Alexander Kott是美國陸軍研究實驗室網絡科學部的負責人。在一篇新的論文中，他總結了他撰寫與合著的一些論文，以及其他人的一些論文和文章，這些論文和文章都是關于“戰(zhàn)爭物聯(lián)網”的。

Kott描述了一個未來，在這個未來里，物聯(lián)網傳感軍事化設備能夠收集情報并采取行動，有時會使用致命武器，并預測“認知帶寬”(即人類對這些設備的情報進行解釋和行動的能力)中的“限制”使得這些東西能夠有效地自主做出任何決策和行動。

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當然，Kott還預計惡意軟件將是這些系統(tǒng)的一個大問題——一旦你相信一個致命機器人能夠自主行動并殺死對手，而不是你自己的軍隊，那么任何危及到這個機器人的事情都可能使它變成毀滅自己一方的反叛力量。Kott提出，主動防御軟件將是常見的——也就是說，主動防御軟件可以監(jiān)測到試圖破壞它的其他軟件，并通過破壞敵人的軟件來反擊。

Kott描述了這些戰(zhàn)場將如何主要由一小部分人監(jiān)控和維護的裝備組成，但他忽略了政治因素：美國的對外戰(zhàn)爭往往在美國人對他們的孩子在戰(zhàn)場上死亡感到憤怒時結束;中東和阿富汗(更不用說也門)的持久戰(zhàn)爭在很大程度上要歸功于遠程武器的使用，這些武器的部署對美國人的生命影響很小;以及使用軍事承包商在戰(zhàn)場上做最骯臟、最危險的工作，這樣官方士兵的人數(shù)就很少了。

隨著戰(zhàn)場變得機器人化，從事軍事冒險主義的美國人就變成了財富冒險家，而不是生命冒險家。更重要的是，殺死一堆昂貴機器人的戰(zhàn)斗是武器公司的利潤來源，該公司將在下一場戰(zhàn)斗中替換這些機器人，并產生更多的利潤，從而用于游說更多的戰(zhàn)斗、更多的戰(zhàn)爭、以及更多被炸毀的機器人、以及更多機器人的替換訂單。

但這篇文章中沒有說出口且含糊不清的是，典型的美國對手長期依賴肉身并缺少資金支持，而這些對手用肉身對抗無人機和其他先進武器。這些機器人不僅會殺死其他的機器人——它們還會殺死人類對手。這些在戰(zhàn)爭中死去的人不是美國人，因此，血腥殘酷只會稍微改變美國公眾輿論遠離越來越多戰(zhàn)爭的看法。

另一個獨特挑戰(zhàn)是戰(zhàn)場條件對可用電力的限制。最成功的人工智能依賴于巨大的計算能力和電力資源，包括云計算——必要時可以回溯。另一方面，戰(zhàn)場人工智能必須在邊緣設備的限制下運行，如小型傳感器、微型機器人和作戰(zhàn)人員的手持無線電。這意味著計算機處理器必須相對輕便小巧，并且在使用電力方面盡可能節(jié)省。有人可能會建議，克服戰(zhàn)場上直接可用計算資源限制的一種方法是通過無線通信將計算轉移到位于戰(zhàn)場之外的強大計算資源。不幸的是，這不是一個可行的解決方案，因為敵人對友好網絡的干擾將限制使用可追溯計算資源的機會。

一個包括多個作戰(zhàn)人員和多個人工智能體的團隊必須能夠進行分布式學習和推理。除了分布式學習之外，這些挑戰(zhàn)包括：多個分散的任務分配;自組織、適應和協(xié)作;環(huán)境管理操作;聯(lián)合感知。迄今為止的商業(yè)努力主要限于良性環(huán)境中的單一平臺。軍事重點項目，如MAST CTA ，一直在為無人機開發(fā)協(xié)作平臺;地面車輛協(xié)作具有挑戰(zhàn)性，目前仍處于基礎研究階段，特別是，為了應對這些挑戰(zhàn)，已經啟動了一個名為分布式和協(xié)作智能系統(tǒng)和技術(DCIST)的新型協(xié)作研究聯(lián)盟。請注意，戰(zhàn)場環(huán)境帶來了另一個復雜因素：因為敵人會干擾通信，所以所有這些協(xié)作的、分布式的人工智能必須能夠很好地工作，即使是在有限的、間歇的網絡連接中。

參考：

Internet of Battle Things: a militarized IoT where "cognitive bandwidth constraints" require "autonomous cyber agents"