ウォーゲーム型の軍事シミュレーションは、常にスタッフにとって貴重なツールでしたが、国際的な緊張が戻って以来、ヨーロッパ、アジア、中東での地政学的発展により、その重要性が大幅に高まっています. 1990 年代には、いかなる軍事力も西側に軍事的に対抗することは期待できないと認められていたが、中国、ロシア、イラン、さらには北朝鮮の軍隊の台頭により、スタッフはますます多くの正確なシミュレーションに頼らざるを得なくなり、力を増し、その力と資源を組織する。
NATO は、独自の防衛システムを組織化するために、戦争ゲーム型のシミュレーション セッションを頻繁に開催しています。 ただし、この演習にはいくつかの弱点があります。 一方では、シミュレーション自体であろうと実際の戦闘命令であろうと、使用されるモデルの精度と同じくらい良いものです. オバート ディフェンス 2021 年 XNUMX 月の記事 戦争ゲーム中のわずか XNUMX 日間でポーランド軍が全滅したことは、シミュレーション モデルの限界を明確に示しています。 ウクライナでのロシア軍の実際のパフォーマンスは、シミュレーション モデルによって実際に大幅に過大評価されていたことを示しています。 とりわけ、これらのウォーゲームは主に、すべて同じ訓練を受け、同じプロファイルを持つ人員、つまりさまざまな西側軍の将校によって使用されます。 これにより、これらの演習の範囲と有効性が制限されます。
ただし、これらのシミュレーションの有効性に大きな付加価値をもたらす可能性のある別のカテゴリの人員がいます。 ゲーマー. 後者は、何よりもシミュレーション自体に基づいて勝利することを目標としており、シミュレーションが想定されているものではなく、軍事訓練で採用されるアプローチとは根本的に異なるアプローチを提供しますが、それほど効果的ではありません。逆に。 さらに、同じゲームを数回プレイしてバリエーションを研究し、最も効率的なゲームのプレイ方法を生み出すことがよくあります。 デジタル化された環境では、その後、人工知能が分析、統合、最適化できる大量のデータを生成して、多数のシナリオを引き継いで分析し、戦術的な代替案と非常に効果的で効果的な方法を生成することができます。軍事訓練のための潜在的に想定外の戦略。
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私は間違っているかもしれませんが：
興味深い記事ですが、「AI」という用語は「機械学習」に置き換えることができると思います。 「AI」という用語は売り物ですが、技術的な真実を反映していません。
真心を込めて
実際には両方あります。 同化するための機械学習と、生成されたデータの分析のための AI。これは、「知的な敵」を強化するだけでなく、複雑なデータ (深い流れなど) を分析する問題であるためです。 しかし、それは記事自体の範囲を超えていました。