Пентагон: хотим, чтобы танковым боем управлял искусственный интеллект

"Позабудем хлопоты, с нами квотербек.

Вкалывают роботы, а не человек!"

Новый проект Пентагона направлен на то, чтобы сделать поле боя более "прозрачным", полагаясь на роботов и "непредсказуемо думающее" программное обеспечение. Армия США задумала проект, который максимально эффективно изменит танковую войну путем синхронизации данных поля боя с помощью искусственного интеллекта и выработки решений на этой основе. Project Quarterback нацелен на создание ИИ, который на основе данных от дронов, радаров, наземных роботов, спутников, камер в очках солдат и т. д. сможет выбирать оптимальную стратегию уничтожения врага на поле боя любым доступным оружием.

Даже начальная часть поставленной задачи огромна, поскольку для синхронизации потенциально полезных для использования данных поля боя быстро растет, и для их обработки требуется все больше времени. 

"Обычные карты на планшетах требуют до 96 часов для синхронизации данных для бригады или дивизии. Одна из целей проекта - довести это время до 96 секунд с помощью ИИ.

Весь огромный массив нынешних и будущих военных датчиков и сенсоров обычных авиационных средств, средств радиоэлектронной борьбы, кибернетических средств, БПЛА, беспилотных наземных систем, пилотируемых машин следующего поколения и амуниции солдат будет обнаруживать врага и определять его местоположение на поле боя. Нам нужна система искусственного интеллекта, чтобы идентифицировать угрозу, объединить все данные о ней, и рекомендовать нашим командирам наилучшее огневое решение для ликвидации врага",- сказал Кевин Макинери, заместитель директора Army’s Next Generation Combat Vehicle Cross Functional Team.

Но, конечно, армия хочет гораздо большее, чем просто визуализатор данных. Она хочет, чтобы ИИ активно помогал людям в разработке стратегии боя, сказал один из руководителей программы подполковник Джей Уишем:

"Как вы хотите принимать решения на основе данных поля боя, выбирать наиболее эффективный способ поражения цели, основываясь на вероятностях попадания и уничтожения с учетом имеющихся в наличии средств и тех, которые можно привлечь к решению поставленной задачи? Может быть компьютер порекомендует: "'Красный' вот эта машина должна взять на себя эту цель вместо вас по причинам x и y?". Это концепция скорейшего принятия максимально эффективного решения. И принимать это решение должен командир танка или командир батальона".

Будущие планы армии во многом зависят не только от искусственного интеллекта, но и от все более набирающихся ума наземных роботов. Сейчас один оператор армии США может управлять максимально двумя наземными роботами. В планах армии добиться соотношения 1:12. Это потребует от будущих наземных роботов возможности не просто передавать визуальные данные, но и уметь самостоятельно их идентифицировать. Эти роботы должны будут уметь принимать решения с минимальным человеческим контролем. 

Также потребуется более глубокая зависимость от малых и больших систем искусственного интеллекта, которые получают решения с помощью непрозрачных, нейросетевых или других подобных систем самообучения. Эти процессы иногда называют процессами обучения черного ящика, потому что, в отличие от прямых или простых статистических моделей, обычному американскому военному трудно сказать, как нейронные сети достигают своих решений. Другими словами, командирам и солдатам придется привыкать к роботам и программному обеспечению, которые получают решения с помощью непонятных и труднообъяснимых процессов, которые не могут быть легко объяснены даже программистами, которые их реализовали.