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兵棋类军事模拟一直是参谋人员的宝贵工具,但自从国际紧张局势再次出现以来,由于欧洲、亚洲和中东的地缘政治发展,它们的重要性大大增加。 虽然在 1990 年代人们普遍认为没有任何军事强国希望在军事上对抗西方,但中国、俄罗斯、伊朗甚至朝鲜武装力量的崛起迫使参谋人员依赖越来越多和精确的模拟来计划他们的行动。自己增加权力并组织他们的力量和资源。
北约经常组织兵棋推演模拟会议,以帮助其组织自己的防御系统。 然而,这项工作有几个弱点。 一方面,它只与所用模型的精度一样好,无论是模拟本身还是实际的战斗命令。 公开防御 2021 年 XNUMX 月文章 在一场兵棋推演中波兰军队在短短五天内被歼灭的事件清楚地说明了仿真模型的局限性。 俄罗斯军队在乌克兰的实际表现表明,他们实际上被仿真模型大大高估了。 最重要的是,这些兵棋推演主要由受过相同训练和相同背景的人员使用:西方各军队的军官。 这导致这些练习的范围和有效性受到限制。
但是,还有另一类人员可以为这些模拟的有效性带来显着的附加值: 游戏玩家. 后者的目标首先是根据模拟本身获胜,而不是根据它应该模拟的内容,提供的方法有时与军事训练所采用的方法截然不同,但同样有效,在相反。 此外,他们经常多次玩同一个游戏以研究变化,从而得出最有效的游戏方式。 在数字化环境中,他们将能够产生大量数据,人工智能可以对其进行分析、整合和优化,从而接管并分析大量场景,以产生战术备选方案和高效、军事训练中可能未曾设想的策略。
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我可能是错的但是:
有趣的文章,但我认为术语“AI”可以用“机器学习”代替。 “人工智能”这个词很卖命,但并不反映技术真相。
亲切
事实上两者都有。 机器学习同化,人工智能分析生成的数据,因为这不仅是丰富“智能对手”的问题,而且是分析复杂数据(深度电流等)的问题。 但这超出了文章本身的范围。