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『看航空』美国印太司令部试用“主动情境规划情报采集与监控”系统


『看航空』美国印太司令部试用“主动情境规划情报采集与监控”系统
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美国印太司令部在夏威夷对“主动情境规划情报采集与监控”系统原型进行测试 。
【『看航空』美国印太司令部试用“主动情境规划情报采集与监控”系统】中国航空报讯：3月23日 ， 美国防预先研究计划局（DARPA）正式推出“主动情境规划情报采集与监控”（COMPASS）系统原型 。 该系统利用人工智能等技术分析大量数据 ， 可诠释支持每个假设的证据和产生的结果 ， 揭示各种对抗活动的目的 ， 从而帮助指挥官针对敌方组织的复杂、多层对抗行动做出有效决策 ， 并根据其兵力调动、网络入侵和内部动乱等事件判断内在联系 ， 以及敌方意图达成的战略目的 。 此外 ， COMPASS系统不仅能提供数据化辅助决策工具 ， 还能对事件发展的主要趋势做出判断 。 美国印太司令部曾在2019年12月对该系统进行了为期三天的测试 ， 后续还将联合DARPA使用真实世界数据对其进行进一步测试 。
COMPASS系统所支撑的军事决策场景与传统意义下基于“观察－判断－决策－行动”（OODA）环的决策场景并不相同 ， 它被用于在被称为“灰色地带”的新兴冲突形式下提供决策辅助 。 后者指的是介于和平与常规战争之间 ， 一般不会公开宣布 ， 也没有明确的定义 ， 进展缓慢且微妙 ， 常使用社会、心理、宗教、信息、网络和其他手段来实现暴力或非暴力的物理与认知目标的军事行动 。 这种行动通常难以侦测、定性和应对 ， 往往依赖专业人员的敏锐嗅觉和长期密切关
注才能在事后有所甄别 。 而人工智能和其他相关技术在分析大量数据信息、总结规律、识别模式、自主学习方面具有得天独厚的优势 ， 有望大幅提升美军挫败对手复杂的、多层次、非明确颠覆性活动的决策能力 ， 可以说美军在人工智能应用场景识别和落地方面认识精准、功力深厚 。
社会科学与军事科学的复杂性导致其预测能力在事实上相对有限 ， 而在事后 ， 其解释能力才得以凸显 ， 即使是借助现代数字化的辅助工具 ， 已有的能力也大多局限在分析客体的历史演变规律上 ， 而COMPASS系统的研制和实际应用一旦获得成功 ， 就可以帮助军事分析人员鉴别正在发生的行为是否正常 ， 从而使美军获得近似实时的判断和甄别能力 ， 并基于认知优势实现更快速和更精准的决策 。 从某种意义上讲 ， 这是具有开创性的 。
数据与智能的威力从剑桥分析公司影响和左右美国及意大利等国的200多次选举的实例中就清晰地展现在世人面前 ， 也给了DARPA足够的启示 。 其开启的“下一代人工智能”计划就旨在从推进人工智能常识推理能力发展、深化机器学习理论研究和推进国防部复杂问题中应用人工智能三方面着手 ， 深化美军对人工智能的研究和应用 。 DARPA正在开展的项目中 ， 与COMPASS类似的项目还有知识导向的“人工智能推理图谱”（KAIROS）、“世界建模者”（WorldModelers）、“大机制”（BigMechanism）、“复杂作战环境中的因果探索”（CausalExploration）、“不同来源主动阐释”（AIDA）、“数据驱动的模型发现”（D3M）、“不完全信息博弈复杂军事决策中的串行交互”（SI3-CMD）等 ， 这些项目旨在自动化地利用呈指数增长的数据信息 ， 将复杂系统的建模与推理相结合 ， 从而辅助国防部快速认识、理解甚至是预测复杂国际和军事环境中的重要事件 。 借助“下一代人工智能”计划及其一系列的探索项目 ， DARPA有望将人工智能推向下一个高峰 。
有趣的是 ， DARPA的前身ARPA并未因其创立的初衷——应对苏联发射卫星的技术突袭——而名垂青史 ， 而是因其在越南及后来中东地区的反叛乱研究计划等突出成就才成为创新的代名词 ， 并逐渐成为冷战战略竞争的中心 ， 因而本项目对DARPA来说又可谓重操旧业 ， 驾轻就熟 。


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