目前，美国防高级研究计划局（DARPA）正在发展人工智能技术，帮助人们理解过去50年互联网积累的海量数据，并做出正确的决定。而在第三次抵消战略中，“人机协作”已被认为是“高科技圣杯”。

　　谈到全新抵消战略的设计者，美国防部常务副部长鲍勃•沃克时，DARPA局长安拉提•普拉巴卡尔表示：“我们之间进行了深入的交流，DARPA的很多项目都将成为全新抵消战略的组成部分。这不仅仅局限于特定的技术，而是一套研究技术的新方法。根本上说，真正推动第三次抵消战略的是国防部需要通过发展先进技术重振我们的能力。如果我们还以之前的速度和方式处理问题，是不可能实现全新战略目标的。例如，在我们制造的功能集成的作战系统中，各子系统之间通过硬链接方式组合在一起，出故障时甚至不知问题点在哪里。而且功能集成型作战系统研制时间、排故时间和升级时间都太长，导致这些型号不能跟上敌方快速现代化的装备。因此DARPA目前把“重塑复杂军用系统”当作一项至关重要的研究方向。

　　类似战斗机或舰船等传统的武器项目经常需要花费数年或数十年把各种定制的软件和硬件集成到一起。每一个部件都与其他部件息息相关，这经常使例如软件调试等工作困难重重。

　　相比于功能集成的定制系统，人们需要模块化和开放式架构的系统，在该系统中某些软件或硬件的替换并不会影响系统的其他部分；相比于装备数量相对较少的昂贵有人平台，人们需要混合各类有人和无人平台的编队，从长40米的无人战舰，到一次性使用的手抛式无人机；相比于种类和功能确定的架构，人们需要随着作战任务调整规模的系统；相比于依赖一些传播途径和中心节点的易受攻击的网络，人们更加需要高度分布式的网络，其可以经受物理攻击、干扰和入侵。

　　然而事实上干扰和入侵很难抵挡。联网的程度越高，受到赛博攻击的可能性就越高；越依赖无线网络，就越可以通过电子战手段侦测和对抗。DARPA正在解决上述问题。

　　DARPA的“高可信赛博军用系统”（HACMS）系统应用称为“形式方法（formal methods）”的数学手段寻找并解决系统的赛博薄弱点。在试验中，HACMS团队重新编写了AH-6直升机的软件，使红队的黑客不能入侵机载电脑。甚至在拥有部分HACMS源代码后，红队也找不到一处系统漏洞。但是DARPA局长也表示该系统并不是完全无法入侵的。

　　另外，DARPA也正在应用全新方法解决电子战问题。目前，当飞机遇到全新信号，例如敌方的雷达或者神秘的无线电信息，通常的做法是记录数据并传回后方基地。之后专家可能要花上数月或数年的时间了解敌方的系统并想出应对措施。但是，现代的发射机都是数字式的，通过软件很容易改变波形。为了应对这些瞬息万变的信号，“认知电子战”旨在通过使用人工智能实时地发现、搜集和对抗这些波形。

　　普拉巴卡尔表示，DARPA的认知电子战系统的反应速度要快于人类。首先实时搜集波形，然后使用最先进的人工智能和机器学习方法进行处理。我们的机载系统可以了解敌方在电磁频谱方面正在做什么事情，并预测敌方的下一步动作，并采取适当的干扰措施。

　　目前，美军已经拥有自动防御能力，例如当来袭目标太多，超过了人脑的处理速度时，美国海军宙斯盾驱逐舰可以自动发射防空导弹。然而，我们人类需要做什么呢？目前至少在美国没有人提出机器有在使用杀伤性武器方面做出决策的权利，但是如果战争进展太快和过于复杂以至于人类大脑无法处理时，指挥官该如何指挥呢？

　　DARPA副局长史蒂芬•沃克表示，我们不想让人类处理所有信息，取而代之的是在关键点上做出决定。例如机载电脑可以对敌我双方的有人和无人作战飞机的活动保持密切跟踪，并做出分析，给予人来驾驶员2-3个行动选项。

　　当被问及人类指挥官如何才能不成为电脑的提线木偶时，普拉巴卡尔认为这是人工智能带来的最大问题。“当我们提高机器的性能时，我们需要信任它们告诉我的事情和它们提出的行动方案。但是目前的人工智能深度学习实际上并没有一套严格的理论基础。我们都知道机器有时会违反常识，因为它们并不知道这些常识。DARPA目前已经在着手解决这些问题，并且正在为人工智能发展全新的理论基础。”

先进材料正不断展现新的特性，如更高强度和超轻，而增材制造和其他新技术正不断提升将创新材料应用到新结构的能力，过去要实现这个往往成本很高或者是不可能。

　　常规设计技术、表述和算法受到过时的材料特性和制造方法假设的制约，因此，今天的设计技术不能充分利用先进的制造能力和材料革新所带来的物理细节和复杂性提升。

　　为实现此项改进，DARPA宣布了变革设计（TRAnsformative DESign，简称TRADES）项目。TRADES是一项基础研究工作，将开发新的数学理论和算法，以充分利用新材料和制造方法所带来的无限的设计空间。

　　DARPA项目经理Jan Vandenbrande称，今天的先进材料和制造方法使结构与功能的复杂程度更高，超过了我们同时优化所有变量的能力。我们已接近计算机辅助设计工具和过程能处理的极限，需要创新的新工具，能从设计人员处提取需求并提出创新的概念、形状和结构，而现在我们最好的设计程序是无法完成的。

例如，设计一种部件的物理和功能特性会发生显著变化的结构，如相控阵雷达、飞机蒙皮等，利用已有设计工具其过程是非常繁琐的。通常有关部件是单独设计，之后再联接在一起。

　　TRADES期望提出更简洁和统一的设计，如可能将雷达直接嵌入到飞行器蒙皮内，进而降低未来军用武器的成本、减小尺寸和重量。

　　类似的已有设计工具不能完全利用先进材料的独特的特性和工艺需求，如碳纤维复合材料具有其自身独特的定型需求。设计过程不考虑这些要求将导致制造困难和缺陷，极端情况下需要人工操作。如果设计人员能够利用能考虑到先进材料的特性和制造与工艺要求的有关工具，这些问题将显著减少甚至消除。

　　Vandenbrande说，现在大部分的设计是基于有用但却是过时的理念进行再设计。例如现在飞机机身的制造设计是基于翼梁和翼肋概念。这可以追溯到4000年前的设计理念。TRADES可能会摈弃这些历史悠久的设计理念。

　　DARPA有意接收来来自各种技术领域有关未来设计工具的创新概念，超越经典的计算机辅助设计和物理建模，更多兴趣领域包括动画、材料科学、应用数学、数据分析与人工智能。