第5世代と位置付けられる現代の戦闘機の設計思想において、戦闘機はセンサー・武器・指揮統制システムなどで構成されるグローバル・ネットワークの一部とみなされている。

　こうしたシステムにおいて、戦いは人間が敵影を目で認識する前にすでに開始され、水平線の向こうにいるターゲットの撃墜が試みられる。

　だから戦闘機同士が接近して、相手の背後を取り合うような激しい戦闘はもはやない。

　では何のためのドッグファイトなのか？ それはAIを効率よく信頼できるパートナーに育てるためのものだ。

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　最近まで、航空宇宙用AIの開発は、想定される特定の状況において従うべきルールを前もって定め、これに沿ってプログラムを書くことで進められてきた。これを「エキスパート・アプローチ」という。

　シミュレーションやテストフライトは、実際の物理法則の下で、そうしたルールが通用するのか確認し、場合によっては修正するためのものだ。

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　だがDARPAのACE計画では、そのかわりに機械学習を通じてAIを鍛え上げる。

　この場合、AIは過去のデータと経験に基づき、非線形的に行動を調整する。こうしたアプローチは、ルールが不明確で結果が予測できない常に変化する状況においてとりわけ有効だ。

　その一方で、問題もある。機械学習にはより大きなデータが必要で、それを扱うコンピューターへの負荷も大きくなる。

　くわえて、AIがなぜその行動を取ったのか、その理由を理解することも容易ではない。このことは、人間のパイロットとAIが協力するうえで無視できない要素となる。

　なぜならパイロットがAIを信頼できるかどうかに直結するからだ。