自克劳塞维茨提出“战争是充满不确定性的领域”以来，传统战术理论的核心始终围绕对“不确定性”的管理与驾驭，并长期依赖两条路径：一是总结历史经验形成规范性教条，如“兵无常势，水无常形”；二是依靠指挥员的个人天赋与直觉，即所谓的“战场感觉”。然而，AI（人工智能）的介入，正在从根本上动摇这一根基，它不仅是将战术执行自动化，而是将战术知识的性质从一种依赖经验积累的规范性知识，转变为一种在动态环境中不断更新的生成性知识。这种转变，构成了AI赋能传统战术最为深刻的认知基础，并预示着一种全新的战术本体论。
传统战术知识的规范性困境
传统战术知识在本质上具有显著的规范性特征。从《孙子兵法》到近代条令条例，其核心功能在于为指挥员提供一套标准化的、被验证过的行动框架。这种规范性来源于对过往战例的经验归纳：什么样的地形适合伏击？什么样的兵力对比适合包围？什么样的时机适合进攻？等等。这些知识被提炼为原则、规则和程序，以此用来降低战场复杂性，增强决策确定性。
然而，这种规范性知识存在三重内在必然困境：一是滞后性，规范性知识是对过去战争的总结，而下一场战争往往是在全新社会、政治及技术条件下展开，这种滞后性是无法回避的。如法国曾固守马奇诺防线，是基于一战经验的规范性知识，却未能预见装甲集群的机动性带来的战术革命。二是静态性，规范性条令一旦形成，便倾向于固化，难以适应战场瞬息万变的具体情境，战场态势是无数变量非线性交互的结果，任何预先设定的规则都难以完全覆盖。三是主观性，规范性知识最终需要通过指挥员的理解与执行才能生效，指挥员的认知负荷、经验差异和心理状态，都会导致对同一规范的理解与执行产生偏差。克劳塞维茨所言的战争迷雾与摩擦，很大程度上正是由规范性知识向具体决策转化过程中的信息损耗与认知扭曲所造成。
