美国:第三次抵消剑指人工智能,本文是一篇关于人工智能论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
人工智能论文参考文献：
AI,将改变未来的一切,包括军事方面.近日,美国陆军军事学院（U.S. Army War College）旗下的战略研究智库Strategic Studies Institute（SSI）出版了一本名为《比你想得更近：美军第三次抵消的战略意义》（CLOSER THAN YOU THINK： The Implications of the Third Offset Strategy for the U.S. Army）的重磅报告.
报告大部分内容均围绕人工智能以及相关应用阐述对美国军事的战略意义.本刊挑选重点内容进行了编译.
围棋与人工智能：战略决策的潜力
相信大家都知道,围棋（Go）是世界上最古老的棋盘游戏.在一个19×19线的方格游戏棋盘上,两名玩家各执白色棋子或黑色棋子,轮番落子.将对方的棋子包围起来,就能够将这些棋子缴获.在游戏结束时,在棋盘上包围的空间最多且被缴获棋子数目最少的一方玩家获胜.其实,可以这样说,围棋的总体目标是掌握主动权,在戳中对手弱点的同时最大限度地发挥自己的优势,从而实现战略和战术上的包围,而不足之处就是导致了一个稳定和平衡的局面.
虽然看起来很简单,但实际上围棋是相当复杂的.它是一个涵盖主动性、策略性、平衡性以及人类想要控制棋盘地理位置的意志冲突性游戏.围棋,本质上来说就是一个具有2500年历史的“抽象战争模拟”.因此,一些著名的政治思想家认为,围棋是理解地缘政治和战略的可行性模式.然而,很少有人知道该如何将其应用于自己的决策中.他们可以把围棋看成是具有说明性的、内容丰富的,甚至让人大开眼界的事物,但却无法或是不愿意采取下一步措施,学习围棋所教授的知识,以便将其应用于自己的战略思维中.将人类和计算机化的人工智能结合起来是一个潜在的解决方案,它可以使人类在不需要经验或深入研究的情况下,就像专家一样,在围棋或类似的决策过程中充当专家.而最近在AI领域所取得的进展在不断表明,现如今,这些是可能实现的.
2016年,一个计算机程序成功地击败了两名世界上最好的围棋选手,引起人们的极大关注,这个程序就是AlphaGo,该程序是由谷歌旗下的人工智能研究公司Deepmind的计算机科学家编写的.是的,AlphaGo做到了这一点,但这并不是通过预先编程的游戏专家知识,而是通过从专家玩家对弈的游戏中进行学习,并不断通过自我对弈以实现能力的自我提高.这是一种既具有革命性又意义深远的做法.虽然人工智能在很多地方都能够发挥作用,但是它在围棋这种古老的战略游戏中的应用表明了它是如何帮助改善外交和安全策略决策的.把围棋的战略经验与人工智能结合起来,可以使这些检验更加广泛地得以应用,并在不需要文化背景或游戏专业技能的情况下提高决策能力.而这将使人类决策者能够更加专注于自己的长处并克服其认知上的弱点.通过创建一个基于围棋框架的世界模型,像AlphaGo这样的AI算法就可以成为那個世界的专家,理解一个给定的情况,然后在很多可能的行动方针（COA）中展望未来,以帮助人类决策者确定哪一个下一步行动将能够最好地实现其目标.通过与人类决策者合作,进行更快、更深入、更准确的思考,这种类型的人工智能可以为那些最愿意使用它的人提供决定性的战略优势.
人机协同决策
莫拉维克悖论（Morec’s Paradox）指出,人类毫不费力就可以做成的事情,对于计算机来说是非常困难的.尤其是在运动技能、视觉或音频识别等基本任务更是如此.其实,这个说法反过来也是正确的,特别是在涉及到人类的认知思维的时候.一个复杂的战略环境可能会很（太）难让人类的头脑进行准确的处理.因为在一个情况中,可能会有太多的信息、太多的复杂性以及太多的变化.而这些却正是战略决策者所必须操作的确切环境.在这种情况下,他们承担不起犯错所带来的后果,也不能屈服于人类决策这个所固有的弱点.而这正是人机合作所能完善的地方.将AI计算机思维与人类思维结合在一起、将人类的优势与AI的优势结合起来,从而弥补两者之间的弱点.
其中,人工智能可能会遇到的难题是,当它遇到超出其学习经验或模型的情况时,除了数据库或固有编程之外,它可能很难进行创造性的思考.与此同时,它可能也无法进行*思考,特别是在最具*性的解决方案可能不是最高效或最有效的解决方案的情况下.另外,AI需要制定一个为之奋斗的目标（AI不是做白日梦）.这正是人机协作的人性化部分.在这种人机合作的模式中,人类将提供目标、创造力和*思维,而人工智能将提供自学得来的经验、直觉和预测能力.一个汇聚了这些元素的算法就是实现突破的关键,而正是这些使得AlphaGo超出了世界上最好的围棋选手.
右图左边的地图显示了一个基于欧洲和中东的相对影响的概念图构建的位置.白色代表美国和北大西洋公约组织（NATO）,黑色代表俄罗斯和俄罗斯的盟友.右侧的地图显示了一个相对简单的围棋计算机程序操作的结果,它比AlphaGo要简单得多,通过计算机自我对弈来放置黑白位置.虽然这个非常基本的围棋模型有一些局限性,但是通过在中东、北非和北欧运用额外的影响力活动,计算机自我对弈确实意味着对俄罗斯的战略有利.它还强调,美国和北约应该在整个欧洲和中东加强自己的影响力.这个简单的实验说明了围棋作为在战略环境中理解和做出决策的基础和适用性.
通过人工智能进行的战略决策
像AlphaGo一样,一个决策AI工具将由三种思维组成.第一种是经验思维,它是基于一个经由人类战略家的经验、学说和范例进行训练的人工神经网络得到的,能够识别特定领域内的专家动作.其次是一个直觉思维,它是基于相关游戏模型,由一个经由强化学习训练的人工神经网络建立的,能够使用一个奖励函数,根据人类指定的目的或目标,从失败的情况中分辨出获胜的位置.而第三则是预测思维,它将利用经验和直觉思维来缩小可能的选项,预测多种可能的未来事件序列,并提出建议,从而实现既定的目标.
结论：关于对写作人工智能论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文人工智能论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
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