美軍兵棋訓練中的認知超載困境與解決路徑研究

本文以美軍兵棋訓練體系為研究對象，聚焦其在多域作戰背景下日益凸顯的認知超載問題，通過分析美軍兵棋推演中信息處理、決策壓力與多任務協同的機制矛盾，提出以人機協同、認知架構優化與訓練模式革新為核心的解決方案，為提升未來戰爭環境下指揮員的態勢感知與決策能力提供理論支撐。

認知超載的理論內涵及其在兵棋訓練中的表現

認知超載的理論界定。認知超載（Cognitive Overload）這一概念源自認知心理學領域。在認知心理學中，個體的認知資源是有限的，當個體在進行信息處理時，若所面臨的任務復雜度超出了其認知資源所能承受的閾值，就會出現認知超載現象，進而導致信息處理效能下降。

隨著軍事技術的飛速發展以及戰爭形態的不斷演變，這一概念在軍事領域得到了進一步的拓展。在軍事作戰場景下，戰場環境瞬息萬變，信息來源廣泛且復雜。指揮員需要在有限的時間內，對來自不同渠道的大量信息進行整合、分析和判斷，從而作出決策。然而，當戰場信息的數量和復雜程度超出指揮員的認知處理能力時，就會引發軍事領域的認知超載問題，表現為指揮員無法有效地整合戰場多源信息，進而導致決策質量降低、作戰風險增加。

美軍兵棋訓練中的認知超載特征。美軍在兵棋訓練中具有3個認知超載特征。一是多域信息過載。在全域戰的大背景下，美軍兵棋推演所涉及的作戰領域涵蓋了陸、海、空、天、網5個維度。這意味著在推演過程中，需要同步處理來自不同領域的海量戰場數據。以美軍2023年進行的臺海推演為例，在單次推演中，推演者需要對超過2000個動態作戰單元的狀態進行分析。根據認知心理學相關研究，人類短期記憶的信息組塊容量為4±1個組塊。如此龐大的數據量遠遠超出了人類短期記憶的承載能力，使得推演者在面對這些信息時，難以對其進行有效的存儲、處理和分析，進而導致認知超載。

二是決策時間被壓縮。美軍《聯合作戰籌劃手冊》（JP5-0）對戰役級兵棋推演的OODA（觀察、判斷、決策、行動）循環時間作出了明確規定，要求必須在45分鐘內完成。然而，傳統的手工兵棋推演方式效率低，平均耗時長達到3小時。在如此緊張的時間內，推演者往往無法像平常那樣，對各種信息進行全面、深入地分析和思考，而是更多地依賴直覺進行決策。研究表明，這種情況下的決策錯誤率相比正常決策上升了37%。這充分說明了決策時間的壓縮，極大增加了推演者的認知負擔，導致認知超載現象愈發嚴重。

三是規則系統復雜。以聯合陸、空、海模擬（JLASS）兵棋系統為例，其規則手冊內容極為繁雜，包含了1200余條戰術判定條款以及87種概率計算模型。在推演過程中，推演者不僅需要時刻牢記這些規則，還需要在對抗的緊張氛圍中，根據實際情況迅速、準確地調用這些規則進行戰術判定和概率計算。這對推演者的戰術記憶和規則應用能力提出了極高的要求。經測量，這種情況下的認知負荷強度達到了NASA-TLX量表的8.2級（滿分10），充分體現了規則系統的復雜性給推演者帶來的沉重認知負擔。

認知超載的生成機理與影響評估

生成機理分析。認知超載的生成機理分析主要包括3個方面。一是信息維度與認知容量的結構性矛盾。隨著軍事技術的不斷進步，美軍兵棋推演所涉及的數據量呈現出爆發式增長，年均增長率高達240%。然而，人類的工作記憶容量受限于米勒定律（7±2信息單元），且在長時間的進化過程中并沒有發生顯著的變化。這就導致了信息維度與認知容量之間存在著巨大的差距，形成了所謂的“認知鴻溝”。大量的數據涌入使得推演者的認知系統難以承受，無法對這些信息進行有效的篩選、整合和處理，從而引發認知超載。

二是多任務切換的注意力損耗。美國陸軍戰爭學院的研究表明，在兵棋推演過程中，每增加1個并行任務，推演者的決策準確率就會下降約9%。在典型的戰役推演中，推演者往往需要同時承擔情報分析、火力分配、后勤協調等6類不同性質的任務，并在這些任務之間頻繁切換。頻繁的任務切換會導致注意力的分散和損耗，使得推演者在每個任務上的專注度都受到影響。經過計算，這種多任務切換帶來的決策準確率累計下降幅度高達54%，進一步加劇了認知超載。

三是人機交互的認知摩擦。雖然AI輔助系統的出現顯著提升了兵棋推演的數據處理效率，但在使用過程中，指揮員需要花費額外的認知資源去理解機器的邏輯和運行方式。研究發現，指揮員在使用AI輔助系統時，需額外投入20%的認知資源用于此項工作，這就形成了一種“技術性超載”。例如，在美國海軍研究生院全球在線協作教育社區（ECCO）的推演中，人機指令沖突率高達15%。這種沖突不僅會干擾指揮員的正常決策流程，還會進一步增加其認知負擔，導致認知超載問題加劇。

負面影響評估。認知超載的負面影響主要體現在3個方面。一是決策質量下降。在2019年的“統一挑戰”推演中，由于認知超載的影響，推演者在信息處理和決策過程中出現了大量誤判，進而導致藍軍的戰損率增加了23%，這充分表明了認知超載對決策質量的負面影響。二是訓練效能衰減。認知超載會極大地影響受訓者的學習效果。正常情況下，體驗式學習能夠使受訓者的信息留存率達到80%；然而在認知超載的狀態下，受訓者的信息留存率大幅降至約42%。這表明受訓者在兵棋訓練中無法有效地吸收和掌握相關知識和技能，嚴重削弱了訓練效能。三是創新抑制效應。超過60%的推演者表示，在高認知負荷的狀態下，他們無法進行戰術創新。這是因為認知超載使得推演者將大部分精力用于應對當前的信息處理和決策任務，無暇思考和嘗試新的戰術方法和決策策略，從而對軍事戰術的創新產生了抑制作用。

認知超載的解決路徑探索

人機協同決策架構優化。一是AI賦能的認知減負系統。該系統主要包括兩個關鍵功能：其一，智能信息聚合。采用先進的自然語言處理技術，對兵棋推演過程中產生的海量原始數據進行高效處理，自動生成簡潔明了的態勢摘要。通過這種方式，原始數據量可被壓縮至原來的15%，極大地減輕了推演者的信息處理負擔。例如，美國國防高級研究計劃局（DARPA）的主動情境規劃情報采集與監控（COMPASS）系統就成功應用了這一技術，在實際推演中取得了良好的效果。其二，輔助決策提示。基于強化學習算法構建“決策樹導航”，在推演的關鍵節點為推演者推薦3～5種優選方案。這些方案是經過大量數據分析和模擬計算得出的，具有較高的可行性和有效性。以美國海軍互聯網大型多人在線兵棋（MMOWGLI）平臺為例，其決策輔助提示功能為推演者提供了有力的決策支持，幫助推演者在復雜的情況下做出更合理的決策。

二是混合增強智能（HAI）模式。該模式充分發揮了人類和AI各自的優勢。在兵棋推演中，人類憑借其對戰略意圖的深刻理解和在倫理判斷方面的獨特優勢，負責制定戰略方向并進行關鍵的倫理決策；而將戰術計算、概率推演等復雜的數值計算和邏輯推理任務交由AI執行。美國陸軍未來司令部的實驗表明，采用這種模式后，認知負荷降低了32%，決策速度提升了40%。這一模式的應用，有效地緩解了認知超載問題，提高了兵棋推演的效率和質量。

認知適應性訓練體系構建。一是模塊化漸進訓練法。該方法通過認知腳手架設計，將復雜的兵棋推演任務按照從易到難的順序，分解為“單域－多域－全域”三個階段。在每個階段，逐步增加信息負載，按照陸軍國家訓練中心的標準，各階段信息負載遞增20%。這種循序漸進的訓練方式，能夠幫助推演者逐步適應不同難度的任務，提升其認知能力和應對復雜情況的能力。此外，該訓練法借助眼動追蹤和腦電監測等先進技術手段，實時評估推演者的認知負荷水平，并根據評估結果，自動調節任務的復雜度。例如，當檢測到推演者的認知負荷過高時，系統會適當降低任務難度；當認知負荷較低時，系統則會增加任務難度。美國空軍大學李梅中心在兵棋訓練中應用了這一技術，取得了良好的訓練效果。

二是神經認知增強技術。該技術主要涉及經顱直流電刺激（tDCS）和生物反饋訓練兩部分。經顱直流電刺激通過對前額葉皮層施加微弱的電流刺激，能夠有效提升工作記憶容量。相關實驗表明，經過經顱直流電刺激的實驗組在兵棋推演中的成績提高了28%。這一技術為提升推演者的認知能力提供了新的途徑。生物反饋訓練通過監測心率變異性（HRV）實時了解推演者的壓力水平，建立個性化的恢復周期模型，并基于該模型為推演者提供針對性的放松訓練和恢復建議，幫助他們在訓練過程中更好地調整心態、減輕壓力，進而提高認知能力和應對認知超載的能力。

兵棋系統的人因工程改進。一是可視化界面重構。其一，采用AR疊加技術，將關鍵信息直接投影至物理沙盤上，實現多模態的態勢呈現。這種方式使得推演者能夠更加直觀地獲取信息，減少了視覺搜索的時間和精力消耗。美國海軍戰爭學院在2024年的升級方案中采用了這一技術，有效提升了推演者的信息獲取效率。其二，通過顏色編碼的方式，對兵棋系統界面元素的信息密度進行標識，生成認知負荷熱力圖。推演者可以根據熱力圖的提示，合理分配注意力，優先關注信息密度高的關鍵區域，從而優化注意力分配，減輕認知負擔。

二是規則系統簡化。該部分主要涉及兩方面：其一，敏捷規則開發。采用模塊化規則引擎，允許在推演前根據實際需求，有針對性地加載特定領域的條款。以JLASS 2.0系統為例，這種敏捷規則開發方式避免了推演者在推演過程中面對過多無關規則的干擾，提高了規則應用的效率和準確性。其二，概率模型透明化。通過開發決策溯源界面，將AI推算概率的邏輯清晰地展示給推演者。這一舉措降低了人機互信成本，使推演者能夠更好地理解AI的決策依據，增強了對AI輔助系統的信任，從而減少了因對AI決策不理解而產生的認知負擔。

結語

美軍兵棋訓練中的認知超載問題，本質上是軍事技術快速進步與人類認知邊界之間沖突的一個縮影。隨著軍事技術的不斷發展，兵棋推演中的信息復雜度、決策壓力和任務多樣性都在持續增加，而人類的認知能力在短期內難以實現跨越式提升，這就使得認知超載問題愈發凸顯。

本文提出的“人機協同－認知增強－系統優化”三位一體解決方案，從多個角度入手，對緩解認知超載問題進行了有益的探索。并且，這些解決方案已經在部分兵棋推演項目中得到了驗證，取得了一定的成效。

隨著科技的飛速發展，未來軍事領域還將面臨更多的挑戰和機遇。在未來的研究中，有必要進一步探索腦機接口、量子計算等顛覆性技術對認知范式的重構可能性。腦機接口技術有望實現人腦與計算機之間的直接通信，打破人類與機器之間的信息交互壁壘，從而為兵棋訓練中的認知能力提升提供全新的途徑。量子計算技術則可能憑借其強大的計算能力，極大地提高兵棋推演的數據處理速度和分析精度，進一步優化人機協同的模式和效果。這些新技術的研究和應用，有望為多域作戰人才的培養提供新的范式，使軍事人員能夠更好地應對未來復雜多變的戰爭環境。

責任編輯：王美穎