Пентагон разрабатывает ИИ, помогающий принимать решения на поле боя

Агентство перспективных исследовательских проектов министерства обороны США (DARPA) тратит миллионы на исследования по использованию искусственного интеллекта (ИИ) при принятии стратегических решений на поле боя.

Военное исследовательское агентство финансирует проект под названием Strategic Chaos Engine для планирования, тактики, экспериментов и отказоустойчивости (SCEPTER) — по разработке технологии искусственного интеллекта. Агентство делает ставку на то, что более продвинутые модели искусственного интеллекта упростят сложности современной войны, выделят ключевые детали из множества нерелевантной информации и, в конечном счете, ускорят принятие боевых решений в режиме реального времени.

"Инструмент, помогающий восполнить недостающую информацию, полезен во многих аспектах военной деятельности, в том числе в пылу сражения", - говорит Ави Голдфарб, заведующий кафедрой Ротмана по искусственному интеллекту и здравоохранению в Школе менеджмента Ротмана Университета Торонто и главный специалист по обработке данных в Лаборатории созидательного разрушения. 

"ИИ не выносит суждений и не принимает решений. Вместо этого он предоставляет информацию для руководства, - поясняет Голдфарб. – Но противники будут пытаться снизить точность информации, что в некоторых ситуациях затруднит полную автоматизацию".

Объединяя экспертные знания человека с вычислительной мощью искусственного интеллекта, DARPA надеется, что военное моделирование станет менее трудоемким, что, в свою очередь, может привести к улучшению и ускорению военных стратегий.

Три компании — Charles River Analytics, Parallax Advanced Research и BAE Systems — получили финансирование в рамках проекта SCEPTER.

Машинное обучение (ML) - ключевая область, где ИИ может улучшить процесс принятия решений на поле боя.

ML - это тип ИИ, при котором компьютерам показывают примеры, такие как прошлые сценарии военного времени, и затем они могут делать прогнозы или "учиться" на этих данных.

"Именно здесь за последние несколько лет были достигнуты основные успехи", - комментирует Голдфарб.

С этим согласен Тоби Уолш, главный научный сотрудник Института искусственного интеллекта Университета Нового Южного Уэльса в Австралии, выступающий за введение ограничений на автономное оружие. Но машинного обучения будет недостаточно, добавил он. "Сражения редко повторяются — ваши противники быстро учатся не совершать одних и тех же ошибок, - рассказывает Уолш. - Поэтому нам нужно сочетать ML с другими методами искусственного интеллекта".

SCEPTER также сосредоточится на совершенствовании эвристики и причинно-следственного ИИ, который может определять причину и следствие, что позволяет ему приближаться к процессу принятия решений человеком. 

Однако даже самые прогрессивные, новаторские технологии искусственного интеллекта имеют ограничения, и ни одна из них не будет работать без вмешательства человека. Последнее слово всегда остается за человеком, добавляет Гольдфарб.

"Это машины прогнозирования, а не машины принятия решений, - говорит Гольдфарб. - Всегда есть человек, который решает, какие прогнозы делать и что делать с этими прогнозами, когда они поступят".

США - не единственная страна, делающая ставку на искусственный интеллект для улучшения процесса принятия решений в военное время.

"Китай ясно дал понять, что стремится к военному и экономическому доминированию с помощью искусственного интеллекта, - отмечает Уолш. - И Китай действительно догоняет США по различным показателям — патентам, научным работам — он уже идет ноздря в ноздрю с США".