Искусственный интеллект. Большие данные. Преступность

Все рода войск США в последние годы имплантируют ИИ в различные типы автономных транспортных средств. По сути, вооруженные силы ведут работу параллельно с бизнес-сектором по созданию транспортных средств с полным самообслуживанием. Военные подрядчики вооруженных сил, начиная с 2017 г. ежегодно представляют такого рода автономные транспортные средства с использованием ИИ. С 2019 г. министерство обороны запускает проект стоимостью в 430 млн. долларов по созданию систем, включающих центральный ИИ и роевые или стайные автономные транспортные средства, оснащенные датчиками и интерфейсами, позволяющими перейти от индивидуального к коллективному машинному обучению.

Исследовательская лаборатория ВВС завершила вторую фазу испытаний по программе «Недоверчивый Уитман». В рамках программы впервые создан и проходит испытания полноценный беспилотный истребитель пятого поколения. В 2017 г. тестовый вариант, реализованный на более дешевом истребителе F16, прошел испытание. В их ходе машина, оснащенная ИИ, автономно реагировала на события, которые не были включены в программу полетов и представляли собой непредвиденные препятствия и сложности для выполнения заданий. Из 17 испытательных заданий в 16, не считая самого первого, платформа справилась со всеми сложностями. Уже сегодня очевидно, что ИИ позволяет создавать полностью функциональные боевые истребители и самолеты-штурмовики, не уступающие, а по ряду параметров превосходящие такие же самолеты, пилотируемые людьми.

По сути это представляет собой следующий шаг после массового внедрения в военную практику дронов – робототехнических летательных комплексов с ограниченными огневыми возможностями. Кроме того, по заданию ВВС в настоящее время завершается отработка комплексных авиационных звеньев, которые предусматривают патрулирование и ведение боевых действий группой самолетов, один из которых пилотируется человеком, а несколько – системами с ИИ. В этом случае человек может в определенных случаях изменить команды ИИ. Данная система разрабатывается ВВС, поскольку командование авиацией, по крайней мере, в настоящее время и в ближайшем будущем не готово доверить решение о применении тактического ядерного оружия, которым оснащены многоцелевые истребители-бомбардировщики, роботам.

Сухопутные войска и Корпус морской пехоты США испытали прототипы автономных транспортных средств, а том числе оснащенных средствами огневого поражения. В ходе действий Сил специального назначения США в Ираке, Афганистане и Сирии в 2017 г. сухопутные войска уже активно применяли в боевых условиях роботизированные автономные эвакуационные машины.

Корпус морской пехоты в 2018 г. начнет принимать на вооружение многофункциональный универсальный роботизированный тактический транспорт. Роботизированное с элементами ИИ транспортное средство грузоподъемностью от одной до трех тонн будет следовать за ротами и взводами морских пехотинцев по местности с любым рельефом и любой сложности. Средства предназначены для транспортировки любых грузов – от запасных патронов и снарядов до пищи и одеял. Несколько аналогичных средств в настоящее время разрабатываются и для сухопутных вооруженных сил.

Скорее всего, сама логика развития ИИ ведет к тому, что возможности тройного использования будут постоянно увеличиваться. Многие задачи, которые в настоящее время автоматизируются, являются по своей сути тройственными. Например, ИИ, анализирующий программное обеспечение на уязвимости, может выполнять функции киберзащиты, кибердиверсий и киберпреступлений. Все то же самое относится к стаям дронов, находящихся под управлением ИИ. Команда инженеров из Массачусетского технологического института (MIT) с помощью ИИ смогла создать устройство, которое способно следить за человеком через стены. Причем устройство получилось совсем не громоздким.

Прибор получил название RF-Pose. Для того, чтобы обучить алгоритм новым фокусам, сотрудники MIT отслеживали движения людей при помощи радиолокатора и видеокамеры. Они фиксировали ходьбу, беседу между людьми, позу сидя, стоя и позу ожидания, а также открывание дверей. Затем при помощи не очень сложной компьютерной программы изображение было преобразовано в скелетную модель каждой зафиксированной ситуации. Эти модели вместе с радиосигналом изучил ИИ, и таким образом он обучился распознавать связь между показаниями радиолокатора и тем, какие действия производил в данный момент человек или группа людей.