该创新研讨会由MSC2合作伙伴之一剑桥咨询公司(Cambridge Consultants)运营。它结合了多个行业参与者，目的是在这个更广泛的团队中建立对人工智能机遇和挑战的共同理解。
这种共同的理解大部分是通过实践来探索的，商业游戏技术被用作主题。他们通过游戏展示了该项目在指挥与控制(C2)方面的新颖人工智能方法。
作为研讨会的一部分，参与者构建了“香蕉分类器”——一个简单的人工智能工具，可以从照片中对香蕉的成熟度进行分类。
MSC2项目旨在展示改进和转变C2的方法。它通过提供更快更好的C2活动来实现这一目标，这些活动可以比对手更快地做好准备和适应。
重点是在人类代理集体(HAC)的启用环境中实现人工智能对C2的应用。这个C2 HAC结合了人类的洞察力和基于共享数字工件的机器速度代理。
这次研讨会不仅是为了提高大家对AI在C2领域的理解，也是为了研究像《星际争霸2》这样的商业游戏。
这是一款被学术界和工业界广泛用于AI研究的商业游戏。它有一个可用于支持人工智能研究的编程界面，还有一个强大的电子竞技社区，这意味着存在大量人工生成的数据和专业知识。
《星际争霸2》在2019年成为新闻，当时Deepmind的AlphaStar AI能够击败大多数职业人类玩家;这是一个比之前的游戏AI里程碑(如象棋或围棋)更具挑战性的任务。
MSC2项目正在使用《星际争霸2》来研究游戏AI支持军事c2类问题的潜力。
此外，围绕《星际争霸2》的工作正在被投射到Dstl的一些国际研究合作中，着眼于在多国背景下使用AI来支持C2。
Dstl的MSC2技术权威Stephen Helsdon博士说:
“MSC2项目已经运行了大约2年。这一系列工作表明，我们可以将《星际争霸2》等游戏中的AI与军事c2类问题联系起来。这些游戏让我们能够基于不完整和不确定的信息去调查对抗场景。
“我们的人工智能使用户能够根据有关战场空间的不完整数据实时预测红色部队的位置和类型，并照亮战争迷雾。它通过解释人工智能如何产生预测，让用户能够理解人工智能的想法，从而将人类与人工智能之间的信任提升到更高的水平。
“展望未来，这项以游戏为中心的研究将继续专注于更好地解释人类人工智能互动的各个方面。它还将研究基于观察到的行为的推断策略。研讨会本身产生了一些有趣的技术问题，我们将继续跟进。”
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