随着大数据、神经网络、云计算等先进技术的广泛运用，人工智能正以前所未有的力量推动着决策思维、模式和方法的变革。小数据时代基于直觉和经验的决策将让位于智能化时代基于全样本数据的决策，后者将成为主导战场制胜的新范式。加快人工智能融入现代指挥决策，更好地实现人脑思维与机器计算的优势互补，才能推动军事指挥决策水平的整体提升。
厘清智能化融入的优势所在
未来战争的智能化属性将不断增强，时刻需要根据敌情、我情和战场环境的变化快速做出最优决策。单纯的人脑决策已经难以适应现代战争节奏，需要积极借助人工智能，通过人机协同互补，实现军事指挥决策的快速高效。数据驱动式决策，着眼大数据资源进行数据挖掘与综合研析，从中发现数据关联、未知规律并据此辅助指挥员进行决策。自主式决策依托大数据分析平台，感知、认知和决策支持相结合，在确保时效性基础上，精确生成并优选决策方案。预先实践式决策，通过利用决策模拟系统，在作战决策结果未转化为作战行动之前，对作战方案进行实验、检验、论证和优化，从中萃取最佳行动方案。由此观之，人工智能将成为战场的“全源分析师”，以其强大的数据和算法优势，拓展指挥员对战场的认知广度和深度，可以实现更精准的态势感知、更可信的战局研判、更迅速的指挥控制。
把准智能化融入的重点指向
算法、算力以及数据既是人工智能发展的内在动力，也是核心支撑，应融入到指挥控制整个流程的关键环节之中。要增强态势感知能力，为指挥决策提供情报基础。应网络化连接多维战场中的感知系统，借助运用数据挖掘、深度学习等技术，处理并利用多源获取的大量异构数据流，提取战场有用情报，掌握战场态势变化，以实现信息优势到决策优势的有效转化。要强化认知决断能力，为指挥决策提供重要支撑。应着眼战场形势瞬息万变，时间要素权重不断上升的客观实际，基于数据信息技术和人工智能技术，有机结合新技术、新战法与经验决策等，使定性与定量相结合，提升己方OODA环的单环决策速度，拓展并行决策广度，通过以快制慢，夺取认知先手，以形成近似降维打击的效果。要优化协调控制能力，为指挥决策提供坚实保障。应借助大数据分析技术，挖掘比对敌情数据中的异常现象，迅速捕捉敌混乱、错误、弱点等战机，改变过去根据行动结果确定下一步行动的指挥模式，预先调整决策，动态调配兵力，模拟、测算行动效果，协调控制部队展开兵力机动。
规避智能化融入的风险挑战
人工智能易受缺陷数据输入的影响，存在“垃圾进、垃圾出”等问题。同时，人工智能的黑匣子性质，使人很难理解机器为何以及如何做出决策，难以辨识数据是否因受到损害并产生错误结果的情况。因此，要在人工智能的输入端下功夫。着眼人工智能应用场景，识别虚假、伪造、劣质数据，深度挖掘数据关系，提升决策所需信息的完整性。去伪存真，增加训练数据的准确性。要在人机协同的交互端下功夫。人机协同决策的最大困境在于人与机器之间的交互，人机互动存在不确定性，信息沟通不畅，可能会产生无法预料和无法解释的结果，必须加速开发人机交流智能化模式。要在机器推断的运行端下功夫。当前的“机器学习”“监督学习”和“强化学习”等已经实现，但应不断寻求突破，充分吸纳各类技术手段，优化模型设计，完善数据库建设。要在人机决策的分配端下功夫。人脑与机器各有优长，应注重强化“有人参与”下的人工智能，合理界定人工智能融入指挥决策的层级、范围和程度，关键时介入人脑判断，整体把控住人机协作的安全性和可靠性。
实现智能化融入的高效有序
当前，以智能化为核心、信息化为基础、网络化为标志的军事智能化发展迅猛，世界各主要国家积极发掘人工智能优势，希冀做出比对手更快、更好的军事决策，同时给对手制造更多决策困境。我们必须紧跟世界潮流，聚焦顶层设计，充分认识并发挥智能技术对指挥决策的辅助支持作用，探索符合我军特色的人机协同决策模式，引导指挥能力体系建设。要坚持系统指导，优化结构设计人机协同路径。按照战略、战役、战术层级作战指挥的决策主旨、容量要求，区分指挥、控制、通信等任务领域，兼顾“有人、无人”各自的优势特点，充分论证人工智能在军事指挥决策领域中应用的适应性及可能存在的问题，系统设计人工智能融入的领域、方式和集成程度。要坚持人为主导、机器为辅、取长补短、协同配合的分工原则，设计各自的探触边界，实现从辅助决策向智能决策的转变。
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