Соединенные Штаты используют разработки в области искусственного интеллекта (ИИ) для разработки новых систем вооружения для нового вида войны — «войны алгоритмов». Это вооружение непривычное: лабораторное компьютерное моделирование, в котором используются, например, цифровые танки, запрограммированные на уничтожение вполне реальных целей.

В цифровом мире
В цифровом мире
Цитата из к/ф «Матрица». Реж. братья Вачовски. 1999. США

Основной целью алгоритмической войны, помимо наземных объектов, есть и остается завоевание космоса. Это может быть незаметным для обывателя, так как СМИ последние несколько десятилетий не балуют космическую тему своим вниманием, но космос не теряет своей актуальности в глазах властителей мира.

«Космическая среда продолжает быстро развиваться, — говорит Мелани Стриклан, генеральный директор компании по космическому моделированию и аналитике Slingshot Aerospace, — Мы внедряем новое оборудование как на орбите, так и на Земле, чтобы посмотреть глубже в космос».

Помимо специальной техники, оснащенной нейронными сетями, ИИ используется для принятия управленческих решений на основе больших данных и для повышения отказоустойчивости спутников.

Внутри искусственного интеллекта
Внутри искусственного интеллекта
Цитата из к/ф «Космическая Одиссея 2001 года». Реж. Стэнли Кубрик. 1968. США — Великобритания

Но самая важная сфера применения ИИ — это космическая оборона. Машинное обучение здесь собираются использовать для автоматизации роботизированных процессов, таким образом освобождая военных для обучения ведению боевых действий, что поможет приблизить решение главной задачи — стать боевой силой мирового класса.

Особое внимание в космической обороне уделяется спутникам, их возможности собирают данные в режиме реального времени. Интеграция спутников с системами ИИ позволит военным получать новые знания.

Вести алгоритмические войны в космосе невозможно без космического интернета наподобие Starlink Илона Маска. Россия готовит свой ответный удар по американской надпланетной паутине в виде отечественной системы «Сфера».

Но основным противником США в алгоритмических войнах на земле и в космосе является не Россия, а Китай. Китайские военные теоретики видят в цифровой трансформации военного дела редкую возможность для того, чтобы обогнать конкурентов. Народно-освободительная армия Китая научилась интегрировать принципы механизации и платформенно-ориентированной войны, разработанные во время Второй мировой войны, с принципами информатизации и сетевых операций США, реализованных во время войны в Персидском заливе 1991 года. Китайские военные уверены, что цифровая трансформация военного дела будет сосредоточена в когнитивном пространстве, а это не что иное, как комплексное мышление и эффективное принятие решений. Сюда же можно добавить интеграцию человеческого творчества и вычислительных возможностей нейронных сетей. Китайская армия также стремится к постепенной замене людей роботами или дронами на передовых военных позициях.

Россия не может позволить себе отстать от США и Китая и, по словам американских военачальников, представляет для США серьёзную угрозу в сфере использования технологий ИИ.

Космические спутники
Космические спутники
U.S. Air Force

В нашей стране создается группа автономных систем оружия с поддержкой ИИ, и это раздражает американских военных до такой степени, что они заказали специальный отчет под названием «Искусственный интеллект и автономные системы вооружения в России». Отчёт выявил более 150 военных систем с поддержкой ИИ, находящихся на разных стадиях разработки в таких ключевых областях, как автономные воздушные, подводные, надводные и наземные платформы. Российская армия хочет использовать ИИ для электронной войны, разведки, наблюдения и принятия стратегических решений.

Наша страна усиленно работает над оцифровкой своих вооруженных сил. Кроме того, Министерство обороны намерено до 1 декабря 2021 года создать Управление по искусственному интеллекту.

Развитие военных технологий с использованием ИИ ограничено одним очень важным фактором, который влияет на качество и безопасность интеллектуальных систем. Дело в том, что наборы данных для обучения нейронных сетей ограничены. Поэтому разработчики прибегают к симуляциям и синтетическим данным, то есть к информации, созданной на основе моделирования или моделей для заполнения пробелов в алгоритмах, что становится источником ошибок в действиях систем на полях реальных сражений.

Читайте ранее в этом сюжете: Технологии для борьбы с мошенниками могут оказаться вне закона