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諸如第二人生和魔獸世界之類的虛擬世界允許玩家扮演虛擬角色或在數字戰場上進行戰鬥，但是，如果類似的技術可以讓政府情報分析人員進行反恐情景演練，從而更好地理解中東政策建議的後果，那會怎麼樣呢？馬里蘭大學帕克分校的一個研究團隊認為，他們已經建立了這樣一個虛擬世界，該世界使用計算模型來模擬恐怖分子的行為，這些模型基於各種因素，包括社會、政治和宗教信仰。
研究人員希望美國國防部（該專案的部分資助者）將利用內置於中東數字模型中的人工智慧來評估不同行動（例如，建造學校、焚燒毒品作物和執行大規模安全搜查）可能如何影響該地區眾多不同族群之間複雜的現實互動，根據一項將於週五發表在科學雜誌上的研究。
“我們提供了某事發生的機率分佈，”馬里蘭大學計算機科學教授兼該校高階計算機研究所主任V.S. 薩勃拉曼尼安說。薩勃拉曼尼安是該專案的首席研究員，在過去五年中，他一直在使用諸如自殺式爆炸事件的頻率和位置等資料來模擬恐怖組織的行為。這個虛擬世界是基於大約100個不同恐怖組織及其活動區域的真實世界資訊構建的。
馬里蘭大學最近的畢業生約翰·迪克森協助了薩勃拉曼尼安的研究，他表示，這些資訊對於構建機率建模軟體至關重要，虛擬世界的文化對抗遊戲引擎 (CAGE) 使用該軟體來預測類似戰爭遊戲的結局。CAGE 的一個關鍵功能是它能夠讓情報分析人員比較不同恐怖組織對同一行動的模擬反應。
就像更清醒版本的模擬城市遊戲系列一樣，研究人員的虛擬反恐演習從情報分析人員選擇一個區域並調整不同的數值開始，在這種情況下，它可能是當地政府向已知恐怖組織提供的財政、軍事和/或政治支援的水平。分析人員可以使用螢幕側面的表格，讓 A 國向一個組織提供更多財政支援，同時減少對另一個組織的支援。然後，虛擬世界將展開一個情景，其中可能包括恐怖組織對 A 國、鄰國或競爭對手恐怖組織的襲擊。
CAGE 包括兩種演算法，第一種稱為凸演算法，旨在分析分析人員建立的假設情景，並預測恐怖組織將如何應對這種情況。研究人員設計的第二種演算法 Cape，旨在預測給定的恐怖組織在指定時間段內會做什麼。
薩勃拉曼尼安說，儘管國防部尚未正式測試這個虛擬世界，但他正在努力邀請一群分析人員對該專案進行全面測試，看看它能堅持多久。
數字戰爭遊戲並非沒有批評者。塞爾默·布林斯喬德是一位邏輯學家、哲學家，也是倫斯勒理工學院認知科學系的主席，他在倫斯勒人工智慧與推理 (RAIR) 實驗室網站上指出，所有這些遊戲都至少有兩個嚴重的侷限性。布林斯喬德認為，首先，“真人具有倫理和宗教信仰，擁有歷史，可以用語言交流等等。”第二個缺陷是在數字環境中採取行動缺乏現實生活中的後果。出於這些原因，RAIR 正在開發自己的戰爭遊戲系統，該系統與薩勃拉曼尼安的系統一樣，也儘可能多地依賴真實資料和人工智慧，以便在虛擬世界中進行預測情景演練。