克劳塞维茨认为人工智能战争：舰队指挥官，“虽然战争的特征会发生变化，但战争的本质是永恒的”。美国国防部长马蒂斯指出，人工智能（AI）的兴起将挑战这一久经考验的原则。
马蒂斯并不是唯一持有这种观点的人。在最近的一次人工智能会议上，美国前国防部副部长沃克指出，“我开始相信它会改变战争的性质。” 在 2017 年 9 月的电视讲话中，“俄罗斯总统弗拉基米尔·普京预测，第一个真正发展人工智能的国家将统治世界。”
人工智能将改变军事力量和国家平衡。但仅靠新技术并不能保证未来的胜利。士兵如何将破坏性能力整合到更高级别的战术和训练系统中，是真正转变军事力量的关键。
人工智能的潜力更多地在于使用增强的网络和组织（结合人类智慧和人工智能应用）来形成战役、战术和指挥关系的新概念。现在的问题是如何让它成为现实。
人工智能的前景令人印象深刻，但集成挑战令人生畏。如果没有一个“试验台”来收集数据和试验不同的决策应用程序，当前对人工智能的热情就会像之前的繁荣一样消退。
我们认为兵棋推演是探索如何将人工智能与作战判断相结合的最佳工具。兵棋推演“雅典娜”提供了一种构建此类数据库的方法。收集的数据可用于未来的测试，以了解 AI 如何帮助培训、红队和模拟，并突出这些能力在不确定环境中与人类交互的局限性。
“雅典娜”：构建人工智能和决策测试平台
假设您登录一个名为 Athena 的兵棋推演平台，确保两栖登陆作战，并制定空袭任务计划以抢占封锁阵地。在游戏过程中，您需要在与类似 Alexa 的应用程序交谈时完成计划过程，该应用程序会提醒您防御形式、不同战术任务的定义以及相关的历史示例。
在你玩游戏时，AI 程序会收集数据，通过比较掩体使用情况、交叉火力区域和其他因素来评估你的表现，收集的数据还有助于更好地了解美军人员的作战方式。数据库。最后，Athena 会评估数据，将您与顶级玩家进行比较并提出建设性建议。
目前，军方希望构建人工智能学习应用程序，以支持上述方式的指挥和参谋决策，但缺乏构建程序所需的数据。诸如战斗演习之类的数据库有时可能会存储这些数据，但它们并不用于实现机器学习和其他 AI 算法。另一方面，兵棋推演可以为人工智能军事决策应用收集大量测试数据提供结构化环境。
为此，美国海军陆战队一直在试验雅典娜兵棋推演平台，该平台可用于训练、教育和测试人工智能应用程序。通过与海军陆战队战术和作战团队成员的一系列兵棋推演比赛，由本杰明詹森领导的团队确定了最合适的现成商用兵棋推演引擎。
使用的兵棋推演很容易，同时捕捉中队到联合特遣部队级别的军事科学和艺术。它们使玩家能够构建反映最新威胁和能力的场景。例如，作为兵棋推演比赛的一部分，“Sea Dragon3.0”Jensen 和 Timothy Barrick 引入了反映海军陆战队作战概念的场景，让玩家有机会与当代俄罗斯作战序列作战的机会.
在这种游戏环境中，美国军方可以访问构建人工智能应用程序所需的数据，可以检测不同的决策并探索与集成新技术相关的人为因素。雅典娜在协助军事规划人员探索将人工智能融入现代能力方面具有以下优势：
首先，它可以提供一个更具适应性和专业化的教育环境。通过跟踪玩家提出的问题、与游戏的互动以及结果，Athena 可以了解美军的战斗方式以及需要改进的地方。
其次，它为测试新的人工智能应用程序提供了一个平台。例如，开发人员可以引入一个新的支持人工智能的物流管理系统，以确定球员的表现是否因此得到改善。
您运行的游戏越多，用于优化 AI 应用程序的数据就越多。我们的下一步是收集这些数据并将其结构化以用于各种 AI 实验。
Jensen 的团队正在与陆军未来司令部、美国陆军第 75 创新师以及美国海军陆战队训练和教育司令部合作设计该架构。这些数据将被众多可以在游戏生态系统中测试的 AI 应用程序使用。兵棋推演作为测试平台，提供了观察人机合作的场所。
第三，雅典娜还有自动组建红方（假想敌）的能力。随着越来越多的玩家在与类似 Alexa 的界面交互时计划和执行任务，我们构建了一个数据语料库来解释我们的偏见和风险承受能力。该系统可用于测试突出这些偏见是否会改变兵棋推演结果。
最后人工智能战争：舰队指挥官，一旦有足够的数据，雅典娜就可以自己模拟现代军事战争，并在参考学习的基础上提出新的战术。这些策略以及用于测试人类行动路线的应用程序允许成千上万的玩家在商业平台上的战斗比赛中接受测试。
随着时间的推移，游戏环境还可以用来测试军事条令中定义的关键胜利条件，例如“机动性、速度或突袭效果、地理或气候优势、攻击和防御的相对优势以及打击敌人的能力”在前面、侧面或后面。” 相对优势等”
