Истоки победы. Как разрушительные военные инновации определяют судьбы великих держав

Процесс производства предлагает метафору для понимания конкуренции между государствами и фирмами за лидерство в разработке и использовании потенциала ИИ. Сырьем для ИИ являются массивы данных. Они обрабатываются с помощью методов машинного обучения, используемых компьютерами. Конечным продуктом являются алгоритмы, используемые для различных целей. Другими словами, растущий Интернет вещей генерирует огромное количество данных, которые могут быть организованы в наборы данных. Аналитика больших данных "очищает" эти данные и передает их в машинное обучение, которое улучшает ИИ. По словам одного из экспертов, «информация - это нефть 21 века, а аналитика - двигатель внутреннего сгорания».

Достижения в области ИИ позволяют повысить уровень автономности. Автономность подразумевает делегирование решения уполномоченному субъекту для выполнения действий в определенных границах. Системы, управляемые предписанными правилами, которые не допускают отклонений, считаются автоматизированными, а не автономными. Чтобы система была автономной, она должна быть способна самостоятельно определять и выбирать различные варианты действий для достижения целей на основе своих знаний и понимания среды, в которой она функционирует. Основой для автономности является искусственный интеллект. Вообще говоря, системы, обеспечивающие автономность в состоянии покоя, работают виртуально, в программном обеспечении. Системы, обеспечивающие автономность в движении, имеют физическое присутствие, например, в робототехнике и автономных транспортных средствах.

Автономное оружие - не новинка. Те, которые используют датчик для запуска автоматических военных действий, например, мины, существуют уже более века. Более совершенное оружие, такое как торпеды с акустическим наведением, способные поражать цели без контроля, появилось во время Второй мировой войны. В последнее время компьютеры с постоянно растущей вычислительной мощностью позволяют постепенно и постоянно переходить к большей автономии в военных операциях. Во время холодной войны на вооружение были приняты ракеты , использующие бортовые датчики и компьютер для наведения на цель без какой-либо связи с оператором после выбора цели и запуска ракеты.

 

Военные последствия

ИИ способен внести значительный, а возможно, и глубокий вклад в эффективное функционирование разведывательно-ударных комплексов. Отчасти это связано с быстрым ростом сенсорных технологий, которые поддерживают усилия по разведке, наблюдению и рекогносцировке. Современные датчики производят огромное количество необработанных данных, превосходящих возможности военных и разведывательных организаций по их обработке и анализу.

Некоторые необслуживаемые наземные датчики и подводные системы используют бортовую автономную обработку для уменьшения потока данных, передаваемых пользователям, что значительно снижает требования к полосе пропускания связи и нагрузку на людей-аналитиков. Расширение объема данных, которые можно анализировать, при одновременном сокращении времени, необходимого для анализа, особенно важно в условиях зрелого режима высокоточной войны, описанного в Главе 3, где особое внимание уделяется сжатым циклам поражения.

Используя ИИ, сенсорная платформа может также корректировать свой сбор и аналитическую направленность в режиме реального времени, не дожидаясь инструкций, тем самым устраняя лишние данные. Например, для беспилотника с человеком "в петле" необходимо передавать зашифрованные данные между ним и оператором. Но каналы передачи данных боевой сети будут мишенью противника. В той мере, в какой ИИ может снизить требования к передаче данных, он снижает нагрузку на боевую сеть разведывательно-ударного комплекса и силы разведки.

ИИ начинает пробивать себе дорогу в усилиях по улучшению разведывательных способностей передовых военных организаций. Например, американские военные в рамках проекта Project Maven пытаются решить растущую проблему анализа поступающей лавины данных достаточно быстро и эффективно, чтобы максимизировать их ценность. Чтобы повысить способность американских военных наносить удары по целям, чувствительным к времени, проект стремится превратить записи с беспилотных летательных аппаратов в полезные разведданные с помощью машинного обучения быстрее, чем это могут сделать люди-аналитики. Один из генералов, участвовавших в проекте, был настолько впечатлен, что рекомендовал «Министерству обороны никогда не покупать другую систему вооружений ... без искусственного интеллекта».