文章总结： 该文档为北约STO报告编译稿，聚焦多智能体强化学习在空战战术决策中的可解释性研究。报告指出MARL虽能提升战术水平，但缺乏透明度限制了其在军事领域的部署，为此引入新型信息理论描述子分析代理协作。研究发现AI决策常反直觉且异于人类经验，强调提升可解释性对建立信任、保障安全及实现人机协同至关重要，建议在优化模型性能的同时完善解释机制。 综合评分： 65 文章分类： AI安全,应用安全,安全建设,威胁情报

《解释多智能体强化学习在空中作战战术中的战略决策》

原创

所长007 所长007

蓝军开源情报

2026年3月24日 09:52 湖南

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【导读】

2026年3月9日，北约科学技术组织 (STO)发布报告《解释多智能体强化学习在空中作战战术中的战略决策》。本文回顾了多智能体强化学习中可解释性的最新进展，并介绍了新颖的应用场景，强调其在分析代理决策过程中不可或缺的地位。

人工智能在塑造未来技术格局中起着关键作用。多智能体强化学习已成为模拟各领域复杂动态的重要人工智能技术，为自主智能体之间的高级战略规划与协调带来了新潜力。

然而，其在敏感军事环境中的实际部署受限于缺乏可解释性，而这正是可靠性、安全性、战略验证和人机交互的关键因素。

现有技术被批判性评估，并将其纳入军事战略领域，重点关注模拟空战场景。随后引入了一种新型信息理论可解释性描述子的概念，用于分析代理的协作能力。

本研究旨在强调精确理解人工智能决策的重要性，并将这些人工生成的战术与人类理解和战略军事学说相结合，从而提升人工智能系统的透明度和可靠性。通过阐明可解释性在推进MARL作战防御中的关键重要性，这项工作不仅支持战略规划，也支持通过深刻且易懂的分析培训军事人员。

本文《解释多智能体强化学习在空中作战战术中的战略决策》英文原文18页，文末附目录。扫码文末二维码，加入蓝军开源情报知识星球会员，免费下载本文原文。需要译文请加微信：19173111689（微信同号），报告订制请加微信：19118805880（微信同号）。

关键词：人工智能；空中作战； HMARL；作战防御

这是蓝军开源情报的第 543期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao） 转载请联系授权（微信号：Lanjunqingbao2081）

人工智能已成为许多领域的变革力量，无论是在通用应用还是专业领域都取得了重大进展。近年来，人工智能在战略决策、适应性和复杂环境中的导航能力展现出强大，这些都是战争游戏的关键特质。

人工智能的一个显著分支是强化学习，智能体通过与环境的反复试验来学习最佳行为，无需专家人类数据来识别有效的行动方案。强化学习使自主智能体能够适应并制定策略，以应对不断变化的战场条件。它在国际象棋等游戏中的成功凸显了其在不确定性下进行高层推理、规划和执行的潜力。

多智能体强化学习将强化学习扩展到共享环境中拥有多个智能体交互的系统。这使得它特别适合战争游戏，能够模拟军事冲突中复杂的协作与竞争动态。多智能体强化学习支持协调策略的模拟、实时适应和涌现行为，是开发和测试先进战术的理想框架。

将多智能体强化学习整合进军事模拟，既能实现训练，也能实现作战规划，为现实决策提供宝贵见解。这项工作聚焦于空战场景，特工通过多智能体强化学习算法进行训练。特别值得关注的是空战场景，特点是战斗机之间近距离、高度机动性的空战。我们的目标是培训特工飞行员并分析其行为。

综上所述，尽管 HMARL 系统在提升空战场景中的决策能力方面展现出巨大潜力，但在可解释性方面仍有显著提升空间。需要特别指出的是，人工智能（尤其是 HMARL）在军事领域的应用仍处于初级阶段，这一特点在可解释性工具方面尤为明显。

当前的核心挑战在于开发更先进的方法来解析这些AI系统的内部运作机制。这将有助于军事人员理解复杂决策背后的逻辑依据，这对于在空战等高风险、关键任务环境中建立信任与确保透明度至关重要。AI系统与人类飞行员之间最根本的区别在于决策方式：AI系统通过海量模拟数据和预设目标优化决策策略（政策），其信息处理速度和规模远超人类能力。实验表明，指挥官在部署异构飞行器动态时能够学习不同战术策略。

然而，AI系统在应对复杂多变场景时，可能仍难以达到人类飞行员所具备的直觉判断力与适应能力。飞行员凭借经验、直觉和情境感知能力应对突发状况，这种关键差异引发了重大安全隐患。人工智能系统可能根据模型做出技术上最优的决策，但由于缺乏情境理解能力，在实际操作中存在安全隐患。这与性能与可解释性之间的权衡关系密切相关——解释质量直接关系到系统性能表现。

本研究中， HMARL 模型尚未实现完美的作战效能。因此，其解释机制有时会产生反直觉结果，例如在明显占据优势位置时仍选择防御性机动。这些现象凸显了在保持可解释性的同时，亟需对 HMARL 模型进行精细化优化。确保人工智能系统的决策过程具有可解释性至关重要，这能让操作人员建立信任并及时采取干预措施。此外，AI系统用于决策的信息源（如传感器数据、雷达信号及环境变量）可能与人类飞行员的核心考量存在差异。

例如，AI系统可能优先采用攻击角度或速度等数据驱动指标，而飞行员更依赖直觉判断与实战经验。明确这些差异对于将AI系统融入人机协同作战体系、确保实战空战中人类能安全高效运用AI技术具有关键意义。综上所述，提升空战场景下分层多智能体强化学习的可解释性，不仅有望显著提升系统性能。该机制在提升安全性、促进透明度以及培养高风险环境中成功部署所需的信任方面也发挥着关键作用。

《解释多智能体强化学习在空中作战战术中的战略决策》

【目录】

摘要

一、引言 与 文献综述

1.1人工智能在战争模拟中的潜力

1.2理解性决定

二、学习框架

2.1多主体强化学习

2.2分层强化学习

三、空战 EXPLAINABILITY 方法

3.1策略简化

3.2奖励分解

3.3特征贡献

3.4层次模型

3.5因果模型

四、实验与结果

4.1空战训练

4.1.1低级训练

4.1.2高级训练

4.2生成解释

4.3全球解释

4.4局部解释

五、讨论与结论

致谢

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