Три года назад военные сказали нам, что роботы не будут использоваться для убийства людей: так почему же они учат их стрелять? Урок: технократы лгут, чтобы увековечить свои изобретения. ⁃ TN Editor
Даже не подозревая об этом, солдаты могут вскоре обучить роботов-снайперов выполнять свою работу.
Современные сенсоры могут видеть дальше, чем люди. Электронные схемы могут стрелять быстрее, чем нервы и мышцы могут спустить курок. Люди по-прежнему превосходят вооруженных роботов, зная, во что стрелять, но новые исследования, частично финансируемые армией, могут скоро сократить этот разрыв.
Исследователи из DCS Корпорация и Исследовательская лаборатория армии вводили наборы волн человеческого мозга в нейронную сеть - тип искусственного интеллекта - который научился распознавать, когда человек принимает целевое решение. Они представили свои бумаги на это на ежегодном Интеллектуальный интерфейс пользователя конференция на Кипре в марте.
Почему это так важно? Машинное обучение опирается на хорошо структурированные данные, числа в строках, которые программа может прочитать. Но идентифицировать цель в хаотическом реальном мире для компьютеров невероятно сложно. Человеческий мозг делает это легко, структурируя данные в форме воспоминаний, но не на языке, понятном машинам. Это проблема, с которой военные борются годами.
«Мы часто говорим о глубоком обучении. Проблема, с которой сталкиваются военные, заключается в том, что это связано с огромными наборами данных и четко определенной проблемой », - заявил главный научный сотрудник армии Томас Рассел на недавней Национальной оборонно-промышленной ассоциации. мероприятие. «Как будто Google только что решил проблему с игрой в го».
В прошлом году лаборатория Google DeepMind показал что AI может победить лучшего игрока в мире в игре Go, которая считается экспоненциально сложнее шахмат. «Вы можете обучить систему глубокому обучению в [высоко структурированной] среде, но если игровое поле Go динамически меняется со временем, AI никогда не сможет решить эту проблему. Вы должны выяснить ... как мы можем переобучить этот процесс обучения с системной точки зрения в той динамичной среде, которая существует в военном мире? Прямо сейчас я не думаю, что есть какой-либо способ сделать это без обучения этих систем людьми ».
«Мы знаем, что в мозге есть сигналы, которые появляются, когда вы воспринимаете что-то заметное», - говорит исследователь Мэтью Ясва, один из авторов статьи.. Они называются Ответы P300, вспышки электрической активности, которые излучает теменная доля мозга в ответ на раздражители. Обнаружен в 1960, реакция P300 - это, по сути, ответ мозга на задачу быстрого решения, например, является ли внезапно появившийся объект целью.
Исследователи надеются, что их новая нейронная сеть позволит проводить эксперименты, в которых компьютер сможет легко понять, когда солдат оценивает цели в виртуальном сценарии, вместо того, чтобы тратить много времени на обучение системы пониманию того, как структурировать данные разных людей. движения глаз, их реакции P300 и т. д. Однажды цель - создать нейронную сеть, которая сможет обучаться мгновенно, непрерывно и в реальном времени, наблюдая за мозговыми волнами и движениями глаз хорошо обученных солдат, выполняющих свою работу.
wpDiscuz