Schlachtfeld und große Daten. Künstliche Intelligenz in zukünftigen Kriegen

Es ist weit verbreitet, dass sich die Welt an der Schwelle der nächsten Militärrevolution befindet. Shoi ist im Begriff, die Natur des Krieges wie Schießpulver, Panzer, Flugzeuge und Atombomben in früheren Epochen zu verändern. Moderne Staaten versuchen aktiv, die KI -Macht für militärische Zwecke zu nutzen. China zum Beispiel hat seine Absicht angekündigt, bis 2030 ein weltweit führender Anführer auf dem Gebiet der KI zu werden.

In seinem "neuen Masterplan" verkündet die KI, dass "KI eine strategische Technologie ist, die in Zukunft führen wird". Der russische Präsident Wladimir Putin sagte seinerseits: "Derjenige, der der Führer in diesem Bereich wird, wird der Herrscher der Welt. " Als Reaktion auf die Herausforderung von China und Russland haben sich die Vereinigten Staaten für die Strategie "dritter Übergang" verpflichtet.

Sie werden beträchtliche Mittel in die KI, die Autonomie und die Robotik investieren, um ihren Vorteil bei der Verteidigung aufrechtzuerhalten. Focus übersetzte den Text von Anthony King, der sich der Rezension von Paul Sharres Buch und den Fragen der KI im Krieg widmete. Angesichts dieser dramatischen Ereignisse interessierten sich die Militärkommentatoren ernsthaft an den Fragen der militärischen Nutzung von KI.

In der jüngsten Monographie behaupten Ben Buchen und Andrew Imry beispielsweise, dass AI eine "neue Feuerkraft" ist. Autonome Waffen, die von KI, nicht einer Person, verwaltet werden, werden genauer, schneller und tödlicher. Es verkörpert die Zukunft des Krieges. Viele andere Wissenschaftler und Experten stimmen ihnen zu. Zum Beispiel hat Stuart Russell, ein prominenter Computer und eine Pionier -KI, im Jahr 2020 einen seiner Vorträge an der BBC dem militärischen Potenzial der KI gewidmet.

Er erklärte das Erscheinen von Robotern und Killerrobotern und beschrieb ein Szenario, in dem ein tödlicher Quadcopter mit einem explosiven Gerät in großer Größe bewaffnet ist: "Anti-Personal-Minen können alle Männer in der Stadt im Alter von 16 bis 60 Jahren oder alle jüdischen Bürger in Israel zerstören und, und im Gegensatz zu Atomwaffen werden sie die städtische Infrastruktur intakt lassen.

" Russell fasste zusammen: "8 Millionen Menschen werden überraschen, warum es unmöglich ist, sie davor zu schützen, ausgebildet und getötet zu werden. " Viele andere Wissenschaftler, wie Christian Broze, Ken Payne, John Arkilla, David Gambling und John Antal, teilen Russells Meinung, dass mit der Entwicklung der zweiten Generation das Erscheinen tödlicher autonomer Waffen zum Beispiel, Schwärme von Drohnen-Killer-Killer- Fast unvermeidlich.

Militärische Revolutionen sind oft weniger radikal als ihre Anhänger angenommen. Die Revolution in den militärischen Angelegenheiten der neunziger Jahre spielte sicherlich eine wichtige Rolle bei der Entdeckung neuer operativer Fähigkeiten, hat jedoch keine Unsicherheit beseitigt.

In ähnlicher Weise sind einige Diskussionen über die tödliche Autonomie der KI eindeutig hyperbolisiert und verzerren die Idee, wie die AIS funktioniert und welche potenziellen Auswirkungen auf die militärischen Operationen in einer möglichen Zukunft. Obwohl entfernte und autonome Systeme immer wichtiger werden, wird die Wahrscheinlichkeit, dass autonome Drohnenschwärme durch Truppen auf dem Schlachtfeld ersetzt werden oder dass Supercomputer menschliche Kommandeure ersetzen.

KI wurde in den 1950er Jahren ein großes Forschungsprogramm. Anschließend arbeitete er auf der Grundlage der symbolischen Logik: Programmierer codierten die Eingaben für die Verarbeitung von AI. Dieses System wurde als alte gute künstliche Intelligenz bekannt. KI machte einige Fortschritte, aber da es auf der Manipulation der angegebenen Symbole beruhte, war ihre Anwendbarkeit sehr begrenzt, insbesondere in der realen Welt.

Daher gab es seit den späten 1970er Jahren und in den 1980er Jahren "Stagnation von AI". Seit Ende der neunziger Jahre hat die KI der zweiten Generation aufgrund ihrer großen Daten, riesigen Computerkapazitäten und Algorithmen mehrere Durchbrüche erzielt. Es gab drei epochale Ereignisse. Am 11. Mai 1997 gewann die Deep Blue Company IBM Harry Kasparov, World Chess Champion. Im Jahr 2011 gewann IBM Watsons Computer "Jeopardy!".

Noch bemerkenswerter ist, dass Alphago im März 2016 den Weltmeister in Gruppe Sidol mit einer Punktzahl von 4: 1 besiegte. Deep Blue, Watson und Alphago waren wichtige Meilensteine ​​in einer ungewöhnlichen Flugbahn. In zwei Jahrzehnten ging die KI von Enttäuschung und Versagen zu unglaublichen Triumphen. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, was die zweite Generation nicht kann und was die zweite Generation kann. Es wurde auf der Grundlage neuronaler Netzwerke entwickelt.

Maschinentrainingsprogramme verarbeiten große Datenmengen über ihre Netzwerke und passen das Gewicht an, das das Programm bestimmte Datenfragmente anhält, bis es schließlich verbundene Antworten generiert. Das System ist wahrscheinlich und induktiv. Programme und Algorithmen wissen nichts. Sie kennen die reale Welt nicht und verstehen im menschlichen Sinne den Wert der verarbeiteten Daten nicht.

Unter Verwendung von Algorithmen erstellt das maschinelle Lernen von KI einfach ein statistisches Wahrscheinlichkeitsmodell, das auf der Massenwiederholung von Experimenten basiert. Somit zeigt die zweite AI der Generation zahlreiche Korrelationen in den Daten. Während es genügend Daten hat, bleibt die probabilistische Induktion ein leistungsstarkes Vorhersagewerkzeug. AI erkennt jedoch keine Ursache und Wirkung oder Absichten.

Peter Til, einer der führenden technologischen Unternehmer des Silicon Valley, formulierte eloquent die Beschränkungen der KI: "Vergessen als Computer Vision und Datenanalyse. " Obwohl maschinelles Lernen einer Person in begrenzten mathematischen Aufgaben weit überlegen ist, ist es sehr zerbrechlich. Aufgrund der vollständigen Abhängigkeit von den Daten, nach denen sie trainiert wurden, macht sich selbst die geringste Änderung der tatsächlichen Umgebung oder der Daten vergeblich.

Die Zerbrechlichkeit des auf Daten basierenden induktiven maschinellen Lernens ist sehr wichtig für die Aussicht auf die militärische KI -Revolution. Befürworter und Gegner der KI implizieren, dass in naher Zukunft autonome Drohnen in naher Zukunft relativ leicht zu fliegen, zu identifizieren und zu streiken werden, beispielsweise in städtischen Gebieten. Am Ende wurden bereits die autonomen Drohnenschalter bereits unter künstlichen und kontrollierten Bedingungen nachgewiesen.

In Wirklichkeit wird es jedoch sehr schwierig sein, autonome Kontrollen für die Durchführung von Kampfoperationen an Land zu lehren. Die Umwelt ist dynamisch und komplex, insbesondere in Städten, in denen Zivilisten und Soldaten gemischt sind. Es gibt keine offensichtlichen Daten darüber, dass ein Drücken von Drohnen zuverlässig gelernt werden kann - die Situation ist zu variabel. Es ist auch nicht leicht zu verstehen, wie der Algorithmus Teamentscheidungen treffen kann.

Solche Entscheidungen erfordern die Auslegung heterogener Informationen, das Gleichgewicht der politischen und militärischen Faktoren und für all dies erfordert ein Urteil. In seinem jüngsten Artikel behaupten Avold Farb und John R. Lindsey, dass KI für einfache Lösungen mit perfekten Daten am besten geeignet ist. Die Entscheidungen des militärischen Kommandos hängen mit Komplexität und Unsicherheit zusammen.

Es ist bemerkenswert, dass Google und Amazon, obwohl sie führende Datenverarbeitungsunternehmen sind, ihre Führungskräfte nicht glauben, dass der Tag kommen wird, an dem der Algorithmus für sie strategische und operative Lösungen erstellt. Daten, die von Algorithmen schnell verarbeitet werden, helfen ihren Führungskräften, den Markt mit einer solchen Tiefe und Genauigkeit zu verstehen, mit der ihre Konkurrenten nicht vergleichen können. Informationsvorteil führte sie zur Dominanz.

Das maschinelle Lernen hat die Exekutivfunktion jedoch nicht verdrängt. Daher ist es unwahrscheinlich, dass tödliche autonome Drohnen oder Killerarbeit, die von künstlicher Intelligenz verwaltet werden, in naher Zukunft auf dem Schlachtfeld stattfinden werden. Es ist auch unwahrscheinlich, dass Kommandanten Computer oder Supercomputer ersetzen.

Dies bedeutet jedoch nicht, dass KI, Daten und Maschinentraining für moderne und zukünftige militärische Operationen nicht von entscheidender Bedeutung sind. Es ist wichtig zu verstehen, dass die Funktionen von KI und Daten nicht in erster Linie mit der Mortalität zusammenhängen - sie sind laut einigen keine neue Feuerkraft.

Daten - digitalisierte Informationen, die im Cyberspace gespeichert sind - sind entscheidend, da sie den Staaten eine breitere, tiefere und korrektere Vorstellung von sich selbst und ihren Gegnern geben. Wenn riesige Datenarrays von künstlicher Intelligenz effektiv verarbeitet werden, können Militärkommandanten den Kampfraum mit noch unerreichbarer Tiefe, Geschwindigkeit und Auflösung wahrnehmen.

Daten und KI sind auch für Cyberoperativen und Informationskampagnen von entscheidender Bedeutung. Sie sind für Verteidigung und Angriff unverzichtbar geworden. KI und Daten sind nicht so sehr eine neue Feuerkraft wie eine neue Form digitalisierter militärischer Intelligenz, die Cyberspace als neue riesige Informationsressource verwendet. AI ist eine revolutionäre Art, die "andere Seite des Hügels" zu betrachten.

Daten und KI sind eine kritische Funktion der Intelligenz für den modernen Krieg. Paul Sharre, eine bekannte militärische Kommentatorin, argumentierte, dass sie unweigerlich zu tödlicher Autonomie führen würde. Im Jahr 2019 veröffentlichte er das Armeebuch seines Bestaderser, das die Entwicklung von ferngesteuerten und autonomen Waffensystemen nachzeichnet.

Darin schlug Sharre vor, dass sie eine Revolution in militärischen Angelegenheiten verursachen würde: "In zukünftigen Kriegen können Autos Entscheidungen über Leben und Tod treffen. " Trotz der Tatsache, dass das Potenzial der KI immer noch Bewunderung für ihn ist, hat er nun seine Meinung geändert. Sharres neues Buch "Four Fields of Battle", das im Februar 2023 veröffentlicht wurde, überprüft im Grunde die ersten Argumente.

Darin abweicht der Autor vom katastrophalen Bild, das er in dem Buch "Armee von Nobody" darstellte. Wenn die "Armee" ein Aufsatz im Genre der Science -Fiction war, dann "vier Felder des Kampfes" - Arbeiten zur politischen Ökonomie. Es befasst sich mit spezifischen Fragen der Rivalität zwischen Großmächten und industriellen Strategien und Regulierungssystemen, die ihm zugrunde liegen. Das Buch beschreibt die Konsequenzen der digitalen Intelligenz für die militärische Konfrontation.

Sharre analysiert das für die Verwendung von Daten erforderliche regulatorische Rahmen. Er gibt im Wesentlichen an, dass der Vorteil von Daten und KI für ihre Verarbeitung im militärischen Plan zwischen den USA und China entscheidend sein wird. Daten bieten einen ernsthaften Vorteil in der Intelligenz.

Laut Sharre gibt es vier kritische Ressourcen, die feststellen, wer die Intelligenz in diesen Rennen gewinnt: "Länder, die in vier Bereichen - Daten, Berechnungen, Talente und Institutionen [technologische Unternehmen] - führen - werden einen ernsthaften Vorteil in der Kapazität der Kapazität des Ai. " Er argumentiert, dass die USA und China in den Kampf nicht zum Leben gekommen sind, sondern für diese vier Ressourcen.

Sowohl China als auch die Vereinigten Staaten sind sich jetzt voll bewusst, dass jemand, der in der KI einen Vorteil hat, erhebliche politische, wirtschaftliche und vor allem militärische Vorteile haben wird. Er wird mehr wissen als der Feind, wird in der Lage sein, militärische Gewalt effizienter einzusetzen, die Informationen und den Cyberspace zu dominieren und tödlicher zu werden.

Das Buch mit vier Schlachtfeldern beschreibt den Wettbewerb um Daten und KI zwischen China und den Vereinigten Staaten. Das Buch beschreibt jüngste Ereignisse und bewertet die relativen Vorteile beider Länder. China befindet sich in mehreren Gebieten immer noch hinter den USA. Die Vereinigten Staaten ziehen führende Talente und Leads in Forschung und Technologie an: "China ist ein Gehörlosen über die Produktion von Chips. " Sharre warnt jedoch die Vereinigten Staaten vor Lorbeeren.

Das Buch ist von der Befürchtung durchdrungen, dass die Vereinigten Staaten hinter den Daten stehen werden. Daher betont Sharre die Vorteile Chinas und seinen schnellen Fortschritt. Mit 900 Millionen Internetnutzern generiert China viel mehr Daten als die USA. Einige Wirtschaftsbereiche wie der Passagiertransport sind viel digitalisierter als in den Vereinigten Staaten. WeChat zum Beispiel hat kein amerikanisches Analogon. Viele chinesische Anwendungen sind Amerikaner überlegen.

Darüber hinaus ist der chinesische Staat nicht auf gesetzliche Grenzen oder Bedenken der Zivilgesellschaft in Bezug auf Privatsphäre beschränkt. Die Kommunistische Partei Chinas überwacht aktiv die digitalen Profile ihrer Bürger - sie sammelt ihre Daten und registriert ihre Handlungen und nutzt in Städten die Technologie der Gesichtserkennung, um die Persönlichkeit zu identifizieren.

Die staatliche Kontrolle ist für chinesische technologische Unternehmen von Vorteil: "Große KP-Investitionen in die Überwachung und soziale Kontrolle in der Geheimdienste haben zum Wachstum chinesischer KI-Unternehmen beigetragen und sie mit engen Tipps mit der Regierung in Verbindung gebracht. " Die Synergie zwischen Regierung und Technologie in China ist sehr eng. China hat im Vergleich zu den USA auch erhebliche Regulierungsvorteile.

Die Kommunistische Partei Chinas unterstützt technologische Riesen wie Baidu und Alibaba: "Chinesische Investitionen in Technologie bringen Dividenden. " Sharre fasst zusammen: "China bildet nicht nur ein neues Modell des digitalen Autoritarismus, sondern exportiert es auch aktiv.

" Wie wird die US -Regierung Chinas Wunsch nach Daten im Bereich Daten- und KI standhalten? Hier gibt es "vier Schlachtfelder", die sehr interessant sind - und sie vergleichen sich erheblich mit Charrrs Argumentation in der "Armee von Niemand". Damit die US -Regierung das militärische Datenpotential von Daten nutzen kann, sind schwerwiegende Änderungen des regulatorischen Rahmens erforderlich. Streitkräfte müssen tiefe Partnerschaften mit dem technologischen Sektor bilden.

Sie "müssen über traditionelle Verteidigungsunternehmen hinausgehen und Startups anziehen". Es ist nicht einfach. Share Notes Ein komplexes regulatorisches Umfeld in den USA im Vergleich zu China: "In den USA sind große technologische Unternehmen von Amazon, Apple, Meta (ehemalige Facebook) und Google unabhängige Regierungszentren, die der Regierung häufig in bestimmten Fragen feindlich sind .

" Teilen Sie die Gespräche über einen hohen Protest in Google im Jahr 2017, als die Mitarbeiter sich weigerten, am Vertrag des Verteidigungsministeriums beim Projekt des Maven zu arbeiten. Die skeptische Einstellung zur militärischen Nutzung der KI wird in einigen Teilen des amerikanischen technologischen Sektors gespeichert.

Amerikanische Technologieunternehmen möchten vielleicht nicht mit den Streitkräften zusammenarbeiten, aber das Verteidigungsministerium behindert auch unfreiwillig die Partnerschaft des Militärs mit dem technologischen Sektor. Das Verteidigungsministerium hatte immer eine enge Beziehung zur Verteidigungsindustrie. Zum Beispiel warnte Präsident Dwight D. Eisenhower 1961 vor der Bedrohung, dass der "militärisch-industrielle Komplex" für Demokratie sei.

Das Verteidigungsministerium hat den Kauf- und Abschlussvertrag entwickelt, der hauptsächlich für den Kauf von Plattformen mit hoher Tech entworfen wurde: Tanks, Schiffe und Flugzeuge. Lockheed Martin und Northrop Grumman sind zu Lieferanten von Waffen geworden, die den spezifischen Spezifikationen des Verteidigungsministeriums entsprechen. Technologische Unternehmen arbeiten anders. Wie die Befragten von Sharre bemerkten: "Sie können KI nicht so kaufen, wie Sie Munition kaufen.

" Technologische Unternehmen verkaufen keine spezifischen Möglichkeiten als Waffen. Sie verkaufen Daten, Software und Computerkapazitäten - schließlich verkaufen sie Erfahrung. Algorithmen und Programme werden von ihm am besten im Zusammenhang mit sehr spezifischen Aufgaben entwickelt. Das volle Potenzial einiger Programme oder Algorithmen zur Lösung einer militärischen Aufgabe ist möglicherweise selbst für das technologische Unternehmen selbst nicht sofort offensichtlich.

Daher bevorzugen technologische Unternehmen, die in wettbewerbsfähigen Märkten tätig sind, ein flexiblereres, unbestimmteres Verträgesystem mit dem Verteidigungsministerium - sie benötigen Sicherheit und schnelle finanzielle Rendite. Technologische Unternehmen suchen eine Zusammenarbeit, nicht nur einen Plattformvertrag. Das US -amerikanische Militär und insbesondere das Verteidigungsministerium fand nicht immer einen neuen Ansatz für den Vertrag.

In der Vergangenheit war die Bürokratie zu langsam, um auf ihre Bedürfnisse zu reagieren - der Kaufprozess dauerte 7 bis 10 Jahre. Trotz der Tatsache, dass es viele Widersprüche und das System weit davon entfernt gibt, stellt Sharre die Transformation der regulatorischen Umgebung fest. Es beschreibt die Bildung eines neuen militärisch-technischen Komplexes in den Vereinigten Staaten. Das Projekt des Maven ist ein Beispiel für diesen Prozess.

Im Jahr 2017 gab Bob Work eine Notiz heraus, die berühmt wurde, in der er die Schaffung einer "interfunktionalen Gruppe in einem algorithmischen Krieg" - dem Maven -Projekt ankündigte. Seit der Entstehung von Drohnen und militärischen Satelliten während des globalen Krieges mit dem Terrorismus erhielt das US -Militär vollständige Videomaterialien. Diese Aufnahmen waren von unschätzbarem Wert.

Zum Beispiel mit Gorgon Stare, einem runden Luftüberwachungssystem, konnte die US -Luftwaffe die Explosion eines ersetzten Autos in Kabul im Jahr 2019 verfolgen, für das 126 Zivilisten getötet wurden und die Lage der Verschwörer -Wohnungen verwendet haben Attacke. Dieser Prozess war jedoch zu langsam. Daher begann die Luftwaffe mit Computer -Vision -Algorithmen zu experimentieren, um ein volles Video zu sieben.

Das Projekt des Maven sollte das Ausmaß des Erfolgs der Luftwaffe erweitern, aber ein neues Vertragsumfeld war erforderlich. Anstelle eines langen Beschaffungsprozesses hat die Arbeit 90 -Tage -Sprint eingeführt. Die Unternehmen hatten drei Monate Zeit, um ihren Nutzen zu zeigen. Wenn sie Fortschritte machten, gingen ihre Verträge weiter, wenn nicht sogar - sie starteten.

Gleichzeitig hat die Arbeit die Geheimhaltung unbemannter Luftfahrzeuge entfernt, damit das Projekt von Maven seine Algorithmen unterrichten kann. Bis Juli 2017 hatte das Projekt von Maven ein erstes Betriebssystem, das 38 verschiedene Klassen von Objekten identifizieren konnte.

До кінця року її було розгорнуто в операціях проти ІДІЛ: "Інструмент був відносно простим, він ідентифікував і відстежував людей, транспортні засоби й інші об'єкти на відео з безпілотників ScanEagle, які використовували спецпризначенці".

Після появи проєкту Maven Міністерство оборони висунуло низку інших ініціатив, спрямованих на стимулювання партнерства між військовими й технологіями.

Відділ оборонних інновацій прискорив розвиток відносин між міністерством і компаніями в Силіконовій долині, укладаючи контракти за 26 днів, а не за місяці або роки. За перші п'ять років своєї роботи Відділ оборонних інновацій видав контракти 120 "нетрадиційним" компаніям.

Під керівництвом генерал-лейтенанта Джека Шанахана Об'єднаний центр штучного інтелекту зіграв важливу роль у розвитку партнерства між збройними силами й технологічними компаніями для надання допомоги людям і операцій із ліквідації наслідків стихійних лих, а також розробляючи програмне забезпечення для картографування лісових пожеж і оцінки наслідків стихії — чи передбачають ці приклади в тексті Шарре ширше військове застосування, неясно.

Після перших труднощів Об'єднана інфраструктура оборони, створена генералом Джеймсом Меттісом під час його перебування міністром оборони, реформувала систему закупівель технологій.

Наприклад, 2021 року Міністерство оборони допомогло компанії Anduril розробити систему протидії безпілотникам на основі штучного інтелекту, виділивши на це майже 100 мільйонів доларів.

"Чотири поля бою" — це чудове й інформативне доповнення до сучасної літератури з ШІ та воєнних дій. Книга доповнює нещодавно опубліковані роботи Ліндсі, Голдфарба, Бенджаміна Дженсена, Крістофера Вайта і Скотта Куомо. Головна думка цієї роботи зрозуміла.

Дані та ШІ мають і матимуть велике значення для збройних сил.

Однак дані та ШІ не призведуть до радикальної трансформації бойових дій як таких — люди, як і раніше, у переважній більшості випадків керуватимуть летальними системами зброї, зокрема дистанційними, як показує жорстока війна в Україні Ситуація в бою складна та заплутана.

Людські судження, навички та хитрість необхідні для того, щоб використовувати зброю з максимальною ефективністю.

Однак будь-яка військова сила, яка хоче здобути перемогу на полях битв майбутнього, муситиме використати потенціал великих даних — їй доведеться оволодіти оцифрованою інформацією, яка заполоняє бойовий простір. Люди просто не здатні зробити це самотужки.

Тому штабам знадобляться алгоритми та програмне забезпечення для обробки цих даних.

Їм потрібне тісне партнерство з технологічними компаніями для створення таких систем, а також фахівці з вивчення даних, інженери та програмісти на самих оперативних командних пунктах, щоб змусити їх працювати.

Якщо збройні сили зможуть це зробити, дані дадуть їм змогу бачити всю глибину та широту бойового простору. Це не вирішить проблем військових операцій — туман і тертя війни залишаться.

Але, спираючись на дані, командири зможуть ефективніше та раціональніше використовувати свої сили. Дані підвищать летальну міць збройних сил і їхніх бойових груп.

Російсько-українська війна вже дає початкове уявлення про переваги військових операцій, орієнтованих на дані, перед противником, який досі діє в аналоговому режимі. Книга Шарре — це заклик до того, щоб США не спіткала доля російської армії в Україні.

Ентоні Кінг — завідувач кафедри військових досліджень у Ворикському університеті. Його остання книга "Urban Warfare in the Twenty-First Century" була опублікована видавництвом Polity Press у липні 2021 року.