Sztuczna inteligencja i technologie uczenia maszynowego są drogie, pracochłonne, a czasem sprzeczne pod względem etycznym. Ale na całym świecie są one opracowywane i używane, w szczególności podczas wojen. Wojskowe zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego obejmują nadzór i różne rodzaje wywiadu (geoprzestrzenny, sygnalizacyjny itp.), Pomoc humanitarną i pomoc w przypadku katastrof, dowodzenie i kontrolę, logistykę itp.
Z Wołodymyrem Solskim, architektem rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w SoftServe, rozmawialiśmy o wykorzystaniu AI i rozwoju kierunku w Ukrainie, o przeszkodach w „wojnie robotów” i o tym, jak nowoczesne technologie pomogą nam w wychodzeniu z wojny.
***
Obecnie liderami w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, w szczególności do zastosowań wojskowych, są Stany Zjednoczone, Chiny i częściowo Rosja. Ukraińscy naukowcy i programiści w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego koncentrują się na krajach zachodnich, głównie w Stanach Zjednoczonych.
Budżet USA na te wydarzenia nie może być porównywany z żadnym innym, zwłaszcza z ukraińskim, mówi Wołodymyr Solski. Z tego powodu istnieje dziesięcioletnia różnica w rozwoju tych technologii i koncentrujemy się na linii frontu. Chiny mogą być kolejnym punktem odniesienia w branży dla Ukraińców, ale utrudnia to bariera językowa, sytuacja geopolityczna i bliskość chińskiego systemu.
Ale na przykładzie Stanów Zjednoczonych można zobaczyć „granicę możliwości”, poziom, na którym obecnie znajduje się technologia. Jaki jest ten poziom w Ukrainie?
„Wciąż jesteśmy daleko od Terminatora, jako inteligentnego robota w szerokim tego słowa znaczeniu. Obecnie nie można mówić o technologiach, które całkowicie zastąpią człowieka na wojnie.», – mówi Władimir Solski.
Wynika to w szczególności z obecnego poziomu rozwoju sztucznej inteligencji jako technologii, specyfiki jej zastosowania i wysokich kosztów wysokiej jakości rozwoju. Inżynier dodaje jednak, że Ukraina przeorientowuje się na nowe rodzaje broni w ruchu, a wykorzystanie sztucznej inteligencji jest naturalną częścią tego procesu.
„Używamy tego, co jest właściwe, co działa i co jest dostępne. Podzieliliśmy się czymś z nami, od 2014 roku mamy kilka własnych osiągnięć. Dobre modele sztucznej inteligencji do użytku nie powstają w ciągu miesiąca na kolanach – potrzebujemy wysokiej jakości danych, trzeba uporządkować podejścia, wziąć pod uwagę sytuacje awaryjne”, – tłumaczy specjalista.
Najczęstszym dla Ukraińców jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do przetwarzania ogromnych ilości danych, na przykład podczas fotografii lotniczej aktywnie korzystamy również z technologii OSINT, co znacznie pomaga ukraińskiemu wywiadowi. Jest łatwiej, mówi Vladimir Solsky, ponieważ nie ma krytycznej potrzeby podejmowania decyzji tu i teraz, a jest osoba, która sprawdzi pracę sztucznej inteligencji.
Ponadto amerykańska technologia jest już wykorzystywana w trybie testowym w wojnie rosyjsko-ukraińskiej. Clearview AI. To oprogramowanie pomaga zidentyfikować rosyjskie siły zbrojne i ofiary. Służy również do oceny rozprzestrzeniania się dezinformacji w cyberprzestrzeni. Baza danych Clearview AI zawiera 2 miliardy zdjęć zeskanowanych z rosyjskich sieci społecznościowych.
Clearview AI testuje w Ukrainie od początku lutego. Zdjęcie z otwartych źródeł
Również dzisiaj sztuczna inteligencja pomaga uzyskać niezbędną inteligencję z transmisji radiowej Rosjan. Chodzi o technologię Polecenie Primer, umożliwiając ekspertom tworzenie, konfigurowanie i wdrażanie modeli sztucznej inteligencji, które pomagają im szybko przetwarzać ogromne ilości danych z wrogich rozmów radiowych. Należą do nich na przykład modele uogólniania dialogu, klasyfikator broni, identyfikacja tematów do wyszukiwania i definiowania podstawowych tematów audio, model „wezwania do działania”, system geolokalizacji oraz mechanizm rozpoznawania nazwanych jednostek (NER) do identyfikacji osób, miejsc i organizacji wymienionych w komunikacji radiowej.
Sztuczna inteligencja jest aktywnie wykorzystywana w szkoleniach. Chodzi o to, że system obserwuje, w jaki sposób dana osoba postrzega informacje i dostosowuje do nich materiał, aby nauka była bardziej skuteczna. Wiodące armie świata nie zaniedbują tej okazji i wykorzystują sztuczną inteligencję do taktycznego szkolenia swoich wojskowych za pomocą różnych symulatorów.
„Kosztowne jest wyszkolenie dobrego specjalisty w dziedzinie wojskowości, na przykład pilota. Szkolenie wykorzystuje więc wszystko, co może uprościć ten proces. Ai może być również wykorzystywana w treningu sapena przykład rów”, – mówi Władimir Solski.
Żołnierze brytyjskiego Królewskiego Korpusu Logistycznego są wykorzystywani do doskonalenia umiejętności jazdy i umiejętności radzenia sobie z ogniem. Wirtualny trener konwoju bojowego (VCCT). Jest to nowoczesny system szkolenia z modelowaniem i próbami misji. Inżynierowie Raydona, którzy opracowali grę, tworzą dynamiczne, ekscytujące i realistyczne scenariusze szkolenia kierowców straży wojskowej i cywilnych kierowców wykorzystujących sztuczną inteligencję.
Ze szkolenia VCCT. Zdjęcie nationalsecurityzone
W Stanach Zjednoczonych wojsko uczy się kursu „Taktyczna pomoc bojowa dla rannych dla wszystkich walczących” z pomocą Cerego • to adaptacyjna platforma edukacyjna, która wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oraz skraca czas uczenia się z 12 do 6 godzin.
W Stanach Zjednoczonych obserwuje się również rozwój w zakresie wykorzystania technologii opartych na sztucznej inteligencji w medycynie. w Ukrainie, mówi Wołodymyr Solski, będzie to również istotne, ponieważ konsekwencją każdej wojny jest wielu rannych, którzy muszą zostać przywróceni, i osób niepełnosprawnych.
„Myślę, że opracujemy bioniczną protetykę. Na przykład sieci neuronowe do analizy sygnału przestrzennego, aby nie był to tylko plastikowy układ dłoni., – inżynier podaje przykład.
Amerykańscy deweloperzy z DEKA Research jeszcze wcześniej rozpoczęli prace nad czułymi na dotyk protezami rąk i nóg dla żołnierzy, którzy stracili kończyny w bitwie. Projekt HAPTIX ma na celu połączenie protez z wszczepionymi urządzeniami do dotyku i pamięci mięśniowej. Mówimy o wszczepionych interfejsach obwodowych do rejestrowania ruchów wolicjonalnych i sygnałów sensorycznego sprzężenia zwrotnego oraz wszczepionych systemach elektronicznych do przesyłania informacji między tymi interfejsami a protezą. Oprogramowanie posiada złożone algorytmy kodowania i dekodowania do przekształcania zarejestrowanych wolicjonalnych sygnałów sterowania ruchem w ruchy kończyn i odczucia proprioceptywne (proprioceptory to wrażliwe zakończenia nerwowe z grupy mechanoreceptorów znajdujących się w mięśniach szkieletowych, więzadłach, ścięgnach, dające informacje o położeniu różnych części ciała względem siebie).
Proteza z DEKA Research. Zdjęcie meddeviceonline
Innym potencjalnym zastosowaniem AI jest pomoc w powojennej rehabilitacji osób z urazami psychicznymi. Wołodymyr Solsky opisuje to jako inteligentne urządzenie, które osoba będzie nosić na sobie i które, w oparciu o różne wskaźniki i objawy, pokieruje jego dalszymi działaniami – rodzajem podstawowego elektronicznego trenera. Musimy jednak jeszcze sprawdzić, na ile jest to realistyczne dla naszych warunków.
W okresie powojennym sztuczna inteligencja pomoże nam przetworzyć ogromne ilości informacji do odzyskania, ponieważ ilość zniszczonej infrastruktury w Ukrainie jest szalona. Oprócz liczby zaminowanych terytoriów – jeśli są dobre dane, mówi Wołodymyr Solski, można spróbować wykorzystać sztuczną inteligencję przynajmniej do wstępnej inspekcji terytoriów w celu zaplanowania pracy saperów.
„Sztuczna inteligencja w Ukrainie po wojnie będzie miała zastosowanie – w wielu obszarach, w których potrzebna jest analiza informacji. Technologie będą miały na celu rehabilitację i regenerację. Jednocześnie, jeśli państwo wybierze taką strategię, będziemy rozwijać nasz sektor obronny za pomocą sztucznej inteligencji., – podsumowuje inżynier.
Lista technologii opartych na sztucznej inteligencji, które są już wykorzystywane lub rozwijane na potrzeby wojska, często nie mówi o bezpośrednim wykorzystaniu bojowym – w rzeczywistości wszystko nie jest takie samo jak w kinie.
Istnieje kilka głównych powodów, dla których roboty nie prowadzą jeszcze wojny, mówi Vladimir Solsky. Po pierwsze, dobry model wymaga znacznej mocy obliczeniowej, a po drugie, na tym etapie rozwoju sztuczna inteligencja nie jest jeszcze tak zaawansowana. Po trzecie, są to systemy krytyczne, w których koszt błędu jest niezwykle wysoki.
„Wojsko – zarówno amerykańskie, jak i nasze – jest dość konserwatywną strukturą, która nie chce się zastąpić. Jeśli „surowy” model podejmuje złą decyzję, ludzie, którzy nie powinni cierpieć. Jest to jeden z problemów z czego nie zrobimy na tym poziomie rozwoju AI. Kraje z innymi budżetami pracują nad jego rozwiązaniem. Z czasem wykorzystamy wyniki tej pracy, dostosujemy je do siebie. Ale tu nie chodzi o tę wojnę. Teraz lepiej jest użyć tego, co już zostało przetestowane. Musimy pamiętać, że walczymy w naszych miastach”., – wyjaśnia specjalista.
Tak więc martwienie się, że autonomiczne i świadome roboty przejmą świat i zniszczą wszystko wokół, nie jest w tej chwili tego warte, to tylko hype, który dobrze się sprzedaje.
„Nie wiem, czy ludzkość w ogóle do tego dojdzie, ponieważ wciąż nie rozumiemy jasno, czym jest świadomość i jak działa.», – dodaje Vladimir Solsky.
***
Sztuczna inteligencja rozwija się cyklicznie – najpierw wzrost i wzrost inwestycji, potem pewne rozczarowanie wynikiem i na chwilę recesja. Frustracja pojawia się, ponieważ ludzie często mają wysokie oczekiwania, które przekraczają możliwości. Ostatni cykl odzyskiwania rozpoczął się pod koniec 2000 roku, kiedy to dzięki nowym kartom graficznym zyskaliśmy dużą moc obliczeniową. Pozwoliło to w szczególności na rozwój technologii głębokich sieci neuronowych, gdzie wymagane jest wiele obliczeń – mnożenia macierzy.
Główną wadą wykorzystywania sztucznej inteligencji do celów wojskowych, jeśli nie do mówienia o kwestiach etycznych, jest potrzeba ogromnej ilości wysokiej jakości danych. Model uczenia maszynowego, podsumowując, nie różni się zbytnio od edukacji dziecka – dużo czasu, różnorodne doświadczenie i przetwarzanie dużej ilości informacji.
„Jeśli chcemy modelu, który może uogólnić jak najwięcej, musi zobaczyć i przetworzyć ogromną ilość danych – to czas i pieniądze. Ponadto dane muszą być wysokiej jakości, a wraz z tym mamy ogromny problem, który pojawił się wraz z rozwojem Internetu – danych jest tak dużo i jest tak tanio, że nikt nie zawraca sobie głowy ich jakością., – mówi Władimir Solski.
Przytacza przykład Elona Muska, który chciał kupić Twittera, ale Piła, że niektórzy użytkownicy tam są boty. Jest to przykład informacji, których lepiej nie wykorzystywać do szkolenia AI, chyba że w bardzo wąskim kierunku – np. do wykrywania botów.
A dane w przemyśle wojskowym są dostępne tylko dla rządów i kilku kontrahentów – to regulowana i wąska branża. Nie ma stylu startowego, w którym każdy może stworzyć AI na przykład dla radaru, ponieważ po prostu nie będzie miał dostępu do wszystkich niezbędnych danych. Rozwój technologii opartych o sztuczną inteligencję wymaga więc sporych nakładów finansowych – przede wszystkim gromadzenia i przetwarzania wysokiej jakości danych, na podstawie których modele AI będą mogły uczyć się jakościowo, aby uchronić się przed błędami, których ceną jest ludzkie życie.
