人工智能革新国防兵棋推演：全面探索

人工智能革新国防兵棋推演：全面探索

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长期以来，美国国防部（DoD）一直依赖兵棋推演作为实践者探索假设、分析风险和制定未来冲突战略的重要工具。然而，传统方法往往面临局限性，难以跟上现代战争日益复杂的战局和不断变化的对手。人工智能（AI）和机器学习（ML）的进步为兵棋推演带来了变革性机遇，可将逼真度、效率和适应性提升到一个新水平。本文探讨了如何在兵棋推演中利用人工智能/机器学习，借鉴开源条令、历史战争数据以及经济和政治指标来加强决策。

利用开源条令

兵棋推演的主要挑战之一是设计逼真的场景，准确反映对手的能力和决策过程。人工智能/机器学习的一个关键优势是它能够分析大量公开信息。这包括白皮书、演讲和公开来源的军事条令。人工智能可以分析大量文件，找出模式、趋势和潜在弱点，而这只需要分析师团队所花时间的一小部分。

兰德公司展示了这一潜力，展示了如何通过开源数据建立模仿真实世界对手的人工智能驱动对手。他们的研究利用自然语言处理（NLP）技术分析了俄罗斯的条令，揭示了其对信息战和网络攻击的关注——这些洞察力随后被用于制作兵棋推演场景，测试针对模拟俄罗斯攻击的网络防御策略。这一案例凸显了人工智能驱动的分析在显著提高兵棋推演的真实性和有效性方面的威力。