通过认知神经科学与人工智能的融合增强现代防御能力

《Frontiers in Psychology》：Enhancement of modern defense capabilities by convergence of cognitive neuroscience and artificial intelligence

　　

在日益演变的地缘政治不稳定性、混合威胁以及认知领域在现代冲突中日益重要的背景下，越来越需要更好地理解人类认知在防御和安全事务中的作用。认知神经科学（cognitive neuroscience）的进展为决策（decision-making）、压力韧性（stress resilience）、注意力（attention）和元认知（metacognition）背后的神经和心理机制提供了见解，而人工智能（AI）则提供了数据整合、预测建模和决策支持的新能力。本文提出了一个多层次概念框架（multi-level conceptual framework），将认知神经科学与AI整合为一个分层认知支持系统（hierarchical cognitive support system），该系统在不确定性、时间压力和认知负荷条件下增强而非取代人类决策。软神经认知科学（soft neurocognitive science）和AI能力与动能硬实力（kinetic hard power）的整合可能加强威慑（deterrence）、韧性（resilience）和长期防御可持续性（long-term defense sustainability）。所提出的跨学科框架（interdisciplinary framework）可以促进在复杂和动荡环境中发展更具适应性、韧性和以人为中心的防御与安全方法。

**研究背景、现存问题与研究意义**
在地缘政治不稳定性加剧、混合威胁（hybrid threats）兴起以及认知领域（cognitive domain）成为现代冲突关键维度的背景下，传统防御范式（defense paradigms）在军事能力、认知准备（cognitive preparedness）、战略决策（strategic decision-making）及社会韧性（societal resilience）方面暴露出系统性缺陷。尽管人工智能（AI）的快速整合为增强态势感知（situational awareness）与战略预判（strategic anticipation）提供了新机遇，但若未明确处理并整合人类认知维度，AI技术的单纯采用不会自动转化为战略优势。现有研究指出，认知战（cognitive warfare）已将人类心智同时作为战场与武器，针对注意力、情绪、信念及决策过程进行系统性操纵，而传统以动能火力（kinetic firepower）为主的防御模式难以应对此类非对称威胁。因此，有必要将认知神经科学（cognitive neuroscience, CN）与AI进行跨学科整合，构建以人类认知为核心的防御架构，以增强在不确定性、时间压力与认知负荷（cognitive load）下的决策完整性（decision integrity）与韧性。
本研究提出一个多层次概念框架（multi-level conceptual framework），将认知神经科学与AI集成为分层认知支持系统（hierarchical cognitive support system），旨在增强而非取代人类决策。研究明确指出，这一整合可强化威慑（deterrence）、韧性及长期防御可持续性，并推动开发更具适应性、韧性且以人为中心的防御与安全方法。该论文发表于《Frontiers in Psychology》。

**主要关键技术与方法**
本研究采用的方法论核心包括：多模态神经-心理-生理信号监测技术，如脑电图（electroencephalogram, EEG）、心电图（electrocardiogram, ECG）、皮肤电活动（electrodermal activity, EDA）、光电容积脉搏波（photoplethysmography, PPG）及呼吸带（respiratory belts, RB）等；基于机器学习（machine learning, ML）与深度学习（deep learning, DL）的预测模型，用于分析大规模神经生理数据集并预测心理准备状态（mental readiness）；虚拟现实（virtual reality, VR）与增强现实（augmented reality, AR）驱动的沉浸式压力韧性训练（stress resilience training）系统；以及AI驱动的虚拟助手（virtual assistant, VA）与自适应人机接口（adaptive human machine interface, AHMI），用于动态调节认知负荷并支持决策。研究未涉及具体样本队列来源。

**研究结果**

**2 认知战与人类领域**
通过分析北约（NATO）联盟转型司令部的定义及近年跨学科研究，作者指出认知战是一种结构性冲突特征，将人类感知、注意力、情绪、信念及决策过程作为主要目标，通过心理、信息、社会及神经认知维度持续运作，旨在侵蚀信任、态势感知、决策完整性与社会凝聚力。

**3 现代防御能力的神经认知基础**

**3.1 关键认知功能**
通过专家共识与文献综述，确定以下认知功能在压力环境下对军事效能至关重要：（1）注意与知觉（attention and perception）：压力可导致注意窄化，降低信息处理广度；（2）态势感知（situational awareness, SA）：核心能力，易被认知攻击扭曲；（3）工作记忆（working memory）：容量有限，超负荷会破坏推理连贯性；（4）决策与推理（decision-making and reasoning）：受压力、情绪和不确定性系统性影响；（5）元认知（metacognition）：对自身认知过程及偏差的察觉，是防御性能力；（6）认知负荷与认知偏差（cognitive workload and biases）：可被敌手主动利用以降低分析能力。

**3.2 现代防御能力的神经解剖基础**
通过神经影像学（如功能性磁共振成像fMRI）与电生理记录研究，明确前扣带皮层（anterior cingulate cortex, ACC）支持冲突监测与错误检测；杏仁核（amygdala）与海马体（hippocampus）调控情绪反应与记忆整合；前额叶皮层（prefrontal cortex, PFC）负责执行功能、工作记忆与认知灵活性；顶叶皮层（parietal cortex）与楔前叶（precuneus）介导视空间协调与注意分配。这些区域是认知攻击的神经靶点，也具有通过训练增强的可塑性。

**3.3 现代防御能力的神经生物学与功能网络**
基于神经递质系统（多巴胺、去甲肾上腺素、血清素、乙酰胆碱）与压力生理学（下丘脑-垂体-肾上腺轴hypothalamic-pituarity-adrenal axis, HPA轴）的研究，揭示神经调节（neuromodulation）与神经可塑性（neuroplasticity）是适应性与韧性的基础。默认模式网络（default mode network, DMN）、突显网络（salience network, SN）与执行控制网络（executive control network, ECN）的动态交互支持任务切换、自我监控与环境扫描，构成认知灵活性与操作准备的宏观网络基础。

**4 现代战争中的操作压力、压力韧性与心理准备**
通过文献分析，作者阐明压力、疲劳与高认知负荷对感知、注意、工作记忆、决策能力及人际沟通的损害机制。研究表明，压力可降低认知灵活性、加工速度与记忆检索，并诱发认知偏差。基于此，提出压力接种训练（stress inoculation training）、认知行为技能训练及虚拟/增强现实模拟训练等压力韧性训练方法，并指出基于机器学习（ML）与深度学习（DL）的多模态神经生理实时监测可预测操作者的心理准备状态，从而预防操作失误。

**5 现代防御能力的增强**

**5.1 认知准备的战略重要性**
通过分析现代领导力需求，提出认知灵活性（cognitive flexibility）、战略远见（strategic foresight）、认知共情（cognitive empathy）、认知耐力（cognitive endurance）与认知风险调整（cognitive risk adjustment）作为可测量、可训练的核心战略特征。这些特征可通过AI支持的预测分析与韧性训练增强，从而提升在长期危机中的决策质量与社会韧性。

**5.2 限制、风险与伦理考量**
作者明确指出，神经生理信号的解读存在概率性与情境依赖性，AI模型的泛化能力受训练数据质量限制；实时神经监测引发隐私、自主性与知情同意的伦理问题；技术也可能被反用于操纵与心理战。因此，需要建立严格的数据保护框架与伦理指南，并强调该框架仍需进一步的实证验证与跨学科迭代。

**结论部分翻译**
通过认知神经科学与人工智能的融合增强现代防御能力，并将其整合到未来的指挥与控制系统（C2I, C4ISR）中，可能代表了未来防御与安全事务的重大发展。这类先进的指挥与控制系统，由于提升了前瞻性思维与决策能力，可能具备快速果断应对复杂威胁的潜力。神经科学与AI的融合不仅加深了对军事事务中人的因素的理解，还为下一代操作准备与操作优势建立了科学架构（Sekel et al., 2023）。政策制定者可以受益于理解关键认知过程的神经科学背景，从而在考虑人因作为至关重要资产的同时结合技术能力，做出更具知识性和有效性的防御事务决策。认知神经科学与AI的联合整合可能支持在多种应激情绪状态下对人类行为与战略决策的改进预测建模，从而形成更有效的冲突预防与解决策略，尤其是在压力严重影响决策过程的情境中。综合来看，这种方法凸显了将认知神经科学、AI以及大语言模型（Large Language Models, LLM）整合到现代创新战略防御与安全事务中的重要性，有可能支持未来操作防御环境中的社会韧性、适应性和决策优势。本文提出的在认知战时期通过认知神经科学与AI前沿技术实现个体与机构层面的人类认知能力发展与保护，可被视为现代防御与安全事务数字化转型中的相关一步。最后，大语言模型在知识表示、模式识别及复杂数据结构处理方面的新认知能力，可能在人类认知因危机、高精神负荷与高压力而普遍下降时支持其表现。因此，提升并泛化专用大语言模型的认知能力，开发情境依赖的基于大语言模型的虚拟助手并针对现代防御与安全能力转型进行微调，值得特别关注，因为这类创新可能弥补复杂决策环境中人类认知处理的某些局限。尽管大语言模型在信息提取与综合、事实核查、多语言分析及决策支持助手方面具有优势，但近期工作（Griot et al., 2025）也强调了其在不确定性处理、自我评估及高风险情境下元认知可靠性方面的重要局限。本概念性研究明确将人类大脑视为现代战争中的战略资产与脆弱点，需要通过神经科学与人工智能的融合进行系统性保护、监测与增强。将认知神经科学、AI特别是大语言模型整合到认知战与防御挑战的语境中，为防御与安全政策的转型提供了前瞻性视角。这并不意味着AI将取代人类责任，而是增强人类能力，从而提升决策有效性与压力管理，进而可能增强人类在军事与安全领域中的效能。