如果无人战斗机或无人驾驶飞机以各种先进的AI信息演算法操作，并与有人驾驶的战斗机直接空战或近距离交战，进行快速的空空作战演习，该怎么办？
这些问题引起了重大的战术，战略以及指挥和控制问题，很快成为近期的现实。
“自主系统在某种空对空作战中与载人系统相抵触。。。“这是一个大胆的想法，”联合人工智能中心主任杰克·沙??纳汉中将在特别的视频采访系列中对米切尔航空航天研究所表示。
Shanahan解释说，尽管自治现在以各种形式具有重要的运营意义，但基于AI的自治带来了作战可能性的新领域，五角大楼正在对此进行更深入的探索。
他说：“基于人工智能的自主性将使我们看到一些强大的功能。”
人工智能驱动的自主性确实带来了一系列新的技术，战术和战略含义，例如带来了决策，问题解决和运营的新范式。
本质上，由高级AI驱动的平台将能够近乎实时地识别，处理和分析大量信息，这不仅可以加快“传感器到射击者”的时间，而且还可以实现更大范围的操作活动无需人工干预。
不仅已经遵循了通过GPS建立的预定导航“航路点”，而且已经进行了相当长的时间，无人机甚至战斗机将能够接收新的输入，执行飞行中的分析，然后自主做出有影响力的决策。
虽然人类将保留命令和控制所必需的措施，但AI可以促进无人系统的能力，例如响应新的传感器信息快速调整飞行速度。这可能包括独立处理部队位置或导航数据，甚至处理附近有人值守平台，无人值守平台和人工地面指挥中心之间的网络情报数据。
例如，当无人机或无人战斗机遇到具有重要战术意义的敌军部队编队或地形构型时，可能会在高风险区域中进行操作，将新信息与庞大且看似无限的信息数据库相抵触，以进行分析并进行必要的调整。
也许机载计算机可以访问情报数据库，以指示先前在这种情况下成功采取的行动路线，分析有关敌方能力，资产和武器的信息，并告知无人平台最佳的立即行动路线？车载计算机可以立即权衡许多变量，以独立进行先前由人类确定的计算。
可以肯定地说，F-35的众所周知的“传感器融合”是将AI的早期应用，它把原本完全不同的传感器信息组织在一个屏幕上供飞行员使用。
新兴的或未来的基于AI的自治将融合大量优越的财富或各种信息，改善处理和分析能力，并在无需人工的情况下执行与众多复杂动态相关的决策。
诸如信息管理和数据处理之类的程序和分析功能都可以比人类更高效地完成，而同时所有人的认知仍处于最终的控制角色。
实际上，计算速度以及AI信息系统可以实时获取，处理和分析新信息的步伐越来越快，实际上有望实现无人驾驶，战斗和战术决策。
“我们将看到少数人控制着更多的机器。在某些情况下，这将是人与人之间的机器对机器。” Shanahan说。
当然，至少在目前，所有这些都建立在一个基本的，至今尚未改变的前提上，即最终的控制权必须由能够利用人类认知所特有的特征的人类来控制。
Shanahan补充说：“我们唯一的失败就是想象力的失败。”（文/克里斯·奥斯本（Kris Osborn））
