[论文解读] Challenges and Characteristics of Intelligent Autonomy for Internet of Battle Things in Highly Adversarial Environments

Alexander Kott|arXiv (Cornell University)|Mar 20, 2018

Network Security and Intrusion Detection被引用 9

一句话总结

本文研究了在高度对抗性的军事环境中，物联网作战（IoBT）实现智能自主性的挑战与关键特征。提出了一套以人为本-机器协同的框架，强调在不确定性条件下具备韧性、适应性与实时决策能力，为下一代动态作战场景中的自主系统奠定了概念基础。

ABSTRACT

Numerous, artificially intelligent, networked things will populate the battlefield of the future, operating in close collaboration with human warfighters, and fighting as teams in highly adversarial environments. This paper explores the characteristics, capabilities and intelligence required of such a network of intelligent things and humans - Internet of Battle Things (IOBT). It will experience unique challenges that are not yet well addressed by the current generation of AI and machine learning.

研究动机与目标

• 识别在高度对抗性军事环境中部署智能自主系统所面临的独特挑战。
• 定义智能自主性在物联网作战（IoBT）中实现有效人机协同所必需的特征与能力。
• 解决当前人工智能与机器学习方法在应对实时、不确定且对抗性战场条件方面存在的不足。
• 建立一个支持复杂军事场景中稳健、适应性强且协作性高的智能自主性的概念框架。

提出的方法

• 分析未来战场中众多具备人工智能能力的联网实体与人类作战人员协同作战的作战背景。
• 识别智能自主性的核心需求，包括抵御对抗性干扰的能力、适应动态环境的能力，以及在不确定性条件下的实时决策能力。
• 提出一种整合了人在回路决策机制与自主系统行为的IoBT概念架构。
• 强调可解释且可信的人工智能对于支持高风险军事行动中人类信任与协作的重要性。
• 借鉴信息物理系统与自适应控制的原理，指导自主行为的设计。
• 强调在对抗环境中，安全、低延迟通信与去中心化协调机制的重要性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在高度对抗性军事环境中实现有效运行所必需的智能自主性特征是什么？
• RQ2 物联网作战中的智能自主系统如何在持续对抗性威胁下保持韧性与适应性？
• RQ3 人机协同在动态作战场景中确保任务成功与建立信任方面发挥何种作用？
• RQ4 当前人工智能与机器学习方法在应对实时、不确定战场作战需求方面存在哪些不足？
• RQ5 为实现IoBT中安全、适应性强且协作性的自主性，需要哪些架构与行为原则？

主要发现

• 本文指出，当前人工智能与机器学习系统缺乏在高度对抗性、动态战场环境中运行所必需的韧性与适应性。
• IoBT中的智能自主性必须优先考虑实时决策、抗欺骗与干扰的鲁棒性，以及安全通信。
• 人在回路的协作对于在复杂作战环境中维持信任、问责制与任务有效性至关重要。
• 所提出的框架强调去中心化、自适应与可解释的自主性，以增强系统韧性与作战效能。
• 研究表明，对抗性环境要求自主系统具备在不确定性条件下持续学习与适应的能力。
• 本研究为IoBT中的智能自主性提供了一个基础性的概念模型，识别出现有人工智能研究尚未涵盖的关键能力。