Технології штучного інтелекту і машинного навчання – дорогі, трудозатратні і часом суперечливі з точки зору етики. Але в усьому світі їх розвивають та використовують, зокрема, під час воєн. Військове застосування штучного інтелекту та машинного навчання охоплює спостереження та різні види розвідки (геопросторову, сигнальну тощо), гуманітарну допомогу та ліквідацію наслідків стихійних лих, командування та управління, логістику тощо.
ZAXID.NET поспілкувався з архітектором рішень на основі штучного інтелекту компанії SoftServe Володимиром Сольським про застосування ШІ і розвиток напрямку в Україні, про перешкоди на шляху до «війни роботів» і про те, як сучасні технології допомагатимуть нам у відновленні після війни.
***
Сьогодні лідерами у галузі ШІ і машинного навчання, зокрема для військового застосування, є США, Китай та частково Росія. Українські науковці і розробники в галузі штучного інтелекту і машинного навчання орієнтуються на західні країни, передусім – на США.
Бюджет США на ці розробки не порівняється із жодним іншим, тим більше – з українським, каже Володимир Сольський. Через це виникає різниця у десятиліття в розвитку цих технологій і ми орієнтуємось на передовиків. Іншим орієнтиром у галузі для українців міг би бути Китай, але цьому заважають мовний бар’єр, геополітична ситуація і закритість китайської системи.
А от на прикладі США можна побачити «межу можливого», рівень, на якому зараз перебуває технологія. Який цей рівень в Україні?
«До термінатора, як до розумного робота в широкому сенсі, нам ще далеко. Говорити про технології, що повністю замінять людину на війні, наразі не можна», – каже Володимир Сольський.
Це пов’язано, зокрема, із поточним рівнем розвитку ШІ як технології, особливостями його застосування і дороговизною якісних розробок. Утім, додає інженер, Україна на ходу переорієнтовується на нові типи озброєння і застосування ШІ є природною частиною цього процесу.
«Ми використовуємо те, що доцільно, що працює і що доступно. Чимось із нами поділилися, якісь власні напрацювання ми мали ще з 2014 року. Хороші моделі штучного інтелекту для застосування не робляться за місяць на коліні – потрібні якісні дані, потрібно перебрати підходи, врахувати позаштатні ситуації», – пояснює фахівець.
Найзвичнішим для українців є застосування ШІ для обробки величезних масивів даних, наприклад, під час аерофотозйомки, також ми активно використовуємо OSINT-технології, що надзвичайно допомагає українській розвідці. Це простіше, говорить Володимир Сольський, тому що тут немає критичної необхідності ухвалювати рішення тут і зараз і є людина, яка перевірить роботу штучного інтелекту.
Окрім того, вже зараз в російсько-українській війні в тестовому режимі застосовується американська технологія Clearview AI. Це програмне забезпечення допомагає ідентифікувати російські збройні сили та загиблих. Також його використовують для оцінки поширення дезінформації у кіберпросторі. База даних Clearview AI містить 2 млрд фотографій, сканованих з російських соцмереж.
Clearview AI тестується в Україні з початку лютого (фото з відкритих джерел)
Також вже сьогодні штучний інтелект допомагає отримувати необхідні розвіддані із радіомовлення росіян. Ідеться про технологію Primer Command, що дає змогу експертам створювати, налаштовувати та розгортати моделі штучного інтелекту, які допомагають їм швидко обробляти величезні обсяги даних із радіомовок ворога. Ідеться, наприклад, про моделі узагальнення діалогу, класифікатора зброї, ідентифікації тем для пошуку та визначення основних аудіотем, про модель «заклику до дії», про cистему геолокації та механізм розпізнавання іменованих сутностей (NER) для ідентифікації людей, місць і організацій, що згадуються в радіозв'язку.
Штучний інтелект активно застосовується і в навчанні. Ідея полягає в тому, що система спостерігає за тим, як людина сприймає інформацію, і адаптує під неї матеріал, щоб навчання було ефективнішим. Провідні армії світу не нехтують такою можливістю і використовують ШІ для тактичної підготовки своїх військових за допомогою різних симуляторів.
«Підготувати хорошого спеціаліста у військовій сфері, наприклад, пілота – це дорого. Тож в тренуванні використовується все, що може спростити процес. Також ШІ можна застосовувати у навчанні саперів, наприклад», – говорить Володимир Сольський.
Солдати Королівського логістичного корпусу Великої Британії використовують для відточення навичок водіння та здатності справлятися з вогнем Virtual Combat Convoy Trainer (VCCT). Це сучасна система навчання з моделюванням та репетиціями місій. Інженери Raydon, які розробили гру, створюють за допомогою штучного інтелекту динамічні, захопливі і реалістичні сценарії навчання військових водіїв-конвоїрів і цивільних водіїв.
Із тренування VCCT (фото nationalsecurityzone)
У США військовим викладають курс «Тактична бойова допомога пораненим для всіх учасників бойових дій» за допомогою Cerego – це адаптивна навчальна платформа, що використовує штучний інтелект і машинне навчання, і дозволяє скоротити час навчання з 12 до 6 годин.
Також у США є розробки для використання технологій на основі ШІ в медицині. В Україні, говорить Володимир Сольський, це також буде актуально, адже наслідком кожної війни є багато поранених, які потребують відновлення, і людей з обмеженими руховими можливостями.
«Думаю, у нас розвиватиметься біонічне протезування. Наприклад, нейромережі для просторового аналізу сигналів, щоб це не був просто пластиковий макет руки», – наводить приклад інженер.
Американські розробники із DEKA Research ще раніше почали працювати над чутливими до дотику протезами рук і ніг для військових, які втратили кінцівки в бою. Проект HAPTIX спрямований на поєднання протезів з імплантованими пристроями для дотику та м’язової пам’яті. Ідеться про імплантовані периферійні інтерфейси для запису вольових рухів і сигналів сенсорного зворотного зв'язку та імплантовані електронні системи для передачі інформації між цими інтерфейсами і протезом. Програма має складні алгоритми кодування та декодування для перетворення записаних вольових сигналів управління рухом у рухи кінцівок і пропріоцептивні відчуття (пропріорецептори – чутливі нервові закінчення з групи механорецепторів, розташовані в скелетних м’язах, зв’язках, сухожиллях, що дають інформацію про положення різних частин тіла відносно одна одної).
Протез від DEKA Research (фото meddeviceonline)
Ще один з потенційних варіантів застосування ШІ – допомога у післявоєнній реабілітації людей із психологічними травмами. Володимир Сольський описує це як смарт-пристрій, що людина носитиме на собі і який на основі різних показників і симптомів скеровуватиме її подальші дії – такий собі первинний електронний коуч. Утім, ще потрібно перевірити, наскільки це реалістично для наших умов.
У післявоєнний період штучний інтелект допомагатиме нам опрацьовувати величезні об’єми інформації для відновлення, адже кількість зруйнованої інфраструктури в Україні – шалена. Як і кількість замінованих територій – за наявності хороших даних, говорить Володимир Сольський, можна спробувати застосувати ШІ хоча б для попереднього огляду територій, щоб планувати роботу саперів.
«Штучний інтелект в Україні після війни матиме прикладне застосування – в багатьох сферах, де потрібен аналіз інформації. Технології будуть спрямовані на реабілітацію та відновлення. А разом з тим, якщо держава обере таку стратегію, за допомогою штучного інтелекту ми будемо розвивати свій оборонний сектор», – підсумовує інженер.
У переліку технологій на основі штучного інтелекту, що вже застосовуються або розробляються для потреб військових, часто не йдеться про безпосереднє бойове застосування – в реальності все не так, як в кіно.
Є кілька основних причин, чому роботи ще не ведуть війну, каже Володимир Сольський. По-перше, хороша модель вимагає суттєвої обчислювальної потужності, по-друге, на цьому етапі розвитку ШІ ще не настільки просунутий (advanced). По-третє – це є критичні системи, де ціна помилки вкрай велика.
«Військові – і американські, і наші – це доволі консервативна структура, яка не хоче себе підставляти. Якщо «сира» модель ухвалить неправильне рішення, можуть постраждати люди, які не повинні. Це одна з проблем, з якою ми нічого не зробимо на цьому рівні розвитку ШІ. Країни з іншими бюджетами працюють над тим, аби вирішити її. З часом ми скористаємось результатами цієї роботи, адаптуємо їх під себе. Але це не про цю війну. Зараз краще користуватися тим, що вже перевірено. Ми маємо пам’ятати, що ми воюємо в наших містах», – пояснює фахівець.
Тож перейматися, що автономні і свідомі роботи захоплять світ і винищать все довкола – наразі не варто, це просто хайп, що добре продається.
«Не знаю, чи людство взагалі до цього дійде, адже ми досі чітко не розуміємо, що таке свідомість і як вона працює», – додає Володимир Сольський.
***
Штучний інтелект розвивається циклічно – спочатку підйом і збільшення інвестицій, потім – деяке розчарування результатом і спад на певний час. Розчарування стається тому, що на підйомі у людей часто завищені очікування, що перевищують можливості. Останній цикл підйому почався у пізніх 2000-х, коли завдяки новим відеокартам ми отримали велику обчислювальну потужність. Це дозволило, зокрема, розвинути технологію глибоких нейронних мереж, де потрібно багато обчислень – множення матриць.
Основний недолік використання штучного інтелекту для військових потреб, якщо не говорити про етичні питання, це потреба у величезній кількості якісних даних. Модель машинного навчання, якщо узагальнити, не сильно відрізняється від навчання дитини – багато часу, різноманітного досвіду і опрацювання великого обсягу інформації.
«Якщо ми хочемо модель, що здатна максимально узагальнювати, їй треба побачити і обробити величезний обсяг даних – це час і гроші. Окрім того, дані мають бути якісні, а із цим у нас величезна проблема, що виникла з розвитком інтернету – даних так багато і вони настільки дешеві, що ніхто не заморочується їхньою якістю», – каже Володимир Сольський.
Він наводить приклад Ілона Маска, який хотів придбати Twitter, але побачив, що частина користувачів там – це боти. Це приклад інформації, що краще не використовувати для навчання ШІ, хіба в дуже вузькому спрямуванні – як-от для виявлення ботів.
А дані у військовій галузі доступні лише урядам і кільком контракторам – це регульована і вузька галузь. Тут немає стартап-стилю, коли будь-хто може створити ШІ для, наприклад, радара, адже він просто не матиме доступу до усіх потрібних даних. Отже, для розвитку технологій на основі штучного інтелекту потрібні неабиякі фінанси – передусім для збору та обробки якісних даних, на основі яких моделі ШІ зможуть якісно вчитись, аби уберегтись від помилок, ціна яких – людські життя.
Ми використовуємо