智能手机会自动更正短信，搜索引擎会自动完成查询，地图应用会实时重定向导航，以避免交通放缓。这些普遍存在的基于人工智能的技术适应日常需求，并通过专注于改进算法来学习用户习惯，但陆军研究人员希望通过提供更多关于用户意图的信息来增强人工智能。
发表在科学的进步今天着眼于士兵在特定任务中的大脑活动，寻找将AI团队结合起来动态完成任务的方法。
陆军作战能力发展指挥陆军研究实验室高级神经科学家Jean Vettel博士说，陆军设想未来战场由士兵团队和自主系统组成，作为这一未来愿景的一部分，陆军正在寻求创造可以预测个人状态和行为的技术，以创建一个更优化的团队。该实验室是陆军的企业研究实验室，也被称为ARL。
最近ARL和布法罗大学之间的合作正在研究如何协调人类大脑的动力学和结构来预测这些行为，从而优化团队表现。
Vettel是最近论文的合著者，他说:“虽然这项研究关注的是一个人，但其目的是了解一个人的大脑活动如何被用来为团队环境创造新的策略，无论是有士兵的团队还是有自治的团队。”
在军事行动中，士兵同时执行多项任务。他们从多个来源分析信息，在环境中导航，同时评估威胁，共享态势感知，并与分布式团队进行沟通。这就要求士兵在这些任务之间不断切换，这意味着大脑也在这些不同任务所需的不同大脑区域之间快速切换，”维特尔说。“如果我们可以使用当时的大脑数据来指示他们在做什么任务，人工智能就可以动态地做出反应并适应，以帮助士兵完成任务。”
为了实现这一未来能力，研究人员首先试图了解大脑在执行特定任务时如何协调其不同区域。他们用一种计算方法来理解这是如何被描述为行为预测的。
为了完成这项研究，研究人员绘制了30个不同人的大脑不同区域是如何通过被称为白质的组织束相互连接的图谱。(连接不同大脑区域的具体连接模式因人而异。)
接下来，科学家们将这些地图转化为每个受试者大脑的计算模型，并使用计算机模拟当一个人大脑的单个区域受到刺激时会发生什么。然后，研究人员使用他们开发的数学框架，来测量在模拟中不同认知系统的大脑活动是如何同步的。
“大脑是非常动态的，”该研究的主要作者卡尼卡·班萨尔博士说。“大脑不同区域之间的连接可能会随着学习而改变，或随着年龄或神经疾病而恶化。人与人之间的联系也各不相同。我们的研究帮助我们理解这种可变性，并评估大脑组织中的微小变化如何影响与各种认知系统相关的大规模大脑活动模式。”
虽然班萨尔博士指出了这项研究描述的大脑协调的基本原则，但研究中描述的方法也有可能扩展到大脑之外，在未来创造动态的团队任务。
ARL的神经科学家和合著者Javier Garcia博士指出:“虽然这项工作已经部署在有限大脑结构的单个大脑上，但看看士兵和自主系统的协调是否也可以用这种方法来描述将是非常有趣的。”“不管大脑如何协调执行特定功能的区域，你可以想象这种方法如何描述协调的个人团队和具有不同技能的自治系统一起完成任务。”
陆军研究人员正在寻找利用大脑数据来指示士兵正在执行的具体任务的方法。他们说，这些知识将使人工智能能够更好地动态响应和适应，以协助士兵完成任务。(图片来源:美国陆军图形)
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