关于利用ChatGPT及多模态技术的军事决策支持系统探讨.pdf

简介：
本文探讨了将ChatGPT与多模态技术融入军事决策支持系统的可能性，分析其优势和挑战，并提出未来研究方向。 军事决策面临的挑战之一是难以将图片信息与文本知识有效融合，并且推理决策过程的形式化表示也存在困难。为此，本段落提出了一种结合使用ChatGPT和多模态模型的辅助决策方法。 深度学习作为现代人工智能的核心技术，通过构建复杂的神经网络结构来模拟人脑的学习机制。这种技术能够处理各种机器学习任务并解决复杂问题。传统的前馈神经网络是单向信息流架构，而循环神经网络（RNN）则允许信息沿时间维度流动，特别适合于序列数据的分析和建模。 ChatGPT是由OpenAI开发的一种语言模型，具有强大的自然语言理解和生成能力，在军事辅助决策系统中能够有效处理转化后的文本知识，并提供相应的决策建议。多模态模型如BERT或VGG等，则可以将图像信息转化为可理解的文本形式，以便进一步分析和应用。 在军事场景下，大量的图片信息（例如卫星图、侦察照片）与复杂的文字资料（包括战术策略、敌我态势评估等），对传统的人工解析方法提出了严峻挑战。这些传统的手段不仅效率低下且容易出错，在大数据时代更为突出。本研究通过深度学习技术的应用——特别是ChatGPT和多模态模型的结合使用，能够自动处理并融合各类信息资源，为军事决策提供更高效、准确的支持。 该方案利用先进的人工智能工具和技术，旨在提升军事决策的质量与速度，并减少人为因素带来的不确定性影响。未来的研究方向可能包括如何进一步优化这些技术之间的协同工作以及应对更大规模和更加复杂的信息环境挑战。