Wargame-lignende militærsimuleringer har altid været et værdifuldt værktøj for stabe, men siden de internationale spændinger er vendt tilbage, er deres betydning steget betydeligt på grund af den geopolitiske udvikling i Europa, Asien og Mellemøsten. Mens det blev accepteret i 1990'erne, at ingen militær magt kunne gøre sig håb om at modsætte sig Vesten militært, tvang de kinesiske, russiske, iranske og endda nordkoreanske væbnede styrkers magtstigning staben til at stole på stadigt flere og mere præcise simuleringer for at planlægge deres egen magtforøgelse og organisere deres styrker og midler.
NATO organiserer ofte krigsspil-lignende simulationssessioner for at hjælpe det med at organisere sit eget forsvarssystem. Denne øvelse lider dog af flere svagheder. På den ene side er det kun så godt som præcisionen af de anvendte modeller, hvad enten det er simuleringerne i sig selv eller de faktiske kampordrer. Overt Defense marts 2021 artikel om udslettelse af polske styrker på kun fem dage under et krigsspil illustrerer tydeligt grænserne for simuleringsmodeller. Den faktiske præstation af de russiske styrker i Ukraine viste, at de faktisk var blevet væsentligt overvurderet af simuleringsmodellerne. Frem for alt bruges disse krigsspil hovedsageligt af personale med al den samme træning og samme profil: officerer fra de forskellige vestlige hære. Dette resulterer i et begrænset omfang og effektivitet af disse øvelser.
Der er dog en anden kategori af personale, der kunne repræsentere en betydelig merværdi for effektiviteten af disse simuleringer: spillere. Sidstnævnte, for hvem målet frem for alt er at vinde baseret på selve simuleringen, og ikke på det, den skal simulere, tilbyder tilgange, der nogle gange er radikalt forskellige fra dem, militær træning ville anvende, men ikke mindre effektive på modsætning. Derudover spiller de ofte det samme spil flere gange for at studere variationerne og dermed producere den mest effektive måde at spille spillet på. I et digitaliseret miljø ville de så være i stand til at producere store mængder data, som en kunstig intelligens igen kunne analysere, integrere og optimere, for at overtage og dermed analysere en lang række scenarier for at producere taktiske alternativer og yderst effektive og potentielt uovervejede strategier for militær træning.
Der er 75 % af denne artikel tilbage at læse. Abonner for at få adgang til den!
De Klassiske abonnementer give adgang til
artikler i deres fulde versionOg uden reklame,
fra €1,99. Abonnementer Premium også give adgang til arkiv (artikler mere end to år gamle)
Julekampagne : 15% rabat på Premium- og Classic-abonnementer årlig med koden MetaXmas2024, kun fra 11/12 til 27/12.
Jeg kan tage fejl, men:
Interessant artikel, men jeg tror, at udtrykket "AI" kunne erstattes af "machine learning". Udtrykket "AI" sælger, men afspejler ikke den tekniske sandhed.
hjerteligt
Faktisk er der begge dele. Machine Learning at assimilere, og AI til analyse af de genererede data, fordi det ikke kun er et spørgsmål om at berige en "intelligent modstander", men om at analysere komplekse data (dybe strømme osv.) . Men det var uden for selve artiklens rammer.
[…] […]