Campo di battaglia e dati di grandi dimensioni. Intelligenza artificiale nelle guerre future

È diffuso che il mondo sia alla soglia della prossima rivoluzione militare. Shoi sta per cambiare la natura della guerra, come polvere da sparo, carri armati, aerei e bomba atomica nelle epoche precedenti. Gli stati moderni stanno attivamente cercando di utilizzare la potenza di intelligenza artificiale per scopi militari. La Cina, ad esempio, ha annunciato la sua intenzione di diventare un leader mondiale nel campo dell'IA entro il 2030.

Nel suo "nuovo piano generale, l'IA" proclama che "AI è una tecnologia strategica che porterà in futuro". Da parte sua, il presidente russo Vladimir Putin ha dichiarato: "Quello che diventerà il leader in questo regno diventerà il sovrano del mondo". In risposta alla sfida lanciata da Cina e Russia, gli Stati Uniti si sono impegnati nella strategia della "terza transizione".

Investiranno notevoli fondi nell'intelligenza artificiale, autonomia e robotica per mantenere il loro vantaggio in difesa. Focus ha tradotto il testo di Anthony King, dedicato alla recensione del libro di Paul Sharre e alle questioni di AI nella guerra. Alla luce di questi eventi drammatici, i commentatori militari erano seriamente interessati alle questioni dell'uso militare dell'IA. Ad esempio, nella recente monografia, Ben Buchen e Andrew Imry affermano che l'IA è una "nuova potenza di fuoco".

Le armi autonome, gestite dall'IA, non da una persona, diventeranno più accurate, più veloci e mortali. Incarna il futuro della guerra. Molti altri scienziati ed esperti sono d'accordo con loro. Ad esempio, Stuart Russell, un computer di spicco e un pioniere AI, dedicò una delle sue lezioni alla BBC nel 2020 al potenziale militare dell'IA.

Ha dichiarato l'apparizione di robot e robot killer e ha descritto uno scenario in cui un quadricottero mortale è armato di dimensioni di un dispositivo esplosivo: "Le miniere anti-persona possono distruggere tutti gli uomini della città dai 16 ai 60 anni o tutti i cittadini ebrei in Israele e, e, a differenza delle armi nucleari, lascerà intatte le infrastrutture urbane ".

Russell ha riassunto: "8 milioni di persone sorprenderanno il motivo per cui è impossibile proteggerli dall'essere addestrati e uccisi". Molti altri scienziati, come Christian Broze, Ken Payne, John Arkilla, David Gambling e John Antal, condividono l'opinione di Russell che con lo sviluppo della seconda generazione, l'apparizione di letali armi autonome per esempio, sciami di droni-killer- Quasi inevitabile.

Le rivoluzioni militari sono spesso meno radicali di quanto i loro sostenitori inizialmente assunti. La rivoluzione negli affari militari degli anni '90 ha sicuramente svolto un ruolo importante nella scoperta di nuove capacità operative, ma non ha eliminato l'incertezza.

Allo stesso modo, alcune discussioni sull'autonomia fatale dell'IA sono chiaramente iperbolizzate, distorcendo l'idea di come funziona l'AIS e di quale sia il suo potenziale impatto sulle operazioni militari in un possibile futuro. Sebbene i sistemi remoti e autonomi stiano diventando sempre più importanti, la probabilità che i droni autonomi sciami saranno sostituiti da truppe sul campo di battaglia o che i supercomputer sostituiranno i comandanti umani.

L'IA è diventata un importante programma di ricerca negli anni '50. Ha quindi lavorato sulla base della logica simbolica: i programmatori hanno codificato l'input per l'elaborazione dell'IA. Questo sistema è diventato noto come vecchia buona intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale ha fatto alcuni progressi, ma poiché si basava sulla manipolazione dei simboli indicati, la sua applicabilità era molto limitata, specialmente nel mondo reale.

Pertanto, dalla fine degli anni '70 e negli anni '80 vi fu "stagnazione dell'IA". Dalla fine degli anni '90, l'intelligenza artificiale di seconda generazione ha fatto diverse scoperte a causa dei suoi grandi dati, enormi capacità di elaborazione e algoritmi. Ci sono stati tre eventi epocali. L'11 maggio 1997, la Deep Blue Company IBM ha vinto Harry Kasparov, campione mondiale di scacchi. Nel 2011, il computer di IBM Watson ha vinto "Jeopardy!".

È ancora più degno di nota il fatto che nel marzo 2016 Alphago ha battuto il campione del mondo nel gruppo SIDOL con un punteggio di 4: 1. Deep Blue, Watson e Alphago erano pietre miliari importanti in una traiettoria insolita. In due decenni, l'IA è andata dalla delusione e dall'incapacità di incredibili trionfi. Tuttavia, è importante capire cosa può non essere la seconda generazione e cosa può la seconda generazione. È stato sviluppato sulla base delle reti neurali.

Programmi di formazione delle macchine elaborano enormi quantità di dati attraverso le loro reti, regolando il peso che il programma allega determinati frammenti di dati fino a quando non genera risposte connesse. Il sistema è probabile e induttivo. Programmi e algoritmi non sanno nulla. Non conoscono il mondo reale e in senso umano non comprendono il valore dei dati elaborati.

Usando algoritmi, l'apprendimento automatico AI crea semplicemente un modello di probabilità statistica basato sulla ripetizione di massa degli esperimenti. Pertanto, l'intelligenza artificiale della seconda generazione mostra numerose correlazioni nei dati. Mentre ha dati sufficienti, l'induzione probabilistica rimane un potente strumento di previsione. Tuttavia, l'intelligenza artificiale non riconosce la causa ed effetto o le intenzioni.

Peter Til, uno dei principali imprenditori tecnologici della Silicon Valley, ha formulato eloquentemente le restrizioni dell'IA: "Dimentica le fantasie scientifiche e fantasy. Il vero potere dell'IA nella vita reale è applicarlo in compiti relativamente quotidiani, tali come visione informatica e analisi dei dati. " Quindi, sebbene l'apprendimento automatico sia di gran lunga superiore a una persona in compiti matematici limitati, è molto fragile.

A causa della piena dipendenza dai dati da cui è stato addestrato, anche il minimo cambiamento nell'ambiente o i dati reali lo rende inutile. La fragilità dell'apprendimento automatico induttivo basato sui dati è molto importante per la prospettiva della rivoluzione militare dell'IA. I sostenitori e gli oppositori dell'IA implicano che nel prossimo futuro droni autonomi saranno relativamente facili da pilotare, identificare e colpire gli obiettivi, ad esempio nelle aree urbane.

Alla fine, gli interruttori autonomi dei droni sono già stati dimostrati, tuttavia, in condizioni artificiali e controllate. Tuttavia, in realtà, sarà molto difficile insegnare controlli autonomi per condurre operazioni di combattimento sulla terra. L'ambiente è dinamico e complesso, specialmente nelle città in cui civili e soldati sono miscelati. Non ci sono dati evidenti su cui uno sciame di droni potrebbe essere appreso in modo affidabile: la situazione è troppo variabile.

Inoltre, non è facile capire come l'algoritmo possa prendere decisioni di squadra. Tali decisioni richiedono l'interpretazione di informazioni eterogenee, bilanciando fattori politici e militari e per tutto ciò richiede un giudizio. Nel suo recente articolo, Avold Farb e John R. Lindsey affermano che AI ​​è più adatto per soluzioni semplici con dati perfetti. Le decisioni del comando militare sono legate alla complessità e all'incertezza.

È interessante notare che sebbene Google e Amazon siano leader di società di elaborazione dei dati, i loro dirigenti non pensano che il giorno arriverà quando l'algoritmo farà soluzioni strategiche e operative per loro. I dati, che vengono rapidamente elaborati dagli algoritmi, aiutano i loro leader a comprendere il mercato con tale profondità e precisione con cui i loro concorrenti non possono confrontare. Il vantaggio delle informazioni li ha portati al dominio.

Tuttavia, l'apprendimento automatico non ha spostato la funzione esecutiva. Pertanto, è improbabile che droni autonomi mortali o lavori assassini, gestiti dall'intelligenza artificiale, si svolgano nel campo di battaglia nel prossimo futuro. È anche improbabile che i comandanti sostituiscano computer o supercomputer. Tuttavia, ciò non significa che l'intelligenza artificiale, l'allenamento dei dati e le macchine non siano cruciali per le operazioni militari moderne e future.

È importante capire che le funzioni dell'IA e dei dati non sono principalmente correlate alla mortalità, secondo alcuni non sono un nuovo potere di fuoco. I dati - informazioni digitalizzate archiviate nel cyberspazio - sono cruciali, perché danno agli stati un'idea più ampia, più profonda e più corretta di se stessi e dei loro avversari.

Quando enormi matrici di dati vengono effettivamente elaborate dall'intelligenza artificiale, consentirà ai comandanti militari di percepire lo spazio di combattimento con profondità, velocità e risoluzione ancora irraggiungibili. I dati e l'IA sono anche cruciali per le campagne informatiche e informatiche. Sono diventati indispensabili per la difesa e l'attacco.

L'intelligenza artificiale e i dati non sono tanto una nuova potenza antincendio quanto una nuova forma di intelligenza militare digitalizzata che utilizza il cyberspazio come una nuova enorme risorsa di informazioni. L'IA è un modo rivoluzionario di guardare "l'altro lato della collina". I dati e l'IA sono una funzione critica dell'intelligenza per la guerra moderna. Paul Sharre, un noto commentatore militare, ha sostenuto che avrebbe inevitabilmente portato all'autonomia letale.

Nel 2019, ha pubblicato il suo libro dell'esercito di Bestaseller, che traccia lo sviluppo di sistemi di armi a distanza controllate e autonome. In esso, Share ha suggerito che stava per causare una rivoluzione negli affari militari: "Nelle guerre future, le auto possono prendere decisioni sulla vita e sulla morte". Nonostante il fatto che il potenziale dell'IA sia ancora ammirazione per lui, ora ha cambiato idea.

Il nuovo libro di Share "Four Fields of Battle", pubblicato nel febbraio 2023, esamina fondamentalmente i suoi argomenti iniziali. In esso l'autore si discosta dall'immagine catastrofica, che rappresentava nel libro "Army of Nobody". Se l '"esercito" era un saggio nel genere di fantascienza, allora "quattro campi di battaglia" - lavora sull'economia politica.

Si occupa di questioni specifiche di rivalità tra le principali potenze e le strategie industriali e i sistemi di regolamentazione che lo stanno alla base. Il libro descrive le conseguenze dell'intelligenza digitale per il confronto militare. Sharre analizza il framework normativo richiesto per l'uso dei dati. Afferma sostanzialmente che il vantaggio dei dati e dell'intelligenza artificiale per la loro elaborazione sarà decisivo nel piano militare in rivalità tra Stati Uniti e Cina.

I dati forniranno un serio vantaggio nell'intelligenza. Secondo Sharre, ci sono quattro risorse critiche che determineranno chi vince l'intelligence in questa razza: "I paesi che guidano in quattro aree - dati, calcoli, talenti e istituzioni [società tecnologiche] - otterranno un serio vantaggio nella capacità del AI. " Sostiene che gli Stati Uniti e la Cina sono venuti alla lotta non alla vita, ma alla morte per queste quattro risorse.

Sia la Cina che gli Stati Uniti sono ora pienamente consapevoli del fatto che uno che ha un vantaggio nell'intelligenza artificiale avrà significativi benefici politici, economici e, soprattutto, militari. Saprà più del nemico, sarà in grado di utilizzare la forza militare in modo più efficiente, dominare le informazioni e il cyberspazio e diventare più mortale. Il libro di quattro campi di battaglia descrive la concorrenza per i dati e l'IA tra Cina e Stati Uniti.

Il libro delinea eventi recenti e valuta i vantaggi relativi di entrambi i paesi. La Cina è ancora dietro gli Stati Uniti in diverse aree. Gli Stati Uniti attirano i principali talenti e lead nella ricerca e nella tecnologia: "La Cina è un sordo sulla produzione di chip". Tuttavia, Sharre avverte gli Stati Uniti contro gli allori. Il libro è intriso di paura che gli Stati Uniti siano dietro i dati. Pertanto, Sharre sottolinea i benefici della Cina e dei suoi rapidi progressi.

Con 900 milioni di utenti Internet, la Cina genera molti più dati rispetto agli Stati Uniti. Alcune sfere dell'economia, come il trasporto passeggeri, sono molto più digitalizzate che negli Stati Uniti. WeChat, per esempio, non ha analoghi americani. Molte applicazioni cinesi sono superiori all'americano. Inoltre, lo stato cinese non si limita ai confini legali o alle preoccupazioni della società civile in merito alla privacy.

Il partito comunista cinese monitora attivamente i profili digitali dei suoi cittadini: raccoglie i loro dati e registra le loro azioni e nelle città usa la tecnologia del riconoscimento facciale per identificare la personalità.

Il controllo statale è vantaggioso per le società tecnologiche cinesi: "Gli investimenti CCP su larga scala nella sorveglianza dell'intelligence e nel controllo sociale hanno contribuito alla crescita delle società di intelligenza artificiale cinesi e le hanno collegate a stretti consigli con il governo". La sinergia tra governo e tecnologia in Cina è molto vicina. La Cina ha anche significativi benefici di regolamentazione rispetto agli Stati Uniti.

Il partito comunista cinese sostiene giganti tecnologici come Baidu e Alibaba: "Gli investimenti cinesi nella tecnologia portano dividendi". Sharre riassume: "La Cina non solo costituisce un nuovo modello di autoritarismo digitale, ma lo esporta attivamente".

In che modo il governo degli Stati Uniti resisterà al desiderio della Cina di dati nel campo dei dati e dell'IA? Ci sono "quattro campi di battaglia" molto interessanti qui - e contrastano in modo significativo con il ragionamento di Charrr nell'esercito di nessuno ". Affinché il governo degli Stati Uniti utilizzi il potenziale militare dei dati, sono richiesti gravi cambiamenti nel quadro normativo. Le forze armate devono formare profonde partnership con il settore tecnologico.

"Dovranno andare oltre gli appaltatori di difesa tradizionali e attrarre startup". Non è facile. Condividi un ambiente normativo complesso negli Stati Uniti rispetto alla Cina: "Negli Stati Uniti, le grandi società tecnologiche di Amazon, Apple, Meta (ex Facebook) e Google sono centri di governo indipendenti, che sono spesso ostili al governo su questioni specifiche .

" Condiziona i colloqui su una protesta di profilo di alto profilo in Google nel 2017, quando i dipendenti si sono rifiutati di lavorare sul contratto del Ministero della Difesa presso il progetto Maven. L'atteggiamento scettico nei confronti dell'uso militare dell'IA è conservato in alcune parti del settore tecnologico americano.

Le compagnie tecnologiche americane potrebbero non voler lavorare con le forze armate, ma il Ministero della Difesa impegna anche involontariamente la partnership dei militari con il settore tecnologico. Il Ministero della Difesa ha sempre avuto una stretta relazione con l'industria della difesa. Ad esempio, nel 1961, il presidente Dwight D. Eisenhower ha avvertito della minaccia che il "complesso militare-industriale" è per la democrazia.

Il Ministero della Difesa ha sviluppato il processo di acquisto e contratti conclusivi, progettato principalmente per l'acquisto di piattaforme ad alta tech: carri armati, navi e aerei. Lockheed Martin e Northrop Grumman sono diventati fornitori di armi che soddisfano le specifiche specifiche del Ministero della Difesa. Le aziende tecnologiche lavorano diversamente. Come ha notato gli intervistati di Share: "Non puoi acquistare AI proprio mentre acquisti munizioni".

Le aziende tecnologiche non vendono opportunità specifiche come armi. Vendono dati, software, capacità di elaborazione - dopo tutto, vendono esperienza. Algoritmi e programmi sono meglio sviluppati da esso in relazione a compiti molto specifici. Il pieno potenziale di alcuni programmi o algoritmi per risolvere un compito militare potrebbe non essere immediatamente ovvio, anche per la società tecnologica stessa.

Pertanto, le società tecnologiche che operano in mercati competitivi preferiscono un sistema di contratti più flessibile e indefinito con il Ministero della Difesa: hanno bisogno di sicurezza e rapido rendimento finanziario. Le aziende tecnologiche cercano la cooperazione, non solo un contratto di piattaforma. L'esercito americano, e in particolare il Ministero della Difesa, non hanno sempre trovato facilmente un nuovo approccio ai contratti.

In passato, la burocrazia era troppo lenta per rispondere alle loro esigenze: il processo di acquisto ha richiesto da 7 a 10 anni. Tuttavia, nonostante il fatto che ci siano molte contraddizioni e il sistema lontano dalla perfezione, Sharre rileva la trasformazione dell'ambiente normativo. Descrive la formazione di un nuovo complesso tecnico militare negli Stati Uniti. Il progetto di Maven è un esempio di questo processo.

Nel 2017, Bob Work ha emesso una nota famosa, in cui ha annunciato la creazione di un "gruppo interfunzionale su una guerra algoritmica", il progetto Maven. Dall'emergere di droni e satelliti militari durante la guerra globale con il terrorismo, i militari statunitensi hanno iniziato a ricevere materiali video a pieno. Questi colpi non hanno prezzo.

Ad esempio, usando Gorgon Stare, un sistema di sorveglianza dell'aria rotonda, l'Aeronautica americana è stata in grado di tracciare l'esplosione di un'auto sostituita a Kabul nel 2019, che ha ucciso 126 civili e trovare la posizione degli appartamenti cospirativi utilizzati per attacco. Tuttavia, questo processo era troppo lento. Pertanto, l'Aeronautica ha iniziato a sperimentare algoritmi di visione artificiale per setacciare un video a flusso completo.

Il progetto di Maven aveva lo scopo di espandere l'entità del successo dell'aeronautica, ma era necessario un nuovo ambiente contrattuale. Invece di un lungo processo di approvvigionamento, il lavoro ha introdotto 90 giorni di sprint. Le compagnie avevano tre mesi per mostrare la loro utilità. Se hanno fatto progressi, i loro contratti hanno continuato, in caso contrario, sono decollati.

Allo stesso tempo, i lavori hanno rimosso la segretezza dei veicoli aerei senza pilota in modo che il progetto di Maven possa insegnare i suoi algoritmi. Fino a luglio 2017, il progetto Maven aveva un sistema operativo iniziale in grado di identificare 38 diverse classi di oggetti.

До кінця року її було розгорнуто в операціях проти ІДІЛ: "Інструмент був відносно простим, він ідентифікував і відстежував людей, транспортні засоби й інші об'єкти на відео з безпілотників ScanEagle, які використовували спецпризначенці".

Після появи проєкту Maven Міністерство оборони висунуло низку інших ініціатив, спрямованих на стимулювання партнерства між військовими й технологіями.

Відділ оборонних інновацій прискорив розвиток відносин між міністерством і компаніями в Силіконовій долині, укладаючи контракти за 26 днів, а не за місяці або роки. За перші п'ять років своєї роботи Відділ оборонних інновацій видав контракти 120 "нетрадиційним" компаніям.

Під керівництвом генерал-лейтенанта Джека Шанахана Об'єднаний центр штучного інтелекту зіграв важливу роль у розвитку партнерства між збройними силами й технологічними компаніями для надання допомоги людям і операцій із ліквідації наслідків стихійних лих, а також розробляючи програмне забезпечення для картографування лісових пожеж і оцінки наслідків стихії — чи передбачають ці приклади в тексті Шарре ширше військове застосування, неясно.

Після перших труднощів Об'єднана інфраструктура оборони, створена генералом Джеймсом Меттісом під час його перебування міністром оборони, реформувала систему закупівель технологій.

Наприклад, 2021 року Міністерство оборони допомогло компанії Anduril розробити систему протидії безпілотникам на основі штучного інтелекту, виділивши на це майже 100 мільйонів доларів.

"Чотири поля бою" — це чудове й інформативне доповнення до сучасної літератури з ШІ та воєнних дій. Книга доповнює нещодавно опубліковані роботи Ліндсі, Голдфарба, Бенджаміна Дженсена, Крістофера Вайта і Скотта Куомо. Головна думка цієї роботи зрозуміла.

Дані та ШІ мають і матимуть велике значення для збройних сил.

Однак дані та ШІ не призведуть до радикальної трансформації бойових дій як таких — люди, як і раніше, у переважній більшості випадків керуватимуть летальними системами зброї, зокрема дистанційними, як показує жорстока війна в Україні Ситуація в бою складна та заплутана.

Людські судження, навички та хитрість необхідні для того, щоб використовувати зброю з максимальною ефективністю.

Однак будь-яка військова сила, яка хоче здобути перемогу на полях битв майбутнього, муситиме використати потенціал великих даних — їй доведеться оволодіти оцифрованою інформацією, яка заполоняє бойовий простір. Люди просто не здатні зробити це самотужки.

Тому штабам знадобляться алгоритми та програмне забезпечення для обробки цих даних.

Їм потрібне тісне партнерство з технологічними компаніями для створення таких систем, а також фахівці з вивчення даних, інженери та програмісти на самих оперативних командних пунктах, щоб змусити їх працювати.

Якщо збройні сили зможуть це зробити, дані дадуть їм змогу бачити всю глибину та широту бойового простору. Це не вирішить проблем військових операцій — туман і тертя війни залишаться.

Але, спираючись на дані, командири зможуть ефективніше та раціональніше використовувати свої сили. Дані підвищать летальну міць збройних сил і їхніх бойових груп.

Російсько-українська війна вже дає початкове уявлення про переваги військових операцій, орієнтованих на дані, перед противником, який досі діє в аналоговому режимі. Книга Шарре — це заклик до того, щоб США не спіткала доля російської армії в Україні.

Ентоні Кінг — завідувач кафедри військових досліджень у Ворикському університеті. Його остання книга "Urban Warfare in the Twenty-First Century" була опублікована видавництвом Polity Press у липні 2021 року.