预测敌方行动提升指挥官决策能力
人工智能
2016-07-25 v1
摘要
美国国防高级研究计划局（DARPA）的实时对抗情报与决策（RAID）项目正在研究“读取敌方思维”的可行性——实时估计并预判敌人可能的目标、欺骗、行动、移动和位置。该项目特别关注营及以下层级的城市战斗。RAID项目利用近似博弈论和欺骗敏感算法，向战术指挥官提供实时敌方估计。该项目的一个关键假设是，这些预测与建议将使指挥官更有效，即他应能更安全、更快速、更高效地实现其作战目标。真实的实验与评估驱动开发过程，采用人在回路兵棋推演来比较人类与RAID系统。2005年作为第一阶段进行了两次实验，以确定RAID软件是否能像4人经验参谋组一样有效且准确地做出预测与建议。本报告讨论了RAID项目所进行的前两次实验的引人入胜且令人鼓舞的结果。它还提供了用于展示和证明研究目标的实验环境与方法论的细节。
引用
@article{arxiv.1607.06759,
title = {Predicting Enemy's Actions Improves Commander Decision-Making},
author = {Michael Ownby and Alexander Kott},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.06759},
year = {2016}
}
备注
A version of this paper was presented at CCRTS'06