Sobre posibles áreas de aplicación de la inteligencia artificial en las tropas de KSA
Aplicación de tecnologías de inteligencia artificial en armas de estados extranjeros.
Actualmente, la tecnología de inteligencia artificial (IA) se usa ampliamente en todo el mundo.
Las tecnologías de IA se basan en el aprendizaje automático, las redes neuronales artificiales y las tecnologías de Big Data (matrices supergrandes de datos heterogéneos). La IA se puede utilizar en cualquier sistema técnico complejo para diversos fines. Sus características distintivas son la alta adaptabilidad y el autoaprendizaje. La base teórica de la IA se compone de: teoría de la probabilidad, estadística matemática, redes neuronales artificiales, lógica difusa, psicología, lingüística y tecnología informática.
La IA ya ha superado a los humanos en la resolución de problemas que requieren intuición, incluso en relación con la predicción del comportamiento de otras personas, ya que la intuición resultó ser un reconocimiento de patrones inconscientes [1]. La IA es indispensable para administrar y monitorear procesos muy rápidos o demasiado lentos. El análisis matemático también muestra que hay problemas que son fundamentalmente irresolubles utilizando solo algoritmos computacionales [2].
En el sector comercial de la economía, las tecnologías de IA se utilizan ampliamente para resolver los siguientes problemas:
- reconocimiento y traducción de flujos de voz multilingües en presencia de interferencias;
- reconocimiento de texto, reconocimiento de emociones en el texto, predicción de la continuación de una frase, traducción del texto;
- creación de textos originales en lenguaje natural a partir de una gran cantidad de datos;
- criptografía (descifrado de textos), decodificación de genomas de organismos;
- fusionar imágenes bidimensionales en tridimensionales (por ejemplo, cartografía, tomografía, radiología);
- reconocimiento facial, reconocimiento de emociones a partir de una fotografía, reconocimiento de la autenticidad de una fotografía, reconocimiento de textos escritos a mano, reconocimiento de imágenes del área;
- previsión de la resistencia de edificios y estructuras;
- sistemas de formación inteligentes;
- planificación financiera, ventas, juegos bursátiles, gestión de carteras de valores, evaluación de la posibilidad de emitir un préstamo (evaluación de la solvencia del solicitante y el tamaño del préstamo);
- logística (ordenar y gestionar el movimiento de mercancías y componentes);
- análisis de datos complejos en sistemas médicos, diagnóstico y tratamiento, selección de medicamentos, predicción de estados mentales;
- búsqueda de malware;
- búsqueda de vulnerabilidades cibernéticas;
- juegos, incluidos juegos de cartas con posibilidad de farol;
- diagnóstico de sistemas técnicos;
- asesoramiento legal y procedimientos penales, incluso con un pronóstico de una decisión judicial de un juez en particular;
- navegación autónoma y automatizada (control del tráfico de vehículos) en 3 entornos físicos;
- regulación flexible del tráfico (control de semáforos);
- prueba de teoremas, formación de hipótesis, formación de bases de conocimiento para sistemas expertos;
- síntesis de objetos complejos: síntesis de nuevos fármacos, síntesis de compuestos orgánicos complejos con las propiedades deseadas, síntesis de genomas para nuevos organismos.
El número total de productos de software para cada puesto es muy grande. La Tabla 1 enumera algunos ejemplos de productos de software de IA comerciales.
Tabla 1
En general, las principales empresas de TI globales (Google, Facebook, Amazon) y rusas (Vkontakte, Mail.group, Yandex) tienen en sus productos comerciales (redes sociales, servicios en línea) servicios con tecnologías de IA (traducción de textos, reconocimiento de imágenes , preferencias del usuario, spam y malware, así como imágenes del área) que funcionan de forma explícita o encubierta para el usuario.
La prevalencia de tecnologías de IA en los sistemas de armas de estados extranjeros es actualmente inferior al sector comercial de la economía; sin embargo, en estos sistemas, hay un crecimiento explosivo en el uso de tales tecnologías, incluso en los sistemas de control de defensa aérea y misiles. sistemas de defensa.
La mayor adopción de tecnología de IA se ha encontrado en las fuerzas armadas de los Estados Unidos, Israel y el Reino Unido. Por ejemplo, el Departamento de Defensa de EE. UU. (DoD) ha establecido un centro JAIC conjunto para IA y un grupo de trabajo de IA, A-AITF.
La Universidad Carnegie Mellon se ha convertido en el principal desarrollador de tecnologías de inteligencia artificial para el Departamento de Defensa.
Además, el 15 de noviembre de 2014, el secretario de Defensa de los Estados Unidos, Chuck Hagel, en su declaración sobre la Iniciativa de Innovación en Defensa (DII), anunció la Tercera Estrategia de Compensación (CK-3) como garantía del dominio militar en el mundo a través del uso a gran escala de la IA en los sistemas de armas [3]. Los expertos del Departamento de Defensa evalúan la introducción de la IA en el campo de la guerra de la misma manera que la invención de la pólvora y la energía nuclear. armas: este es un factor que puede cambiar por completo el paradigma de la lucha armada [4].
Se prevé que la IA sea capaz de romper el vínculo entre la población de un estado y la fuerza de su economía, por un lado, y la eficacia de combate de sus fuerzas armadas, por el otro.
Mejorar los sistemas de armas mediante la introducción de tecnologías de inteligencia artificial es la forma más barata y rentable de modernizarlos: este enfoque no incluye los costos de materiales, componentes, base de componentes electrónicos (EEE), producción de maquetas y prototipos; costos de prueba. se reducen, ya que menos su volumen. Además, estas tecnologías no dependen de suministros extranjeros de materiales, componentes electrónicos y equipos de producción. La experiencia estadounidense muestra que la IA puede dar nuevas cualidades a las armas existentes, e incluso a las obsoletas.
Casi todas las tecnologías de inteligencia artificial utilizadas en los sistemas de armas de los países mencionados anteriormente se basan en redes neuronales artificiales. Se utiliza IA especializada basada en ellos:
- en vehículos autónomos (no tripulados) (para entornos aéreos, acuáticos y terrestres);
- en los sistemas de control de los sistemas de defensa antimisiles (THAAD, Patriot) y en los sistemas desarrollados de armas de energía dirigida, donde la IA permite oponer la velocidad hipersónica de los objetivos con la velocidad de la toma de decisiones;
- en aviación simuladores para el entrenamiento de pilotos, y hay una tendencia a la superioridad estable de la IA sobre los pilotos, especialmente en el combate aéreo maniobrable [5];
- buscar software malicioso (software) y vulnerabilidades cibernéticas en armas.
En la Tabla 2 se muestran algunos ejemplos de diseños de armamento de IA que se están desarrollando para el Departamento de Defensa.
Tabla 2
Posibles áreas de aplicación de tecnologías de inteligencia artificial en el CSA de las tropas de defensa aérea y de defensa antimisiles
Hasta la fecha, los sistemas de equipos de automatización (KSA) de formaciones, unidades militares y subunidades de las tropas de defensa aérea-defensa antimisiles (en lo sucesivo denominadas tropas antimisiles-defensa aérea) utilizan principalmente algoritmos computacionales clásicos. Al mismo tiempo, hay una serie de tareas que, en el transcurso de la batalla, son resueltas solo por el personal de los equipos de combate de los puestos de mando de la defensa aeroespacial o no se resuelven en absoluto.
Entonces, por ejemplo, las tareas de asignación de objetivos no se resuelven automáticamente teniendo en cuenta el nivel de entrenamiento de las tripulaciones de combate de las formaciones militares inferiores, el reconocimiento de la clase de objetivo por su retrato de radar, así como el pronóstico de la trayectoria del objetivo y la designación táctica del objetivo (con la excepción de varios goles "obvios" (por ejemplo, balísticos)). Una confirmación indirecta de esto puede ser el hecho de que cuando trabajan en objetivos de control o entrenan y disparan en combate a distancias, los comandantes de tripulación rara vez toman una decisión sobre la elección de un modo automático de operación del KSA y los puntos de control de combate (PBU).
Al mismo tiempo, las tripulaciones de combate están sujetas a estrés, fatiga y tienen un nivel de entrenamiento heterogéneo, lo que no permite garantizar la estabilidad de la calidad de resolución de las tareas anteriores. Además, los sistemas de IA, a diferencia del personal militar, no tienen problemas de compatibilidad psicológica entre sí o con los operadores, y también se vuelven a capacitar fácilmente.
Vale la pena prestar mucha atención al hecho de que Estados Unidos y varias otras potencias mundiales líderes están invirtiendo fuertemente en la creación de vehículos aéreos no tripulados (UAV) de ataque totalmente autónomos con IA, capaces de operar sin apoyo externo en el espacio en disputa. (Tabla 1). Así, en un futuro próximo, las fuerzas de defensa aérea y antimisiles se enfrentarán a una situación en la que los UAV autónomos combinarán la inteligencia de las plataformas tripuladas y las características maniobrables de las plataformas no tripuladas, lo que aumentará enormemente la dinámica del combate antiaéreo y complicará su funcionamiento. naturaleza. Las tripulaciones de combate de los puestos de mando de las fuerzas de defensa aérea-antimisiles no podrán tomar decisiones en tiempo real en tal entorno.
A pesar del obvio retraso en el campo de la IA de las armas rusas, es necesario cancelar el hecho de que la prevalencia de la IA en las armas del Ejército de los EE. UU. Hoy en día también es significativamente inferior al sector comercial de productos de software, lo que reduce la distancia entre equipo militar nacional y extranjero en este segmento y potencialmente permite reducir esta ruptura.
La IA podría encontrar su aplicación para resolver las siguientes tareas principales, irresolubles y no resueltas por completo por los algoritmos computacionales tradicionales de la KSA de las fuerzas de defensa antimisiles de defensa aérea:
- reconocimiento de la clase y tipo de objetivo mediante señales de señalización, identificación del objetivo en el contexto de la interferencia (solución del problema del reconocimiento de imágenes en el rango de radiofrecuencia);
- reconocimiento del tipo y clase del objetivo por características de la trayectoria;
- reconocimiento de la designación táctica de un objetivo y un grupo de objetivos (revelando la intención de un ataque enemigo) mediante una combinación de señales de objetivo, información sobre el terreno y objetos de defensa;
- rastrear activamente los objetivos que maniobran y separan, incluidos los que lanzan varios señuelos, trampas, armas de aviación, utilizando interferencia "intelectual";
- resolver el problema de evaluar el nivel de preparación de las tripulaciones de combate de fuego controlado y medios de reconocimiento (tanto a escala real, es decir, directamente durante la batalla, como en escala acumulativa, basado en los resultados de la experiencia de combate previa);
- resolver el problema de la asignación de objetivos y la designación de objetivos, teniendo en cuenta tanto la predicción del movimiento y las acciones del objetivo, según su clase y propósito táctico, como el nivel de entrenamiento de los equipos de combate subordinados.
Además, KSA con AI podría resolver las siguientes tareas auxiliares:
- automatización de los algoritmos de acciones de varios números de cálculo en situaciones típicas establecidas por los documentos rectores (por ejemplo, acciones del oficial de servicio operativo al detectar una aeronave intrusa, llevar al más alto grado de preparación para el combate, etc.);
- la creación de varias redadas de entrenamiento (asistencia en la formación de una redada y la implementación del plan de huelga), la implementación del comportamiento interactivo (en relación con las acciones del cálculo del aprendiz) de los objetivos de entrenamiento;
- asistencia para el cálculo en la identificación de unidades defectuosas de la propia KSA, así como en la evaluación de la capacidad de servicio de los activos subordinados en función de los resultados de sus acciones durante las operaciones de combate.
Tal KSA podría resolver tareas de manera efectiva no solo durante la preparación y conducción del combate antiaéreo, sino también al resolver las tareas del deber de combate en la defensa aérea.
En la siguiente etapa en el desarrollo de sistemas de armas, las tecnologías de IA podrían encontrar su aplicación para resolver problemas:
- reconocimiento de objetivos en un contexto de interferencia;
- autoestudio y simulación (incluido el autoaprendizaje durante la simulación) de operaciones de combate;
- extracción automatizada de conocimientos (experiencia positiva) durante las batallas de entrenamiento y las operaciones de combate;
- acumulación y aplicación de conocimientos sobre las peculiaridades de las tácticas del enemigo en la región de aplicación de la KSA
- resolución de problemas en un espacio de información común con una gran cantidad de información heterogénea (tecnologías Big Data): datos sobre condiciones meteorológicas, hora del día y año, terreno, ingeniería, radiación, condiciones químicas y biológicas, no radar (radio y radio ingeniería, óptica, inteligencia) información de inteligencia.
Por lo tanto, un CSA con IA puede ser entrenable (en otras palabras, puede adquirir adicionalmente nueva experiencia de combate ganada y sistematizada por otras tripulaciones de combate en otros puntos de control) y autoaprendizaje (es decir, puede corregir algoritmos heurísticos basados en su propia experiencia de combate, teniendo en cuenta las peculiaridades del terreno específico, enemigo, fuerzas que interactúan, medios subordinados).
Las tecnologías de IA permitirán automatizar la aplicación y difusión de la experiencia de las tripulaciones de combate más experimentadas, la experiencia de las operaciones de combate reales a todas las tripulaciones de las fuerzas de defensa antiaérea-antimisiles.
En el curso de su desarrollo, KSA con IA podrá ayudar a formar tácticas fundamentalmente nuevas para lidiar con un enemigo aeroespacial, por analogía con cómo sucedió en otras áreas de aplicación de tecnologías de IA, por ejemplo, en el ajedrez, que también puede ser considerado como el modelo más simple de combate a dos bandas.
Entonces, por ejemplo, el 7 de diciembre de 2017, el software AlphaZero de Google ganó contra Stockfsh 8, el campeón mundial de 2016 entre los programas de computadora [6]. Stockfsh 8 tuvo acceso a la experiencia humana adquirida durante cientos de años jugando al ajedrez, así como a datos de programas de ajedrez durante varias décadas. Podía analizar 70 millones de posiciones de ajedrez por segundo. La velocidad de cálculo de AlphaZero fue de solo 80 mil operaciones por segundo, y los creadores del programa no le enseñaron la estrategia de ajedrez, ni siquiera las aperturas estándar. Al dominar el ajedrez, AlphaZero utilizó los métodos de aprendizaje automático más modernos, jugando consigo mismo. Aún así, de cien partidas jugadas contra Stockfsh 8, AlphaZero ganó 28 y empató 72. AlphaZero tardó cuatro horas en aprender a jugar al ajedrez y prepararse para el partido contra Stockfsh 8. En cuatro horas, el programa AlphaZero, sin ninguna ayuda humana, pasó de la completa ignorancia al pináculo de la maestría. En otras palabras, AlphaZero ha encontrado estrategias de juego más efectivas en 4 horas que toda la humanidad en varios milenios.
Las tecnologías de IA creadas para la KSA de las fuerzas de defensa aérea-antimisiles y la propia experiencia de su desarrollo serían fáciles de extender en el futuro a otros sistemas de control de varios niveles de control de las armas y servicios de las Fuerzas Armadas de Rusia.
Posibles enfoques para la implementación de tecnologías de inteligencia artificial en el CSA de las fuerzas de defensa aérea-antimisiles
Debido a la escasa experiencia de los desarrolladores rusos en el campo de la creación de sistemas con IA, sería recomendable iniciar la tarea de desarrollar tecnologías de IA para su uso en el CSA de las tropas de defensa antiaérea-antimisiles con una iniciativa de I + D (o proyecto preliminar). para determinar (seleccionar) la tecnología para crear un CSA prometedor con IA.
Parece que en la primera etapa, para reducir los riesgos de desarrollo, la solución óptima podría ser un CSA con IA basado en algoritmos heurísticos con lógica formal (un sistema experto con una base de conocimiento), construido utilizando el BCE existente. Este enfoque sería más barato y más fácil de implementar.
Un mayor desarrollo de KSA, con el desarrollo de ECB especiales y capacidades técnicas, sería la introducción de tecnologías de IA basadas en redes neuronales artificiales.
En el marco del trabajo de investigación propuesto, es recomendable establecer las siguientes tareas para la resolución:
1. Recopilación de información de diversas fuentes (redes de información, publicaciones periódicas, libros) sobre sistemas de información y técnicos extranjeros comerciales y militares existentes y sobre sistemas similares en el sector comercial de la economía rusa, donde se utilizan tecnologías de inteligencia artificial. Sistematización de información. Buscar la correspondencia de las tareas de los sectores comercial y militar que está resolviendo la IA con las tareas que surgen durante la conducción de las hostilidades por las fuerzas de defensa aérea-antimisiles.
2. Construcción de una ontología de dominio. Selección y justificación de la tecnología de IA óptima para el uso de tropas de defensa antimisiles de defensa aérea en la KSA. Selección y justificación del nivel óptimo de automatización para la resolución de problemas mediante inteligencia artificial.
3. Selección y justificación del método óptimo para construir una base de conocimiento de CSA con IA.
4. Selección y justificación del método óptimo para extraer el conocimiento y la experiencia necesarios del personal de la tripulación de combate, el método para estructurar la experiencia existente de operaciones de combate.
Los resultados científicos y técnicos obtenidos durante la implementación de este trabajo de investigación deben aplicarse en el futuro en el curso del trabajo de desarrollo sobre la creación de una nueva generación de CSA.
Hallazgos
En futuros conflictos armados a mediano plazo, el centro de gravedad se trasladará al enfrentamiento entre control de armas y sistemas de reconocimiento, ya que para asegurar el dominio militar en el mundo, Estados Unidos ha optado por una estrategia de uso a gran escala de la IA. en los sistemas de armas, que, como muestra historico retrospectiva, obligará a otros países a seguir el mismo camino.
Parece que una de las posibles soluciones efectivas para contrarrestar los prometedores sistemas inteligentes de misiles de defensa aérea de alta tecnología de las principales potencias del mundo puede ser la introducción de tecnologías de inteligencia artificial en las tropas de defensa antimisiles de defensa aérea.
La creación de tal CSA debe comenzar con la selección e implementación de tecnologías de sistemas expertos de otros campos de la tecnología, en los que se resuelvan tareas similares en su esencia algorítmica.
Referencias:
1. Brian D. Ripley. Reconocimiento de patrones y redes neuronales. Cambridge: Cambridge University Press, 2011.
2. Roger Penrose. Lo grande, lo pequeño y la mente humana. Prensa de la Universidad de Cambridge, 1997.
3.URL: http://archive.defense.gov/pubs/OSD013411-14.pdf
4.URL: https://www.csis.org/analysis/assessing-third-offset-strategy
5. Nicholas Ernest et al., Inteligencia artificial basada en la genética difusa para el control de vehículos aéreos de combate no tripulados en misiones de combate aéreo simulado, Journal of Defense Management 6: 1 (2016), 1-7.
6. AlphaZero de Google Destroys Stockfsh in 100 Game Match, Chess.com, 6 de diciembre de 2017, URL: https://www.chess.com/news/view/google's alphazero Destroys Stockfish in 100 Game Match, consultado el 11.02.2018/XNUMX/XNUMX .
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