Искусственный интеллект - это общее и неточное выражение, которое охватывает целый ряд методов, основанных на вероятности, в которой компьютеры учатся сами для определенных задач.
Глубокое обучение - подход к машинному обучению, включающий множество слоев нейронных сетей, смоделированных на мозге, - оказалось особенно эффективным для решения разных задач, перевод, распознавание объектов и игровой опыт.
Большинство систем обладают ограниченным и нестабильным типом интеллекта. Получается, что компьютеры хорошо выполняют задачи в четко определенной среде, но обречены на неудачу в необычных условиях.
Среди существующего автономного оружия есть мобильные ракеты, которые разбиваются на радаре или быстрое огнестрельное оружие, которое защищает корабли и военные базы. Полезно, но не революционно, и ни один из них не нуждается в методах машинного обучения. Давайте поговорим, какие изменения может нести искусcтвенный интеллект на поле боя.
Глубокое обучение
Было бы ошибкой думать, что искусственный интеллект полезен только для рутинных действий на поле битвы. Роботы, должны действовать исходя из того, что они видят. Но для многих военных платформ, спутники и самолеты-шпионы, смысл заключается в сборе необработанных данных, которые можно превратить в полезные элементы разведки. В 2011 году примерно одиннадцать тысяч дронов собрали более 327 тысяч часов (37 лет) фильмов. Большинство из них не были просмотрены.
Второе применение искусственного интеллекта в армии - обработка данных. В 2015 году во время лабораторных испытаний производительность алгоритма превысила показатели людей при классификации изображений.
В период с 2015 по 2018 год сегментация объектов, заключающаяся в идентификации нескольких объектов, начиная с одного изображения, согласно годовому индексу развития искусственного интеллекта, была почти в два раза эффективнее в более сложной задаче. Вид компьютеров далеко не совершенен и может быть обманут таким способом, который не останется незамеченным человеческим глазом.
Пентагон в феврале 2017 года пришел к выводу, что алгоритмы глубокого обучения «имеют уровни производительности, близкие к уровням людей». Для этого он создал команду «алгоритмической войны», проект Maven, которая использует глубокое обучение и другие методы для выявления подозрительных объектов и действий. Цель - создать полезные элементы разведки: те, которые обычно заставляют спецназ сбрасывать бомбы и ломать двери.
Человек, хорошо информированный о работе проекта Marven, утверждает, что выгоды для аналитиков, выигрыш времени и новые знания, по-прежнему незначительны. Например, широкоугольные камеры, которые могут просматривать целые города, дают много ложных срабатываний. «Но природа этих систем очень повторяющаяся», - говорит он.
Если алгоритмы не понимают людей, возникнут правовые, этические проблемы и проблемы доверия
И третий способ, которым искусственный интеллект изменит войну, - это вступить в принятия военных решений, начиная с подразделений самого низкого уровня и заканчивая национальной штаб-квартирой.
В реальном мире случайность часто уменьшает возможность делать правильные прогнозы, и поэтому многие современные системы искусственного интеллекта добавляют дополнительную случайность к соблюдению правил, что делает его отправной точкой для более сложного планирования.
Программное обеспечение для проведения в реальном времени состязательной разведки и принятия решений Рэйд (Raid). Предназначено для прогнозирования целей, движений и даже возможных эмоций вражеских сил с помощью пятичасового опережения. Система основана на варианте теории игр, который сводит проблемы к меньшим играм, уменьшая вычислительную мощность, необходимую для их решения.
В первых тестах, проведенных между 2004 и 2008 годами, Рэйд оказался более точным и быстрым, чем планировщики.
При симуляции двухчасового сражения в Багдаде человеческие команды были настроены против рейда или других людей: менее половины времени они могли отличить одного от другого. Полковники в отставке, призванные имитировать иракских повстанцев, «так боялись» программного обеспечения, говорит Борис Стилман, один из его дизайнеров, который «перестал разговаривать друг с другом и начал общаться жестами».