Umělá inteligence a technologie strojového učení jsou drahé, náročné na pracovní sílu a někdy si z hlediska etiky protiřečí. Ale po celém světě jsou vyvíjeny a používány zejména během válek. Vojenské aplikace umělé inteligence a strojového učení zahrnují dohled a různé typy zpravodajských informací (geoprostorové, signalizační atd.), Humanitární pomoc a pomoc při katastrofách, velení a řízení, logistiku atd.
Mluvili jsme s Volodymyrem Solským, architektem řešení založených na umělé inteligenci ve společnosti SoftServe, o využití AI a vývoji směru v Ukrajině, o překážkách „války robotů“ a o tom, jak nám moderní technologie pomohou zotavit se z války.
***
Dnes jsou lídry v oblasti umělé inteligence a strojového učení, zejména pro vojenské aplikace, Spojené státy, Čína a částečně Rusko. Ukrajinští vědci a vývojáři v oblasti umělé inteligence a strojového učení se zaměřují na západní země, především ve Spojených státech.
Americký rozpočet na tento vývoj nelze srovnávat s žádným jiným, zejména s ukrajinským, říká Volodymyr Solskyj. Z tohoto důvodu existuje desetiletý rozdíl ve vývoji těchto technologií a my se zaměřujeme na frontovou linii. Čína by mohla být pro Ukrajince dalším referenčním bodem v tomto odvětví, ale tomu brání jazyková bariéra, geopolitická situace a blízkost čínského systému.
Ale na příkladu Spojených států můžete vidět „limit možného“, úroveň, na které se technologie nyní nachází. Jaká je tato úroveň v Ukrajině?
„Jsme stále daleko od Terminátora, jako inteligentního robota v širším slova smyslu. V současné době je nemožné mluvit o technologiích, které zcela nahradí osobu ve válce», – říká Vladimír Solský.
To je dáno zejména současnou úrovní vývoje umělé inteligence jako technologie, zvláštnostmi její aplikace a vysokými náklady na vysoce kvalitní vývoj. Inženýr však dodává, že Ukrajina se přeorientovává na nové typy zbraní v pohybu a použití AI je přirozenou součástí tohoto procesu.
„Používáme to, co je vhodné, co funguje a co je k dispozici. Něco jsme s námi sdíleli, od roku 2014 jsme měli nějaký vlastní vývoj. Dobré modely umělé inteligence pro použití nejsou vyrobeny za měsíc na kolenou – potřebujeme vysoce kvalitní data, musíte vyřešit přístupy, vzít v úvahu nouzové situace“, – vysvětluje odborník.
Nejběžnější pro Ukrajince je využití AI ke zpracování obrovského množství dat, například při leteckém snímkování aktivně využíváme také OSINT technologie, což výrazně pomáhá ukrajinské rozvědce. Je to jednodušší, říká Vladimír Solský, protože není kritická potřeba rozhodovat tady a teď a je tu člověk, který bude kontrolovat práci umělé inteligence.
Kromě toho se americká technologie již používá v testovacím režimu v rusko-ukrajinské válce. Umělá inteligence Clearview. Tento software pomáhá identifikovat ruské ozbrojené síly a oběti. Používá se také k posouzení šíření dezinformací v kyberprostoru. Databáze Clearview AI obsahuje 2 miliardy fotografií naskenovaných z ruských sociálních sítí.
Clearview AI testuje v Ukrajině od začátku února. Fotografie z otevřených zdrojů
Také dnes umělá inteligence pomáhá získat potřebné informace z rozhlasového vysílání Rusů. Je to o technologii Příkaz Základní nátěr, což odborníkům umožňuje vytvářet, konfigurovat a nasazovat modely AI, které jim pomáhají rychle zpracovávat obrovské množství dat z nepřátelských rádiových konverzací. Patří mezi ně například modely zobecnění dialogu, klasifikátor zbraní, identifikace témat pro vyhledávání a definování základních zvukových témat, model „výzvy k akci“, geolokační systém a mechanismus rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) pro identifikaci osob, míst a organizací zmíněných v rádiové komunikaci.
Umělá inteligence se aktivně využívá při tréninku. Myšlenka spočívá v tom, že systém pozoruje, jak člověk vnímá informace a přizpůsobuje jim materiál tak, aby učení bylo efektivnější. Vedoucí armády světa tuto příležitost nezanedbávají a využívají umělou inteligenci pro taktický výcvik své armády pomocí různých simulátorů.
„Je drahé vycvičit dobrého specialistu ve vojenské oblasti, například pilota. Školení tedy využívá vše, co může proces zjednodušit. Ai lze také použít v tréninku sapenapříklad příkop“, – říká Vladimír Solský.
Vojáci britského královského logistického sboru jsou zvyklí zdokonalovat řidičské dovednosti a schopnost vyrovnat se s ohněm Virtuální výcvik bojových konvojů (VCCT). Jedná se o moderní výcvikový systém s modelováním a nácvikem misí. Inženýři společnosti Raydon, kteří hru vyvinuli, vytvářejí dynamické, vzrušující a realistické scénáře pro výcvik řidičů vojenských stráží a civilních řidičů pomocí umělé inteligence.
Ze školení VCCT. Foto národnísecurityzone
Ve Spojených státech se armáda vyučuje kurz „Taktická bojová pomoc zraněným pro všechny bojovníky“ s pomocí Cerego je adaptivní vzdělávací platforma, která využívá umělou inteligenci a strojové učení a zkracuje dobu učení z 12 na 6 hodin.
V USA také dochází k vývoji v oblasti používání technologií založených na umělé inteligenci v medicíně. v Ukrajině, říká Volodymyr Solskyy, to bude také relevantní, protože důsledkem každé války je mnoho zraněných, kteří musí být obnoveni, a lidé se zdravotním postižením.
„Myslím, že vyvineme bionickou protetiku. Například neuronové sítě pro analýzu prostorových signálů tak, aby se nejednalo jen o plastické rozložení ruky., – inženýr uvádí příklad.
Američtí vývojáři z DEKA Research ještě dříve začali pracovat na dotykových protetických pažích a nohou pro vojáky, kteří ztratili končetiny v bitvě. Projekt HAPTIX si klade za cíl kombinovat protézy s implantovanými zařízeními pro dotykovou a svalovou paměť. Mluvíme o implantovaných periferních rozhraních pro záznam volních pohybů a signálů senzorické zpětné vazby a implantovaných elektronických systémech pro přenos informací mezi těmito rozhraními a protézou. Software má komplexní kódovací a dekódovací algoritmy pro převod zaznamenaných signálů řízení volního pohybu na pohyby končetin a proprioceptivní pocity (proprioceptory jsou citlivé nervové zakončení ze skupiny mechanoreceptorů umístěných v kosterních svalech, vazech, šlachách, které poskytují informace o poloze různých částí těla vůči sobě).
Protéza od DEKA Research. Foto meddeviceonline
Dalším potenciálním využitím AI je pomoc při poválečné rehabilitaci lidí s psychickým traumatem. Volodymyr Solsky to popisuje jako chytré zařízení, které člověk bude nosit na sobě a které na základě různých ukazatelů a příznaků bude řídit jeho další akce – jakýsi primární elektronický trenér. Stále však musíme zkontrolovat, jak realistické je to pro naše podmínky.
V poválečném období nám umělá inteligence pomůže zpracovat obrovské množství informací pro obnovu, protože množství zničené infrastruktury v Ukrajině je šílené. Stejně jako počet zaminovaných území – pokud existují dobré údaje, říká Volodymyr Solskyy, můžete se pokusit použít AI alespoň pro předběžnou inspekci území, abyste mohli naplánovat práci ženistů.
„Umělá inteligence v Ukrajině po válce bude mít aplikace – v mnoha oblastech, kde je potřeba informační analýza. Technologie budou zaměřeny na rehabilitaci a obnovu. Zároveň, pokud si stát zvolí takovou strategii, budeme rozvíjet náš obranný sektor s pomocí umělé inteligence., – uzavírá inženýr.
Seznam technologií založených na umělé inteligenci, které jsou již používány nebo vyvíjeny pro potřeby armády, často nehovoří o přímém bojovém použití – ve skutečnosti není vše stejné jako v kině.
Existuje několik hlavních důvodů, proč roboti ještě nevedou válku, říká Vladimir Solsky. Za prvé, dobrý model vyžaduje značný výpočetní výkon a za druhé, v této fázi vývoje není umělá inteligence ještě tak pokročilá. Za třetí, jedná se o kritické systémy, kde jsou náklady na chyby extrémně vysoké.
„Armáda – americká i naše – je poměrně konzervativní struktura, která se nechce nahrazovat. Pokud „surový“ model udělá špatné rozhodnutí, lidé, kteří by neměli trpět. To je jeden z problémů s což na této úrovni vývoje AI neuděláme. Země s jinými rozpočty pracují na jeho řešení. Postupem času využijeme výsledků této práce a přizpůsobíme je sami sobě. Ale to není o této válce. Nyní je lepší použít to, co již bylo testováno. Musíme mít na paměti, že bojujeme v našich městech.“, – vysvětluje odborník.
Takže obavy, že autonomní a uvědomělí roboti převezmou svět a zničí vše kolem, v tuto chvíli nestojí za to, je to jen humbuk, který se dobře prodává.
„Nevím, jestli k tomu lidstvo vůbec dospěje, protože stále jasně nechápeme, co je to vědomí a jak funguje.», – dodává Vladimír Solský.
***
Umělá inteligence se vyvíjí cyklicky – nejprve růst a nárůst investic, pak nějaké zklamání z výsledku a na chvíli recese. Frustrace nastává, protože na vzestupu mají lidé často vysoká očekávání, která přesahují příležitosti. Poslední cyklus obnovy začal koncem roku 2000, kdy jsme díky novým grafickým kartám získali spoustu výpočetního výkonu. To umožnilo zejména vyvinout technologii hlubokých neuronových sítí, kde je vyžadováno mnoho výpočtů – násobení matic.
Hlavní nevýhodou využití umělé inteligence pro vojenské potřeby, ne-li mluvit o etických otázkách, je potřeba obrovského množství vysoce kvalitních dat. Model strojového učení, abych to shrnul, se příliš neliší od vzdělávání dítěte – spousta času, různorodé zkušenosti a zpracování velkého množství informací.
„Pokud chceme model, který dokáže co nejvíce zobecnit, musí vidět a zpracovávat obrovské množství dat – je to čas a peníze. Kromě toho musí být data vysoce kvalitní, a s tím máme obrovský problém, který vznikl s rozvojem internetu – existuje tolik dat a je to tak levné, že se nikdo neobtěžuje s jejich kvalitou., – říká Vladimír Solský.
Uvádí příklad Elona Muska, který chtěl koupit Twitter, ale Pila, že někteří uživatelé tam jsou roboti. Toto je příklad informací, které je lepší nepoužívat pro školení AI, s výjimkou velmi úzkého směru – například pro detekci robotů.
A data ve vojenském průmyslu jsou k dispozici pouze vládám a několika dodavatelům – je to regulovaný a úzký průmysl. Neexistuje žádný spouštěcí styl, kde by někdo mohl vytvořit AI například pro radar, protože prostě nebude mít přístup ke všem potřebným datům. Vývoj technologií založených na umělé inteligenci tedy vyžaduje značné finanční prostředky – především na sběr a zpracování vysoce kvalitních dat, na jejichž základě se modely AI budou moci kvalitativně učit, aby se ochránily před chybami, jejichž cenou jsou lidské životy.
