Развитие технологии эволюционировало роль людей и машин в конфликте от прямых столкновений между людьми к обязательствам, опосредованным машинами. Первоначально люди занимались примитивными формами боя. Однако с наступлением индустриальной эры люди узнали, что машины могут значительно улучшить свои боевые возможности. Затем сети активировали телеоперацию, которая в конечном итоге оказалась уязвимой для электронной атаки и подвержена ограничениям из-за длительных расстояний распространения сигнала и времени. Следующий этап в войне будет включать более способные автономные системы, но прежде чем мы сможем позволить таким машинам дополнить боевиков, они должны достичь гораздо большего уровня интеллекта.
Традиционно мы разработали машины для работы с четко определенными, объемными или высокоскоростными задачами, освобождая людей, чтобы сосредоточиться на проблемах все возрастающей сложности. В 1950-х и 1960-х годах ранние компьютеры автоматизировали утомительные или трудоемкие задачи. Именно в эту эпоху ученые поняли, что можно смоделировать человеческий интеллект, и появилось поле искусственного интеллекта (AI). ИИ будет средством, позволяющим компьютерам решать проблемы и выполнять функции, которые обычно требуют человеческого интеллекта.
Традиционно мы разработали машины для работы с четко определенными, объемными или высокоскоростными задачами, освобождая людей, чтобы сосредоточиться на проблемах все возрастающей сложности. В 1950-х и 1960-х годах ранние компьютеры автоматизировали утомительные или трудоемкие задачи. Именно в эту эпоху ученые поняли, что можно смоделировать человеческий интеллект, и появилось поле искусственного интеллекта (AI). ИИ будет средством, позволяющим компьютерам решать проблемы и выполнять функции, которые обычно требуют человеческого интеллекта.
Ранняя работа в ИИ подчеркнула знания ручной работы, а компьютерные ученые создали так называемые экспертные системы, которые захватили специализированные знания экспертов в правилах, которые система могла бы затем применить к ситуациям, представляющим интерес. Такие технологии «первой волны» AI были весьма успешными - программное обеспечение для подготовки налогов является хорошим примером экспертной системы, но необходимость в правилах ручной работы является дорогостоящей и отнимающей много времени и, следовательно, ограничивает применимость AI на основе правил.
За последние несколько лет произошел взрыв интереса к подполе AI, получившего название машинного обучения, которое применяет статистические и вероятностные методы для больших наборов данных для создания обобщенных представлений, которые могут быть применены к будущим образцам. Прежде всего среди этих подходов есть глубокие (искусственные) нейронные сети, которые могут быть обучены выполнять различные задачи классификации и прогнозирования, когда имеются достаточные исторические данные. Однако в этом заключается труд, поскольку задача сбора, маркировки и проверки данных, на которых можно обучать такие методы «второй волны» искусственного интеллекта, является чрезмерно дорогостоящей и отнимающей много времени.
Предполагает будущее, в котором машины - это больше, чем просто инструменты, которые выполняют человеко-запрограммированные правила или обобщают из наборов данных, предназначенных для человека. Скорее, машины, созданные DARPA, будут функционировать больше как коллеги, чем как инструменты. С этой целью исследования и разработки DARPA в области человеко-машинного симбиоза ставят своей целью партнерство с машинами. Включение вычислительных систем таким образом имеет решающее значение, поскольку сенсорные, информационные и коммуникационные системы генерируют данные по темпам, за которые люди могут ассимилироваться, понимать и действовать. Включение этих технологий в военные системы, которые сотрудничают с военными, облегчит принятие решений в сложных критически важных средах боя; обеспечить общее понимание массовой, неполной и противоречивой информации; и дать возможность беспилотным системам выполнять критически важные миссии безопасно и с высокой степенью автономности. DARPA фокусирует свои инвестиции на третьей волне ИИ, которая порождает машины, которые понимают и рассуждают в контексте.