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美国陆军研究如何组建人-人工智能系统团队

木马童年 2020-6-9 15:40 90 0

简介近日,美国陆军研究实验室发布了一份人-代理组队研究和工程服务方案征求公告,研究士兵如何与人工智能系统进行组队,以及如何改进人和机器的训练计划。人工智能技术最终将降低危险战场环境下的士兵数量,但是无 ...

简介

近日,美国陆军研究实验室发布了一份人-代理组队研究和工程服务方案征求公告,研究士兵如何与人工智能系统进行组队,以及如何改进人和机器的训练计划。


美国陆军研究如何组建人-人工智能系统团队

人工智能技术最终将降低危险战场环境下的士兵数量,但是无法实现对士兵的完全替代。人工智能系统对战场士兵的支撑主要包括:提供更强的数据存储和分析能力,抵达人无法抵达的区域,提供更快的反应速度,以及可部署的数量更多。但是,人工智能技术也存在限制,在自适应性、灵活性、常识和其他完成任务所需的特定能力方面,目前还无法达到甚至接近人类士兵的水平。

未来战争需要士兵与多种先进的行动协调技术交互,支持士兵与自主系统组队的人工智能技术将改变敌我双方的组队与交互方式,进而颠覆整个战场环境。人工智能技术将能够学习如何与士兵和团队交互、如何协同做出决策、如何作为团队的一员解决问题、较大化人或自主系统的优势并对其劣势进行最小化。

陆军研究实验室希望从人和机器两方面了解人机交互过程。寻求的方案应开发度量人-人工智能组队有效性的测试和评估方法,并将这种方法融入到陆军下一代战车项目。此外还需要以现有方法为基础,开发新型描绘士兵在与人工智能队友进行交互时大脑功能、心理和行为的方法。该项目寻求从以下三个方面开展研究:

1通过集体知识获取战术态势(TACK)、神经系统科学和控制论(针对徒步士兵作战)

该项目寻求收集和分析士兵的多模态生理、行为数据和环境数据。将多种生理数据(如脑电图、心搏和眼睛活动)、解剖学数据、行为数据和基于环境的一致性数据进行集成可极大提升对大脑活动记录的解读。研发人员需要开发和评估新型算法来将非脑电图数据与脑电图集成,通过分析其他数据和脑电图与眼部跟踪数据的关系来预测脑电图度量。此外,还需要开发先进的深度学习模型来分离脑电图数据中的瞬时宏观状态变化。

2 人-代理组队(针对车载士兵作战)

陆军研究实验室为支持下一代战车项目中新能力的添加和改进,开发了沉浸式车辆仿真实验室,可支持未来人-机组队技术概念的实验。该仿真实验室隶属混合班组信息实验室,包括3部分:(1)软件在环(SIL)仿真环境,可模拟一系列地面车辆在不同陆军作战场景下的环境;(2)一个位于车辆内部的乘员环境,可模拟一系列车内硬件设备;(3)人机接口(WMI)软件,可使车载士兵能够与各种车辆控制器和传感器交互。

参与此项研究的开发商应改进由陆军研究实验室和作战能力开发司令部地面车辆系统中心(GVSC)联合开发的SIL仿真环境,并设计与人机接口交互的仿真架构,该架构还应集成与人机接口交互的各种技术。仿真环境应具备联合仿真能力,支持对以下地面车辆系统中各智能组件进行仿真的系统:WMI、虚幻引擎(Unreal engine)、Microsoft AirSim和GVSC开发的机器人技术核心。仿真环境应支持使用陆军标准作战流程开展的陆军任务和支持未来陆军作战概念的流程。仿真环境必须支持7名陆军士兵开展分布式军事任务,支持小队级和排级对敌作战仿真,并可扩展到连级部队使用。

3 监测人的变化并预测人的行为

开发商应能持续监视一个人的生理和行为状态,并将各种同步的传感器数据输入到持续多维人员传感系统。开发商应扩展人员数据收集架构和多维现实世界神经呈像(MARIN)系统,以支持新型传感器设备、数据缓冲、增强数据同步性和可用性。开发商应在现有系统的基础上增强新型传感器,包括但不限于:Vivoactive HR+、Gear S3、视频数据和气象站等,并将这些新型传感器信号与MARIN系统支持的信号进行同步。开发商应将收集到的数据进行同步和处理,对数据进行可视化,并通过数据预测人的行为效能、社交和生理活动等。

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