美國及其盟國發現自己正處于人工智能軍備競賽的中間，誰先到達戰場，誰就能贏得戰場上的決策權。
人工智能（AI）被廣泛認為是一種重要的軍事能力，在多域作戰（MDO）時代，它的重要性只會越來越大。
但這在實際作戰中意味著什么？技術將如何改變現代戰場？
在MDO概念中，也被稱為聯合全域指揮與控制（JADC2），跨越陸地、海洋、空中、空間和網絡的平臺和系統將相互作用并相互加強。
為了實現這一目標，軍隊將處理和利用大量的數據，這意味著信息處理和人機合作將是必不可少的。人工智能可以在所有這些領域提供至關重要的優勢，以遠遠超過任何人類操作員的速度篩選數據。
當被問到是什么給這個領域帶來了緊迫感時，美國國防部人士強調，沒有什么選擇。人工智能領域的商業技術創新已經為所有大國的所有軍事部門帶來了快速、變革性的變化。
加固型電腦制造商Systel市場營銷副總裁阿內什·科塔里（Aneesh Kothari）強調，美國國防部的第三個抵消戰略“認為，人工智能的迅速發展——以及機器人技術、自主性、大數據和與工業界的日益加強的合作——將定義下一代戰爭”。
科塔里表示，我們正處于人工智能軍備競賽的中間階段，最終目標是在戰場上占據主導地位。他指出，同樣的沖動正在驅使美國盟友和他們的對手也在這樣做。
人工智能使作戰人員能夠在關鍵數據處理工作負載方面突破人類能力的限制。它在很大程度上降低了戰場上人員的風險，例如部署無人車輛的能力不斷增強。
有一系列旨在利用這些進步的方案。一個例子是英國皇家空軍的Nexus戰斗云，它允許在給定的作戰空間內的任何平臺上的任何傳感器的數據被實時處理，英國皇家空軍還通過“阿爾維納”計劃提高了蜂群無人機的能力。
該領域自然也成為工業界日益關注的焦點。例如，BAE Systems公司在一系列領域都在進行人工智能的研究，其中一些是通過國防高級研究計劃局（DARPA）的計劃來實現的。
這類工作包括能夠獨立審計基于機器學習的系統的軟件，有助于建立對這項技術的信任，這對于軍隊加強對人機合作的關注至關重要。
BAE系統公司也在為美國國防高級研究計劃局開發多域自適應請求服務（MARS），這將實現半自治的多域任務規劃。
BAE系統快速實驗室技術區域主管michaelmiller說，MARS顯著增加了可用資源，使作戰管理人員能夠在動態戰術環境中快速解決不可預見的需求。最關鍵的是，該系統賦予了人類操作員權力，這是人工智能在戰場上實用的一個基本要素。
“它的美在于它實際上允許人類做出最后的決定；米勒解釋說，這有助于他們找到重要的能力，讓他們決定自己喜歡哪種能力。
人工智能和機器學習不僅有助于數據處理，也有助于管理這些數據。
MDO或JADC2的基本原理是，在強大的力量競爭中，通信將不再像以前那樣有保障，事實上，它們將受到攻擊。
雷聲公司情報、監視和偵察系統技術總監吉姆·賴特（Jim Wright）說，必須明智地移動數據，而前方部隊將”分散、分類，有時甚至是斷開連接“。
在這種背景下，雷聲公司正在研究認知代理管理數據流的體系結構，他說，考慮到指揮官的意圖、戰場的演變以及對通信的威脅，然后利用這些信息來確定數據應該如何放置。
Wright指出，AI/ML不僅支持數據處理，而且”將自身應用于網絡數據的管理“。
JADC2概念的一部分是使用人工智能和機器學習來改進分析師的流程（圖片：美國空軍）
盡管如此，美國及其盟友并不是孤立運作的。隨著他們發展自己的能力，潛在的競爭對手也在發展，最明顯的是A國。
蘭德公司（RAND Corporation）高級國際防務研究員約翰？帕拉奇尼（johnparachini）指出，A國應用這項技術的幾種方式，包括國內安全。
他指出，A國在將人工智能應用于車輛方面也取得了重大進展。同樣，俄羅斯也取得了重大進展，特別是在地面領域。然而，機器人技術必須與軍事力量所要做的以及它所處的環境相適應。
其他國家也取得了實質性進展，包括以色列和土耳其。帕拉奇尼指出，在敘利亞和其他地區使用土耳其無人機時，”你才能看到成功和失敗……這才是實現跨越式發展的真正方式?！?。
他認為，正是這些經驗將提供經驗教訓，使他們能夠提高自己的能力。
人工智能和人類有互補的優勢和弱點。雖然人工智能提供了無與倫比的數據處理和管理能力，但人類可以引入不同的視角和直覺。
當這些因素結合在一起時，結果是一種越來越有彈性的能力。例如，米勒指出，谷歌地圖（googlemaps）等工具可以在人類偏離路線時開發出一種新的解決方案。
同樣，在國防應用中，人類的直覺仍然很重要，他說：”人類對無形資產的理解，算法本身無法考慮的東西?！啊?/p>
科塔里指出，機器和人類有互補的優勢和弱點。我們必須以最有效的方式協調這些問題。雖然機器處理數據的能力呈指數級增長，但人類的直覺對于戰術決策仍然至關重要。他能看到所有的灰色陰影，再加上機器快速準確地看到黑白的能力是一個非常強大的組合，是一種為國家贏得勝利的組合。
