全球各国军队正在接纳具有不同程度自动化和自主性的机器。然而，确保在工业界和学术界开创的机器能够满足军事用户的需求和约束条件仍然具有挑战性。一个核心挑战在于，机器通常被构想和开发为独立系统，而其在军事上的使用日益需要在人机编队中运作。要在人机编队中取得成效，机器必须能够识别并考虑队友、对手和指挥官在意图、目标、能力、局限性及态势感知方面的差异。严肃的或数学意义上的博弈论，似乎是生成此种能力的基础。

蓬勃发展的编队模式

人机编队是军事用途中运用机器的主要手段之一，因为它旨在利用人类和机器双方的优势。近期乌克兰冲突中第一人称视角无人机的广泛使用，即使是最初级的人机编队也展现了其不成比例的潜力。事实上，第一人称视角无人机利用了人类在视觉导航方面的优势，以及机器在速度、机动性和目标寻的方面的优势。人机编队现已成为英国、美国和加拿大采用机器人与自主系统用于军事用途计划的一部分。对陆军而言，人机编队有望增强作战半径和杀伤力，使小型战斗队能够产生不对称优势，并带来次要效益，包括部队防护、增加规模和体量，以及更快速的决策。

拥有大量资源以及在开发自动化和人工智能技术方面经验丰富的军队，预计在追求人机编队方面最为成功。预计这些军队尤其能在部署自身机器以及对抗对手部署的机器方面获得不对称优势。相反，未能实施有效人机编队的军队将在未来冲突中处于显著劣势，使其易于遭受更多（人员）伤亡，并可能无法在现代战场上有效抗衡。

具有感知与协作能力的机器

人机编队涉及将人类和机器作为相互依赖的队友进行整合，通过协调与合作来实现共同目标。它与整合人机的经典方法不同之处在于，它将先前仅由人类执行的任务与机器共享。例如，虽然像火炮这样的机器在陆军中作为“工具”使用的历史很长，但迄今为止，它们尚不具备独立收集、处理信息并据其采取行动的潜力。

对陆军而言，人机编队需要将机器转变为能够在不确定性和对抗性环境中协调、协作并行动以实现指挥意图的系统。[13] 它还要求机器能够根据指挥下达的任务行使控制权（这仍然是一项基本的人类职能）。控制涉及“协调部队实现由指挥所决定的成果”，需要客观、经验证且及时的态势理解。因此，为了让机器行使控制权，它们必须能够获得态势理解，包括对队友和对手不确定且可能冲突的状态、目标、意图、能力、局限性和经验进行推断和推理。

需要新的人工智能和自动化技术来开发机器所需的态势感知和协调能力，以支持陆军内部有效的人机编队。博弈论正因其专注于在不确定、动态和对抗性环境中设计和分析目标驱动智能体之间的最优互动，而成为创建和采用这些技术的关键。

避免鲁滨逊谬误（但并非克劳塞维茨）

大多数现有的可用于为机器配备编队能力的自动化和人工智能技术，即使有所借鉴，其博弈论基础也很有用。相反，它们建立在（隐含的）假设之上，即机器在相对独立于人类的情况下行动。因此，非机器自身行动直接导致的效应被假定为自然界的产物。那些确实考虑多个人类或机器的技术，通常通过（明确或隐含地）假设互动、可用信息和环境具有高度结构性，来运用有限的博弈论。

可能令人惊讶的是，博弈论在诸如OpenAI Five、AlphaStar和MuZero等支持棋盘游戏和电脑游戏（如国际象棋、围棋、Dota 2和星际争霸II）的著名人工智能系统开发中只扮演了次要角色。博弈论在后续人工智能系统（如用于扑克的Pluribus、用于外交模拟的CICERO，以及在各种DARPA和行业挑战下开发的系统）的开发中发挥了更重要的作用。然而，现有的基于棋盘游戏和电脑游戏的人工智能系统，本质上将其束缚于具有固定规则和已知玩家数量的、周期性演变的简单化环境。此外，在这些环境中，队友之间的沟通很容易实现，并且玩家可用的可能行动范围变化很小。因此，现有系统和技术在识别和考虑不确定、动态和对抗性环境中队友、对手和指挥官在意图、目标、能力、局限性及态势感知方面的差异的能力上是有限的。

因此，利用现有的自动化和人工智能系统及技术开发人机编队，有可能犯下所谓的‘鲁滨逊谬误’。这种错误是指将队友和/或对手深思熟虑的计划、行动和效果归因于自然的随机性。犯此谬误，往好了说会导致低效或次优的人机编队实施。往坏了说，将导致其实施可能被对手有效利用或反击。例如，如果人机编队中所有进行徒步巡逻的士兵突然停止或转身，机器应将此“随机”事件识别为一种蓄意行动，可能解释为人类通过机器所缺乏的传感模式（例如，声学传感器）感知到了对手。如果机器犯下鲁滨逊谬误，将此事件视为纯粹随机并继续其原始任务，往好了说错误会得到迅速纠正。往坏了说，整个团队将处于劣势，而对手则找到了可被利用的弱点。

援引克劳塞维茨的话，“……战争并非针对无生命物质行使意志的行为……意志是针对会做出反应的鲜活对象”。人机编队引入了新的鲜活对象，既有友方也有敌方；因此，它必须明确地识别并考虑它们。

博弈论赋能

围绕博弈论构建的人机编队框架最近已开始出现在公开文献中。在这些框架内，所有团队成员（人类和机器）都被视为具有目标、意图、能力、局限性、经验以及生理和认知状态的、相互作用但独立的智能体。这种方法通过强调为机器（以及为人类提供训练）实现新的博弈论态势感知与协作技术，从而克服了鲁滨逊谬误。

博弈论态势感知技术旨在使机器能够参照其团队，在生理和认知上进行自我定位。为此，它们计算并维护关于环境状态以及其他人类和机器的生理与认知状态（包括其位置、目标、意图、能力、局限性和经验）的各种假设。为实现这一点，它们可以从传感器和通信系统，以及从能够通过观察智能体行为来推断其生理和认知状态及意图的先进系统中获取数据。为这些技术提出的架构也强调了将基于计算和物理的机器模型与人类行为的认知模型相整合的重要性。

博弈论协作技术旨在让机器能够选择以有助于队友并与队友保持一致的方式来实现目标的行动。例如，考虑一种情况：与空中无人机编队的士兵受命在户外环境中导航。无人机对环境有更好的概览，但无法看到树冠覆盖下的情况，而地面士兵的视野有限但详细。博弈论人机编队将涉及无人机跟随并预测士兵的路径和视野，以主动分享图像来引导他们。因此，博弈论协作不仅涉及计算机器自身的行动，还涉及理解哪些行动对他人最有利。由于基于博弈论，有丰富的分析和计算工具集可用于开发这些技术，使其（可证明地）达到最优和/或具备鲁棒性。

对陆军而言重要的是，近期博弈论方法下人机编队所基于的博弈论已超越团队内的协作互动，扩展到与对手的竞争互动，以及领导者与下属之间的互动。这一发展为打造与人机编队兼容的、适用于现有及未来指挥控制结构和条令的新博弈论框架和技术开辟了重要机遇。它进一步提升了为机器配备模仿传统条令方法技术的可能性。这可能包括考虑对手最可能采取的行动方案和最危险的行动方案的能力，以及识别对手何时可能在采取欺骗或佯动行动的能力。

最后，鉴于博弈论在工程、经济学和人工智能领域已开发出各种分析、计算和模拟工具，博弈论人机编队框架为调查、分析和兵棋推演重要的人机编队及反人机编队“假设”问题提供了即时机会。例如，可以立即调查研究运用或对抗人机编队的不同方法，以帮助指挥官理解如何有效运用人机编队，以及如何训练士兵与机器队友及对手进行互动。

结论

人机编队是各国国防现代化计划的核心要素。有效的人机编队要求机器（和人类）能够明确识别并考虑队友、对手和指挥官的意图、目标、能力、局限性及不同的态势感知。基于博弈论的人机编队已开始出现在公开文献中，作为实现此能力的一种手段。陆军应寻求调查并采用博弈论人机编队，用于涉及队友、指挥官、下属和对手的、不确定、动态和存在对抗的作战环境。由于博弈论代表一种细分专业能力，陆军需要与学术界和工业界合作，以确定在博弈论及相关领域的自主能力，从而为战场开发有效的人机编队。

参考来源：澳大利亚陆军研究中心