如果軍事組織要成功地適應這個新時代，它們就必須最大限度地發(fā)揮人的潛力，以獲得知識優(yōu)勢。

人工智能和自主武器的出現是否會掀起軍事領域的一場新革命？這是Frank Hoffman 在最近的一篇文章中提出的問題。與以往的此類革命一樣，技術并不是軍事組織成功開展行動的方式發(fā)生重大變化的唯一決定因素。新組織的發(fā)展和新的作戰(zhàn)概念也同樣發(fā)揮著重要作用，這些都是人類的領域，而不是機器的領域。因此，如果軍事組織要成功地適應這個新時代，它們就必須最大限度地發(fā)揮人的潛力，以獲得知識優(yōu)勢。為了建立并維持這一優(yōu)勢，各國領導人需要重新思考專業(yè)軍事教育系統(tǒng)，并學會如何最好地將人力和人工智能結合起來。

本文將探討軍事組織如何通過利用人工智能的潛力來確保其人員為未來戰(zhàn)爭做好充分準備，以及這將如何影響專業(yè)軍事教育。如果能盡早對教育模式進行改革，就能使各機構能夠在整個軍事體系的協(xié)作環(huán)境中，最大限度地發(fā)揮人類和人工智能的優(yōu)勢。在這樣做的過程中，各組織還可能發(fā)掘出新的和更有效的思考、規(guī)劃和執(zhí)行軍事行動的方式。

1人工智能的軍事潛力

軍事機構、政策制定者和情報機構正在感受到擴大人工智能的軍事應用（和更廣泛的國家安全應用）的競爭壓力。美國和中國政府都已經發(fā)布了長期戰(zhàn)略，以在人工智能的發(fā)展和應用方面引領世界。

但什么是人工智能？正如邁克爾·霍洛維茨最近在《德克薩斯國家安全評論》上發(fā)表的一篇文章中指出的那樣，人們對該術語的具體含義并沒有普遍的一致意見。出于我自己的目的，我使用了Amir Husain在《有情機器：未來時代的人工智能》中提出的定義：人工智能是最重要的關注算法的科學，無論它們是否從數據中學習。基于這一定義，澳大利亞國立大學的Genevieve Bell將人工智能描述為“21世紀的蒸汽機。這不是游戲的結局，而是完成所有事情的方法。”最后，本文中描述的潛在應用假設使用的是目前西方國家技術能力所及的“狹義”人工智能。

軍方需要人工智能的一個主要原因是大量傳感器和通信網絡的融合，以及數據和信息流的加速。隨著信息量的不斷增加，人類處理信息的能力并沒有得到相應的提高。實際上，人類正迅速成為決策過程中最緩慢的一環(huán)。正如伊恩莫里斯所寫的，盡管西方對自主武器系統(tǒng)的應用存在很多倫理上的爭論，但，“當機器人用OODA （觀察、定向、決定和行動）納秒循環(huán)開始以毫秒的OODA循環(huán)殺死人類，就不會再有這種爭論了。”

對人工智能應用的深入了解可以輕而易舉地從私營企業(yè)那里獲得。微軟的Cortana、谷歌的Now、亞馬遜的購物網站、Netflix的流媒體算法和蘋果的Siri都結合了用戶輸入、大型數據庫訪問和定制算法，根據用戶之前的決策和數百萬其他用戶的決策為人類用戶提供決策支持。正如尤瓦爾·赫拉利所描述的那樣，這代表著一種緩慢而穩(wěn)定的權力從人類轉移到算法的轉變。將一些決策支持和決策轉移到機器上存在缺陷。但此舉也為軍事組織提供了信息過濾的潛在好處，探索了更多的選擇，并對這些選擇進行了更深入的分析。這可以在復雜的行動和戰(zhàn)略環(huán)境中提供更快或更高質量的決策。

2人工智能與戰(zhàn)爭的智力準備

為了在第四次工業(yè)革命中為其人員提供智力準備，軍事組織應該開始提供人工智能方面的基礎教育。人工智能和專業(yè)軍事教育的交叉將使得軍事人員對這一概念有更廣泛的認識，將人工智能納入教學過程，Benjamin Jensen、Scott Cuomo和Chris Whyte最近的一篇文章探討了這一點，并將其用于幫助軍事機構探索新的作戰(zhàn)概念。

人工智能教學

正如人工智能在商業(yè)領域的激增一樣，它也可能通過軍事決策來擴散。它可用于所有環(huán)境的情報分析、戰(zhàn)略決策支持、作戰(zhàn)規(guī)劃、指揮和控制、后勤和武器系統(tǒng)。但是，如果機構要使用人工智能，他們將需要知情的用戶，以形成人工智能的應用，并提供質量保證。人工智能的一個挑戰(zhàn)是缺乏“可解釋性”。支持這些新功能的算法并不總是很清楚的。這種“黑匣子”特性應該會促使軍事人員為其各種應用做好準備。

因此，軍事組織需要的不僅僅是開發(fā)算法和設計軍事系統(tǒng)的人工智能方面的資深技術專家。根據英國政府最近的一份報告，任何使用人工智能的熟練勞動力應該是具有基本理解、更多知情用戶和擁有高級技能的專家的混合體。在未來幾年中，所有級別的軍事人員都將需要掌握人工智能方面的基本知識，包括對其應用的了解、如何提供一定程度的保證和質量控制、以及如何將其與人類智能進行最佳結合。西方軍事教育系統(tǒng)目前還沒有為所有人員提供這種提高“識字率”的辦法。然而，正如英國的報告所指出的那樣，正是技術專家與整個部隊技術素養(yǎng)的提高相結合，才使未來的軍事組織能夠充分利用人工智能的好處。

必須調整現有的專業(yè)軍事教育方案，以提供更高的技術素養(yǎng)標準。目前，至少在西方，專業(yè)軍事教育課程一般側重于三個關鍵領域：國家安全政策和戰(zhàn)略、聯合作戰(zhàn)以及重要的指揮、領導和道德領域。雖然西方國家在采購和后勤方面提供了專業(yè)課程，但對對先進技術的影響和利用有更廣泛的理解的機會還是有限的。還需在課程中增加技術素養(yǎng)、先進技術的道德以及采購和后勤方面的培訓，這將有助于組織了解新技術、促進質量控制、并處理不當算法的偏見和風險。

這個額外的教育重點，將伴隨士兵整個軍事生涯，這樣就可以幫助軍隊建立一個有深度的體制人才庫，這些人了解人工智能并欣賞人類，他們可以在各級指揮中有效地與機器協(xié)作。但這種變化并不簡單。同所有重大的機構改革一樣，為了將這一額外的知識重點納入不斷發(fā)展的專業(yè)軍事教育中，需要高級領導者的倡導、對新課程的投資，以及在聯合和單一服務教育方案中嚴格實施。

人工智能學習

人工智能也具有改變軍隊教育方式的巨大潛力。正如最近的一份報告《Intelligence Unleashed ：An argument for AIin Education》所描述的，人工智能驅動的智能輔導系統(tǒng)也許能夠提供模擬一對一的人工輔導。學生們也可以從人工智能這一“終生學習伙伴”中受益，這是他們在進入軍隊時獲得的教育，但將伴隨著他們整個職業(yè)生涯。對于他們來說，軍事院校的教師也可以利用自己的助教，與學生進行交流、了解學生的情況、并向學生提供有針對性的學習建議。

人工智能也可應用于協(xié)作學習，軍事組織長期以來一直利用這種學習方法來分享歷史教訓，并建立高效的和有凝聚力的團隊。今天，大多數協(xié)作學習都被用于訓練（如低級別的戰(zhàn)術技能）。然而，人工智能也可以幫助開發(fā)認知技能，以支持團隊中更高級別的行動和戰(zhàn)略規(guī)劃。它可以通過為協(xié)作學習提供更真實的環(huán)境、更智能的敵手系統(tǒng)來挑戰(zhàn)學生，或使用專門設計的算法和課程數據來融合以往作戰(zhàn)的經驗教訓來做到這一點。

最后，正如Jensen、Cuomo和Whyte所描述的那樣，人工智能可以用于專業(yè)軍事教育中的高級模擬。目前，軍事機構中的大多數模擬系統(tǒng)都集中在訓練結果上，例如炮擊、駕駛、飛行、艦橋和炮兵觀察。有一些模擬則側重于更高層次的認知技能，如聯合研討會的戰(zhàn)爭裁判工具、聯合沖突和戰(zhàn)術模擬、以及戰(zhàn)士模擬（WARSIM 2000）。這些工具通常需要大量的互動者來提供背景資料，這些工具代表了在聯合和聯盟作戰(zhàn)中教育更多高級軍官的早期努力。使用人工智能的更復雜的工具可以磨練高級軍事領導人以及潛在的民間政策制定者的認知技能。

最終，通過將人力資源數據庫、理論圖書館、經驗教訓數據庫和課程設計聯系起來，人工智能也許能夠識別軍事專業(yè)人員學習經驗方面的差距，以及確保他們在知識上適應未來沖突的解決方案。這最終可能會減少服務專業(yè)軍事教育與聯合職業(yè)軍事教育之間的官僚區(qū)分，從而使軍事和國家安全機構構成統(tǒng)一的教育連續(xù)體。

概念發(fā)展中的教育與人工智能

如果軍事機構能夠利用人工智能的好處來建立對這一概念的認識并更廣泛地幫助學習者，將為21世紀新的作戰(zhàn)概念的實驗奠定基礎。正如艾莉·巴特爾斯所指出的那樣，戰(zhàn)爭游戲正在美國國防部經歷一場復興。多個軍事教育機構，如國防大學和海軍戰(zhàn)爭學院，在幫助其武裝部隊開發(fā)新的作戰(zhàn)方法方面擁有深厚的專業(yè)知識。軍事教育機構也都有著悠久的歷史，被用于發(fā)展未來的作戰(zhàn)概念——這是作戰(zhàn)能力轉變的關鍵因素。

受過良好教育和經驗豐富的軍官熟悉人工智能的優(yōu)點和缺點，這將使各機構能夠構建以人機和人工智能團隊為特色的新的聯合作戰(zhàn)概念。通過這些探索，組織可能會發(fā)現，自主系統(tǒng)的運行速度迫使人類進一步加強對指揮系統(tǒng)的控制。正如托馬斯·亞當斯在2001年指出的那樣，戰(zhàn)術戰(zhàn)可能成為機器的工作，并且將根本不適合人類。而且，即使這些實驗為機構現代化和作戰(zhàn)概念提供了信息，它們也可以提供有關未來如何更有效和合乎道德地利用人工智能的反饋。

這些實驗還可能暗示著對設備、部隊結構、人員和職業(yè)管理結構的潛在改革。正如貝爾所指出的，過去的工業(yè)革命創(chuàng)造了前所未有的就業(yè)機會。在應用人工智能方面的有力實驗很可能會削弱許多現有的軍事職業(yè)類別的作用，并突出了對新職業(yè)類別的需求。1913年，沒有“坦克船員”這樣的職業(yè)，但那時候有許多騎馬的騎兵。1945年，我們無法想象“網絡戰(zhàn)士”會成為核心軍事能力。現在，我們可能也還沒有想象到未來會在數字時代蓬勃發(fā)展的職業(yè)。

3結論

美國國防部在2017年對未來的作戰(zhàn)環(huán)境進行的一項研究中，將人工智能描述為“我們這個時代最具顛覆性的技術”。人工智能和深度學習能力的潛在應用可能是第四次工業(yè)革命中最深刻的方面之一。的確，這是兩個世紀以來，經驗豐富的專家們和業(yè)界人士首次質疑技術轉變是否會導致戰(zhàn)爭性質的變化。

在未來的沖突中，決策周期很可能比人類的認知過程更快。軍事指揮與控制以及戰(zhàn)略決策者都需要人工智能來處理信息，并為決策者提供比對手更快（或更高質量）的選擇方案。正如我之前所寫的，軍事組織將可能包含數千甚至數萬個無人駕駛和機器人系統(tǒng)，其中包括某種形式的人工智能。在這種環(huán)境中，各方都可能擁有人工智能和自治系統(tǒng)，因而，這場比賽可能轉為智力上的競爭。

這個自主系統(tǒng)的新時代，以及由此產生的新組織和作戰(zhàn)概念，將要求更多的軍事人員掌握人工智能和其他先進技術方面的知識。這將需要新的方式來教育軍隊中的人。技術發(fā)展的速度也要求在一個不斷發(fā)展的專業(yè)軍事教育體系中頻繁地對人員進行再培訓。在利用人工智能的潛在能力，逐步發(fā)展專業(yè)軍事教育方法的過程中，我們可以建立一個知識優(yōu)勢，超越未來的對手。