美陆军研究实验室推进人机协作编队研究

编者按

美陆军研究实验室（ARL）高级科学负责人吉恩·维特尔博士近日接受采访时表示，ARL正在进行关于人工智能（AI）如何适应士兵思维与生理状态变化的研究工作，以实现更好的人机协作编队。

一、研究背景

士兵是目前人机编队中的最终决策者，而实际上，在人机编队完成一项任务时，士兵和机器各有优劣势，需要一个控制体系决定由士兵还是机器行使最终决策权。例如，士兵在短时间内跨越几个时区，受到昼夜节律干扰，AI可以确认士兵状态并不理想。当再次进入一个威胁性场景时，AI更适合做出最终决策。ARL正致力于开发这种强大的智能人机编队模式。

人工智能未来将衡量士兵的认知和身体状态，可以辅助或营救士兵。ARL目标是使AI不仅可以辅助队友，还将了解队友需求，在不干扰队友的情况下满足其需求，让AI适应士兵的实时状态变化，改变士兵意图以及要执行的任务。

二、项目内容

AI可从人对环境的反应变化中收集信息，判断士兵的大脑或生理信号变化。该研究将使AI结合非侵入性传感器，监测士兵的大脑和心率数据等生理信号，监测士兵状态。

项目分为三部分，第一部分集中在测量人体生理信号，预测士兵状态；第二部分是根据已检测到的生理信号，明确需采取的方案；第三部分是确定AI与士兵之间是否建立闭环实时系统。项目的近期目标是让AI感知人类状态，并做出关键决定。长远目标是AI将人类状态信息与即时态势感知数据相结合，给出最终决策，AI将独自执行任务。该研究将探索测谎类指标、脑电波读数等所有类型的生理指标。研究团队将会使用多种生理信号增强对士兵状态的评估。该研究假设多个信号优于单个信号，正研究如何同步信号以及测量信号所需的分辨率。

一名美军士兵在模拟坦克中操作系统，同时美国陆军研究实验室（ARL）的科学家监控着他的脑电波。

三、项目进展

研究团队4月发表在《科学进展》杂志的文章，研究大脑执行特定任务时在不同神经纤维聚集区的连接，将这些连接图转换为计算模型，利用计算机模拟大脑区域在受到刺激时的反应，最后利用数学框架测量大脑活动在各种模拟认知系统的同步。该研究所获得的大脑活动协调模式，将增强士兵与机器人的连接，也是该项目的初步研究成果。研究团队希望大脑信号能解释士兵过去表现，以预测士兵未来状况，通过士兵的生理、大脑数据来预测士兵表现。

项目近期的研究为如何收集足够数据，以消除对大量人员的平均统计数据的需求，获得足够的统计分析能力。目前，大脑的个体差异从根本上改变了大脑动态发生的方式，因此，该研究将重点放在个人层面的保护状态，使技术能够适应个人。这项研究还将有助于预测士兵在一种情况下的行为或反应，定义大脑的运作模型。项目的下一个目标是推进更复杂的任务，探索更多的大脑模糊区。

来源 ：美陆军研究实验室网站/图片来自互联网

军事科学院军事科学信息研究中心 薛晓芳

编辑：刘伟雪

如需转载请注明出处：“国防科技要闻”（ID：CDSTIC）

注：原文来自网络，文中观点不代表本公众号立场，相关建议仅供参考。