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编译：物联之家网

Alexander Kott是美国陆军研究实验室网络科学部的负责人。在一篇新的论文中，他总结了他撰写与合著的一些论文，以及其他人的一些论文和文章，这些论文和文章都是关于“战争物联网”的。

Kott描述了一个未来，在这个未来里，物联网传感军事化设备能够收集情报并采取行动，有时会使用致命武器(从发射导弹到开枪的一切)，并预测“认知带宽”(即人类对这些设备的情报进行解释和行动的能力)中的“限制”使得这些东西能够有效地自主做出任何决策和行动。

当然，Kott还预计恶意软件将是这些系统的一个大问题——一旦你相信一个致命机器人能够自主行动并杀死对手，而不是你自己的军队，那么任何危及到这个机器人的事情都可能使它变成毁灭自己一方的反叛力量。Kott提出，主动防御软件将是常见的——也就是说，主动防御软件可以监测到试图破坏它的其他软件，并通过破坏敌人的软件来反击。

Kott描述了这些战场将如何主要由一小部分人监控和维护的装备组成，但他忽略了政治因素：美国的对外战争往往在美国人对他们的孩子在战场上死亡感到愤怒时结束;中东和阿富汗(更不用说也门)的持久战争在很大程度上要归功于远程武器的使用，这些武器的部署对美国人的生命影响很小;以及使用军事承包商在战场上做最肮脏、最危险的工作，这样官方士兵的人数就很少了。

随着战场变得机器人化，从事军事冒险主义的美国人就变成了财富冒险家，而不是生命冒险家。更重要的是，杀死一堆昂贵机器人的战斗是武器公司的利润来源，该公司将在下一场战斗中替换这些机器人，并产生更多的利润，从而用于游说更多的战斗、更多的战争、以及更多被炸毁的机器人、以及更多机器人的替换订单。

但这篇文章中没有说出口且含糊不清的是，典型的美国对手长期依赖肉身并缺少资金支持，而这些对手用肉身和简易爆炸装置对抗无人机和其他先进武器。这些机器人不仅会杀死其他的机器人——它们还会杀死人类对手。这些在战争中死去的人不是美国人，因此，血腥残酷只会稍微改变美国公众舆论远离越来越多战争的看法。

另一个独特挑战是战场条件对可用电力的限制。最成功的人工智能依赖于巨大的计算能力和电力资源，包括云计算——必要时可以回溯。另一方面，战场人工智能必须在边缘设备的限制下运行，如小型传感器、微型机器人和作战人员的手持无线电。这意味着计算机处理器必须相对轻便小巧，并且在使用电力方面尽可能节省。有人可能会建议，克服战场上直接可用计算资源限制的一种方法是通过无线通信将计算转移到位于战场之外的强大计算资源。不幸的是，这不是一个可行的解决方案，因为敌人对友好网络的干扰将限制使用可追溯计算资源的机会。

一个包括多个作战人员和多个人工智能体的团队必须能够进行分布式学习和推理。除了分布式学习之外，这些挑战包括：多个分散的任务分配;自组织、适应和协作;环境管理操作;联合感知。迄今为止的商业努力主要限于良性环境中的单一平台。军事重点项目，如MAST CTA ，一直在为无人机开发协作平台;地面车辆协作具有挑战性，目前仍处于基础研究阶段，特别是，为了应对这些挑战，已经启动了一个名为分布式和协作智能系统和技术(DCIST)的新型协作研究联盟。请注意，战场环境带来了另一个复杂因素：因为敌人会干扰通信，所以所有这些协作的、分布式的人工智能必须能够很好地工作，即使是在有限的、间歇的网络连接中。