У военных США есть план по поводу мозговых волн человека
Именно мозг помог человеку приспособиться к обстоятельствам и расселиться повсеместно. Это особенно мощный инструмент, позволяющий людям выживать и процветать. Хотя искусственный интеллект постоянно развивается, во время военных конфликтов человеку по-прежнему нет равных в критических ситуациях, когда счет идет на доли секунды. Однако разница между человеком и машиной постоянно сокращается, и научить роботов максимально точно целиться поможет изучение того, как мозг человека откликается на раздражители.
Когда человек принимает решение или реагирует на определенный стимул, его мозг испускает волну, которая обозначается как реакция P300. Этот отклик можно измерить, и его оценка чаще всего используется для пациентов с нейродегенеративными заболеваниями. Например, существуют аппараты, которые позволяют вводить текст или команды, используя реакцию мозговых волн на определенные буквы.
Сфера применения волн P300 простирается за пределы медицины. Уже много лет Исследовательская лаборатория армии США (ARL) изучает потенциал использования мозговых импульсов P300 в нескольких военных проектах. Занимается этим Совместный технологический альянс нейроэргономики и познания. Один из проектов — нейронная сеть, которая способна обучаться посредством откликов P300. Благодаря этой нейронной сети Лаборатория сможет более эффективно учить искусственный интеллект нацеливанию, обнаружению угрозы, осведомленности о ситуации. Кроме того, такая технология позволит тренировать людей с эффектом погружения. Со временем предполагается подключать солдат к электроэнцефалографу и обучать нейронную сеть на основании их откликов P300 в реальном времени.
В марте прошлого года на Кипре состоялась ежегодная конференция «Интеллектуальные пользовательские интерфейсы». На ней исследователи из ARL и DCS Corp (профессиональная компания, сотрудничающая с Министерством обороны США) обнародовали материал об использовании мозговых волн для того, чтобы обучить нейронную сеть вычислять, когда именно человек выбирает цель для поражения.
Стивен М. Гордон, один из авторов этого материала и контрагент, работающий с DCS Corp, рассказал:
«Мы были заинтересованы в создании нейронной сети, которая может обучаться на основе лабораторных данных. То есть в лаборатории сидит испытуемый, и мы быстро показываем ему изображения или заставляем осмотреться в ограниченной обстановке.
На основе этих данных мы хотим обучать нейронную сеть.
Человек концентрируется на раздражителе, объекте, какой-то части обстановки, которая выделяется из общего фона и связана с его задачей. Можем ли мы зафиксировать это? Возможно ли использовать эти данные без привлечения конкретных обучающих материалов?»
Однако эти исследования и все последующие проекты требуют более пристального изучения. Энтони Агирре, соучредитель Института основополагающих вопросов, сотрудники которого занимаются инновационными идеями, необходимыми для глубокого понимания реальности, говорит: «Применение таких исследований в военной сфере имеет положительные стороны — оружие станет таким же функциональным, рациональным, так же хорошо сможет защищать мирное население, как сейчас это делают люди. Однако сам вопрос намного шире. Хотим ли мы жить в мире, наводненном недорогим, эффективным, безжалостным смертоносным оружием, которое способно работать автономно? Нам стоит задуматься, в чьих это интересах».
Для обучения нейронных сетей требуются наборы данных. Чем более специфической и узконаправленной получается информация, тем лучше работает нейронная сеть. Одна из целей исследований ARL — выяснить, насколько обобщенными можно сделать данные без ущерба для эффективности сети. В реальном мире вычисление цели — чрезвычайно сложная задача для компьютеров, так как они работают со структурированной информацией. Настоящее же принятие решений происходит хаотично, спонтанно, зависит от массы постоянно изменяющихся переменных. К примеру, нейронной сети сложно идентифицировать представителя мирного населения, который внезапно появляется из-за здания, особенно если окружающая обстановка наполнена другими раздражителями (выстрелами, солдатами). В такой ситуации и должны помочь волны P300.
Именно поэтому ARL стремится привести к общему знаменателю отклики P300, производимые мозгом разных людей. Требуется изучить нервные импульсы множества испытуемых, а затем позволить нейронной сети рассмотреть пути возникновения откликов на раздражители. В таком случае компьютер сможет объединить различные ситуации и отыскать их сходные черты. По сути, это похоже на сборку головоломки, состоящую из волн P300 многих людей. В результате нейронная сеть должна научиться оценивать боевую обстановку так же, как это делают живые солдаты. Если частицами этой головоломки будут бойцы подразделения «Морские котики», движения глаз которых фиксируются с помощью специальных сенсоров, то нейронная сеть сможет получать и обобщать данные от всех членов команды не в лаборатории, а в реальном времени. Кроме того, для обучения сети могут использоваться и мозговые волны каждого из бойцов.
Сфера применения таких достижений не ограничивается точным целенаведением. С помощью них предполагается разрабатывать более эффективно взаимодействующие между собой системы «человек-ИИ», которые смогут работать, например, при управлении самолетом или при анализе изображений, полученных со спутников.
Один из гражданских ученых, сотрудничающих с ARL, Вернон Лоуэрн, рассказывает:
«Если бы я дал вам задачу, а сам тоже взялся ее выполнять, мы бы сделали ее немного разными способами, основываясь на нашем опыте и специфике обучения.
Нужно, чтобы искусственный интеллект мог использовать уникальные особенности разных людей и адаптироваться, делая соответствующие выводы. Мы пытаемся исследовать некоторые факторы, например, то, как ИИ определяет состояние человека и как с помощью этого можно моделировать различные типы поведения в закрытой системе».
На пути исследователей стоит немало препятствий, и программа по-прежнему только в начале своего развития. В рамках проекта человеческий опыт превращается в набор данных, на основе которых впоследствии будут обучаться нейронные сети. Человек по-прежнему максимально эффективно воспринимает окружающий мир, за одну секунду усваивая множество раздражителей и реагируя на них. Если передать эту способность нейронной сети, откроется масса возможностей, однако в случае военного применения появятся новые ограничения. По словам Агирре, ИИ может научиться работать так же эффективно, рационально и безопасно для мирного населения, как и живой солдат. Нужно ли в таком случае регулировать сферу применения автономного оружия? Над этими вопросами исследователям также предстоит работать в рамках программы.
«Наука не отвечает на вопросы, она их создает. Ответив на один, мы тут же получаем новые», — говорит Гордон.
Армия продолжает подключать ИИ к различным системам. ЦРУ разрабатывает 137 проектов, напрямую связанных с искусственным интеллектом. Благодаря ИИ системы будут работать все более эффективно, и в этих условиях Исследовательская лаборатория армии США не утратит своей важной роли.
