Tehnologija veštačke inteligencije i mašinskog učenja su skupe, radno intenzivne i ponekad kontradiktorne u smislu etike. Ali širom sveta oni se razvijaju i koriste, posebno, tokom ratova. Vojna primena veštačke inteligencije i mašinskog učenja pokriva nadzor i različite vrste inteligencije (geospatial, signalizaciju itd.), humanitarnu pomoć i pomoć u slučaju katastrofa, komandu i kontrolu, logistiku itd.
Razgovarali smo sa Volodymyr Solsky, arhitektom rešenja zasnovanih na veštačkoj inteligenciji u SoftServeu, o upotrebi AI i razvoju pravca u Ukrajini, o preprekama „ratu robota“ i o tome kako će nam moderne tehnologije pomoći u oporavku od rata.
***
Danas su lideri u oblasti AI i mašinskog učenja, posebno za vojne aplikacije, Sjedinjene Države, Kina, a delom Rusija. Ukrajinski naučnici i programeri u oblasti veštačke inteligencije i mašinskog učenja fokusiraju se na zapadne zemlje, pre svega u Sjedinjenim Državama.
Američki budžet za ova dešavanja ne može se porediti ni sa jednim drugim, posebno sa ukrajinskim, kaže Volodymyr Solskyy. Zbog toga postoji decenija razlike u razvoju ovih tehnologija i fokusiramo se na liniju fronta. Kina bi mogla da bude još jedna referentna tačka u industriji za Ukrajince, ali to je ometeno jezičkom barijerom, geopolitičkom situacijom i bliskošću kineskog sistema.
Ali koristeći primer Sjedinjenih Država, možete videti „granicu mogućeg“, nivo na kojem se tehnologija sada nalazi. Kakav je to nivo u Ukrajini?
„Još uvek smo daleko od Terminatora, kao pametni robot u širokom smislu. Trenutno je nemoguće govoriti o tehnologijama koje će potpuno zameniti osobu u ratu»– kaže Vladimir Solski.
To je posebno zasluga trenutnog nivoa razvoja AI kao tehnologije, specifičnosti njegove primene i visoke cene visokokvalitetnih kretanja. Međutim, dodaje inženjer, Ukrajina se preorijentiše na nove vrste oružja u pokretu i upotreba AI je prirodni deo ovog procesa.
„Koristimo ono što je prikladno, šta funkcioniše i šta je dostupno. Nešto smo podelili sa nama, imali smo neka svoja dešavanja od 2014. Dobri modeli veštačke inteligencije za upotrebu se ne prave za mesec dana na kolenu – potrebni su nam visokokvalitetni podaci, potrebno je da sredite pristupe, uzmete u obzir vanredne situacije“, – objašnjava specijalista.
Najčešća za Ukrajince je upotreba AI za obradu ogromne količine podataka, na primer, tokom fotografisanja iz vazduha aktivno koristimo i OSINT tehnologije, koje u velikoj meri pomažu ukrajinskoj obaveštajnoj službi. Lakše je, kaže Vladimir Solski, jer nema kritične potrebe da se ovde i sada donose odluke i postoji osoba koja će proveriti rad veštačke inteligencije.
Pored toga, američka tehnologija se već koristi u režimu testiranja u rusko-ukrajinskom ratu. Clearview AI. Ovaj softver pomaže u identifikovanju ruskih oružanih snaga i žrtava. Takođe se koristi za procenu širenja dezinformacija u sajber prostoru. Clearview AI baza podataka sadrži 2 milijarde fotografija skeniranih sa ruskih društvenih mreža.
Clearview AI testira u Ukrajini od početka februara. Fotografija iz otvorenih izvora
Takođe, danas veštačka inteligencija pomaže u dobijanju neophodne inteligencije od radio prenosa Rusa. Radi se o tehnologiji Komanda „Primer“, omogućavajući stručnjacima da kreiraju, konfigurišu i primene AI modele koji im pomažu da brzo obrade ogromne količine podataka iz neprijateljskih radio razgovora. Među njima su, na primer, modeli generalizacije dijaloga, klasifikator oružja, identifikacija tema za pretraživanje i definisanje osnovnih audio tema, model „poziv na akciju“, sistem geolokacije i imenovani mehanizam prepoznavanja entiteta (NER) za identifikaciju ljudi, mesta i organizacija pomenutih u radio komunikacijama.
Veštačka inteligencija se aktivno koristi u obuci. Ideja je da sistem posmatra kako osoba doživljava informacije i prilagođava materijal tome kako bi učenje bilo efikasnije. Vodeće vojske sveta ne zapostavljaju ovu priliku i koriste AI za taktičku obuku svoje vojske uz pomoć raznih simulatora.
„Skupo je obučavati dobrog specijalistu na vojnom polju, na primer pilota. Zato trening koristi sve što može da pojednostavi proces. Ai se može koristiti i u sape treningujarak, na primer“– kaže Vladimir Solski.
Vojnici Britanskog kraljevskog logističkog korpusa koriste se za veštinu vožnje i mogućnost da se izbore sa vatrom Trener virtuelnog borbenog konvoja (VCCT). Ovo je moderan sistem obuke sa modeliranjem i probama misija. Rejdon inženjeri koji su razvili igru stvaraju dinamične, uzbudljive i realistične scenarije za obuku vozača vojne garde i civilnih vozača koristeći veštačku inteligenciju.
Sa VCCT obuke. Foto nationalsecurityzone
U Sjedinjenim Državama, vojska se uči kursu „Taktička borbena pomoć ranjenicima za sve borce“ uz pomoć Cerego je prilagodljiva platforma za učenje koja koristi veštačku inteligenciju i mašinsko učenje, a vreme učenja snizi sa 12 na 6 sati.
U SAD takođe postoje pomaci za upotrebu tehnologija zasnovanih na AI u medicini. U Ukrajini, kaže Volodymyr Solsky, to će takođe biti relevantno, jer je posledica svakog rata mnogo ranjenih koji treba da se obnove, i osoba sa invaliditetom.
„Mislim da ćemo razviti bioničku protezu. Na primer, neuronske mreže za analizu prostornog signala tako da to nije samo plastični raspored ruku., – inženjer daje primer.
Američki programeri iz DEKA Istraživanja su još ranije počeli da rade na protetičkim rukama i nogama osetljivim na dodir za vojnike koji su izgubili udove u borbi. Projekat HAPTIX ima za cilj kombinovanje proteza sa ugrađenim uređajima za dodir i mišićnu memoriju. Govorimo o ugrađenim perifernim interfejsima za snimanje volicionalnih pokreta i čulnih signala povratnih informacija i ugrađenih elektronskih sistema za prenos informacija između ovih interfejsa i proteze. Softver ima složene algoritme kodiranja i dekodiranja za pretvaranje snimljenih signala kontrole kretanja na volju u pokrete ekstremiteta i proprioceptivne senzacije (proprioceptori su osetljivi nervni završeci iz grupe mehanoreceptora koji se nalaze u skeletnim mišićima, ligamentima, tetivama, dajući informacije o položaju različitih delova tela u odnosu jedni na druge).
Proteza iz DEKA istraživanja. Foto meddeviceonline
Još jedna potencijalna upotreba AI je pomoć u posleratnoj rehabilitaciji ljudi sa psihičkom traumom. Volodymyr Solsky opisuje kao pametan uređaj koji će osoba nastaviti na sebi i koji će, na osnovu raznih pokazatelja i simptoma, usmeriti svoje dalje postupke – neku vrstu primarnog elektronskog trenera. Međutim, još uvek moramo da proverimo koliko je to realno za naše uslove.
U posleratnom periodu, veštačka inteligencija će nam pomoći da obradimo ogromne količine informacija za oporavak, jer je količina uništene infrastrukture u Ukrajini suluda. Kao i broj miniranih teritorija – ako postoje dobri podaci, kaže Volodymyr Solsky, možete pokušati da koristite AI barem za preliminarnu inspekciju teritorija kako biste isplanirali rad sapera.
„Veštačka inteligencija u Ukrajini posle rata će primeniti primenu – u mnogim oblastima gde je potrebna analiza informacija. Tehnologije će biti usmerene na rehabilitaciju i oporavak. Istovremeno, ako država izabere takvu strategiju, razvićemo naš odbrambeni sektor uz pomoć veštačke inteligencije., zaključuje inženjer.
Lista tehnologija zasnovanih na veštačkoj inteligenciji, koje se već koriste ili razvijaju za potrebe vojske, često ne govori o direktnoj upotrebi borbe – u stvarnosti, nije sve isto kao u bioskopu.
Postoji nekoliko glavnih razloga zbog kojih roboti još uvek ne vode rat, kaže Vladimir Solski. Prvo, dobar model zahteva značajnu računarsku snagu, a drugo, u ovoj fazi razvoja, AI još uvek nije toliko napredan. Treće, to su kritični sistemi gde su troškovi greške izuzetno visoki.
„Vojska – i američka i naša – je prilično konzervativna struktura koja ne želi da se zameni. Ako „sirovi“ model donese pogrešnu odluku, ljudi koji ne bi trebalo da pate. Ovo je jedan od problema sa što nećemo uraditi ništa na ovom nivou razvoja AI. Zemlje sa drugim budžetima rade na njegovom rešavanju. Vremenom ćemo iskoristiti rezultate ovog rada, prilagoditi ih sebi. Ali ovde se ne radi o ovom ratu. Sada je bolje koristiti ono što je već testirano. Moramo da zapamtimo da se borimo u našim gradovima.“, – objašnjava specijalista.
Tako da briga da će autonomni i svesni roboti preuzeti svet i uništiti sve okolo trenutno nije vredna toga, samo se hype dobro prodaje.
„Ne znam da li će čovečanstvo uopšte doći do ovoga, jer još uvek ne razumemo jasno šta je svest i kako funkcioniše», – dodaje Vladimir Solski.
***
Veštačka inteligencija se razvija ciklično – prvo uspon i povećanje investicija, zatim neko razočarenje rezultatom i recesijom na neko vreme. Frustracija se javlja jer u porastu ljudi često imaju velika očekivanja koja prevazilaze prilike. Poslednji ciklus oporavka počeo je krajem dveloučelnih godina, kada smo, zahvaljujući novim grafičkim karticama, stekli veliku računarsku snagu. To je omogućilo, naročito, razvoj tehnologije dubokih neuronskih mreža, gde je potrebno mnogo proračuna – množenje matrice.
Glavni nedostatak korišćenja veštačke inteligencije za vojne potrebe, ako ne i za razgovor o etičkim pitanjima, jeste potreba za ogromnom količinom visokokvalitetnih podataka. Model mašinskog učenja, da rezimiramo, ne razlikuje se mnogo od detetovog obrazovanja – mnogo vremena, raznovrsnog iskustva i obrade velike količine informacija.
„Ako želimo model koji može da generalizuje što je više moguće, potrebno je da vidi i obradi ogromnu količinu podataka – to je vreme i novac. Pored toga, podaci moraju biti visokog kvaliteta, a sa ovim imamo ogroman problem koji je nastao sa razvojem interneta – ima toliko podataka i toliko je jeftin da se niko ne opterećuje njihovim kvalitetom.– kaže Vladimir Solski.
On navodi primer Elona Maska, koji je želeo da kupi Tviter, ali Video, da neki od korisnika postoje botovi. Ovo je primer informacija koje je bolje ne koristiti za AI obuku, osim u veoma uskom smeru – kao što je otkrivanje botova.
A podaci u vojnoj industriji dostupni su samo vladama i nekolicini izvođača radova – to je uređena i uska industrija. Ne postoji stil pokretanja gde svako može da kreira AI za, na primer, radar, jer jednostavno neće imati pristup svim potrebnim podacima. Tako razvoj tehnologija zasnovanih na veštačkoj inteligenciji zahteva znatne finansije – pre svega, za prikupljanje i obradu visokokvalitetnih podataka, na osnovu kojih će AI modeli moći kvalitativno da uče kako bi se zaštitili od grešaka, od kojih su cena ljudski životi.
