Tre anni fa, i militari ci hanno detto che i robot non verranno utilizzati per uccidere le persone: quindi, perché insegnano loro a sparare? Lezione: i tecnocrati mentono per perpetuare le loro invenzioni. ⁃ Editor TN
Senza nemmeno rendersene conto, i soldati potrebbero presto addestrare robot tiratori scelti per prendere il loro lavoro.
I sensori moderni possono vedere più lontano degli umani. I circuiti elettronici possono sparare più velocemente di quanto nervi e muscoli possano premere un grilletto. Gli esseri umani superano ancora i robot armati nel sapere a cosa sparare, ma una nuova ricerca finanziata in parte dall'esercito potrebbe presto ridurre questo divario.
ricercatori provenienti da DCS Corp e l'Esercito Research Lab hanno inserito insiemi di dati di onde cerebrali umane in una rete neurale - un tipo di intelligenza artificiale - che ha imparato a riconoscere quando un umano sta prendendo una decisione mirata. Hanno presentato il loro carta su di esso all'annuale Interfaccia utente intelligente conferenza a Cipro a marzo.
Perché questo è un grosso problema? L'apprendimento automatico si basa su dati altamente strutturati, numeri in righe che il software può leggere. Ma identificare un obiettivo nel caotico mondo reale è incredibilmente difficile per i computer. Il cervello umano lo fa facilmente, strutturando i dati sotto forma di ricordi, ma non in un linguaggio che le macchine possono capire. È un problema con cui i militari sono alle prese da anni.
“Parliamo spesso di deep learning. La sfida per i militari è quella che coinvolge enormi set di dati e un problema ben definito ", ha affermato Thomas Russell, capo scienziato dell'esercito, in una recente Associazione nazionale per la difesa nazionale evento. "Come Google ha appena risolto il problema del gioco Go."
L'anno scorso, il laboratorio DeepMind di Google ha mostrato che un AI potrebbe battere il miglior giocatore del mondo nel gioco di Go, un gioco considerato esponenzialmente più difficile degli scacchi. "Puoi addestrare il sistema a eseguire l'apprendimento approfondito in un ambiente [altamente strutturato] ma se la scheda di gioco Go è cambiata in modo dinamico nel tempo, il AI non sarebbe mai stato in grado di risolvere quel problema. Devi capire ... in quell'ambiente dinamico che abbiamo nel mondo militare, come riqualifichiamo questo processo di apprendimento dal punto di vista dei sistemi? In questo momento, non credo che ci sia alcun modo per farlo senza che gli umani addestrino quei sistemi ".
"Sappiamo che ci sono segnali nel cervello che si manifestano quando percepisci qualcosa di rilevante", ha detto il ricercatore Matthew Jaswa, uno degli autori del documento. Questi sono chiamati Risposte P300, scoppi di attività elettrica che il lobo parietale del cervello emette in risposta agli stimoli. Scoperto negli 1960, la risposta P300 è fondamentalmente la risposta del cervello a un compito di decisione rapida, come se un oggetto che appare all'improvviso sia un bersaglio.
I ricercatori sperano che la loro nuova rete neurale consentirà esperimenti in cui un computer può facilmente capire quando un soldato sta valutando obiettivi in uno scenario virtuale, invece di dover dedicare molto tempo a insegnare al sistema a capire come strutturare i dati di diversi individui, i movimenti oculari, le loro risposte P300, ecc. L'obiettivo, un giorno, è una rete neurale in grado di apprendere istantaneamente, continuamente e in tempo reale, osservando le onde cerebrali e il movimento degli occhi di soldati altamente addestrati che svolgono il loro lavoro.
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