Fără să-și dea seama, soldații ar putea în curând să-și antreneze robotii pentru a-și lua slujba.
Senzorii moderni pot vedea mai departe decât oamenii. Circuitele electronice pot trage mai repede decât nervii, iar mușchii pot trage un trăgaci. Oamenii depășesc încă roboții înarmați în a ști la ce să tragă, dar noile cercetări finanțate parțial de armată ar putea în scurt timp să reducă acest decalaj.
Cercetatorii de la DCS Corp și Laboratorul de Cercetări Armate au introdus seturi de date ale undelor creierului uman într-o rețea neuronală - un tip de inteligență artificială - care a învățat să recunoască atunci când un om ia o decizie de țintire. Ei și-au prezentat hârtie pe el la anuale Interfață de utilizator inteligentă conferință în Cipru în martie.
De ce este o mare problemă? Învățarea automată se bazează pe date foarte structurate, numere în rânduri pe care software-ul le poate citi. Dar identificarea unei ținte în lumea reală haotică este incredibil de dificilă pentru computere. Creierul uman o face cu ușurință, structurând datele sub formă de amintiri, dar nu într-un limbaj pe care mașinile îl pot înțelege. Este o problemă cu care se confruntă armata de ani de zile.
„Adesea vorbim despre învățare profundă. Provocarea pentru militari este aceea care implică seturi de date uriașe și o problemă bine definită ”, a declarat Thomas Russell, omul de știință șef al Armatei, la o recentă Asociație Națională Industrială de Apărare eveniment. „Ca și cum Google tocmai a rezolvat problema jocului Go”.
Anul trecut, laboratorul DeepMind Google a arătat că un AI ar putea să bată cel mai mare jucător din lume în jocul Go, un joc considerat exponențial mai greu decât șahul. „Puteți antrena sistemul pentru învățare profundă într-un mediu [foarte structurat], dar dacă placa de joc Go s-a schimbat dinamic în timp, AI nu ar putea niciodată să rezolve această problemă. Trebuie să vă dați seama ... în acel mediu dinamic pe care îl avem în lumea militară, cum putem recalifica acest proces de învățare din perspectiva sistemelor? În acest moment, nu cred că există vreo modalitate de a face asta fără ca oamenii să antreneze aceste sisteme. ”
Cercetarea lor s-a ramificat dintr-un program multi-ani, multi-pronged numit Cognition and Neuroergonomics Collaborative Technology Alliance.
„Știm că există semnale în creier care apar atunci când percepi ceva care iese în evidență”, a spus cercetătorul Matthew Jaswa, unul dintre autorii de pe hârtie. Acestea sunt numite Răspunsurile P300, explozii de activitate electrică pe care lobul parietal al creierului le emite ca răspuns la stimuli. Descoperit în 1960s, răspunsul P300 este în esență răspunsul creierului la o sarcină de decizie rapidă, cum ar fi dacă un obiect care apare brusc este o țintă.
Cercetătorii speră că noua lor rețea neuronală va permite experimente în care un computer poate înțelege cu ușurință când un soldat evaluează ținte într-un scenariu virtual, spre deosebire de a fi nevoit să petreacă mult timp învățând sistemul pentru a înțelege cum să structureze datele diferiților indivizi, mișcările ochilor, răspunsurile lor P300 etc. Scopul, într-o zi, este o rețea neuronală care poate învăța instantaneu, continuu și în timp real, prin observarea undelor cerebrale și a mișcării ochilor soldaților cu înaltă pregătire care își fac treaba.
wpDiscuz