兵棋推演改变国防部作战研究范式！
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有些时候，一直在合适的地方与合适的人说出这种经历，并说出一些非常重要的东西，就像他们所说的那样“说实话”。 约翰汉利博士在海军战争学院评论中的新作品就是一个很好的例子。 在专业的兵棋推演和作战分析界已经产生了很多焦虑，关于在当前对军种和国防部高层领导对作战分析的支持中，一些人已经“失去了信心”。作战分析界的许多人都对这种特征存在疑问，很可能是单个工具不再充足的情况，而不是特定的工具变得迟钝。无论如何，约翰汉利博士已经花了几十年时间作为作战分析和兵棋推演的专家，在科学探究的背景下对这两个工具的优劣进行客观评估，即目标、严谨和可用性。
在对兵棋推演和作战分析（使用计算机模拟）的“我们如何到达这里”的简短总结之后，他深入了解了每个工具集如何在这三个标准上进行比较。 鉴于标题对他的结论有点混乱，他挑战计算机模拟在这三个指标上获得高分的传统观念并且兵棋推演没有这一点也就不足为奇了。他提供了有据可查的证据来批评计算机模拟——特别是作战分析——兵棋推演界的许多人都认为，作战分析界的“玻璃屋”中的人会在向兵棋界“落井下石”。然而，他并没有轻易放弃兵棋，这表明通过研究复杂和混乱的系统，新兴的人工智能技术，更简单、更易理解的推演机制以及更好地考虑人性的基础战斗模型上，（兵棋）还有很大的提升空间。
他的处方是最近在几个地方讨论过的因素——但是他优雅地提供了大量的参考资料——作战分析不再比兵棋推演或任何其他作战研究工具更具“破坏”性—— 问题是我们忘记了局限性，在每个“细则”中并没有以系统，科学的方式使用它们。他举例说明了过去因试图生产“通用答案机器”而产生“正确答案”而导致的失败案例。他认为任何能够无可争议地提供本应由决策者做的工具是一种愚蠢的差事：应该采取哪种行动，或者购买什么武器以及购买多少武器。 试图预测未来战斗中的混乱甚至更加愚蠢，因为“换掉”一种武器而另一种武器不变。
他的建议是从一个旨在深入钻探个人平台和武器系统的分析目标转变为一个更加集成的以任务为重点的目标。
如果国防部要克服有限预算和日益增长的挑战之间的矛盾，就需要一种新的分析研究范式和文化，更多地关注国家安全，而不是通过隐瞒知识和数据来保护狭隘的军种和项目优先事项。
他建议如下（我从他更详细的解释中剪切和粘贴）：
提出基本问题并选择适当的方法。 国防部应该认识到，良好分析的主要价值在于消除不可行或不合适的行动方案，并且没有任何分析可以为复杂问题提供点解决方案。伪实验中最合适的动作，无论是兵棋推演还是战斗/计算机模拟，都在探索使用其他技术的结果的有效性。分析活动涉及使用各种技术来解决重要问题。研究周期强调这些技术之间的相互作用，因为一项调查中的进展会告知其他人，并反过来通知他们。
兵棋推演和战斗/战役模拟。兵棋推演和战斗/战役模拟是相互补充的，两者都为参与者提供了有关所研究的意外事件的因素以及需要进一步研究的问题和数据的见解。
舰队/野战作战分析。推演和战斗模拟应直接与现场/舰队演习相结合，尝试新概念，使用旨在解决能力增强的原型系统，并仔细收集数据，以告知计划，推演中使用的无知和假设的重要领域和战役模拟。
情报收集。兵棋推演也应该与情报收集和分析联系在一起。
作战分析。而不是使用需要大量时间来建立的兵棋或大型作战模型，战争前夕的快速、有针对性的分析已经证明了预测重要成果的价值。
简单与大型战斗模型。良好的分析来自于理解研究中涉及结果的主题的几个基本特征。尽管使用模型来理解基本特征是有价值的，但试图通过添加更多细节来预测结果而不考虑对额外不确定性的影响与分析是对立的。作战分析和手工兵棋采用简单、集中的战斗模型和规则，这些模型和规则被所有参与者理解并受到质疑，可以揭示控制成功的因素——即指挥官和能力开发者应该关注的因素。
复杂性科学。 复杂性科学的进步引发了对当前作战模型的质疑，并为防御分析提供了新的机会。
历史，认知和社会科学以及人工智能。兵棋推演和战斗/战役模拟的研究周期也延伸到研究社会科学的历史和发展，包括关于人类行为的实验博弈（例如行为经济学）和研究理解大脑的发展的认知科学等，探索人类的推理和动态。
查看以前的结果。研究周期中最后一个重点领域是审查以前的结果。
本文译自https://wargamingcommunity.wordpress.com/网站
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