资料名称：人工智能赋能美国陆军专业知识体系
目录
前言
执行摘要
引言
人工智能与数据技术整合的挑战
目标确定：速度为何至关重要
构建可信任的人工智能系统
信任人工智能面临的障碍
控制系统内的决策逻辑
基于模糊逻辑控制器的风险配置与自适应协同
结论
第1章 引言：专业知识体系
1.1 人工智能融入陆军专业知识体系
1.2 专业领域与专家知识
1.3 专业知识、人工智能与信任
第2章 技术
2.1 引言
2.2 信任人工智能与数据技术面临的障碍
2.3 突破信任人工智能的障碍
2.4 数据质量
2.5 长期信任评估
2.6 人机协同
2.7 打造可靠且高性能的系统
2.8 结论
第3章 人才培养
3.1 人才培养与管理
3.2 改进建议
3.3 结论
第4章 伦理规范
4.1 伦理与职业准则
4.2 责任空白
4.3 自动化偏见
4.4 伦理表现评估
4.5 提升伦理表现
4.6 结论
第5章 政治文化
5.1 社会预期
5.2 私营部门专业力量
5.3 利益攸关方管理
5.4 结论
第6章 总结
参考文献
附录 21世纪基于人工智能的多域机动作战考察
一、绪论
二、传统机动作战的概念与特征
三、人工智能的军事用途和应用
四、向以智能化为基础的战争模式的转变
五、基于二十一世纪型人工智能的多域机动作战发展方向
六、结论
参考文献
摘要：
美军在前沿技术方面保持着领先地位，这与其对前沿技术的重视分不开。美国陆军战争学院的这篇报告认为，要将人工智能应用于军队，发挥最大潜力，各级军事人员必须通过培训加强自身人工智能素养，建立对人工智能的信任，才能更好地实现人机协作，并规避人工智能可能带来的信息偏差等风险。报告分别对整合人工智能和数据技术所面临的挑战、信任人工智能的阻碍，以及如何通过模糊逻辑判断人为干预的程度进行了重点阐述。
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