参谋长联席会议主席对陆军战争学院说，世界各地的战区指挥官都希望现在就能看到和使用武器。邓福德说，向经验丰富的高级军官推销人工智能等未经测试的东西要难得多。

邓福德访华一周后，陆军战争学院(Army War College)召集了24名军官和文职专家来接受这一挑战：如何在实际制造军用人工智能之前展示它的潜在价值?(会议早在邓福德来访之前就安排好了，但与会者对他的话却念念不忘。)当前的目标是想出一些方法来模拟人工智能的效果，这样学校内部的游戏设计师就可以在10个月内把它变成电脑模拟或桌面练习，而不需要新的资金。人们希望，2020年的奥运会反过来能激发军队领导层的足够兴趣，从而支持更大规模、更长期的人工智能发展。

一位与会者表示:“我们正试图影响那些没有太多时间的高层领导人。”“他们只是想看看。一旦他们看到了，钱就会随之而来。(英国皇家国际事务研究所(Chatham House)的规定报道了这一事件，因此没有透露消息来源的姓名。)他说，这意味着这些领导人需要一种方法，来想象人工智能可能会对未来的行动产生何种影响。战争游戏是一种久经考验的方式，让军事专业人士在你真正开发新技术之前就能看到它们是如何发挥作用的，通常是在新技术还没有开发出来之前。

最著名的案例是20世纪20年代和30年代的海军战争学院(Naval War College)，该学院举办了100多场游戏，探索与日本可能爆发战争的可能性，游戏中，军官们经常在用作巨型游戏板上移动微型船只。尼米兹上将有句名言:这些游戏探索了如此多不同的技术和策略，以至于“(实际)战争期间发生的一切都令人意外……除了敢死队战术。”

但是战争游戏中的人工智能是一个更难的问题。如果你想找出如何使用一种新的武器,海军战争学院的的航空母舰在1930年代,你可以添加新块板和新的选择规则：游戏如何改变,例如,你让你的一些船只发射飞机x英里轰炸目标百分比的机会摧毁他们吗?

但人工智能不是一种物理武器。人工智能是一种会思考的机器。改变你的战争游戏规则去模拟飞得更远的飞机，航行更快的船，更难杀死的坦克或者更快传输信息的卫星并不难。但是你如何改变你的游戏来模拟一方变得更聪明呢?

更困难的是:当人工智能的关键优势在于它能想出人类从未想到的策略时，人类游戏设计师和玩家如何模拟非人类人工智能的军事决策?

游戏改变者

陆军战争学院既没有时间也没有资金来建造一个超级人工智能来玩战争游戏。对任何人来说，制造这样一个超级大脑可能都需要数年的时间。即使是五角大楼的高优先级人工智能项目，目前也把重点放在改善技术功能上，比如维护、后勤、网络安全、电子战和导弹防御，而不是建造机器人战略家。

你不能消除这个问题，但有两种方法可以减少它。其一是通过测试当今相对有限的人工智能如何处理简化模型的有限复杂性，来模拟未来的超级智能人工智能将如何处理现实世界的惊人复杂性。另一种方法是给人类玩家一些优势，帮助他们超越对手，模拟当一方持续地思考得更快更好时，战争是如何变化的。

值得注意的是，陆军战争学院会议提出了许多方法来模拟人工智能，而完全不使用任何新技术。(我以受邀专家的身份参加了会议——军方承担了我的费用——所以其中一些想法部分是我的)。

即使你的“模拟”是像两个人玩棋类游戏这样简单的事情，你也可以拿出秒表或国际象棋时钟来计算他们的步数——每轮给一方更多的时间来模拟人工智能如何比人类思考得更快。你让一方拥有更多玩家，以模拟AI如何同时考虑更多选择，并提出更广泛的不同策略。

如果双方没有看到相同的游戏板怎么办?这是两款消费策略游戏的共同特点，即每个玩家只能看到他们单位周围地图的一部分，而正式的战争学院演习则是双方在不同的房间里，从中立的裁判那里获得所有信息。这允许你通过给一方提供更多或更好的信息来模拟人工智能。

例如，人工智能的一个高优先级应用是快速收集、分析和传播大量数据——比如来自无人侦察机的视频——这将需要人类情报分析师花更长的时间来分析。您可以通过比另一方更快地提供信息来模拟该功能。也许裁判会告诉那些玩“ai激活”的一方棋子现在在棋盘上的什么位置，但它只会告诉非ai一方棋子在最后一圈或两圈之前的位置。

您可以使用类似的延迟来模拟人工智能如何自动化许多常规工作人员的工作。这是一个艰难的过程，要把指挥官的作战计划变成详细的时间表，包括什么部队走什么路线，什么时候有什么空中和炮火支援，什么时候会遇到运送弹药、食物或燃料的补给车队，等等。这也是人类狩猎采集型的大脑还没有进化到可以做的工作，但计算机却擅长做这些工作。所以，也许模拟ai总部的一方现在就可以在棋盘上移动棋子，但当非ai方发出命令时，它需要一两个回合才能真正执行这些命令。

或者你可以把两种方法结合起来。模拟人工智能的一方可以看到棋盘并移动棋子，但非人工智能的一方只知道棋子在上一轮的位置，并且只能发出下一轮的指令。

美国陆军还设想，人工智能能够通过安全的广域网络快速传输情报和命令，让分散的指挥所在异地紧密合作。您可以将启用ai的团队中的所有成员放在同一个房间中，同时将另一个团队分开，从而模拟这种情况。师长和他的参谋人员在一个房间里，旅长们各自在自己的房间里，任何交流都要经过裁判。现在把这个和滞后结合起来。所有的AI玩家都可以自由地面对面交流，但是如果非AI指挥官告诉他的部队做些什么，他们实际上直到下一个回合才会收到命令。

如果你真的能够编写或修改一款电脑游戏，而不是单纯的桌面游戏，你的选择就会变得更加复杂和可怕。你可以把每个玩家放在不同的屏幕上，操纵他们得到多少信息，速度有多快，准确度有多高。您可以切断玩家之间的游戏内消息传递来模拟无线电干扰，或者发送虚假消息来模拟他们的网络被黑客入侵。你可以使用众包来模拟人工智能产生更广泛策略的能力。非人工智能玩家只能在自己之间进行头脑风暴，但模拟人工智能的团队可以在互联网上发布游戏板，并得到数百条关于下一步行动的建议。

一旦你把你的战争游戏放在电脑上，你也可以开始用真正的人工智能取代人类玩家。当然，它不会像你正在模仿的未来人工智能策略师那样复杂，但它所处的模拟世界也不像现实世界那么复杂。现在已经有很多ai可以让你重新定位去玩你的游戏。“没有必要重新发明解决游戏的人工智能，”一名参与者表示。“这已经做到了——而且已经被产品化了。”

这些人工智能也一直在改善。如果您正确地编写了软件—特别是应用程序编程接口(API)—那么您就可以在新的、更智能的ai可用时插入它们。即使从长远来看，当你最终开发出一个能够规划实际战斗的人工智能战略家时，你也会非常想在将人的生命押在它的表现上之前进行模拟测试。