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近日，DARPA发布了“针对敌方战术的诞素性机器学习作战”（COMBAT）粗造机构公告，寻求利用东说念主工智能算法开拓敌军旅级戎行的当作模子，在仿真环境中与好意思军戎行开展模拟抗拒，匡助好意思军快速推演当作决议并开展当作策划。

“针对敌方战术的诞素性机器学习作战”（COMBAT）面孔将开拓东说念主工智能算法，该算法可在仿真环境中生成针对好意思军戎行（蓝军）的敌方旅级戎行（赤军）当作模子，并探索敌方怎么字据好意思军当作和反馈来络续发展其战术。若是该面孔开拓得胜，可匡助好意思军快速开拓多个可用的敌军当作决议（COA），笃定最优措置决议，并为补助决策提供依据。在将来的作战推演中，COMBAT可提供东说念主工智能敌军敌手，并大略以东说念主无法替代的神态进行反应，挑战好意思军戎行并促进好意思军战术的络续更新。

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面孔办法

现在，好意思陆军在作战推演行径中，往往让戎行士兵上演敌军，并依靠长久以来设立的本事、战术和经过（TTP）和传统的军力哄骗模式来终了推演。COMBAT寻求开拓自相宜的敌军东说念主工智能系统，使其提供出东说念主预感的新式敌军COA，以此来插手传统好意思军策略。COMBAT面孔的中枢办法是促进新式TTP的开拓。以前2024年AG体育，好意思军尚未将新出现的东说念主工智能本事应用到复杂的决策空间中，本面孔是对将来东说念主工智能应用的一种探索。 AG电子游戏

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面孔承包商将通过对实体和当作的建模来构建敌军生动式步兵旅东说念主工智能算法，该东说念主工智能算法可在用户取舍的非密军力抗拒建模和仿真环境中运行。仿真环境既不错是商用现货、政府现货家具，也不错自行构建，并大略对包含多个连级戎行的作战旅、旅级戎行里面的指控结构、策略（通盘旅）、斗争（多个连）和战术（一个连）级当作进行建模。连级戎行会由于实体建模的保真度而裁减地形对士兵的影响，但仍大略弘扬具有代表性的士兵才智。

承包商将使用好意思国陆军外军筹商办公室于2016年发布的《俄罗斯戎行的作战口头：俄罗斯大地戎行的戎行结构、战术和当代化》文献来开拓其敌军AI算法和当作。在该参考文献中，军事战术家刺目评审了俄罗斯连级戎行的战术，其刺目进度可保证复杂实体当作的开拓和编程。DARPA但愿苦求方大略通过当然谈话处理本事或对敌军条令文献进行非结构化文本索要等本事来生成敌军实体的当作基线，发现其实体的相互依赖关联，并开拓敌军COA。承包商将使用公开拓布的《好意思陆军野战条令3.0—作战》来开拓好意思军AI算法和当作。

COMBAT面孔将以 强化学习算法和 博弈论为基础。在强化学习算法中，代理通过络续学习从而在不笃定的复杂环境中终了办法。由于这种高复杂度的环境无法王人备推敲，因此可使用蒙特卡洛仿真等要道来探索交互空间。代理尝试措置的每个问题可被看作念一系列景色，代理采用当作后可从一个景色转机到另一个景色。代理可不雅测面前环境景色，并基于面前景色和往常的锻练采用下一走路动，采用当作后代招待取得该当作在措置问题方面的收益，代理的最终办法是络续学习以取得最大积蓄收益。

现在的强化学习筹商范围正在探索将复杂任务领会为子任务的半自动和自动化要道。强化学习往往以马尔科夫决策过程（MDP）为基础，该过程可为效果部分立时，部分受决策者摈弃的情况提供决策建模数学框架。MDP假定将来只依赖面前情况，不依赖往常情况。在如作战推演这么的复杂环境中，将统统潜在景色进行会通、笃定统统当作和界说统统奖励充满挑战。为叮嘱这一挑战，东说念主工智能筹商东说念主员还是在探索各式要道，这些要道可 将复杂任务领会为更小的子任务集。这个范围被称为 层级强化学习，可使机器最优化复杂度较低的子任务，这些子任务更容易照顾，并可将这些子任务进行合并以终了全体办法。

将复杂任务领会为一些子任务可措置COMBAT面孔濒临的一些缺欠挑战，这一才智不仅可使复杂环境容易处理，还能便于学问的转机，因为子任务可用于不同的全体任务。任务领会还可使作战东说念主员使用不同的时分单元和保真度来处理澌灭问题。举例，在抗拒推演中，火力呼唤这一子任务的时分单元为秒且需要5分钟才智实际罢了，而全体抗拒推演的时分单元为分钟，那么为使火力呼唤这一子任务愈加具体，在实际通盘抗拒推演时可字据子任务需要退换时分单元。

政府团队将利用半自动军力生成系统（OneSAF）来评估开拓商的东说念主工智能系统。OneSAF是一个交互式，基于回合制的东说念主在回路诞素性建模和仿真器用。政府团队将在OneSAF中重建参科场景，选拔东说念主在回路的口头对红蓝军回合制抗拒进行裁决。

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阶段描摹

第1阶段，可行性筹商：该阶段的办法是开拓敌军旅级迫切当作的最先规章和算法，在该阶段陆军内行将评估开拓商对敌军战术的仿真进度、对好意思军当作的相宜性及算法的本事水温煦老到度。

第2阶段2024年AG体育，见识考据：在该阶段，开拓商将提高其算法性能，并需纳入强化学习算法，使算法在抗拒时大略学习，并使用蒙特卡洛仿真和指点式仿真来对实战推演进行补充。开拓商将握续更新其东说念主工智能算法，并参与东说念主在回路的3次推演，终末一次推演将选拔完好意思的机器推演口头。这些算法将基于俄罗斯条令取舍灵验的战术当作，选拔合成戎行进行作战，以取得故意的亏本交换比。