Війни майбутнього: Як створюються роботи-вбивці

Breaking Defense
Breaking Defense

Американське інтернет-видання

Експериментальний армійський робот на прізвисько Origin на навчаннях "Project Convergence" на полігоні Юма, штат Арізона. Велика зелена труба нагорі - це ракетна установка CROWS-J Javelin breakingdefense.com

Ці машини отримали ще більшу автономність: вони можуть самі рухатися, об'їжджаючи та долаючи перешкоди, самі знаходити й розпізнавати цілі. Ось тільки натискати на курок їм поки не довіряють, на знищення противника потрібно підтвердження людини.

Про це пише Breaking Defense.

У пари безпілотних розвідувальних машин досить штучного інтелекту, щоб переміщатися по пересіченій місцевості, розпізнавати війська противника і вести стрілянину. При цьому рішення про відкриття вогню все одно приймає людина.

Пара непоказних роботів, більше схожих на гольф-кари в стилі "мілітарі", ніж на Термінаторів, котилася по пустелі Юма, беручи участь у навчаннях Сухопутних військ в рамках проєкту воєн майбутнього під назвою "конвергенція".

Подібно солдатам з плоті й крові, ці машини по черзі прикривали один одного, просуваючись вперед. Один робот знаходив укриття, робив зупинку і запускав прив'язаний до нього мінідрон, який заглядав за чергову висоту. У цей час друга машина рухалася вперед. Потім вони змінювалися місцями.

Ціллю цих машин була група будівель на армійському полігоні в Юмі. Це імітація міста, яка використовується при відпрацюванні прийомів ведення бойових дій в міських умовах. Поки один робот робив зупинку, щоб передати повідомлення своїм віддаленим операторам, другий в'їхав в місто і засік "війська противника". Отримавши дозвіл від людини, робот відкрив вогонь.

Новини за темою: Роботизація військ: Світ і Україна

Потім алгоритми бортової системи розпізнавання цілей із застосуванням додаткових засобів (ATR) впізнали ще одного противника, танк Т-72. Але ця ціль була занадто далеко, і вбудована зброя машини не могла її дістати. Тому робот завантажив дані про ціль в тактичну мережу і викликав вогонь артилерії (знову ж таки, з дозволу людини).

"Це величезний крок вперед, Сідні — сказав керівник навчань за проєктом "Конвергенція" бригадний генерал Річард Росс Коффман (Richard Ross Coffman). — Це комп'ютерний зір, воно тільки зароджується, але вже працює".

Розпізнавання цілей за допомогою алгоритмів і машинний зір — це дуже важливі досягнення. Таких функцій немає у більшості наявний військових роботів, які не є по-справжньому автономними. Просто у них є дистанційне керування. Сама машина не в змозі думати, вона просто передає інформацію з камери оператору — людині, яка дає їй точні команди, куди їхати й що робити.

Такий підхід називається телеуправлінням. Він дозволяє захистити людину від небезпеки, і тому такі машини приносять велику користь командам саперів і невеликим розвідувальним і дозорним групам. Але якщо ми хочемо залучити багато роботів, не залучаючи велику кількість людей до управління ними, треба зробити так, щоб ці роботи частину рішень приймали самостійно. Правда, командування сухопутних військ постійно підкреслює, що рішення про відкриття вогню на поразку завжди буде приймати людина.

Тому Коффман, який керує програмами роботизованих бойових машин і бойових машин з управлінням за вибором, звернувся до Університету Карнегі — Меллона, де працює група військових фахівців зі штучного інтелекту. "Вісім місяців тому, — розповів він мені, — я кинув їм виклик, сказавши: випустіть робота, і нехай він пізнає цілі, причому пересуватися він повинен без лідара".

Лідар, в якому використовуються лазерні імпульси для виявлення перешкод, є звичайним датчиком, який ставлять на експериментальні автомобілі з автономним керуванням. Однак Коффман зазначив, що противник може легко виявити такий прилад, тому що він активно випромінює лазерну енергію.

Тому в рамках проєкту "Конвергенція" провели експеримент під назвою "джерело". В ході експерименту використовували пасивні датчики, роль яких зіграли камери. Таким чином, алгоритми машинного зору повинні були бути дуже хорошої якості, щоб розпізнавати та тлумачити візуальну інформацію, а також обчислювати місцеперебування ймовірних перешкод, не покладаючись при цьому на лідари та радари для точного вимірювання відстані й напрямку. Для людини це досить просте завдання, оскільки її очі та мозок за сотні мільйонів років еволюції дуже добре вдосконалилися. Але для роботів це справжній подвиг, адже їм зараз дуже важко відрізнити, скажімо, дрібну калюжу від небезпечної та глибокої ями з водою.

Новини за темою: Тільки без паніки: Росія вчить роботизовані танки розуміти людську мову

"Маючи один тільки машинний зір, вони зуміли переміститися з точки А у точку Б", — сказав Коффман. Але сухопутним військам недостатньо того, що роботи можуть самі знаходити дорогу. Військові хочуть, щоб вони вели пошук загроз і цілей самостійно, без допомоги людини, яка постійно дивиться на екран.

І ось тут на допомогу прийшла система розпізнавання цілей із застосуванням додаткових коштів ATR. (У цього скорочення є й інша розшифровка — автоматизоване розпізнавання цілей, проте військовим не подобається натяк на те, що програма може замінити рішення людини, і тому вони наполегливо використовують словосполучення "із застосуванням додаткових коштів".)

Розпізнавання цілей — це ще одна серйозна проблема. Безумовно, штучний інтелект сьогодні прекрасно навчився розпізнавати обличчя на фотографіях, розміщених в соціальних мережах. Однак приватний сектор не вкладає великі гроші в те, щоб відрізнити американський танк "Абрамс" М1 від російського Т-72, або нешкідливий пікап "Тойота" від такого ж пікапа, але з встановленим в кузові станковим кулеметом, яким часто користуються бойовики та партизани. А сухопутні війська повинні мати можливість відрізнити війська противника від своїх військ і від цивільних в хаосі бою, причому не тільки по чітких розвідувальних знімках з повітря, але й із землі. І робити це треба попри те, що противник використовує засоби маскування й укриття, щоб приховати легко впізнавані силуети.

"Навчання алгоритмів розпізнавання машин за типами є неймовірно складним завданням", — сказав Коффман. — Ми зібрали та промаркували понад 3,5 мільйона зображень, щоб використовувати їх при навчанні алгоритмів. Щоб виконати всю цю роботу, добре підготовлений аналітик повинен оцінити кожен знімок і сказати комп'ютеру, що це таке: людина сидить або йде, танк Т-72, БМП і так далі до посиніння".

Але кожен робот або дрон зовсім не повинен зберігати у своїй бортовій пам'яті всі ці мільйони зображень. Йому просто потрібні "класифікуючі" алгоритми, які оцінюють зображення в системах машинного навчання. А оскільки ці алгоритми-класифікатори займають не так вже й багато пам'яті, їх можна встановити на комп'ютері кожного окремого робота.

"Ми довели, що можемо зробити це з прив'язним або безприв'язним БПЛА. Ми довели, що можемо зробити це з роботом. Ми довели, що можемо зробити це на машині, — сказав Коффман. — Ми можемо розпізнавати противника за типом і за місцем".

"Все це відбувається на передньому краї — підкреслив він. — Нам не треба відправляти це кудись на центральний процесор для обробки".

Іншими словами, кожному окремому роботу не потрібно постійно і в режимі реального часу передавати якісне відео всього того, що він спостерігає, якомусь далекому аналітику або на головний комп'ютер зі штучним інтелектом. Відправляти туди-сюди такі величезні масиви даних — це занадто велике навантаження для низькошвидкісних тактичних мереж, в роботі яких часто трапляються збої через особливості місцевості, технічні неполадки та радіоелектронну протидію противника. Замість цього робот може сам впізнати ціль, скориставшись бортовим штучним інтелектом, а потім просто доповісти найістотніші деталі: типи виявлених машин, їх кількість, місцеперебування та характер дій.

"Обсяг переданої мережею інформації потрібно скорочувати до розмірів твіту, робити його якомога менше, щоб не засмічувати мережу", — сказав Коффман.

Разом з тим він підкреслив: перед прийняттям рішення відкрити вогонь людина повинна досить довго дивитися на інформацію, що надходить, щоб підтвердити тип цілі й дати команду на її знищення.

"Завше є людина, яка дивиться на сенсорне зображення — сказав Коффман. — І тільки вона вирішує: так, я хочу вразити цю ціль".

"Чи можна це робити автоматично, без участі людини? — продовжив він. — Так, я думаю, технології це дозволяють. Але в сухопутних військах США діють правила етики. У ланцюжку має бути присутня людина".

Сідні Фрідберг

За матеріалами: ІноЗМІ

Редакція не несе відповідальності за думку, яку автори висловлюють у блогах на сторінках ZIK.UA

*Якщо Ви знайшли помилку в тексті новини, виділіть її та натисніть Ctrl+Enter.

Loading...