新的研究表明，机器人将自动完成士兵的任务

智能手机自动纠错短信，搜索引擎自动完成查询，地图应用程序实时重定向导航以避免交通减速。这些无处不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。

新研究发表于科学的进步今天来看士兵大脑活动期间特定的任务结合人工智能团队动态完成任务的方法。

陆军设想了一个由士兵和自治系统作战能力发展司令部陆军研究实验室(陆军企业研究实验室，也称为ARL)的高级神经科学家Jean Vettel博士表示，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，以创建一个更加优化的团队。

最近，ARL和布法罗大学(University at Buffalo)之间的合作正在研究如何协调人脑的动力学和结构，以预测此类行为，从而优化团队绩效。

最近这篇论文的合著者维特尔说:“虽然这项研究的重点是一个人，但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，无论是对有士兵的团队还是有Autonomy的团队。”

“在军事行动中，士兵们同时执行多项任务。他们分析来自多个来源的信息，在评估威胁的同时导航环境，共享态势感知，并与分布式团队沟通。这需要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转换，”维特尔说。“如果我们可以利用大脑数据来表明什么任务他们正在做的事情，人工智能可以动态响应和适应，以协助士兵完成任务。”

为了实现这种未来的能力，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。他们使用计算方法来了解这是如何被表征的，从而为行为预测提供信息。

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。(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换成每个受试者大脑的计算模型，并用计算机模拟当一个单一的地区一个人的大脑被刺激了。然后，研究人员使用他们开发的数学框架来测量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Kanika Bansal博士说。“大脑不同区域之间的连接会随着学习而改变，或随着年龄或神经疾病而恶化。人与人之间的连接也有所不同。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大脑的大范围模式大脑的活动与各种认知系统有关。”

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，但这项工作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神经科学家和合著者哈维尔·加西亚博士指出:“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，这将是非常有趣的。”“就像大脑如何协调执行特定功能的区域一样，你可以想象这种方法如何描述协调的个人团队和不同技能的自治系统共同完成任务。”