Боевые возможности искусственного интеллекта

В 1960 годах аналитики Пентагона после провала во Вьетнамской войне пришли к выводу, что необходимо менять концепцию подготовки солдат для того, чтобы в будущем победы достигались с наименьшими потерями. Так родилась концепция Soldier of the Future, направленная на повышение боевой эффективности каждого отдельного солдата, который непосредственно участвует в боевых действиях.

«Интеллектуальный костяк» армии США

В XXI веке концепция Soldier of the Future получила «второе дыхание» благодаря системам компьютеризации и информатизации, которые пришли на вооружение тактических соединений. Современные военные проекты Soldier of the Future способствуют интеграции каждого солдата в цифровые системы управления боем. В результате чего командование может получать в режиме реального времени полную информацию на конкретном театре боевых действий, координируя ход действий, распределяя вверенные силы и средства, гибко изменяя задачи тактических подразделений и контролируя их исполнение.

Казалось бы, будущее наступило и «универсальные солдаты» армии США одерживают одну победу за другой. Однако в реальности всё оказалось совсем не так. Дело в том, что современная военная техника и средства коммуникации оказались слишком сложными для «рядового Райана», который попадал в ряды американских вооружённых сил, имея за плечами, в лучшем случае, среднее школьное образование. Но это только полбеды.

Вторая половина бедствия находится в области подготовки сержантского и офицерского состава. В настоящее время в армии США много офицеров, которые не являются кадровыми - это выпускники гражданских университетов, институтов, колледжей - читай техникумов, которые во время своей основной учёбы дополнительно получали образование на так называемых курсах войсковой подготовки офицеров резерва (480 часов обучения в течение 4 лет).

Поскольку служба в армии в течение пяти лет позволяет бесплатно получить доступ к дорогостоящему обучению в высших учебных заведениях Америки, то офицерский корпус формируется либо из бедных слоёв общества, либо из выпускников колледжей, которые не в состоянии выдержать вступительные испытания в престижные вузы США.

Именно эти выпускники и составляют «интеллектуальный костяк» армии США. Естественно, такие «интеллектуалы» соответствующим образом проявляют себя в боевых операциях. Только в фильмах Голливуда у армии США всё хорошо - дисплеи в штабах, дроны в воздухе, высокоточные ракеты и враг разбит. В реальности армия Америки 19 лет не может справиться с Афганистаном, провалила кампанию в Сирии и еле-еле сдерживает Ирак.

Поэтому, как «утопающий, хватающийся за соломинку», командование Пентагона ухватилось за технологию искусственного интеллекта (ИИ). Раз «болваны в касках» не справляются с управлением современными видами вооружения, то за них это будет делать искусственный разум. Сказано - сделано. В Пентагоне даже разработали для этого целую стратегию: «Искусственный интеллект. Стратегия. Использование ИИ для продвижения нашей безопасности и процветания» (Artificial intelligence. Strategy. Using AI to promote our security and prosperity).

Как ни странно это звучит, одним из самых слабых мест военных стратегий Пентагона остаётся военная наука. Да-да, среди её классиков мало американских имён - и это исторический факт. Я это говорю к тому, что командование Пентагона, толком не разобравшись в технологии ИИ, уже грезит о будущем превосходстве Армии США над всеми другими армиями мира.

Они снова ошибаются.

IQ-тест, кибернетика и человеческий мозг

Начнём с истории. Само понятие «интеллект» пришло к нам из психологии, которая пыталась дать определения человеческому сознанию. Многолетняя практика позволила сформулировать, что человеческий интеллект - это система всех познавательных способностей (ощущения, восприятия, памяти, представления, мышления и воображения), с помощью которых решаются любые задачи и определяется успешность всей деятельности человека.

Сформулировав такое определение человеческого интеллекта, психологи в конце XIX века задались другим вопросом: а как измерить уровень интеллекта? Эти исследования привели к созданию IQ-теста. В 1908 году французские психологи Альфред Бине и Теодор Симон создали психометрический метод оценки умственных способностей детей разных возрастов. Этот метод стал настолько популярен, что по аналогии для армии США были разработаны «Альфа» и «Бета» тесты. Кстати, современный вид IQ-теста создал в 1966 году американский психиатр Дэвид Векслер.

На основе теста Векслера психологи стали измерять уровень человеческого интеллекта. Его уровень - это число, выражающее отношение количества верных ответов субъекта на вопросы со средним числом правильных ответов группы субъектов того же возраста. При этом психологи различают два типа интеллекта: подвижный (критическое мышление) и кристаллизовавшийся, образованный на основе накопленного опыта и знаний.

В середине XX века количественная модель интеллекта развилась в новое направление - нейрофизиологию. Она определила мозг как «последовательность нейронов, связанных друг с другом синапсами и разветвлённых в густую нейронную сеть». Нейроны передают друг другу информацию в виде биоэлектрических импульсов. В определённом смысле человеческий мозг - это компьютер, со схожими принципами обработки информации.

Искусственные нейронные сети были придуманы кибернетиками. История умалчивает, почему так произошло, но я думаю, что новой сфере промышленности были очень нужны инвестиции. Поэтому банкирам толково объяснили все радужные перспективы вычислительных устройств с возможностями человеческого мозга или даже превосходящие его.

Сегодня нейросети используются для автоматического выполнения таких задач, как классификация, распознавание и прогнозирование. Согласитесь, «умственные» способности нейросетей во многом аналогичны тем способностям, которые измеряются в IQ-тестах. Работа любой нейросети подчинена алгоритмам. Многим знакомы по урокам информатики в школе эти правила: блок-схемы, графы и т.д. Алгоритмы наглядно представляют порядок (логические последовательности) действий так, чтобы их понимал человек. Говоря более строго, алгоритм - это ограниченный набор инструкций по решению определённого рода задач.

Развитие элементной базы позволило создавать всё более мощные суперкомпьютеры, для которых пишутся всё более сложные программы, способные управлять самыми продвинутыми технологическими процессами. Такие алгоритмы стали называть системами машинного интеллекта, а их обновление - системами машинного обучения. Современные программисты утверждают, что эти схемы эмулируют работу человеческого мозга. Поэтому такие системы уже можно называть системами искусственного интеллекта.

Но это не так!

Дело в том, что даже нейрофизиологи не до конца понимают сущность человеческого интеллекта. Они знают, что такое нейроны, какая их область задействуется при чтении или физическом труде, но до сих пор не понимают, как происходит самоорганизация всех этих функций в единый поток сознания, координации и контроля совершаемых действий.

Зато нейрофизиологи смогли измерить силу человеческого мозга, которая оказалась в 50 тысяч раз сильней самого мощного компьютера. Единственно, в чём уступает мозг компьютеру - это в скорости передачи импульсов. Наша нейронная сеть работает - передаёт биоэлектрические импульсы, - в три миллиона раз медленнее металлического кабеля связи.

Человек осознает не только окружающий его мир, но и самого себя: свою деятельность, своё тело, свою психическую жизнь. Он одновременно является субъектом и объектом осознания. Способен ли хоть один суперкомпьютер на нечто подобное? Ответ очевиден. Мало того, в мире не существует точного определения понятия «интеллект», которое не зависело бы от его связи с человеческим интеллектом.

Человеку свойственно ошибаться

Несмотря на это, все исследования в области ИИ «направлены на то, чтобы машины эмулировали работу человека». В качестве критерия оценки результата, для определения типов ИИ, используют степень, в которой система может воспроизводить человеческие возможности.

На основе этого критерия существует общая классификация систем ИИ. Согласно которой, в теории искусственного интеллекта существует четыре типа систем, основанных на ИИ: реактивные машины, машины с ограниченной памятью, машины с моделью психического состояния и машины с самосознанием.

Реактивные машины - это старейшие формы ИИ, которые имеют крайне ограниченные возможности. Они эмулируют способность человеческого разума реагировать на различные виды стимулов. Популярным примером реактивной машины ИИ является суперкомпьютер Deep Blue, который обыграл шахматного гроссмейстера Гарри Каспарова в 1997 году.

Машины с ограниченной памятью - это машины, которые не только обладают возможностями чисто реактивных машин, но и способны учиться принятию решений на основе исторических данных. К ним относятся все без исключения современные вычислительные компьютерные системы, ограниченные алгоритмами программирования.

Машины с моделью психического состояния - это следующий уровень систем, который исследователи только внедряют на самом начальном этапе. Модель психического состояния должна понимать сущности, с которыми ИИ взаимодействует, выявляя их потребности, эмоции, убеждения и мыслительные процессы.

Машины с самосознанием - это заключительная стадия развития систем ИИ, которая существует лишь в умах футурологов. Система ИИ должна эволюционировать близко к человеческому мозгу, чтобы у неё развилось самосознание. Как метко охарактеризовал положение дел Национальный фонд науки США: «Машины с ИИ, которые могут рассуждать как люди, остаются пока неуловимой долгосрочной целью».

Возвращаясь к стратегии Пентагона в области технологий ИИ, можно сделать вывод, что военачальники хотят видеть у себя в арсенале «машины с самосознанием», а наука и промышленность США способны сделать более сложные «машины с ограниченной памятью», работающие на алгоритмах.

Следовательно, создание автономных «умных» боевых систем находится пока в области фантастики. Роботы-терминаторы с ИИ в ближайшие 20-30 лет на поле боя не появятся. Потому что всё превосходство военных технологий, на которые рассчитывает Пентагон напрямую зависит от искусства программирования и моделирования алгоритмов.

При этом надо понимать, что если что-то пойдёт не так, то проблема будет не в алгоритме, а в его исполнителе - в человеке или в роботизированной машине. Ставка на такие системы и передача им функций принятия решений, особенно тех, которые связаны с применением средств вооружения, никаких особых преимуществ не даёт.

Единственно, на что будут способны «машины с ограниченной памятью» - это стать помощниками человеку на поле боя и то, с ограниченными возможностями по боезапасу, броневой защите, топливу и функционалу боевого применения, которым будет всё равно управлять человек.

Победа в войнах будущего по-прежнему будет осуществляться людьми. Точно так же от них будет зависеть, начнётся война или нет. Если человек поставит себя в зависимость от «машин с ограниченной памятью», то тем самым он совершит акт самоубийства. Поэтому поспешное принятие на вооружение несовершенных систем ИИ станет главным разрушителем мирового стратегического баланса.