Umjetna inteligencija i tehnologije strojnog učenja skupe su, radno intenzivne i ponekad kontradiktorne u smislu etike. Ali u cijelom svijetu razvijaju se i koriste, osobito tijekom ratova. Vojna primjena umjetne inteligencije i strojnog učenja obuhvaća nadzor i različite vrste inteligencije (geoprostorni, signalizirani itd.), humanitarnu pomoć i pomoć u katastrofama, zapovijedanje i kontrolu, logistiku itd.
Razgovarali smo s Volodimirom Solskyjem, arhitektom rješenja temeljenih na umjetnoj inteligenciji u SoftServeu, o korištenju umjetne inteligencije i razvoju smjera u Ukrajini, o preprekama “robotskom ratu” i kako će nam moderne tehnologije pomoći da se oporavimo od rata.
***
Danas su lideri u umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju, posebno za vojne primjene, Sjedinjene Države, Kina i djelomično Rusija. Ukrajinski znanstvenici i programeri u području umjetne inteligencije i strojnog učenja vode zapadne zemlje, prvenstveno Sjedinjene Države.
Američki proračun za ova zbivanja neće se uspoređivati ni s jednim drugim, posebice s ukrajinskim, kaže Volodimir Solsky. Zbog toga postoji razlika od desetljeća u razvoju tih tehnologija i usredotočujemo se na prvi plan. Drugo mjerilo u industriji za Ukrajince mogla bi biti Kina, ali to je otežano jezičnom barijerom, geopolitičkom situacijom i bliskošću kineskog sustava.
No, na primjeru Sjedinjenih Država, možete vidjeti “granicu mogućeg”, razinu na kojoj je tehnologija sada. Koja je to razina u Ukrajini?
“Još uvijek smo daleko od Terminatora, kao pametni robot u širem smislu. Trenutno je nemoguće govoriti o tehnologijama koje će u potpunosti zamijeniti osobu u ratu»– kaže Volodimir Solskyi.
To je osobito posljedica trenutne razine razvoja umjetne inteligencije kao tehnologije, osobitosti njezine uporabe i troškova kvalitetnog razvoja. Međutim, dodaje inženjer, Ukrajina je u pokretu da se preorijentira na nove vrste oružja, a upotreba umjetne inteligencije prirodni je dio tog procesa.
“Koristimo ono što je prikladno, što funkcionira i što je dostupno. Nešto su podijelili s nama, imali smo neke svoje razvoje od 2014. godine. Dobri modeli umjetne inteligencije za uporabu nisu napravljeni za mjesec dana na koljenu – potrebni su nam visokokvalitetni podaci, morate proći kroz pristupe, uzeti u obzir hitne situacije”, – objašnjava stručnjakinja.
Za Ukrajince je najčešća upotreba umjetne inteligencije za obradu ogromnih količina podataka, na primjer, tijekom snimanja iz zraka, a također aktivno koristimo OSINT tehnologije, što uvelike pomaže ukrajinskoj inteligenciji. Lakše je, kaže Vladimir Solsky, jer nema kritične potrebe za donošenjem odluka ovdje i sada i postoji osoba koja će provjeriti rad umjetne inteligencije.
Osim toga, američka tehnologija već se koristi u rusko-ukrajinskom ratu u testnom načinu rada Clearview AI. Ovaj softver pomaže identificirati ruske oružane snage i mrtve. Upotrebljava se i za procjenu širenja dezinformacija u kiberprostoru. Baza podataka Clearview AI sadrži 2 milijarde fotografija skeniranih s ruskih društvenih mreža.
Clearview AI testiran je u Ukrajini od početka veljače. Fotografija iz otvorenih izvora
Također, danas umjetna inteligencija pomaže u dobivanju potrebne inteligencije iz radijskog emitiranja Rusa. Radi se o tehnologiji. Naredba Primer, omogućujući stručnjacima stvaranje, prilagodbu i implementaciju modela umjetne inteligencije koji im pomažu u brzoj obradi ogromnih količina podataka iz neprijateljskih radijskih emisija. To uključuje, na primjer, modele generalizacije dijaloga, klasifikator oružja, identifikaciju tema za pronalaženje i definiranje osnovnih audio tema, model “poziva na akciju”, geolokacijski sustav i imenovani mehanizam prepoznavanja entiteta (NER) za identifikaciju ljudi, mjesta i organizacija spomenutih u radio komunikacijama.
Umjetna inteligencija aktivno se koristi u obuci. Ideja je da sustav promatra kako osoba percipira informacije i prilagođava materijal njima kako bi učenje bilo učinkovitije. Vodeće vojske svijeta ne zanemaruju ovu priliku i koriste umjetnu inteligenciju za taktičku obuku svoje vojske uz pomoć različitih simulatora.
“Skupo je obučavati dobrog stručnjaka na vojnom polju, na primjer, pilota. Stoga trening koristi sve što može pojednostaviti proces. AI se također može koristiti u sape treningujarak, na primjer”– kaže Volodimir Solskyi.
Vojnici Kraljevskog logističkog korpusa Ujedinjenog Kraljevstva koriste se za brušenje svojih vozačkih vještina i sposobnosti da se nose s vatrom Trener virtualnog borbenog konvoja (VCCT). To je moderan sustav učenja sa simulacijama i probama misije. Raydonovi inženjeri koji su razvili igru stvaraju dinamične, uzbudljive i realistične scenarije obuke za vozače vojne straže i civilne vozače koji koriste umjetnu inteligenciju.
Od VCCT treninga. Foto nacionalna sigurnosna zona
U Sjedinjenim Američkim Državama vojska predaje tečaj “Taktička borbena pomoć ranjenicima za sve borce” uz pomoć Cerego je prilagodljiva platforma za učenje koja koristi umjetnu inteligenciju i strojno učenje te smanjuje vrijeme učenja s 12 na 6 sati.
Sjedinjene Države također imaju razvoj za uporabu tehnologija temeljenih na umjetnoj inteligenciji u medicini. U Ukrajini će, kaže Volodimir Solsky, to također biti relevantno, jer su rezultat svakog rata mnogi ranjenici koje treba obnoviti i osobe s invaliditetom.
“Mislim da ćemo razviti bioničku protetiku. Na primjer, neuronske mreže za prostornu analizu signala tako da to nije samo plastični raspored ruke”, – daje primjer inženjer.
Američki programeri iz DEKA Researcha počeli su još ranije raditi na protetskim rukama i nogama osjetljivim na dodir za vojsku, koja je izgubila udove u borbi. Projekt HAPTIX ima za cilj kombinirati proteze s ugrađenim uređajima za dodir i mišićnu memoriju. Riječ je o ugrađenim perifernim sučeljima za bilježenje voljnih pokreta i senzornih povratnih signala te ugrađenim elektroničkim sustavima za prijenos informacija između tih sučelja i proteze. Softver ima složene algoritme kodiranja i dekodiranja za pretvaranje zabilježenih voljnih signala za kontrolu kretanja u pokrete udova i proprioceptivne senzacije (proprioceptori su osjetljivi živčani završetci iz skupine mehanoreceptora smještenih u skeletnim mišićima, ligamentima, tetivama, dajući informacije o položaju različitih dijelova tijela u odnosu jedan na drugi).
Proteza iz DEKA Istraživanja. Fotografija meddeviceonline
Još jedna potencijalna upotreba umjetne inteligencije je pomoć u poslijeratnoj rehabilitaciji osoba s psihološkom traumom. Volodimir Solskyi opisuje ga kao pametan uređaj koji će osoba nositi na sebi i koji će, na temelju različitih pokazatelja i simptoma, usmjeriti svoje daljnje postupke – svojevrsni primarni elektronički trener. Međutim, još uvijek moramo provjeriti koliko je to realno za naše uvjete.
U poslijeratnom razdoblju umjetna inteligencija pomoći će nam u obradi ogromnih količina informacija za obnovu, jer je količina uništene infrastrukture u Ukrajini suluda. Kao i broj miniranih područja – ako postoje dobri podaci, kaže Volodimir Solsky, umjetnu inteligenciju možete pokušati koristiti barem za preliminarni pregled teritorija kako biste planirali rad sapera.
“Umjetna inteligencija u Ukrajini nakon rata primijenit će primjenu – u mnogim područjima gdje je potrebna analiza informacija. Tehnologije će biti usmjerene na rehabilitaciju i oporavak. I istodobno, ako država odabere takvu strategiju, razvit ćemo naš obrambeni sektor uz pomoć umjetne inteligencije.”, – zaključuje inženjer.
Popis tehnologija temeljenih na umjetnoj inteligenciji koje se već koriste ili razvijaju za potrebe vojske često ne govori o izravnoj borbenoj upotrebi – u stvarnosti sve nije isto kao u kinu.
Postoji nekoliko glavnih razloga zašto roboti još uvijek ne vode rat, kaže Vladimir Solsky. Prvo, dobar model zahtijeva značajnu računalnu snagu, a drugo, u ovoj fazi razvoja umjetna inteligencija još nije toliko napredna (napredna). Treće, to su kritični sustavi u kojima je trošak pogreške izuzetno visok.
“Vojska – i američka i naša – prilično je konzervativna struktura koja se ne želi izložiti. Ako “sirovi” model donese pogrešnu odluku, ljudi koji ne bi trebali biti pogođeni mogu patiti. To je jedan od problema s kojim nećemo učiniti ništa na ovoj razini razvoja umjetne inteligencije. Zemlje s drugim proračunima rade na njegovu rješavanju. S vremenom ćemo iskoristiti rezultate ovog rada, prilagoditi ih za sebe. Ali ovdje se ne radi o ovom ratu. Sada je bolje koristiti ono što je već testirano. Moramo zapamtiti da se borimo u našim gradovima.”, – objašnjava stručnjak.
Stoga nije vrijedno brinuti se da će autonomni i svjesni roboti preuzeti svijet i uništiti sve oko vas, to je samo hype koji se dobro prodaje.
“Ne znam hoće li čovječanstvo uopće doći do ovoga, jer još uvijek ne razumijemo jasno što je svijest i kako funkcionira», – dodaje Vladimir Solsky.
***
Umjetna inteligencija razvija se ciklički – prvo porast i povećanje ulaganja, zatim neko razočaranje rezultatom i recesija neko vrijeme. Razočaranje se događa jer u porastu ljudi često imaju velika očekivanja koja premašuju mogućnosti. Posljednji ciklus uspona započeo je krajem 2000-ih, kada smo zahvaljujući novim grafičkim karticama stekli veliku računalnu snagu. To je posebno omogućilo razvoj tehnologije dubokih neuronskih mreža, gdje je potrebno mnogo izračuna – umnožavanje matrice.
Glavni nedostatak korištenja umjetne inteligencije u vojne svrhe, ako ne i govoriti o etičkim pitanjima, je potreba za ogromnom količinom visokokvalitetnih podataka. Model strojnog učenja, da rezimiramo, ne razlikuje se mnogo od djetetovog učenja – puno vremena, raznolikog iskustva i obrade velike količine informacija.
“Ako želimo model koji može generalizirati što je više moguće, treba vidjeti i obraditi ogromnu količinu podataka – to je vrijeme i novac. Osim toga, podaci moraju biti kvalitetni, a uz to imamo ogroman problem koji se pojavio s razvojem Interneta – toliko je podataka i toliko je jeftino da se nitko ne zamara njihovom kvalitetom.– kaže Volodimir Solskyi.
Navodi primjer Elona Muska, koji je želio kupiti Twitter, ali Pilada su neki od korisnika vani botovi. Ovo je primjer informacija koje je bolje ne koristiti za obuku umjetne inteligencije, osim u vrlo uskom smjeru – poput otkrivanja botova.
A podaci na vojnom polju dostupni su samo vladama i nekoliko izvođača radova – to je regulirana i uska industrija. Ne postoji stil pokretanja u kojem svatko može stvoriti umjetnu inteligenciju za, na primjer, radar, jer jednostavno neće imati pristup svim potrebnim podacima. Dakle, razvoj tehnologija temeljenih na umjetnoj inteligenciji zahtijeva znatne financije – prije svega, za prikupljanje i obradu visokokvalitetnih podataka, na temelju kojih će modeli umjetne inteligencije moći kvalitativno učiti kako bi se zaštitili od pogrešaka, čija je cijena ljudski život.
