工智能和创造力的现状,并提出了一种通过扩展 GAN 框架来创造新颖表达,尤其是音乐表达的方法。通过这些,我们考虑了人工智能将在未来为创造不仅仅是模仿人类创作的表达做出贡献。
[1] Sato, Y.、Henley, EJ、Inoue, K.:“机器人危险控制系统设计的动作链模型”,IEEE Trans. on Reliability,第 39 卷,第 2 期,(1990 年 6 月)。[2] Kawashima, O.、Sato, Y.(2015 年):”
