Перейти к основному содержанию
Об алгоритмических войнах будущего

Об алгоритмических войнах будущего

В рамках подготовки к алгоритмическим войнам США и их союзники ведут разработку не только разведывательных платформ, но и полностью автономных систем вооружений, которые самостоятельно ищут цель и самостоятельно принимают решение на ее уничтожение, невзирая на последствия от возможных ошибок таких систем.

Человечество вступило в эпоху алгоритмических войн. Об этом в декабре 2020 года возвестил помощник министра Военно-воздушных сил США Уилл Роупер в интервью изданию Popular Mechanics, рассказывая об успешном применении системы искусственного интеллекта (ИИ) в качестве второго пилота на воздушном разведчике U-2 Dragon Lady. Согласно пресс-релизу ВВС, алгоритм ИИ, получивший название ARTUµ, отвечал в этом полёте за управление сенсорами и тактическую навигацию.

Пилот и ARTUµ выполнили разведывательный полет во время имитации ракетного удара. Основная задача ИИ заключалась в том, чтобы найти вражеские пусковые установки, в то время как человек искал вражеские самолеты. По словам Роупера, ARTUµ – это модифицированная версия игрового алгоритма, который превосходит людей в таких играх, как шахматы и го. Результаты полета оказались настолько многообещающими, что к следующему заданию ARTUµ добавили функцию радиоэлектронной борьбы.

«Как и у любого пилота, у ARTUµ есть сильные и слабые стороны, – писал Роупер. – Понимание их для подготовки как людей, так и ИИ к новой эре алгоритмической войны – наш следующий обязательный шаг. Мы либо станем научной фантастикой, либо станем историей».

«Для того чтобы сражаться и побеждать в будущем конфликте с равным противником, мы должны иметь решающее цифровое преимущество», – заявил начальник штаба ВВС генерал Чарльз Браун. – Искусственный интеллект сыграет решающую роль в достижении этого преимущества».

Разработка боевых алгоритмов в США началась в апреле 2017 года с создания под патронажем РУМО (Defense Intelligence Agency, DIA) Боевой алгоритмической многофункциональной группы (Algorithmic Warfare Cross-Functional Team), известной как проект Maven.

Проект был разработан для повышения эффективности анализа данных воздушной разведки. Первым успешным экспериментом проекта стал анализ видеоданных БПЛА MQ-1C Gray Eagle и MQ-9 Reaper. Один беспилотный разведчик ежедневно поставляет терабайты разведданных. До того как ИИ был включен в анализ этих данных, команде аналитиков требовалось работать 24 часа в сутки, чтобы использовать только часть данных датчика лишь одного дрона. ИИ, в частности ARTUµ, делает это за считаные секунды.

В 2018 году Министерство обороны США опубликовало доклад «Искусственный интеллект. Стратегия. Использование ИИ для продвижения нашей безопасности и процветания» (Artificial intelligence. Strategy. Harnessing AI to promote our security and prosperity), в котором изложило взгляды Пентагона на использование потенциала технологии ИИ в алгоритмических войнах.

Внедрять системы ИИ во все структурные подразделения американской армии призван созданный в 2018 году Объединённый центр искусственного интеллекта (Joint center for artificial intelligence, JAIC). Возглавил JAIC бывший руководитель проекта Maven и главный идеолог алгоритмических войн Джек Шэнахан.

Основной областью интересов JAIC являются нейроморфные вычисления (Neuromorphic computing). Термин «нейроморфный» применительно к вычислительным системам означает, что их архитектура основана на принципах работы мозга. Нейроморфная система – это уход от классической компьютерной архитектуры фон Неймана. В архитектуре фон Неймана блоки вычислений и блоки памяти разделены. Ключевое отличие архитектуры нейроморфных процессоров от классической архитектуры заключается в том, что в них память и вычислительные ядра объединены, а расстояние передачи данных сведено к минимуму. Это минимизирует задержки и расход энергии.

Нейроморфным процессорам, в отличие от классических, не нужно обращаться к памяти (или регистрам) и извлекать оттуда данные – вся информация уже хранится в искусственных нейронах. Таким образом, становится возможна обработка больших данных на периферийных устройствах без подключения дополнительных вычислительных мощностей.

Одним из основных направлений исследований JAIC является создание нейроморфных сетей из так называемых мемристоров (резисторов с памятью). Мемристоры – это микроэлектронные элементы, которые могут изменять свое сопротивление в зависимости от величины тока, который проходил через них до этого. Они обладают «памятью», поэтому им прочат будущее в качестве запоминающих устройств или микрочипов. В 2015 году инженеры из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре впервые создали искусственную нейронную сеть целиком на основе мемристоров.

В феврале 2022 года JAIC был интегрирован в Главное управление цифрового и искусственного интеллекта (CDAO). Во главе CDAO был поставлен на этот раз гражданский человек – специалист по машинному обучению доктор компьютерных наук профессор Крейг Мартелл.

В конце 2022 года The Washington Post опубликовала откровенно пропагандистскую статью Дэвида Игнатиуса, где рассказывалось о применении алгоритмических технологий в разведывательных целях украинскими вооруженными силами. В публикации не упоминались ни JAIC, ни CDAO, речь шла о программном обеспечении, предоставленном ВСУ американской компанией Palantir.

Palantir – это ИИ-система анализа Big Data с помощью нейроморфных сетей, благодаря которой командование ВСУ, как пишет Игнатиус, имеет подобные цифровые карты театра военных действий на востоке Украины. Однако то, что ВСУ не используют разработки JAIC и CDAO, показывает, что украинская армия не допущена к самым продвинутым версиям американских боевых алгоритмов.

Алгоритмические войны в перспективе не будут ограничены разведкой. Их планируется применять, помимо прочего, в кибероперациях. Алгоритмы смогут обнаруживать и использовать уязвимости во вражеских киберсетях, одновременно изгоняя злоумышленников из собственных сетей.

Сейчас «академические и политические дебаты, как правило, сосредоточены на угрозе полностью автономного оружия, принимающего решения о жизни и смерти», пишет научный сотрудник Утрехтского университета (Нидерланды) Лорен Гулд. Приводится пример. Согласно отчёту экспертов ООН весной 2020 года в ходе боев в Ливии ударный квадрокоптер KARGU-2 турецкой компании STM в автономном режиме атаковал отступающих солдат ливийского фельдмаршала Хафтара. Дрон самостоятельно нацелился на одного из солдат и без приказа оператора произвел летальный выстрел. Военные эксперты подтвердили, что это первый известный случай, когда боевой робот самостоятельно принял решение о ликвидации противника.

Американские аналитики сводят подобные случаи к ошибкам ИИ. «Проблема в том, что когда они [ИИ] ошибаются, они ошибаются так, как никогда не ошибался бы ни один человек»,любила говорить директор DARPA в президентство Барака Обамы Арати Прабхакар.

В рамках подготовки к алгоритмическим войнам США и их союзники ведут разработку не только разведывательных платформ, но и полностью автономных систем вооружений, которые самостоятельно ищут цель и самостоятельно принимают решение на ее уничтожение, невзирая на последствия от возможных ошибок таких систем.

Управляемые искусственным интеллектом автономные системы вооружений являются сегодня в США основой военной стратегии. Эта стратегия, считают в Пентагоне, должна обеспечить мировое лидерство в первую очередь в военной сфере.

Фото: thestreet.com

Оцените статью
0.0