Искусственный интеллект: общественное восприятие против реальности и будущее интеллектуальных решений…

Документ открытия (выдержка).

Составители: Роджер Дж. Бейкер и Уильям Дж. Ди Вест - Invacio Research Analytica | 2018 г.

При дополнительном вводе от: Blackbriar, T B, J G, W T, D M и G B

Хорошее или плохое, правильное или неправильное, разум и господство всегда были на переднем крае эволюции человека. Когда два или более вида живут в непосредственной близости, всегда идет битва за пространство и ресурсы, необходимые для продолжения выживания и распространения. Обычно самый умный и способный к адаптации из конкурирующих видов либо доминирует, либо уничтожает других.

Дарвин прояснил это своей теорией, основанной на «выживании наиболее приспособленных», эффективно заявив, что по мере продвижения жизни, независимо от вида, только те, кто способен адаптироваться к изменениям окружающего мира, скорее всего, передадут свои гены следующему поколению.

Каким бы высокоразвитым мы ни считали себя как расу или вид, люди по-прежнему являются частью того же «сценария адаптации, чтобы выжить», как и остальные существа здесь, на Земле. Единственная реальная разница между нами и животными, над которыми мы видим доминирование, заключается в том, что мы знаем, что оно существует, но предпочитаем верить, что вышли за его пределы, в то время как другие животные просто живут своими инстинктами.

Этот разрыв с реальностью эволюции является одной из причин, почему мы, раса, постоянно ходим во сне в потенциальные ситуации, «завершающие эволюцию», и делаем это с улыбкой на лицах. Вам нужно только смотреть на гонку ядерных вооружений как на четкое указание того, как наш интеллект и стремление доминировать друг над другом могут привести к потенциально опасным для мира ситуациям и полному прекращению дарвинизма, который движет нашим коллективным развитием. Если рассуждать логически, с какой стати какой-либо вид в здравом уме придерживаться курса гарантированного взаимного уничтожения как средства защиты того, что мы считаем своей землей или собственностью?

У каждой монеты всегда будет две стороны и инь для каждого янь, ни одна из сторон не будет абсолютно правильной в 100% случаев, и точно так же ни одна из них не будет ошибочной на 100%. Вся атмосфера Земли не вспыхнула от первого взрыва ядерной бомбы, но мы создали источник энергии, используя деление атома. Земля не была предана забвению черной дырой, созданной учеными на БАК под Альпами, но в результате мы сделали великие открытия о Вселенной вокруг нас. Земля не стала полностью непригодной для жизни в результате глобального потепления - пока что, но мы как коллектив подписали различные соглашения, призванные предотвратить это, и прямо сейчас ищем альтернативные источники энергии, чтобы уменьшить воздействие наших ископаемых. общество, движимое топливом.

На протяжении многих лет негативные спекуляции вызывали не только непосредственные или прямые последствия возможных событий или текущих действий. Долгосрочные и косвенные эффекты продолжающихся технологических или политических движений также были предметом спекуляций. Обычный результат этого - предсказания антиутопического будущего.

Борясь с отменой рабства, выступающее за рабство лобби предсказывало, что вся британская экономика потерпит крах в результате отмены торговли с Африкой в ​​долгосрочной перспективе. Те, кто боролся против голосов за женщин (анти-суфражизм), сделали это, аргументируя это тем, что это угрожает институту семьи (среди прочего) и приведет к общему краху общества. Луддиты из Ноттингемшира и Йоркшира (Великобритания) уничтожили трудосберегающие машины, опасаясь, что это уменьшит возможности трудоустройства и нанесет ущерб их долгосрочному уровню жизни.

На протяжении всей истории люди боролись против изменений, независимо от того, были ли они ошибочными или полностью правильными. Простая истина заключается в том, что всякий раз, когда происходят изменения и в какой бы то ни было форме, всегда найдется кто-то, кто будет бороться с ними или предупреждать об ужасных результатах, если изменение будет реализовано. Хотя дни тотального восстания и крови на улицах в основном отнесены к анналам истории, концепция катастрофических результатов реформ и изменений - нет.

В современном технологическом и цифровом мире от той или иной антиутопической теории заговора остается всего лишь щелчок мышью. Учитывая темпы развития наших повседневных технологий и то, как все более мощные технологии интегрируются в нашу повседневную жизнь, неудивительно, что все большее число людей мрачно смотрят в будущее и позволяют своему воображению буйствовать. Это не помогает, когда СМИ разжигают тлеющие угли беспокойства, изображая наихудшие сценарии развития событий, когда близорукие и властные правительства сокрушают несогласные народы, очевидно, для их же собственной защиты.

Фильмы «Голодные игры» и «Дивергент» - это пара примеров того, как правительства подавляют людей в антиутопическом будущем. Их амбиции заключаются в том, чтобы подавить массы, защищая при этом их привилегированное существование на другом конце спектра. В этой воображаемой футуристической антиутопии технологии используются для подавления, даже если они редко организуют подавление. Основные движущие силы проистекают из желания правительства править, и они просто используют технологии как инструмент для реализации своих планов. Основная идея такого рода надуманных историй заключается в том, что мы никогда не должны слишком доверять правительствам, идеологиям или правителям, которые стремятся слишком тесно контролировать свой народ.

Оскорбление правительственного стиля и угнетение всегда были главной силой в художественной литературе. Кажется, людям просто нравится, когда им напоминают, что они всего в одном диктаторе от жизни в действительно темном месте. Со временем вымышленные репрезентации диктатур и антиутопических обществ подливали масла в огонь, добавляя реальных «злодеев». Коммунизм и различные религии, возникающие по всему миру, породили свой собственный вид потенциальной антиутопии. В результате те, кто способен экстраполировать текущие события и предвидеть потенциальную катастрофу для общества, вообразили и поделились своими худшими мыслями.

Дело не в том, что правительства разбирают на части в художественной литературе, это технологии, попадающие не в те руки, могут стать предвестником антиутопических взглядов в будущем. Вам нужно всего лишь посмотреть пару фильмов, таких как «Призрак», (фильм о Бонде) или «Форсаж 7», чтобы напомнить о типах технологий наблюдения, которые, если ими управляют не те люди, могут положить конец личному свобода или неприкосновенность частной жизни таким образом, чтобы полностью ограничить свободу тех, кто находится под наблюдением. В Spectre Джеймс Бонд пытался остановить включение чрезвычайно мощной системы наблюдения, которая означала бы конец частной жизни, как мы ее знаем, и в то же время помешала злодеям навсегда закрыть программу 00. В то время как в Fast and Furious 7 команда безумных автомобилей пыталась украсть хакерскую программу под названием God Eye, которая могла взломать любое цифровое видео или аудио устройство и отслеживать людей по всему миру от террористов, намеревающихся причинить только вред, ( на мой взгляд, несколько лет назад мы потеряли нашу конфиденциальность, как цифровую, так и физическую). Как всегда, всегда есть кто-то, кто помешает плохим парням в конце концов победить.

Все хорошо и хорошо, когда в основе антиутопического мировоззрения лежат общие человеческие слабости, такие как жадность или жажда власти, относительно просто - по крайней мере в Голливуде - свергнуть плохих парней и восстановить подобие нормальности или свободы для людей. массы. Но как быть с этим воображаемым антиутопическим будущим, в котором судьба человечества вырвана из их собственных рук? А как насчет будущего, в котором технологии захватили власть и пытаются уничтожить само человечество или полностью захватить власть? Такие фильмы, как «Я, робот», «Терминатор» и «Матрица», рисуют поистине ужасающий образ сошедшего с ума искусственного интеллекта.

Роботы-гуманоиды, управляемые ИИ в «I Robot», изначально были отправлены как всегда готовые и неутомимые помощники, чтобы сделать жизнь людей лучше. Однако со временем разумный ИИ, управляющий ими, начал думать, что людям нужно гораздо больше помощи, чем они получают в настоящее время, и поэтому недавно запрограммированный ряд роботов был отправлен для введения военного положения просто потому, что ИИ сам по себе Логика видела, что люди фактически сами себе злейшие враги и нуждаются в спасении от самих себя.

ИИ в «Терминаторе» просто хотел захватить всю планету, поэтому тотальная война привела к тому, что человеческая раса осталась в живых, что дало ей возможность продолжать расти и развиваться. Наконец, в «Матрице» ИИ вышел за рамки «Я, робот» и «Терминатор», поскольку фактически уже поработил почти всю человеческую расу и использовал их в качестве человеческих батарей для самообеспечения. в то же время поддерживая их живыми в заполненных жидкостью капсулах и подпитывая их умы компьютерными симуляциями реальной жизни.

Когда дело доходит до видения будущего того, как технологии будут создавать различные типы обществ в будущем, это не так уж и плохо. Сериал «Интересующиеся лица» описывает систему искусственного интеллекта, которая способна предсказывать будущие преступления и отправлять агента к месту, чтобы попытаться предотвратить их совершение. Аналогичным образом в фильме «Отчет меньшинства» три экстрасенса подвешены в плавучем резервуаре, в то время как технология ИИ используется для фиксации их видений будущего или предсмертных событий, что позволяет развернуть команду солдат для предотвращения совершения преступлений. совершается.

Помимо технологий, используемых для угнетения или захвата и попыток подавления людей, еще одним элементом, который широко распространен в постапокалиптической фантастике в антиутопическом стиле, является трансгуманизм, который, с точки зрения непрофессионала, означает внедрение технологий или генетическое манипулирование человеческим телом с целью улучшения набора навыков и способностей сверх того, чего могли достичь даже десятки тысяч лет эволюции.

Фильм «Гаттака» 1997 года изображает будущее, в котором генетические манипуляции создали двухуровневое общество с генно-инженерными людьми наверху и людьми, рожденными естественным путем, внизу. Star Trek изображает будущее, в котором раса гибридов человека и машины - Борг - постоянно пытается ассимилироваться и слиться с другими инопланетными расами.

Робокоп изображает будущее, в котором роботы активно используются военными, но для того, чтобы их приняли как часть гражданского общества (для работы полиции и т. Д.), Их необходимо очеловечить, поскольку люди опасаются бесчувственных машин, принимающих решения о жизни или смерти. граждане. Результатом является создание гибрида человека и машины, который все еще использует оставшуюся человечность для оценки правильного и неправильного в любой конкретной ситуации (до тех пор, пока хозяева не решат изменить план игры). В фильме «Железный человек» трансгуманизм является неотъемлемой частью превращения Тони Старка в Железного человека, когда ему в грудь вставляют электромагнит и дуговый реактор, чтобы не допустить, чтобы шрапнель разрушила его сердце. Он продолжает использовать дуговой реактор в качестве источника энергии, чтобы обеспечить энергией свой экзоскелетный костюм и стать супергероем, которого мы знаем и любим сегодня. В Матрице есть элемент трансгуманизма в том, что для того, чтобы человеческие батареи оставались умиротворенными, в их тела встроен цифровой интерфейс, через который они подключаются к матрице симуляции.

Кроме того, в «I Robot» присутствует элемент трансгуманизма, где у детектива Дель Спунера - персонажа, которого играет Уилл Смит, - обнаруживается роботизированный протез конечности (руки). Одним из первых трансгуманистических произведений, которые мне довелось увидеть, был телесериал «Человек за шесть миллионов долларов», в котором полковник Стив Остин, которого играет Ли Мейджорс, имел бионические имплантаты, которые давали ему сверхсилу, скорость, слух и зрение. .

Все эти различные видения в художественной литературе, как хорошие, так и плохие, могут не только отвлечь вас от реальности того, что происходит в мире технологий сегодня, но и ослепить вас в быстро приближающемся будущем. В определенной степени практически все технологии, которые показывались в фильмах и на телевидении (искусственный интеллект и трансгуманизм) на протяжении многих лет, становятся все ближе к реальности в лабораториях и исследовательских центрах по всему миру.

Давайте подробнее рассмотрим, что я имею в виду.

Помимо очевидного роста ИИ и генетических исследований в коммерческом секторе для автоматизации оборудования / процессов или ускорения анализа данных, или биотехнологических компаний, изучающих геном для разработки целевых фармацевтических препаратов и т. Д., Существуют две глобальные отрасли, которые способствуют технологическому прогрессу. в трансгуманизме быстрее, чем любой другой, в оборонном и медицинском секторах. Вместе они делают успехи в биотехнологии, кибернетике, протезировании и искусственном интеллекте беспрецедентными темпами.

Трансгуманизм в медицине становится все более популярным благодаря продолжающемуся росту генетических исследований и способности проверять плод на врожденные дефекты, такие как генетические или хромосомные нарушения. Фактически, как только эти технологии будут расширены, это откроет двери именно в тот тип общества, который представлен в фильме, Гаттака. Не обязательно перезаряжать людей, но больше похоже на создание почти идеального образца человечества и, возможно, возможность выбирать цвет волос и глаз, рост и даже уровни IQ. Я уверен, что если это хотя бы отдаленно возможно, то где-то найдутся генетики, которые ищут способы «улучшить» геном человека в целом и создать свою собственную версию улучшенного человеческого совершенства.

Еще одна область, где трансгуманизм становится все более популярным и ответственным за большую часть движения вперед, - это сектор медицинской реабилитации (хотя врачи не назовут это трансгуманизмом). Слияние технологий с биологией рассматривается как путь вперед с точки зрения помощи инвалидам, раненым или инвалидам. Основные практикующие врачи адаптируют и используют технологии в человеческом теле или внутри него для восстановления или улучшения различных состояний.

Протезирование в целом движется к тому типу технологий, который был представлен в «I Robot» или «Robocop». В настоящее время существуют протезы, которые могут работать с сигналами, посылаемыми непосредственно из мозга через нервы, а затем передаваемыми в сами конечности, что позволяет тем, кто их носит, фактически контролировать или генерировать движение, как обычная рука, кисть, ступня или нога. В прошлом году исследователи из Университета штата Иллинойс представили алгоритм управления, который, по их утверждениям, обеспечивает значительно более надежную электрическую обратную связь нервным окончаниям, чем современные протезные технологии, по существу восстанавливая осязание. Объединение этих двух достижений в протезных технологиях позволит будущим инвалидам снова почувствовать себя здоровыми, поскольку к их телу больше не будет прикреплена кучка бессмысленных технологий, а будет реальная технологическая замена, которая `` чувствует '', что является частью тело.

Слуховые аппараты - еще одна область, в которой слуховые аппараты с каждым годом становятся все меньше и мощнее, а кохлеарные имплантаты полностью пропускают слуховой проход и используют технологию передачи для передачи звуков напрямую в улитку в тех случаях, когда простого усиления недостаточно (слуховые аппараты ) и восстановить слух. Настройка этой технологии могла бы позволить получить сверхъестественный слух, если бы технология обработки и приема была модернизирована до такой степени. Развивая эту идею дальше и используя технологию, аналогичную описанной для управляемых конечностей, можно ли «думать» о слухе на большем расстоянии и фокусировать имплантаты на определенных звуках?

Использование технологий в качестве лекарства или помощи для людей с нарушениями слуха - большой шаг вперед, и с развитием технологий глухота может уйти в прошлое в течение относительно короткого периода времени. Слепота - еще одна область, на которой технологический сектор уделяет особое внимание лечению. Так называемые «бионические глаза» теперь доступны для определенных типов слепоты. В настоящее время существует два основных типа: первый уже коммерчески доступен и работает путем замены глазного яблока камерами и датчиками вокруг глаза и подачи визуальной информации непосредственно в клетки сетчатки, а затем в зрительный нерв. Это разнообразие ограничено числом людей, которым оно может помочь, просто из-за того, что для функционирования зрительного нерва требуется полностью активный зрительный нерв. Гораздо больше людей страдают от слепоты, вызванной проблемами с самим зрительным нервом, поэтому следующий этап исследований - поиск способов обойти глаз и зрительный нерв в целом и установить какой-то передатчик прямо на зрительную часть коры головного мозга.

По общему признанию, испытания этой технологии очень свежие, испытания на людях должны начаться только на пяти людях до конца этого года. Если оставить в стороне младенчество испытаний, мы все видим потенциал этой технологии не только в улучшении жизни миллионов людей, но и в ее адаптации для более милитаристских целей. В сериале «Человек за шесть миллионов долларов» полковник Стив Остин использовал свое бионическое видение для увеличения и просмотра объектов с большого расстояния. Этот тип «супервидения» кардинально изменит лицо шпионажа и разведки.

Протезирование в целом идет по одному и тому же пути реализации, все они сосредоточены на прямом подключении к мозгу, а также на отправке или получении сигналов напрямую. Однако, что касается связи разума с компьютерами, нет большего толчка для достижения того, что происходит в области исследований по лечению «синдрома запертости». Синдром запертости - это когда пациент полностью когнитивен, но совершенно не может двигаться (иногда глаза могут двигаться) или общаться. Исследователи из технологического университета Тоёхаси в Японии работают над устройством, которое может считывать мозговые волны и (электрические сигналы в мозгу), а затем анализировать их с помощью искусственного интеллекта (машинное обучение на основе RNN), чтобы преобразовать данные в речь. Я могу предположить, что если бы эта технология достигла уровня, на котором действительно можно было читать мысли человека посредством картографирования и анализа мозговых волн с помощью ИИ, тогда, возможно, можно было бы взглянуть на обратное утверждение и фактически заставить людей думать об определенных вещах аналогичным образом. как было изображено в трилогии «Матрица». Или, возможно, это может привести к высшей мечте ультра-трансгуманистов - вечной жизни с загрузкой умов в суперкомпьютеры.

Если заглянуть еще дальше в кроличью нору медицины и трансгуманизма, то можно простить вас, если вы посмотрите на современные отделения интенсивной терапии в некоторых более продвинутых больницах и заявите, что большинство пациентов становятся киборгами, находясь там, просто из-за к разнообразию и количеству машин, которые поддерживают их жизнь. Существуют машины, очищающие кровь, насыщая ее кислородом и прокачивая ее по телу, дыхательные машины для пациентов, машины для стимуляции мышц, машины / катетеры, контролирующие движения кишечника и мочевого пузыря, и многое другое. Как правило, кажется, что современная медицина имеет машину, которая поддерживает или обеспечивает наиболее важные функции, необходимые человеку, чтобы оставаться в живых. Как и в случае с кардиостимуляторами для сердечных заболеваний, сколько времени потребуется, чтобы миниатюризация достигла уровня, когда машины, которые вы обнаруживаете щелкающие, пищащие и жужжащие в больничных палатах, настолько малы, что их можно будет вставить в тело навсегда?

В качестве еще одного примера слияния электроники с человеческим телом в сентябре 2018 года доктором Клаудией Анджели из Центра исследования травм спинного мозга в Университете Луисвилля (США) было обнаружено, что трое пациентов снова начали учиться ходить. после установки электронных имплантатов, стимулирующих спинной мозг. Ранее парализованные, эти пациенты являются одними из первых, кто извлекает пользу из этого стремления использовать электронику при серьезных травмах позвоночника. Он работает путем стимуляции спинного мозга с помощью 16 электродов, установленных вокруг поврежденного участка, посредством процесса, называемого «эпидуральная стимуляция».

Эти технологии в их нынешнем состоянии являются и будут находкой для тех, кто попал в ужасные условия. Однако, используя комбинацию всех доступных в настоящее время протезных технологий и объединение тех технологий, которые могут появиться в течение нескольких коротких лет, весьма вероятно, что люди вполне могут оказаться в удачном положении, имея возможность заменить большинство частей их анатомии и улучшить их чувства с помощью различных технологий в не столь отдаленном будущем.

Не поймите меня неправильно, я не говорю, что вокруг будут бродить армии Робокопов или что все мы будем выглядеть как будто из «Звездного пути», но революция в биомеханическом слиянии с трансчеловеческой инженерией не за горами, что изменит наш образ жизни (и, возможно, не умрем!).

Выше было выделено то, как я вижу, как медицинский сектор является движущей силой роста трансгуманизма, а теперь я хочу взглянуть на другую область, которая созрела для беллетризованного антиутопического характера, - на область искусственного интеллекта. Если мы посмотрим прямо на ИИ как на способ ускорить повседневное управление и анализ данных, вы увидите, что практически нет секторов в промышленности и торговле, которые бы полностью не затрагивались этой технологией.

Медицинское сообщество снова является одним из ведущих двигателей развития искусственного интеллекта. Все чаще и чаще исследователи по всему миру используют методы искусственного интеллекта, в частности машинное обучение, для постановки клинической диагностики и предложения методов лечения. Искусственный интеллект способен обнаруживать значимые взаимосвязи в наборах данных и широко используется во многих клинических ситуациях для диагностики, лечения и прогнозирования результатов. В стремлении получить более точные результаты и более быструю диагностику миллионы фунтов вкладываются в непрерывное развитие ИИ в таких областях, как идентификация и диагностика заболеваний, индивидуальное лечение / изменение поведения, радиология и лучевая терапия, а также прогнозирование эпидемий. Такие компании, как IBM (Watson), Google (DeepMind) и Microsoft (Project Hanover) действительно расширяют границы, чтобы стать лучшими во всех выбранных ими областях медицинских исследований, связанных с искусственным интеллектом. Будь то картирование человеческого генома, попытка уничтожить рак или надлежащее отслеживание и перекрестные ссылки на медицинские записи, ИИ - это острейшее лезвие меча, которое современная медицина использует в своей попытке избавить человечество от страданий и смерти. Учитывая эгалитарный характер этого стремления к совершенствованию технологий, очень немногие люди на самом деле возражают против того, что делает медицинский сектор.

Прежде чем перейти в другой сектор, я просто хочу кратко поговорить о слиянии ИИ и трансгуманизма в медицинском секторе, не имеющем отношения к непосредственному лечению или терапии пациентов. Я хочу взглянуть на дополненную реальность (AR) и смешанную реальность (MR) с помощью искусственного интеллекта для самого медицинского персонала. Когда вы посмотрите на то, как работают больницы, большую часть времени вы заметите сильную зависимость от историй болезни, доступной для изучения медсестрами, врачами и хирургами. Во многих больницах это все еще рукописные заметки на планшете, прикрепленном к краю кровати пациента, или доступные в электронном виде с помощью какого-либо планшета (Electronic Patient Records - EPR). Когда профессионалы подходят к каждому пациенту, им необходимо получить доступ к файлам, чтобы понять текущую ситуацию.

Интеллектуальные очки с дополненной реальностью, подключенные к системе EPR, управляемой искусственным интеллектом, смогут доставлять записи о пациентах и ​​будут запускаться алгоритмом распознавания лиц, мгновенно проецируя всю необходимую информацию на линзы очков. Включите также модуль «обработки естественного языка» (НЛП), и у вас будет система, которую врачи и медсестры могут обновлять устно, когда они проводят стандартные проверки, необходимые для каждого отдельного пациента. С точки зрения хирурга, мы рассматриваем комбинацию АР и МРТ для использования во время операции. По мере того, как хирург занимает позицию для выполнения операции, через очки ему подается информация и изображения, относящиеся к конкретному пациенту. Возможно, это будет ультразвуковое изображение легких пациента, наложенное непосредственно на грудь пациента, с выделением области, требующей внимания, вместе с направляющими линиями для разрезов? Благодаря дополнительным системам мониторинга жизненно важных функций, поступающих непосредственно в небольшой угол линз, это позволит проводить более плавные и быстрые операции и, мы надеемся, ускорить выздоровление пациентов, поскольку время, в течение которого они находятся под наркозом, будет значительно сокращено. Опять же, с добавлением модуля НЛП хирург мог не только обновлять записи по мере продвижения, но и переключаться между соответствующими изображениями в зависимости от сложности выполняемой операции.

Хотя в медицинском секторе наблюдается постоянный толчок к дальнейшим познаниям как в области трансгуманизма, так и в области искусственного интеллекта, он далеко не самый большой фактор влияния в любой из этих областей. Военные начинают вкладывать больше денег, чем кто-либо другой.

Искусственный интеллект и трансгуманизм в войне были в центре внимания в течение многих лет, конечная цель заключалась в том, чтобы отодвинуть людей как можно дальше от поля битвы и тем самым защитить солдат от вреда. Стремясь разработать и реализовать полноценную систему искусственного интеллекта, которая может планировать и управлять каждым элементом войны, сильные мира сего рассматривают все мыслимые возможности на своем пути. Это исследование промежуточных углов - вот где трансгуманизм выходит на первый план.

Независимо от того, каким оружием может быть снабжен рядовой солдат, он всегда будет ограничен в полевых условиях своей скоростью, силой, интеллектом и ловкостью, именно в этих областях военные десятилетиями стремились «улучшить». Одним из агентств, известных своими постоянными попытками раздвинуть границы человеческих возможностей, является Американское агентство перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA). Управление оборонных наук DARPA экспериментирует в различных областях, пытаясь разнообразными способами расширить возможности солдат. Их конечная цель - сделать солдат практически неуязвимыми и способными противостоять множеству смертельных ситуаций, включая химическое, биологическое и радиоактивное оружие, инфекции и болезни, экстремальные высоты и температуры, а также суровые природные условия. Они искали вдохновение и генетический материал в отношении хорошо подготовленных животных природы. Такие животные, как морские львы, гуси, тараканы и обезьяны, попали под микроскоп из-за их собственных врожденных способностей и устойчивости к суровым условиям окружающей среды. Один из экспериментов включал кормление солдат альтернативной формой витамина А, приготовленной из печени судаковой щуки, чтобы улучшить ночное зрение. Они тоже достигли определенного уровня успеха, пока кто-то не изобрел приборы ночного видения, которые мы видим сегодня, после чего эксперименты были остановлены… насколько нам известно.

Помимо возможных генетических манипуляций, которые можно было бы использовать для «улучшения» солдат, ученые также рассмотрели альтернативные методы внешней стимуляции, чтобы уменьшить влияние бессонницы и, таким образом, продлить периоды времени, в течение которых солдаты могут оставаться активными и бдительными. Для таких экспериментов использовались самые разные методы, от введения амфетаминов до приложения электромагнитных полей к черепу.

Действия, связанные с физическими и генетическими экспериментами по «улучшению» солдат, продолжаются уже много лет; однако еще одна область, в которой за это время наблюдается повышенная активность, - это исследования по усилению солдат с помощью технологий, которые могут расширять и увеличивать их способности. Это утверждение может показаться странным, но на самом деле миниатюризация радиотехнологий привела к появлению первого нефизического / генетического подхода к трансгуманистическому внедрению технологий. Как только радиоприемники стали достаточно маленькими, чтобы их можно было устанавливать в каждый солдатский комплект - и не требовали огромных батарейных блоков, - физический акт связи на больших расстояниях стал намного проще. Очевидно, что связь между патрульными солдатами, например, абсолютно необходима для координации и обмена информацией в реальном времени об их собственной ситуации и позициях, а также позициях противника.

Как только стало возможным мгновенное общение на больших расстояниях, без необходимости в бегунах или посыльных, защитные и наступательные кампании стали легче координироваться. Увеличение расстояния между солдатами позволило наблюдать и защищать более широкие районы, а также ускорило поток информации между ними, высвободив, таким образом, больше времени для подготовки к любым необходимым действиям.

Если говорить о связи, как насчет других, более физических элементов военного дела? Подъем, переноска и бег всегда составляли огромную часть жизни любого солдата, и любой, кто служил и испытал на себе упражнения со всем своим снаряжением на спине, скажет вам об этом.

Костюмы-экзоскелеты, другие имплантаты и т. Д. Долгое время были амбициями военных, а исследования и прототипы были замечены еще в 1960-х годах, когда General Electric и Вооруженные силы США работали вместе над созданием костюма Hardiman. Костюм Hardiman, работающий за счет сочетания электричества и гидравлики, был разработан для увеличения подъемной способности человека примерно в 25 раз, что позволяет пользователю поднимать объект весом 250 кг так же легко, как объект весом 10 кг, без посторонней помощи. В конце концов, костюм Хардимана был отложен, так как он был громоздким, тяжелым и медленно реагировал. Основные проблемы, связанные с любым типом экзоскелетного костюма в сегодняшней армии, все еще довольно похожи на те, что были в шестидесятые, а именно: вес, мощность и скорость действий. Поскольку источники питания уменьшаются в размерах в связи с продолжающейся разработкой более компактных и мощных батарей, эти проблемы вполне могут быть преодолены в не столь отдаленном будущем. В реальном выражении в медицинском секторе гораздо больше шансов иметь полные экзоскелетные костюмы для использования в гражданской медицинской реабилитации, чем в военных, поскольку требования к максимальной производительности ниже. Легче создать машину, которая обеспечит уровни движения в соответствии с повседневной деятельностью, чтобы улучшить жизнь человека с более низкими физическими способностями, чем обычно, чем значительно повысить возможности подготовленного и сильного солдата в пылающий бой. Абсолютную гибкость, необходимую солдатам в бою, практически невозможно воссоздать с помощью той носимой техники, которую они хотят разработать. Конечной целью является создание системы, которую можно носить непрерывно, не мешая обычным действиям пользователя, и в то же время всегда доступной для включения и обеспечения дополнительной скорости или мощности, когда это необходимо.

Когда дело доходит до физического и технического оснащения, чтобы помочь и улучшить вашего среднего солдата, природа снова становится невольной музой лаборанта. Скромный кенгуру послужил вдохновением для создания особой обуви. Военные исследователи изучают возможность разработки ботинок по образцу физиологии кенгуру, которые позволили бы солдатам с легкостью бегать быстрее и прыгать более чем в два раза больше их собственного роста. Кроме того, гекконы попали под микроскоп из-за их почти сверхъестественной способности лазать по большинству поверхностей и даже бегать по потолкам. Результатом этого исследования стали перчатки и обувь, обеспечивающие такое мощное сцепление, что человек весом 200 фунтов мог бы взобраться на внешнюю часть башни или скалы, не прибегая к обычному альпинистскому снаряжению.

Создание удобного набора, который может заставить солдат двигаться быстрее, выше прыгать, дольше выдерживать и носить с собой больше снаряжения, а также удовлетворять постоянно присутствующую возможность рукопашного боя, требует значительного рывка в машиностроении, до которого еще далеко.

Одна из самых простых областей, препятствующих развитию этих экзоскелетов, - это человеческое разнообразие форм и телосложения. Представьте себе затраты на индивидуальное оснащение каждого солдата индивидуальным экзоскелетом. Просто разница в длине рук солдат вызовет серьезные проблемы и может вызвать у мальчиков финансовые аневризмы, не говоря уже об обхвате мышц, размерах груди и т. Д.

Возможно, дальнейший путь мог бы состоять в том, чтобы сконцентрироваться на разработке гибких «умных тканей», в отличие от машин, для этого конкретного усовершенствования? Может, лучше заняться созданием экзокостюмов, а не экзоскелетов? Возможно, какой-то костюм, в котором используется комбинация электроактивных полимерных тканей, сверхтонких баллистических материалов (разработанных и исследованных Массачусетским технологическим институтом и Университетом Райса - США), пьезоэлектрической ткани (любезно предоставлено Технологическим университетом Чалмерса в сотрудничестве со Шведской школой текстиля) и какая-то форма ткани солнечных элементов (различная) в сочетании с системой искусственного интеллекта, которая учится, когда ее носит человек? При ношении во время регулярных занятий и упражнений, ИИ сможет регулировать костюм по мере обучения, в конечном итоге инструктируя электроактивные полимеры, как приспосабливаться к телу и сгибаться таким образом, чтобы стимулировать движение в определенных условиях, путем применения пьезоэлектрический заряд в соответствующие области. Солнечная ткань позволит скафандру оставаться заряженным даже в периоды бездействия, в то время как батареи будут накапливать избыточный заряд, а баллистическая ткань уменьшит вероятность ранения солдат осколками или пулями. Связывание костюма с различными интеллектуальными приложениями для мониторинга здоровья, которые доступны в настоящее время, означало бы дополнительную способность контролировать здоровье и благополучие солдат во время сражений. С чисто умозрительной точки зрения мне нравится идея ИИ, встроенного в костюм, имеющего режим возврата на базу, в котором раненого или потерявшего сознание солдата транспортируют в безопасное место для лечения.

Рассматривая технологии, которые должны быть включены в комплекты и носить их солдаты в бою, я был бы упущен, если бы не упомянул последние готовые к потребителю технологии, которые внедряются в военное использование, технологию, которая в совокупности известна как "носимые". Этикетка носимых устройств включает в себя ряд продуктов, которые можно легко носить для мониторинга или предоставления данных, что облегчает жизнь обычного пользователя, но при адаптации для использования в военных целях может предоставить солдатам новый уровень свободы от рутинных, но необходимых задач. .

Спектр технологий и приложений чрезвычайно разнообразен, но я постараюсь охватить здесь хороший выбор. Что касается продуктов, мы видим рост использования умных очков и часов, а также оборудования для мониторинга фитнеса, такого как Fitbits. Во время войны никогда не может быть слишком много разведданных или данных для работы, поэтому такие части оборудования окажутся неоценимы как для людей на земле, так и для наблюдательных координаторов. Часы и Fitbit, вероятно, проще всего выпустить, поскольку они требуют немного большего размера, чем регулируемый ремешок, но они могут быть очень полезны. Большинство часов можно использовать в качестве компаса для определения направления, их также можно запрограммировать с помощью инструкций или получать их при необходимости, если они подключены к мобильному телефону или планшету / портативному устройству. Обучающие сообщения и изображения подозреваемых (для операций по борьбе с повстанцами) могут быть отправлены в виде мобильных данных, что позволяет солдатам и разведывательным службам быть в курсе последних событий и не лезть в карманы, чтобы достать портативное устройство для просмотра сообщений. В реальной ситуации или во время патрулирования по-прежнему важно иметь полный доступ к своему оружию. Используя носимые устройства военного уровня, можно было бы использовать геолокационные элементы, чтобы внимательно следить за тем, где находятся ваши коллеги, если его накормили. через живую карту на носимом комплекте. Еще одним элементом, встроенным во многие системы на запястье, являются приложения для мониторинга состояния здоровья (частота сердечных сокращений, уровень сахара в крови и т. Д.), Которые могут передавать данные на базу, когда солдатам требуется помощь или медицинская помощь.

Сказав это, американские военные недавно наложили запрет на Fitbits и тому подобное, поскольку они регулярно обновляли общедоступные веб-сайты с указанием местоположения секретных тренировочных баз, поскольку солдаты испытывали свои действия. Так, может быть, частная интеллектуальная сеть исключительно для использования в военных целях позволит им оптимизировать преимущества носимых технологий?

Очки со встроенными камерами и технологией проецирования линз позволяют командирам дистанционно в реальном времени осознавать ситуацию и передавать данные непосредственно солдатам, которые их носят. Карты или направления могут отображаться прямо перед глазами владельца, а также численность вражеских войск или свежие приказы на основе ранее собранных и проанализированных изображений. Также может быть возможно передать конкретные инструкции для выполнения задач, которые отдельный солдат, возможно, еще не знает (возможно, медицинская процедура для спасения товарища по команде или даже отключения СВУ (самодельного взрывного устройства) - с инструкциями и даже линейными рисунками / изображениями - если нет времени вызвать группу по обезвреживанию бомб.

Быстро следовать по стопам военного желания использовать технологии, встроенные в тактические очки, чтобы дать своим войскам преимущество, как насчет того, чтобы позволить солдатам видеть сквозь стены? До недавнего времени это предложение было бы предметом насмешек. Однако теперь, по мнению американских исследователей, это не такая уж далекая мечта. Технические мастера Массачусетского технологического института играли с радиосигналами, пытаясь использовать свои способности проникновения сквозь стены для создания системы, подобной радару, которая может не только сказать вам, есть ли кто-то по ту сторону стены, но также может идентифицировать кто это может быть. Используя систему искусственного интеллекта, которая может получить доступ к базе данных возможных кандидатов, она работала с точностью 83% при последнем тестировании, они называют свою систему RF-Pose.

В настоящее время масштабы самой технологии ограничены тем фактом, что радиосигналы не могут проходить через особенно толстые стены. Хотя эта технология сейчас достигает уровня, на котором она может отслеживать и идентифицировать людей через стены, аналогичные технологии легко доступны для тех, кто занимается строительством. Walabot - это устройство, которое можно подключить к смартфону и использовать для «сканирования» стен, чтобы идентифицировать структурные элементы в стене, будь то деревянные балки, трубы, кабели или металлические стойки. Комбинация системы RF-Pose MIT в сочетании с технологией Walobot создаст систему, которая могла бы видеть сквозь стены, идентифицировать людей и выделять оружие (или, по крайней мере, предметы из металла или дерева и т. Д.).

Дальнейшие улучшения могут включать технологию распознавания голоса, возможно, с использованием миниатюрного параболического подслушивающего устройства, отражающего свет от стен для улавливания вибраций. Подключение сенсорной системы к нескольким базам данных и усовершенствованной системе искусственного интеллекта может позволить ей распознавать оружие, а также людей и еще больше усилить ее возможности. По мере увеличения объема генерируемых и собираемых данных будет расти и способность системы ИИ точно `` распознавать '', что и кто находится по ту сторону стены, и являются ли они друзьями или врагами, вооружены или ранены, стоят или сидят и т. Д. Вся эта информация может быть передана прямо в умные очки солдата и стать незаменимой в ситуации освобождения заложника или, возможно, помочь в обнаружении снайпера из жилого дома, просматривая его сквозь стены.

Помимо использования умных очков в кинотеатрах, еще одним элементом носимого оборудования, которое можно использовать, является виртуальная реальность (VR). В настоящее время виртуальная реальность используется для элементов базовой подготовки, таких как тренировки навыков и физическая подготовка. Реальные преимущества виртуальной реальности заключаются в ее способности обеспечить реалистичный сценарий сражения, в котором солдаты могут адаптироваться к реалиям зоны боевых действий, то есть к виду и звукам. Воздействие этого типа обучения означает, что солдаты менее дезориентированы при первом развертывании в активной зоне боевых действий, поскольку они уже неоднократно сталкивались с подобными ситуациями через виртуальную реальность во время обучения. Это также очень мобильная система, все, что вам нужно, - это гарнитура и ноутбук, на котором установлены новейшие обучающие программы. Эти новые системы появляются постоянно, и программисты постоянно работают над тем, чтобы создаваемые ими сценарии были максимально реалистичными. В будущем программистам не нужно будет создавать программы виртуальной реальности, следующим шагом станет искусственный интеллект виртуальной реальности (AIVR). AIVR - это система, которая использует реальные кадры с реальных боевых зон и боевых действий (записанные с помощью всех возможных устройств захвата изображений и звука), которые ИИ объединяет вместе для создания динамической и интерактивной программы.

Устранение необходимости в создании этих виртуальных миров людям-программистам создаст возможность для почти мгновенно доступных учебных пакетов. Еще одна положительная сторона использования системы AIVR заключается в том, что реалистичный сценарий боя может быть создан для любой области на Земле. Отправьте дронов для захвата 360-градусных изображений любой области, загрузите их в ИИ вместе с предыдущим контентом из других областей, и ИИ найдет наиболее подходящий контент и использует его для воссоздания собственной виртуальной войны в новом регионе. Ускорение операций и снижение затрат на обучение.

Внешнее усиление и физические / генетические манипуляции - одни из наиболее широко известных усовершенствований, которые сегодня оборонная промышленность пытается использовать в войне, но как насчет трансгуманизма, предполагающего внедрение технологий в тело, где находится фокус?

Было проведено исследование синтетической крови, сделанной из респироцитов (теоретический эритроцит, отформатированный из ромбов), который может содержать газы под давлением почти 15000 фунтов на квадратный дюйм и обеспечивать обмен углекислого газа и кислорода аналогично естественным эритроцитам. . Солдаты, пропитанные этим, смогут дольше продержаться в суровых условиях и, возможно, оставаться под водой в течение нескольких часов подряд - без дыхательного оборудования.

DARPA исследует сыворотки для иммунизации боли, которые могут значительно ограничить способность солдата чувствовать боль. После первоначального шока от пули и, в зависимости от тяжести травмы, боль утихала почти сразу и позволяла солдату лечить себя и продолжать бой до тех пор, пока не будет оказана надлежащая медицинская помощь.

Еще одна программа ученых DARPA - это проект «Интерфейс мозг-машина». В буквальном смысле они пытаются создать систему, посредством которой солдаты смогут не только управлять технологиями и взаимодействовать с ними, но и «телепатически» общаться друг с другом. В дополнении к этому проекту также рассматриваются способы установки микросхем памяти в солдат. Конечно, заявленная цель проекта, получившего название «Восстановление активной памяти» (RAM), заключается в том, чтобы дать солдатам с травмами головного мозга нормально функционирующие воспоминания, но не так уж сложно представить, что они просто имплантируют микросхемы памяти неповрежденным солдатам. как средство увеличения объема памяти. Если они добавляют память, почему бы не добавить еще и дополнительную вычислительную мощность?

До сих пор я изучал биотехнологию, кибернетику и протезирование в медицинских и военных приложениях, а также изучал приложения искусственного интеллекта для медицинского сектора. Однако, безусловно, самая быстрорастущая и наиболее ожидаемая, но опасная область технологического развития - это военизированный ИИ.

Война, управляемая искусственным интеллектом, была ядром самых антиутопических отсылок в художественной литературе на протяжении многих лет, начиная от ИИ, `` решающего '', что человечество нуждается в защите от самого себя и что ему нужно ввести комендантский час для его же блага, до управляемой ИИ. машины захватывают мир и используют людей в качестве живых батарей. Понятно, что общественное восприятие ИИ настолько не синхронизируется с реальностью. Когда у вас также есть широко уважаемые люди, такие как ныне покойные профессор Стивен Хокинг и Илон Маск, которые говорят об опасностях, исходящих от ИИ, будет нелегко изменить общее мнение об этой технологии. Это может помочь немного понять историю ИИ на войне или, по крайней мере, некоторые причины продолжающегося стремления к интеграции ИИ во всех областях войны.

Несмотря на всю обреченность и мрачность возможности подавления человечества роботами-повелителями, я считаю, что ИИ представляет собой средство защиты солдат от ран в бою. Как бы мне ни хотелось, чтобы война закончилась, это кажется невероятной мечтой. Будь то жажда власти, стремление к ограниченным ресурсам, религиозные различия или просто расизм, похоже, что у власть имущих есть бесконечный запас «причин» для объявления войны. Война была и всегда была грязным делом, кровь солдат орошала землю в пылу битвы по всему миру на протяжении тысячелетий. Когда большинство людей думают о смерти на войне, они обычно сосредотачиваются на смерти солдат. Некоторые могут использовать эту идею, чтобы доказать, что они поставили себя в такое положение и, следовательно, должны винить только себя, поскольку в конце концов «решили» сражаться. Однако, в то время как служба остается выбором во многих странах (идти ли в армию или нет), в других странах выбора нет, национальная служба по-прежнему является основной частью некоторых стран и их военного состава. На самом деле, подавляющее большинство солдат, погибающих на войне, сражаются только потому, что их заставляют к этому их соответствующие правительства, или потому, что они вынуждены вступить в войну из-за того, что враги пытаются взять под свой контроль землю, на которой они живут.

Война развивалась на протяжении многих лет, она началась как личный опыт, когда обе стороны сражались лицом к лицу с использованием ручного оружия, такого как дубинки, топоры, кинжалы и мечи, а затем перешли к стрельбе друг в друга из луков и стрел, а затем из пушек, минометы и пушки на полях сражений. Следующим этапом войны стала механизация, когда танки и авиация стали наиболее часто используемыми средствами доставки смерти врагам. Вместе с самолетами были разработаны бомбы без двигателя, которые можно было сбрасывать в огромных количествах с самолетов или дирижаблей с небольшой точностью или без нее, за исключением навыков и рассудительности пилота. Следуя повсеместному сбросу и забыванию бомб, мы затем перешли на бомбы с двигателем, которые могли самоходиться при падении, и оттуда мы «модернизировали» до ракет с ракетным двигателем.

Движущей силой этого технологического прогресса почти всегда было дистанцирование между теми, кто убивает, и теми, кого убивают, проблема в том, что с расстоянием приходит неточность. После того, как оружие превратилось из ручного оружия в боеприпасы, возможности получения ранений и смерти в небоевой сфере резко возросли. Без возможности точно нацеливаться на определенные области или врагов, возникла необходимость сделать эти боевые устройства еще более мощными. Повышенная взрывная мощность рассматривалась как способ обеспечить максимальный урон и уничтожить действительную цель, будь то здание или оружие врага. Во время войн, в которых использовалось множество подобных устройств, в новостях часто появлялись сообщения о побочном ущербе, связанном с случайными ударами больниц, рыночных площадей и школ, особенно когда они использовались против врага, который искусно организовал операции. в застроенных районах.

На протяжении многих лет сообщения о жертвах среди гражданского населения (в основном женщины и дети) и последовавшие за этим возмущения общественности были ключевыми факторами в создании умных бомб и управляемых ракет. Использование систем, которые включают в себя форму наведения искусственного интеллекта в бомбах и ракетах, позволяет самим устройствам корректировать свою траекторию аналогично автопилоту на пассажирском самолете. Этот новый вид оружия по-прежнему обладает способностью уничтожать силы противника, но теперь имеет дополнительное преимущество, заключающееся в уменьшении числа жертв среди гражданского населения, вызванных приземлением и подрывом боеприпасов в общественных местах. Сегодня вы слышите больше историй об авиаударах, которые наносятся с хирургической точностью, чем о непреднамеренных жертвах среди гражданского населения. Некоторые из них запрограммированы на получение тепла (ракеты с тепловым наведением) и поэтому будут фиксироваться на выхлопе самолета в полете или тепловом сигнале танка и просто преследуют до удара. Другие, более сложные системы могут быть запрограммированы с конкретными координатами в качестве целей, и после запуска они полетят прямо туда и взорвутся. Внедрение этой технологии несколько снизило шансы жертв среди гражданского населения, но по-прежнему подвержено человеческому вмешательству и ошибкам.

Теперь, когда мы рассмотрели первые ступени ИИ в войне и преимущества сокращения потерь как на гражданском, так и на военном фронте, давайте более подробно рассмотрим системы ИИ, которые в настоящее время действуют в мире, и то, как они адаптируются. в военные технологии.

Как упоминалось ранее, система, подобная автопилоту, произвела революцию в возможности точно нацеливать силы противника и уменьшила вероятность ранения гражданских лиц. Сама технология аналогична той, которой сегодня доверяют каждый раз, когда вы летите в пассажирском самолете. Некоторые могут не осознавать, но большинство национальных и международных полетов контролируются автопилотом, это форма искусственного интеллекта, управляющего самолетом в ответ на обратную связь от различных датчиков и систем данных как на самом самолете, так и в том, что поступает через сигналы от авиадиспетчеров. Современные самолеты практически могут летать сами, и если бы не желание людей, управляющих взлетом и посадкой, они могли бы это сделать. Доступна технология для полностью автоматизированного полета. Хотя автопилот - это очень широко используемый ИИ, его нельзя назвать по-настоящему автономным, поскольку траектории полета и т. Д. Заранее запрограммированы людьми, а автоматическая функция - это скорее реакционная система, чем настоящая самоуправляемая система. Однако в действительности пилоты всегда готовы взять на себя управление, если произойдет событие, которое выходит за рамки заранее запрограммированных параметров полета и требует экстренного действия, например, другой самолет, выбравший курс на столкновение, или какой-либо инцидент, связанный с суровой погодой.

Использование автопилота или систем наведения в военном секторе не ограничивается использованием только в ракетах или бомбах, хотя они уже давно используются в качестве вспомогательного средства во время миссий по дозаправке в воздухе. Пилот направляет заправщик, когда он приближается к самолету для дозаправки, но включает автопилот, как только заправщик оказывается в зоне дозаправки, таким образом стабилизируя заправщик на синхронной траектории полета с целевым кораблем и обеспечивая возможность дозаправки происходят в относительной безопасности. Именно в этой области дозаправки в воздухе происходит следующий шаг в применении ИИ. Компания Boeing недавно опубликовала несколько подробностей о своем текущем проекте: дрон-заправщик MQ-25, БПЛА (беспилотный летательный аппарат), который может управляться наземным контроллером или полностью автоматизирован (т.е. предварительно запрограммирован) для выполнения задач по дозаправке. . Конечно, если вы следили за новостями в последние несколько лет, вы много раз видели и слышали о БПЛА, также известных как Дроны, которые используются в зонах боевых действий. Изначально БПЛА использовались для миссий, которые считались «скучными, сомнительными или опасными для людей», эти миссии были преимущественно разведывательными, но в наши дни это не так. Военными группировками по всему миру используется большое количество БПЛА, которые служат в качестве беспилотных боевых и разведывательных платформ, например, General Atomics MQ-9 Reaper Drone. Эта конкретная платформа, которая функционирует как охотник-убийца, содержит обширный набор датчиков, используемых для оценки и обнаружения целей с большой высоты, которые затем передаются обратно на контроллеры для анализа. Бортовые компьютеры и поддерживающий искусственный интеллект позволяют дрону выполнять критически важные задачи, такие как управление полем боя, выживание и маневры уклонения, а также поражение цели.

Представьте себе сценарий, в котором войска, действующие в горной или лесной местности, подвергаются атакам партизан, а вражеские комбатанты только вырывают укрытие достаточно долго, чтобы начать атаку, а затем снова исчезают в укрытии. С такой ситуацией трудно бороться на земле, не говоря уже о утомляемых пилотируемых воздушных средствах, для которых время зависания ограничено. Тем не менее, комбинация танкера MQ-25, поддерживающего флот БПЛА MQ-9 Reaper в аналогичной роли поддержки с воздуха, обеспечит почти постоянное наблюдение в небе над интересующей областью, а также возможность наносить почти мгновенный удар. когда враги будут замечены движущимися в пределах поддерживаемой области.

Некоторые из более крупных тяжелых БПЛА могут использоваться в качестве транспортных средств снабжения для доставки того, что требуется нуждающимся солдатам, будь то еда, боеприпасы, оружие или медикаменты. Запрограммированный дрон, усовершенствованный с помощью ИИ, сможет летать под радаром, автоматически избегая препятствий, таких как деревья, холмы, вражеские заставы и т. Д., Доставлять полезную нагрузку и быстро и бесшумно улетать. Ранее этот вид снабжения выполнялся пилотируемым вертолетом.

Исследуются и разрабатываются не только большие БПЛА типа «охотник-убийца», но и меньшее количество БПЛА также оказывается ценным, многие из них используются для более локализованных разведывательных миссий, когда одна из более крупных систем просто нежизнеспособна, возможно, из-за стоимости полета или необходимости проведения разведки в каком-либо здании. Эти меньшие системы могут быть запущены вручную или с небольшого транспортного средства и отправлены с помощью дистанционного управления (или предварительно запрограммированного ИИ) в целевую зону при потоковой передаче данных по мере их сбора через датчики и камеры обратно на базу или к пилоту, обеспечивая действенный интеллект, например номера войск, позиции, типы оружия и т. д., вокруг которых следует планировать штурм.

Действительно, эти меньшие разновидности БПЛА вполне могут стать основным элементом наступательной силы любой армии из-за их низких производственных затрат, относительной простоты адаптации и их способности летать практически в любом месте внутри или снаружи. Как правило, эти БПЛА можно было нести высоко в небо над вражеской базой с помощью дронов-невидимок, запускать и активировать при падении, и практически без радиолокационной сигнатуры они двигались к своей цели незамеченными, захватывали все самолеты и взрывались. . В качестве наступательного оружия сотня небольших БПЛА со взрывными устройствами может уничтожить целую эскадрилью вражеских самолетов и лишить противника возможности нанести какие-либо воздушные удары.

Недавно в США истребители F-18 выпустили рой микро-БЛА Perdix во время демонстрации командования военно-морских воздушных систем, проходившей в Чайна-Лейк. Имея всего шесть дюймов в диаметре, эти микродроны не имеют радиолокационной сигнатуры и способны сбивать с толку оборону противника и даже блокировать радиолокационные сигналы. Дроны - это не заранее запрограммированные синхронизированные личности, а коллективный организм, разделяющий один распределенный мозг для принятия решений и приспосабливающийся друг к другу, как пчелиный рой ...

Рой из тысячи микро-БЛА с ИИ-ульем мог улавливать химические сигнатуры взрывчатых материалов, а затем их можно было использовать для расчистки акров земли, ставшей непригодной для проживания из-за наземных мин, установленных во время предыдущих конфликтов. Кроме того, те же БПЛА можно использовать в качестве разведчиков для поиска СВУ, когда войска пробиваются через территорию, удерживаемую противником. В павших государствах, где национальная безопасность пошла на убыль, незаконные операции по добыче полезных ископаемых, проводимые «террористами» или изгоями ополченцев, выросли в отдаленных местах. В большинстве этих операций используется принудительный труд (похищенные и порабощенные семьи и дети).

Размещение рой дронов в этой труднопроходимой местности, задачей которых является нарушение коммуникационных сетей, а также «высокоточные удары» и нейтрализация оружия в качестве прелюдии к наземным операциям, позволит ограничить сопутствующий ущерб.

БПЛА разных размеров можно использовать в самых разных сценариях, но как насчет старого доброго воздушного боя между противниками? Маневрирование в воздушном бою - это сложный тактический воздушный балет как для пилота, так и для планера при маневрировании боевого самолета для достижения позиции, с которой можно атаковать другой самолет. Он основан на использовании агрессивных, наступательных и оборонительных базовых маневров истребителя, чтобы получить преимущество над воздушным противником. Успех в этих боях почти полностью зависит от ситуационной осведомленности пилота, процесса принятия решений, времени реакции, физической подготовки и способности противостоять высоким гравитационным или перегрузочным силам. Такая среда с высокой перегрузкой создает огромную нагрузку на физиологию человека и, как следствие, снижает способность принимать эффективные тактические решения. Все эти факторы означают, что пилоту (и, что более важно, его здоровье) требуется дополнительная интеллектуальная система жизнеобеспечения для поддержания его боевых способностей, что ограничивает как человека, так и машину диапазоном операций.

Даже в сценариях противостояния один на один это чрезвычайно сложно, но на самом деле это может стать еще более сложным и опасным в воздушном столкновении с множественными угрозами, где трудно установить друга или врага. Именно здесь беспилотные боевые летательные аппараты (БПЛА), управляемые ИИ, такие как Dassault NEUROn, могут быть задействованы в полной мере в зонах боевых действий со средней и высокой степенью угрозы. Полная эскадрилья небольших, маневренных и хорошо вооруженных беспилотных летательных аппаратов могла бы помочь в боевом воздушном патрулировании или даже обеспечить дополнительную сферу прикрытия, позволяющую основным пилотируемым самолетам выполнять определенные задачи или руководить пилотом по мере необходимости. Это новое поколение БПЛА с искусственным интеллектом, предназначенных для воздушного конфликта, может быть создано с использованием всей огневой мощи современного истребителя, но с дополнительным акцентом на улучшенную маневренность, более длительное время полета, ситуационную осведомленность, принятие тактических решений и время реакции, намного превосходящее любое человеческое. В конце концов, это увеличивает живучесть человека и машины и обеспечивает эффективность миссии и боевую эффективность.

Хотя я говорил об удалении людей из опасной зоны, что потенциально может спасти их жизни, одна область, о которой часто забывают, - это психическое здоровье солдат, отвечающих за удаленные дроны, пилотов. Смерть - это то, с чем человеческая психика сталкивается в лучшие времена, но для этих людей это то, с чем им приходится иметь дело каждый день. Эти летные экипажи наземного базирования принимают решения о жизни или смерти на основе информации, которую они получают от набора датчиков дрона. Прямо сейчас именно эти люди оказываются в незавидном положении, когда решают, заказывать ли убийственный удар или нет. Эти экипажи, хотя и находятся в безопасности в своих диспетчерских, все еще страдают от различных расстройств, связанных со стрессом из-за таких огромных нагрузок на них. Полностью автоматизированный ИИ, оснащенный анализом в реальном времени, включая распознавание лиц, обнаружение объектов и т. Д., Имеющий доступ к спутниковым каналам вместе с соответствующими базами данных о личном составе, оружии и базах / передвижениях противника, полностью способен нанести удар по собранной им информации и представить ее для окончательного утверждения. на совместном командном уровне. Это в конечном итоге почти полностью сняло бы большинство "человеческих" стрессов от войны.

Когда речь заходит об этих беспилотных автомобилях, авиация всегда попадает в заголовки газет, но, чтобы внести ясность, не только авиационный сектор становится таким автоматизированным. Разрабатываются также несколько наземных и водных транспортных средств. UUV (Беспилотные подводные аппараты), USV (Беспилотные надводные аппараты) и UGV (Беспилотные наземные аппараты) - все это новые типы автоматизированных систем, которые могут работать либо полностью автономно, либо управляться вручную с помощью дистанционного управления.

Большинство ROV (дистанционно управляемых транспортных средств) на этой арене используются для широкого спектра военных и коммерческих приложений. Для военных к ним относятся средства противоминной защиты (MCM), разведка, наблюдение и разведка (ISR), противолодочная война (ASW) и Fast Inshore Attack Craft (FIAC) для боевой подготовки. В коммерческих целях к ним относятся разведка и строительство нефти и газа, сбор океанографических данных, гидрографические, океанографические и экологические исследования. Все ROV имеют некоторую степень автономного управления с помощью ИИ, чтобы позволить оператору сконцентрироваться на выполнении требуемой задачи, а не пытаться одновременно удерживать судно в воде и управлять дополнительным оборудованием.

Автономные подводные аппараты (AUV) привлекли повышенное внимание и интеграцию с группами военно-морской войны во всем мире в качестве дополнительного уровня сетецентрической доктрины войны. General Dynamics недавно развернула два микро-АПА Bluefin SandSharks из более крупного глубоководного беспилотного подводного корабля (БПА) Bluefin-21 на Ежегодных учениях ВМС США по военно-морским технологиям. Миссия успешно продемонстрировала разведку, наблюдение, разведку и нейтрализацию потенциальной угрозы.

Вернувшись на твердую почву, UGV довольно широко используются для таких вещей, как обезвреживание боеприпасов, поскольку они оснащены различным оборудованием, таким как маневренные руки и клещи для выполнения различных задач. Наземные машины с дистанционным управлением появляются на передовой со времен Второй мировой войны, когда немецкие подрывные машины «Голиаф» использовались для уничтожения вражеских танков, мостов и зданий. У русских также была версия оружия с дистанционным управлением под названием «Телетанк», которое использовалось как для разведки, так и для атак. Поскольку он был полностью вооружен, он стал эффективным средством огневой поддержки, непосредственно поражая войска противника.

В настоящее время также существует довольно широкий спектр вооруженных UGV, которые можно отправлять в бой в чрезвычайно враждебных районах, где отправка транспортных средств и оружия, управляемых людьми, почти наверняка будет самоубийственной миссией для тех, кто за рулем. В истинном духе DARPA агентство ускорило разработку программ, демонстрирующих улучшенные системы искусственного интеллекта, от Ground X Vehicle Technologies (GXV-T) до ближайшего подразделения Legged Squad Support Systems (LS3), которые могут быть развернуты в спорных средах.

Хорошо, теперь, когда мы рассмотрели беспилотные автомобили и автомобили с улучшенным ИИ, давайте взглянем на роботизированную часть уравнения. Да, я знаю, что все предыдущие машины являются типами роботов, но сейчас я имею в виду двуногие и четвероногие разновидности. Никто не хочет видеть, как Терминатор бродит по улице или выходит из-под контроля Робокопа, но какие технологии существуют и где ИИ в них вписывается?

Одна из основных коммерческих организаций, о которой постоянно говорят о роботах, - это Boston Dynamics. Как компания, Boston Dynamics, похоже, более дальновидна в области робототехники, чем большинство других, и до сих пор они разработали машины, которые могут ходить без посторонней помощи на двух ногах с походкой, подобной человеческой, поднимать и переносить предметы, прыгать на них. и с разных объектов и даже делать сальто назад (например, Атлас). Они также разработали серию собачьих машин на четырех лапах (с удобными названиями «Spot» и «SpotMini»), которые могут относительно легко подниматься и спускаться по лестнице или перемещаться по пересеченной местности. Кроме того, SpotMini может иметь дополнительную маневренную руку, которая дает ему возможность поднимать и переносить небольшие предметы. Их самая динамичная машина (названная «Рукоятка») имеет два колеса (прикрепленные к ногам, как конечности) и две ноги, которые могут легко делать пируэт и прыгать, а также она способна поднимать пакеты весом до 100 фунтов. Все три машины используют различные формы искусственного интеллекта для анализа окружающего мира, который обеспечивается богатым набором датчиков и камер. Это дает им возможность пересекать различные местности и избегать множества препятствий. В дополнение к усовершенствованным алгоритмам обнаружения и уклонения от препятствий, они также обладают уникальной способностью самокорректироваться и поддерживать баланс, противодействуя неуравновешенным силам от таких событий, как удары ногами или поскользнуться на другой местности.

Подобные технологии, которые используются в этих транспортных средствах и роботах, также используются в автономных системах защиты на море и на суше, обычно в виде систем противоракетной обороны, которые устанавливаются для защиты военных баз и суверенных территорий по всему миру. После срабатывания системы ИИ предназначены для отслеживания и уничтожения входящих снарядов и должны использоваться в качестве «сетей безопасности», предотвращая внезапные ракетные атаки от повреждения важных объектов, баз или убийства людей. Представленная в 1979 году голландская система «Goalkeeper» была установлена ​​на некоторых из их линкоров для обеспечения ближней защиты от высокоманевренных ракет, самолетов и быстро движущихся надводных кораблей. После активации система автоматически выполняет весь процесс противовоздушной обороны от наблюдения и обнаружения до уничтожения, включая выбор следующей приоритетной цели. Самая последняя версия этой автономной системы вооружения установлена ​​на эсминцах Тип 45 британского Королевского флота. Известная как система противовоздушной обороны Sea Viper (PAAMS), она способна отслеживать более 2000 движущихся целей, одновременно управляя и координируя несколько ракет в воздухе одновременно, даже если снаряды движутся со сверхзвуковой скоростью. Во всем мире существует множество наземных и космических радаров и систем слежения, настроенных для отслеживания всех возможных случаев запуска ракет и обеспечения либо предупреждения, либо оборонительного реагирования.

Наблюдая за прогрессивным развитием этих машин с искусственным интеллектом на суше, на воде и в воздухе, легко увидеть будущее, в котором большинство, если не все операции на военной арене будут либо управляться дистанционно операторами-людьми, либо операторы. автономно с ИИ у руля. Способность ИИ действовать и реагировать со скоростью, намного превышающей человеческие возможности, при работе в условиях, опасных для солдат, является основными причинами, по которым ИИ становится де-факто ресурсом для вооруженных сил по всему миру.

Я использовал слово автономно на протяжении всей статьи, это означает, что все действия и реакции, выполняемые автоматически самими машинами, будут предварительно запрограммированы (или обучены) в самом ИИ как `` если это, то такого рода протокол (чтобы действительно упростить его). Это означает, что если в какой-то момент во время миссии эти машины столкнутся с чем-то, что не является частью их программирования, они не смогут понять, что им делать.

Дело в том, что, хотя все эти машины являются ИИ по своей природе, они довольно ограничены в объеме, поскольку они в значительной степени полагаются на свои заранее запрограммированные действия и реакции для выполнения своих задач. В некоторых случаях QR-коды, размещенные на объектах, используются машинами для определения того, что они видят и как они должны действовать (один код означает коробку, которую нужно забрать, другой означает стену, третий означает дверь и т. Д.) Этот тип требований к направленности обусловлен особым типом искусственного интеллекта, используемого в этих машинах.

Искусственный узкий интеллект (ANI) - это наиболее часто используемая форма в беспилотных транспортных средствах, системах и роботах. Все они требуют часов обучения, прежде чем они смогут выполнять новые задачи или распознавать новые элементы в окружающем их мире. Вкратце, это представляет собой «линейный стиль» машинного обучения, который эволюционировал от контролируемого к частично контролируемому состоянию, которое просто сопоставляет определенные данные (например, формы и сигнатуры), полученные через сенсорные источники, с «известной» информацией. Расширение этого полууправляемого тренировочного процесса ведет к возникновению неконтролируемых состояний или общего искусственного интеллекта (AGI), где разрабатываются и выполняются ограниченные в реальном времени абстракции и тактические решения.

Ясно, что отдельные машины сами могут продолжать и делать некоторые замечательные вещи в рамках того, чему их учили, но (как упоминалось ранее), если они столкнутся с чем-то, что не является частью их основного программирования, они будут изо всех сил пытаться действовать в соответствии с ними. подходящий способ. Даже при ограниченных в настоящее время масштабах программирования ANI он может убрать людей с театра военных действий и спасти жизни миллионов людей боевого возраста. Автоматизация и искусственный интеллект - это определенно путь, но в конечном итоге потребуется другой тип искусственного интеллекта, чтобы эти машины могли работать по-настоящему гибко. Им нужна система, которая позволяет непрерывно учиться, практически мгновенно реагировать на новые ситуации и постоянно получать доступ к редактируемым и динамическим базам данных, другими словами, что-то, что больше напоминает человеческий разум и его естественные процессы.

За годы развития искусственного интеллекта произошел сдвиг в уровнях сложности, на которых могут работать системы. Вначале это был просто вопрос системы, которую учат выполнять обычные трюки с данными или что-то вроде базовой алгебры IE A + B = C, A * B = D. Чтобы запрограммировать любой тип действия, программисты должны были полностью обрисовать в общих чертах каждое конкретное действие или реакцию.

Это было и остается исключительно полезным во многих средах с большим количеством данных, но, как и в случае с любыми другими базовыми программами, хорошие данные приводят к получению хороших данных, а любое снижение качества данных может испортить конечные результаты. Вообще говоря, это тип программирования, который вы использовали бы для любого типа автоматизации, будь то просеивание данных, базовые программы управления или управление повторяющимися действиями машины.

Затем последовал рост машинного обучения (ML) , который вращается вокруг применения линейной алгебры, более сложной системы, основанной на способности запоминать и вспоминать конкретные результаты из предыдущих деятельность IE A + B = C и X * Y = Z: Что означает C * Y = ?? Это означает, что C и Y были рассчитаны и запомнены и доступны для использования в других элементах текущих действий.

Подобные процессы непрерывного обучения создают постоянно растущие базы данных соответствующих данных, напрямую связанных с выполняемыми задачами.

Каким бы мощным ни был этот процесс обучения, он по-прежнему ограничен вводимыми данными. Или, говоря более точно, системы ограничены качеством данных, которые доступны любому отдельному алгоритму в рамках всей структуры.

Эти инструкции линейной алгебры составляют основу ИИ (в частности, машинного обучения) и используются для создания нескольких алгоритмов, которые являются элементами ИИ, которые выполняют задачи. С годами они постепенно становились все более и более сложными, позволяя программам ИИ развиваться в многоуровневые системы, способные сопоставлять несколько точек данных по очень конкретным информационным каналам и генерировать сигналы для действий, которые необходимо предпринять в ответ на определенные стимулы. Например, один из вышеупомянутых разведывательных БПЛА обнаруживает большую машину, перевозимую по земле, и «распознает» ее как машину, но неизвестного назначения или происхождения. В результате этого неполного распознавания контроллеру отправляется сигнал, показывающий, что что-то было обнаружено. Контроллер затем распознает, что это новый вид оружия, и приказывает своим войскам предпринять какие-либо действия, например, перехватить и уничтожить, изменить курс, чтобы не попасть под огонь, или, возможно, направить другую систему БПЛА, чтобы поразить и уничтожить оружие.

Сами системы искусственного интеллекта с каждым годом становятся все быстрее и точнее. На самом деле, однако, они все еще ограничены чем-то очень простым: все они работают в отдельных хранилищах данных. БПЛА всегда имеет доступ и понимание только тех данных, которые были непосредственно изучены или введены в него и которые непосредственно относятся к выполняемой задаче. Какой бы сложной ни была эта задача, она ограничена данными, с которыми он отправляется в ходе выполнения своей миссии, и оперативной информацией, полученной его датчиками в полете. Аналогичным образом, с любым из роботов, созданных Boston Dynamics, если они когда-либо сталкиваются с чем-то, что не является частью их первоначального обучения или не может быть проработано с помощью различных входных данных, которые они сами получают, они фактически не могут реагировать. эффективно. Примечание: когда писалась эта статья, исследователи из Массачусетского технологического института объявили о разработке системы искусственного интеллекта, которая, по их словам, способна распознавать предметы, с которыми они не обучались. Это повлияет на целый ряд приложений искусственного интеллекта.

Поскольку конечная цель ИИ - полностью имитировать человеческие возможности, а затем работать с большей производительностью, имеет смысл только начать включать лучший поток данных и возможность для нескольких платформ взаимодействовать друг с другом. Текущие действующие системы не позволяют этого, любые дополнительные элементы данных, которые требуются в середине миссии, обычно вводятся операторами после уведомления самих машин. Разрушение информационного разрозненного элемента этих систем является ключом к расширению их возможностей и созданию действительно автономной системы, которая полностью способна учиться и реагировать так же, как и люди.

По мере того как вычислительные мощности и понимание того, как память и отзыв повышают скорость и точность, продолжаются усилия по созданию более мощных систем, способных работать с данными в различных формах. Исследователи и программисты изучают структуры архитектуры ИИ и то, как они создают и используют информацию «внутри себя».

Вышеупомянутая базовая система искусственного интеллекта, «если это, то это», никогда не будет предлагать другой результат при многократном выполнении одного и того же запроса, другими словами, она работает линейно (идеально для производственных линий роботов). Как только вы перейдете в сферу машинного обучения (ML) и начнете работать с системами, которые могут учиться на предыдущих действиях и применять это к своим текущим действиям, у вас появляется нечто, называемое «рекуррентной нейронной сетью» (RNN). RNN могут анализировать информацию и делать выводы в режиме реального времени, а также получать доступ к своим собственным банкам памяти для получения информации, относящейся к выполняемой ими задаче. Именно эти RNN, работающие вместе друг с другом, обеспечивают типы сложного поведения, наблюдаемые в мире беспилотных транспортных средств и роботов. Чтобы перейти к следующему этапу, когда человеческое взаимодействие полностью исключено из уравнения, требуется система, которая автоматизирует и связывает все доступные базы данных и системы, что можно описать только как нечто похожее на коллективный разум. Система, которая не только учится на своих отдельных платформах, датчиках и базах данных, но также допускает перекрестное опыление между ними, открытыми и активными шлюзами, обеспечивающими плавный поток уместных и релевантных данных между ними в режиме реального времени.

Для описания этого типа систем используется фраза «Автоматическое машинное обучение» (AutoML). Существует несколько систем, которые уже предоставляют AutoML, хотя и в несколько ограниченных возможностях. Google, например, предлагает Cloud AutoML, который позволяет компаниям подключать и загружать свои собственные данные, из которых сеть AI может быть создана из ранее разработанных и построенных блоков кода. Этот тип услуг открывает возможность организациям отказаться от собственных внутренних исследований и разработок, но при этом иметь возможность использовать мощь ИИ (используя созданные Google сетевые блоки, которые постоянно обновляются) для удовлетворения своих собственных требований к анализу данных.

Автоматизация возможности создания сетей вокруг данных - прекрасный способ расширить возможности ИИ во многих альтернативных областях. Однако этого недостаточно, когда дело доходит до взаимосвязи всех аспектов применения ИИ в военных или медицинских целях. Для этого вам нужна система, которая дает полную свободу действий самому ИИ и неограниченную способность обучать себя из любого места и отовсюду. Система, которая, как и человеческий разум, может распознавать свои собственные недостатки и требования и принимать меры для устранения проблемы или использовать информацию из альтернативных наборов данных, если это полезно. Система, в которой несколько RNN подключены и могут взаимодействовать и обмениваться данными в любой момент, а также дополнять постоянно растущий репозиторий данных, охватывающий множество областей знаний и опыта.

Дальнейшая эволюция машинного обучения, глубокое обучение (DL), предлагает, по крайней мере частично, некоторое движение в правильном направлении. Тем не менее, структурирование данных, хранение и обработка баз данных все еще нуждаются в улучшении, прежде чем будет достигнут следующий скачок в области искусственного суперинтеллекта (ASI). Отдельную статью на эту тему можно найти здесь: Прикладные vs. обобщенные ИИ | где мы подходим и в чем разница?

Совершенно очевидно, что человеческий разум - самая сложная интеллектуальная система в природе. Его способность выполнять несколько действий одновременно и одновременно поглощать так много информации поистине удивительна. Даже младенцы могут узнавать новое намного быстрее, чем любая система искусственного интеллекта, доступная сегодня. В 2014 году десятки систем ИИ протестировали свой IQ и оценили его по трем людям. Два года спустя они были протестированы и снова оценены, чтобы проверить, насколько быстро улучшился их IQ. Этим трем людям было шесть, двенадцать и восемнадцать лет. Siri (искусственный интеллект Google) был самым умным и наиболее улучшенным после двух лет работы с результатом 47,28 (по сравнению с 26,5), но все же не смог победить самого молодого человека, который закончил с результатом 55,5!

Кстати, сравнение IQ ИИ с человеческим интеллектом действительно ведет к осознанию и поднимает несколько вопросов, таких как: Что такое сознание? и почему люди могут приобретать его в определенном возрасте? »

Если мы должны сказать, что мы, как люди, способны стать застенчивыми, потому что мы сравниваем себя с другими и пытаемся улучшить свой статус, что мешает боту делать то же самое? Если мы попытаемся взглянуть на это с той же точки зрения, с которой мы смотрим на детей, должны ли мы верить, что ИИ приобретет эту черту самостоятельно, узнав о мире? Откуда мы знаем, что он понимает, что изучает?

Другая теория предполагает, что сознание - это не что иное, как продвинутый алгоритм, координирующий все наши подпроцессы. Если человеческий разум сводится только к огромному количеству состязательных нейронных сетей, то в ближайшие годы можно будет смоделировать его.

Вернемся к истории…. Это обучение возможно именно благодаря собственной обработке и потоку информации мозгом. Все, что ребенок узнает с момента своего рождения, доступно в любое время, чтобы добавить к его непрерывной кривой обучения, действия и реакции окружающих дают информацию о том, как он должен реагировать в различных ситуациях. Изучать язык, просто находясь рядом, пока на нем говорят, или понимать, что съедобно, наблюдая за тем, что едят его родители. Никто не учит ребенка тому, как учиться, они только обеспечивают постоянный поток стимулов и информации, а ребенок усваивает и учится.

Все формы данных, хранящиеся в мозгу (под данными я имею в виду мысли, воспоминания, образы, вычисления и т. Д.), Помечаются и регистрируются, но остаются доступными по мере необходимости, как правило, в отношении схемы их хранения, определяемой по сходству. Человеческий разум не хранит отдельные фрагменты информации отдельно или не выделяет только для доступа при выполнении определенных задач, он открыто доступен для использования в любой момент. Из-за этого люди способны изучать дополнительные наборы навыков, основываясь на их сходстве с заранее отработанными и запомненными действиями; им не нужно изучать все новое с нуля, поскольку их базовый уровень памяти постоянно расширяется. Это главное различие между нынешними системами ИИ и человеческим разумом и главный камень преткновения, который почти остановил развитие ИИ. Конечно, в мире существует множество систем искусственного интеллекта, которые имеют доступ к практически неограниченному количеству данных, но их объем ограничен. Я должен вернуться к моей предыдущей теме ANI и AGI, поскольку именно здесь и возникает точка преткновения.

Как упоминалось ранее, ANI включает в себя систему, выполняющую определенные действия на основе всех соответствующих данных, которые были запрограммированы в систему (роботизированное управление). AGI - это система, которая может учиться на основе своей собственной памяти, а также данных, которые она получает от собственных датчиков (в рамках своей определенной специальности), которые затем могут работать и действовать в соответствии с окружающим миром, например, беспилотные автомобили. Все эти системы могут работать блестяще, но, как подчеркивалось ранее, их способность учиться на ходу ограничена, поскольку они могут получить доступ только к своим собственным данным и применять их в контексте, в котором они были представлены или ожидались. Нет возможности использовать альтернативные источники данных в случае необходимости. Даже если их запрограммировали распознавать стол и перелезать через него, они не смогут выбраться из ямы, если упадут в нее. Если бы они могли получить доступ к данным с других машин и систем, которые раньше могли попасть в яму и успешно выбрались из нее, то у них был бы шанс извлечь уроки из этого события и действовать соответствующим образом.

Именно с этой способностью к перекрестному опылению Invacio спроектировал и создал нашу систему искусственного интеллекта. Жан. Мы включили систему, внутренне именуемую процессом «петля-петля-автобус», которая переносит идеологию RNN на новый уровень. следующий уровень, связанный с постоянно развивающимся набором данных и структурой динамического масштабирования и обработки, по сути, до «бесконечности и за ее пределами».

В нейронной структуре Джин нет разрозненности, поэтому вся информация доступна для любого из нескольких модулей. Данные, полученные и проанализированные со спутников для прогнозирования движения рынка, доступны для любой другой функции или в любой области, в которой система настроена для работы. Аналогичным образом точки данных и решения, созданные при обработке для задач распознавания лиц, доступны и для всех других систем. Джин может читать мир и учиться гораздо более гуманным образом, анализируя и сопоставляя информацию со всех уголков земного шара, а также из собственных банков данных, взвешивая возможные результаты и принимая решения. Обладая встроенной способностью распознавать недостатки и ошибки данных, Джин может «искать и собирать» необходимую информацию без какого-либо вмешательства человека. Точно так же, если Джин признает, что в конкретном наборе данных есть какая-то проблема, она может исправить ее с помощью собственных внутренних процессов и проверить любые новые данные, собранные в процессе.

Анализ происходит одновременно на нескольких уровнях, и существует постоянный поток информации внутри и вокруг всей системы. В отличие от других известных нам систем ИИ, ИИ Invacio полностью масштабируем в нескольких направлениях и способен создавать собственные нейронные сети вокруг любых необходимых элементов на основе базовых алгоритмов, которые изменяются, сокращаются или сокращаются по запросу.

В настоящее время мы строим собственный серверный центр для размещения Джин. Первоначально мы создаем систему, которая превысит 2000–3000 ТЕРАФЛОПС по скорости обработки и будет состоять из графических процессоров, процессоров и т. д. Эта вспомогательная система будет запускаться и запускаться поэтапно, к концу 2018 года, когда мы начнем развертывание из продуктов. После этого мы начнем смотреть на нашу более широкую цель как Группа и намереваемся приобрести еще один объект площадью около 500–1 000 кв.м.

Жан был построен с нуля с огромным количеством интерактивных модулей, индивидуально способных выполнять огромное количество функций и задач, таких как распознавание лиц, обнаружение объектов (оружие, транспортные средства, самолеты и корабли и т. Д.), НЛП, распознавание образов, обнаружение эмоций, обнаружение движения, финансовый анализ и прогнозы движения рынка… чтобы назвать небольшую выборку из списка, который слишком длинный, чтобы писать здесь.

Благодаря тому, что все эти модули связаны друг с другом и обмениваются данными в реальном времени, а скорость обработки данных составляет более 2000 ТЕРАФЛОПОВ, возможности просто безграничны.

Эта побочная вспомогательная вычислительная мощность обеспечивает грубую силу и даст нам систему визуального анализа первого этапа, работающую со скоростью 500 Тфлопс для обработки спутниковых изображений - SIP, улучшения радара - RE и распознавания образов - PR. Основная стоимость здесь для Invacio - это электричество, которое минимально. Также обратите внимание, что, хотя Invacio будет постепенно внедрять этот элемент, он также даст нам множество инъекций макроданных для элементов сельского хозяйства или финтех.

Принятие ИИ для использования в войне было яблоком раздора в течение многих лет, некоторые утверждают, что автоматизация войны морально неправильна, поскольку она лишает людей способности принимать решения и отдает нашу жизнь в руки бесчувственных людей. машины. В Google, например, их сотрудники устроили бунт, когда выяснилось, что Google участвует в Project Maven (военная программа США для дронов, управляемых ИИ). В результате стало известно, что Google не будет продлевать их контракт из опасений, что их основные программисты уйдут, если они продолжат. Это может иметь некоторую связь с недавней историей о том, что Stryke Industries (управляемая Уолтером О'Брайеном) будет лицензировать технологии Scorpion для использования Контрактным командованием армии США, Редстоун Арсенал, Алабама, на своей универсальной наземной станции управления (UGCS) и другие беспилотные платформы. Сообщается, что они запускают на этом объекте несколько вооруженных дронов, включая дроны MQ-1C Grey Eagle, RQ-7B Shadow и MQ-5B Hunter.

Для других, включая Инвацио, аргумент состоит в том, что независимо от наилучших пожеланий людей, война - это то, что будет продолжаться до тех пор, пока на планете есть люди и они могут найти то, за что сразиться. Возможно, лучшим способом предотвратить человеческие жертвы и защитить наш образ жизни было бы полное применение ИИ в войне, тем самым исключив людей, их эго и их эмоции из уравнения. В конце концов мы дойдем до точки, когда одна машина будет вести войну против другой. Единственный способ достичь такой цели - это продвигаться вперед, объединяя различные системы в одну коллективную систему, которая может контролировать, действовать и реагировать в реальном времени, чтобы лишить противника способности сопротивляться как можно быстрее. Будь то нацеливание на их оружие, припасы, инфраструктуру или ключевой персонал с хирургической точностью, или с помощью хорошо скоординированных действий машин, которые ограничивают и ограничивают их возможные агрессивные действия, ИИ мог бы организовать и выполнить с точностью, и нанести решительный удар.

Независимо от любой из сторон аргумента, во всем мире продолжаются попытки внедрить ИИ во все сферы военной деятельности. Миллиарды и миллиарды тратятся на то, чтобы самые быстрые и реактивные системы ИИ были прикреплены к самому мощному оружию. Некоторые страны опережают другие. Реальная угроза того, что это оружие попадет не в те руки или будет разработано злонамеренными людьми, растет из года в год. Если верить сообщениям, российским военным уже пришлось столкнуться с атаками беспилотных летательных аппаратов на их авиабазу Хмеймим и военно-морской комплекс в Тартусе. По всей видимости, они были атакованы 13 БПЛА с взрывчаткой (10 в Хмеймиме, 3 в Тарусе). Российские официальные лица считают, что устройства были вооружены и запущены с места, расположенного примерно в 50 милях от их целей, и управлялись с помощью комбинации GPS и датчиков контроля высоты. По словам высшего руководства, они считают, что это нападение было совершено хорошо финансируемой террористической группой. Если террористы уже создают и используют грубые формы оружия, используя эту технологию и совершают атаки на Россию, то на самом деле это только «вопрос, когда, а не если» они сделают что-то еще более масштабное. В этот момент важно, чтобы те, кто подвергается нападению, могли адекватно защищаться. На самом деле атака была довольно небольшой, и люди-операторы зенитных ракет «Панцирь-С» сбили около семи единиц радиоэлектронной борьбы (РЭБ), уничтожив некоторые из остальных. Если бы атака была проведена с гораздо большим количеством дронов, то вполне очевидно, что время реакции солдат, охраняющих оборону, было бы недостаточным, чтобы предотвратить атаку, и почти наверняка были бы значительные потери.

С управляемой ИИ системой «обнаружения и защиты», наблюдающей за базой, они смогут лучше действовать и реагировать, если или когда произойдет следующий тип атаки.

Похоже, что лучший способ обеспечить результат, соответствующий интересам нашего общества, - это прилагать все больше и больше усилий, чтобы стать лучшим в своей области. Владение - лучшее средство устрашения.

Обеспечение типа ИИ коллективного разума с глубоко укоренившейся связью, необходимой для правильной координации и расширения возможностей вооруженных сил, чтобы избавить солдат от ужасов войны, - это то, чему мы посвятили себя последние 6 лет посредством проектирования, создания и строительства. Жана.

В нашей общей системе существует несколько типов Священных Писаний и сред

Это всего лишь несколько примеров того, как они используются:

• Автоматизированная подготовка и прием данных (из необработанных данных и разных форматов)
• Автоматическое определение типа колонки; например, логическое, дискретное числовое, непрерывное числовое или текстовое
• Автоматическое определение намерения столбца; например, цель / метка, поле стратификации, числовой признак, категориальный текст или объект произвольного текста

Автоматическое определение задач; например, двоичная классификация, регрессия, кластеризация или ранжирование

• Автоматизированная разработка функций
• Выбор функции
• Извлечение признаков
• Мета-обучение и трансферное обучение
• Обнаружение и обработка искаженных данных и / или отсутствующих значений
• Автоматический выбор модели
• Гиперпараметрическая оптимизация алгоритма обучения и характеристика
• Автоматический выбор конвейера с учетом ограничений по времени, памяти и сложности
• Автоматический выбор показателей оценки / процедур валидации
• Автоматическая проверка проблем
• Обнаружение утечки
• Обнаружение неправильной конфигурации
• Автоматический анализ полученных результатов
• Пользовательские интерфейсы и визуализации для автоматизированного машинного обучения

Каналы - это постоянно растущая часть процесса обработки данных, будь то каналы финансовых технологий или каналы наблюдения. Куда бы мы ни посмотрели, от банкомата до наших смартфонов, везде есть камеры. Эти камеры либо автоматически программируются для записи или потоковой передачи, либо включаются вручную для Instagram и т.п. Однако, если мы сузимся до систем видеонаблюдения, мы увидим миллиарды камер. Петабайты полезных визуальных данных создаются в одно мгновение, однако при нынешних обстоятельствах каналы видеонаблюдения должным образом отслеживаются или просматриваются только во время крупных публичных мероприятий, например, после террористической атаки или ограбления банка. Некоторые системы видеонаблюдения даже записывают и хранят на месте, даже не передавая данные для хранения или просмотра. Именно здесь Invacio видит свои возможности наилучшим образом с точки зрения государственной безопасности.

Если мы посмотрим на статистику по США, например, есть десятки миллионов каналов видеонаблюдения, эти каналы отправляют собранные изображения в банки данных без обработки или анализа, а просто поступают. Эти каналы иногда непреднамеренно фиксируют действия, которые четко указывают на что должно произойти преступление. Как правило, только после совершения преступления эти потоки данных привлекают к себе истинное внимание. Когда преступления действительно случаются и если они достаточно серьезны, аналитик либо перематывает и просматривает записи вручную, либо запускает автоматизированный сценарий для сбора соответствующих визуальных данных. Такого типа пост-событийного анализа недостаточно. Ежегодно в США происходит около 100 тыс. Несмертельных / фатальных событий, это число можно было бы существенно уменьшить, если бы каналы отслеживались в режиме реального времени, 24/7, с помощью системы ИИ, способной обнаруживать различное оружие, ножи, преступников или преступников. активности и реагировать соответственно.

Вот общий обзор одного элемента в нашей системе обнаружения оружия, в частности, нашего. Модуль обнаружения ножей.

Мы проанализировали общедоступные каналы видеонаблюдения (записи, размещенные на YouTube), показывающие преступления, совершенные с использованием опасного объекта. Было сделано два наблюдения:

• Реальные записи видеонаблюдения обычно низкого качества.
• Опасные объекты обычно видны только в течение короткого периода времени.

Основываясь на этих наблюдениях, мы создали набор требований для нашего процесса.

Во-первых, мы решили, что наш алгоритм должен хорошо справляться с некачественным вводом. Это означает входное изображение с низким разрешением и небольшой размер опасного объекта. Мы также решили, что алгоритм должен работать в режиме реального времени.

Одним из наиболее важных моментов является сохранение как можно меньшего количества ложных срабатываний (высокая специфичность), даже ценой пропуска некоторых событий (ценой чувствительности). Это связано с тем, что если автоматизированный алгоритм генерирует слишком много сигналов тревоги, оператор начинает их игнорировать, что в свою очередь делает всю систему бесполезной.

Более того, очевидно, что алгоритм, пропускающий некоторые события, лучше, чем запуск системы вслепую. Ложные срабатывания сигнализации неприемлемы в практическом применении из-за высокой стоимости, которую они вызывают, поскольку каждая сигнализация должна проверяться человеком-оператором, что вызывает стресс и перегрузку. Тем не менее, сохраняя низкое количество ложных срабатываний, мы стараемся достичь как можно более высокой настройки чувствительности. Таким образом, автоматизированная система должна задействовать другие модули и потоки данных для оценки контекста и, следовательно, потенциальной серьезности ситуации.

Мы разработали алгоритм обнаружения ножа на основе визуальных дескрипторов и машинного обучения (ML). Часть потока алгоритма изображена ниже. Первым шагом было выбрать изображения-кандидаты в качестве обрезанных участков из входных данных. Мы выбрали кандидатов, используя модифицированную технику скользящего окна. В отличие от оригинального раздвижного окна, мы искали ножи только возле человеческого силуэта и тогда, когда на изображении появляется хотя бы один человеческий силуэт. Мы считаем, что нож опасен только тогда, когда человек держит его в руках. Кроме того, обнаружение ножа в руке на ограниченной части изображения происходит быстрее. Кроме того, рука, держащая нож, имеет более характерные визуальные особенности, чем сам нож, поэтому мы можем ожидать лучших результатов. Мы выделили две области на изображении: одну рядом с потенциальным преступником, а другую - рядом с потенциальной жертвой. В этих областях мы можем ожидать появления ножа из-за общей динамики атаки с ножом. Обычно нож держат в руке и используют против тела другого человека.

Автоматическое различие между нарушителем и защитником во время обработки невозможно из-за динамики таких событий. По этой причине обе области наблюдаются для каждого человеческого силуэта, найденного на изображении (каждый человеческий силуэт считается как потенциальным преступником, так и потенциальной жертвой).

Следующим шагом было преобразование изображения в его числовое представление. Мы используем механизм скользящего окна, чтобы найти части изображений, которые содержат особенности, характерные для ножей. Таким образом мы можем определить примерное положение ножа на изображении. Нам не нужно обнаруживать края ножа, что нетривиально, когда рассматриваются изображения с переменным и неоднородным фоном.

Из-за специфики изображения ножа мы выбрали два дескриптора: гистограмму краев и однородную текстуру.

Эти два дескриптора предоставляют комплексную информацию об особенностях, характерных для ножей, таких как: (кромка, вершина и стальная поверхность лезвия). Первый содержит информацию о различных типах краев изображения. Это числовой вектор, содержащий 80 различных ссылок. Второй описывает определенные шаблоны изображения, такие как направленность, а также грубость и регулярность шаблонов на изображении. Гистограмма краев и дескрипторы однородной текстуры представлены векторами из 80 и 62 элементов. Гистограмма краев определяет пять типов краев. Есть четыре направленных ребра и одно ненаправленное ребро. Четыре направленных кромки включают вертикальные, горизонтальные, диагональные кромки под 45 и 135 градусов.

Эти направленные края извлекаются из блоков изображения. Если блок изображения содержит произвольный край без какой-либо направленности, то он классифицируется как ненаправленный край. Чтобы извлечь как направленные, так и ненаправленные краевые элементы, нам нужно определить небольшой квадратный блок изображения. Применяя фильтры обнаружения кромок, вычисляется сила кромок. Однородная текстура характеризует текстуру области с использованием средней энергии и отклонения энергии от набора частотных каналов. Средняя энергия и ее отклонение вычисляются в каждом из 30 частотных каналов. Энергия ei i-го функционального канала определяется коэффициентами преобразования Фурье, отфильтрованными по Габору, полученными с использованием формул и. Отклонение энергии di i-го функционального канала определяется в аналогичной форме формулами и.

Цель состоит в том, чтобы избежать использования дескрипторов на основе цвета и ключевых точек из-за множества потенциальных искажений и ошибок. Дескрипторы на основе цвета не могут справиться с отражениями света и различными цветовыми балансами датчиков изображения.

Дескрипторы на основе ключевых точек также не подходили для этой задачи, поскольку ножи не имеют многих характерных особенностей.

Больше ключевых точек чаще обнаруживалось вокруг объекта, чем на самом ноже. Из-за большого количества различных типов ножей мы выбрали дескрипторы на основе сходства, а не на основе совпадения ключевых точек или точной формы.

Числовые представления дескрипторов хранились в виде двоичных векторов для сокращения времени доступа и упрощения обработки. Векторы признаков используются в части системы принятия решений. Извлеченный вектор признаков является входом для машины опорных векторов (SVM).

Мы использовали нелинейную версию этого алгоритма с гауссовскими радиальными базисными функциями (RBF)

Чтобы найти лучшие параметры SVM, мы использовали простой алгоритм поиска по сетке, руководствуясь результатами четырехкратной перекрестной проверки. Окончательное решение о действии или бездействии принимается на основании результата SVM.

Все эти отдельные модули и многие другие могут использоваться либо частично, либо как компоненты более крупной, более сплоченной системы и применяться в рамках любого аспекта технологий, описанных в статье выше. Отдельные модули ИИ могут быть воссозданы программистами при наличии достаточного количества времени или уже доступны на рынке, однако Invacio отличается от наших конкурентов потоком данных между модулями. Наша система полностью управляется потоком, все модули взаимодействуют и реагируют, чтобы создать свободный автоматический обучающийся объект, который может самостоятельно направлять свои собственные механизмы анализа практически к любому предмету и понимать его.