Как создать R2-D2. Искусственный интеллект на службе у военных

Премьера "Звездных войн" в 1977 году ознаменовала собой отход от традиционного изображения роботов в научной фантастике. R2-D2 был цилиндрическим, круглоголовым, трехногим дроидом-астромехаником, который общался с помощью свиста, хотя и понимал человеческую речь. По мере развития трилогии стало ясно несколько вещей: маленький дроид был сфокусирован на миссии, неизменно предан, всегда сохранял спокойствие и, если можно так сказать, чуточку коварен. Все это традиционно человеческие качества. Кроме того, он был универсален, компетентен и надежен, а также ничуть не застенчив и не подобострастен.

Фокус перевел новый текст Майка Пьетрухи, посвященный развитию военного искусственного интеллекта.

R2-D2 не был простым автоматом – это был искусственный интеллект, облаченный в автономную подвижную оболочку с разнообразными возможностями. Самое главное: R2-D2 был достаточно универсален, чтобы составить как машинно-машинную, так и человеко-машинную команду. Таким образом, вымышленное изображение аппарата R2 предлагает жизнеспособную модель для создания члена экипажа-ИИ, а также того, как такой "член экипажа", подобный R2-D2, мог бы вписаться в современную эскадрилью.

Вместе с развивающимся потенциалом ИИ неизбежно возникает стремление использовать его в авиации. Обсуждение охватывает весь спектр возможностей, от умных калькуляторов или "помощников в принятии решений" до полностью автономных "мозгов" самолета. Действительно, автоматизированные системы для помощи человеку появились в 1912 году, через девять лет после первого полета братьев Райт, когда Люк Сперри установил автопилот на биплан Curtiss C2. Аналоговые, а затем и цифровые технологии позволили авиаторам переложить на компьютер все больше задач, включая навигацию и важнейшее задание по уклонению от рельефа местности. Однако полностью автономный самолет, способный выполнять сложные задачи, труднодостижим и, скорее всего, таким и останется.

История развития авиации за последние полвека в основном состояла из постепенных улучшений, и некоторые виды ИИ могут быть полезны для F-15EX или будущих самолетов, привнося новые возможности в человеко-машинную команду. По сути, инженеры и технологи предлагают добавить к F-15EX третьего члена экипажа, создав реальный эквивалент любимого дроида Люка Скайуокера. Но для этого необходимо понимание, что ИИ – это не волшебное приложение, которое можно без проблем внедрить в боевую авиацию.

Марш автоматизации

Автоматизация неуклонно двигает вперед развитие авиации. Автопилот был настолько легко и повсеместно распространен, что его часто называли "Джорджем", как будто он сам был авиатором. Среди систем, которые использовались для улучшения возможностей экипажа, был радар слежения за местностью, представленный в начале 1960-х годов, который объединил автопилот с радаром и обеспечил более безопасный полет на низком уровне. Ряд истребителей серии Century Series, так же как RF-4C и F111, получили версию такого радара. Аналоговая система AN/APQ-110 самолета F-111A позволяла автоматически (без помощи рук) следовать за местностью на малой высоте и высокой скорости – при модернизации до цифровой AN/APQ-115 она позволяла летать на высоте 60 метров на сверхзвуковой скорости. B-1, MC-130 и F-15E – одни из самолетов, которые сегодня используют этот тип радара. По мере совершенствования автопилотов, самолеты с системой fly-by-wire, такие как F-16, осуществляли более тесную связь между автоматической системой и органами управления полетом.

Соответственно, F-16 первым получил автоматическую систему предотвращения столкновения с землей, которая способна взять на себя управление самолетом, когда компьютерная модель указывает на неизбежность столкновения с землей. Эта система уже спасла нескольких пилотов. Сегодня даже учебные самолеты, такие как Т-6, имеют систему управления полетом, которая значительно упрощает задачи, связанные с базовой и приборной навигацией. F-35 имеет автоматическую систему, позволяющую самолету, как и многим авиалайнерам, выполнять заход на посадку по приборам практически самостоятельно. Широкое использование автоматизированных систем в современной авиации после длительного периода эксплуатации доказало их безопасность и полезность, потенциально прокладывая путь для следующего шага – члена экипажа с искусственным интеллектом.

Поумневший "Джордж"

Радар слежения за местностью и система автоматического предотвращения столкновения с землей, какими бы передовыми они ни были, являются всего лишь формами автоматизации. Оба представляют собой контроллеры дискретных событий, заранее запрограммированные на выполнение очень ограниченной задачи при заданных параметрах. Их функции фиксированы – любое изменение возможностей требует написания программистом нового программного обеспечения.

Тут и выходит на сцену искусственный интеллект. Современный искусственный интеллект, увы, не обладает такими же возможностями, как творения Джорджа Лукаса в 1977 году. Для применения ИИ подходят такие задачи, которые требуют математики – много-много быстро выполненных расчетов. Но в авиации есть задачи, которые можно было бы значительно усовершенствовать, если бы в кабине пилота находился кремниевый математик. Радар слежения за местностью может видеть то, что находится перед ним, но его возможности ограничены профилем следующего холма. В будущем искусственный интеллект может использовать хранилище цифровых данных для определения характеристик местности за следующим холмом, чтобы спланировать путь уклонения через него. ИИ может выступать в качестве помощника в принятии решений, извлекать мелкие детали из данных датчиков, управлять оборонительными системами радиоэлектронной борьбы или создавать и поддерживать точную картину как дружественных, так и вражеских сил. Многие из этих задач сегодня выполняются людьми, но может оказаться, что с некоторыми из них быстрее или лучше справляется машина, и это позволит высвободить человеческий экипаж для управления собственно миссией, а не путем к ней. Сама машина не сможет выполнить все задачи, необходимые для боевой авиации, но известные возможности современного ИИ могут быть использованы для создания очень мощной человеко-машинной команды, если эту команду удастся эффективно сформировать.

Обучение R2-D2

Проще говоря, когда ученые-компьютерщики говорят об обучении ИИ, они описывают процесс, который лишь отдаленно напоминает обучение человека. Для человека материалом для обучения часто является опыт, который оказывает воздействие на его будущую производительность. Для ИИ материалом для обучения становятся данные для корректировки алгоритмов, управляющих работой ИИ. Оба эти метода направлены на обучение отдельного агента. Обучение команды – это нечто совершенно иное.

Эффективные команды объединяются на основе ряда факторов, одним из которых является общий опыт. Самолетом с экипажем управляют люди, прошедшие через стандартизированный и общий цикл обучения. По моему опыту инструктора, все добираются до одного и того же места по одному и тому же маршруту, что дает определенную общую базу, даже если члены команды имеют совершенно разный уровень опыта. Как только команда сформирована, она тренируется вместе, чтобы узнать об индивидуальных возможностях каждого. Это формирует команду таким образом, чтобы максимально использовать индивидуальные сильные стороны, компенсируя слабые. Для того чтобы включить в команду машину (особенно с боевой задачей), ей придется пройти тот же процесс, что и человеку. Без такой подготовки летчики не будут доверять ИИ, и вполне обоснованно. Как и в случае с радаром слежения за местностью и системой автоматического предотвращения столкновения с землей, авиаторы не могут рисковать своей жизнью, используя непроверенные технологии. Единственный способ добиться эффективности команды – доказать летчикам, что технология работает, и сделать это на условиях летчика, а не компьютерщика. Таким образом, человеко-машинная команда должна будет тренироваться как команда для миссии или миссий, к выполнению которых они готовятся. Чтобы стать эффективной командой, человеку и машине очень важно эффективно общаться.

Искусственный интеллект и голосовая связь

Вот уже более 50 лет голосовая связь – королева авиации. Хотя внедрение различных видов передачи данных, от Link-16 НАТО до автоматического зависимого наблюдения-трансляции (ADS-B) гражданской авиации, снизило некоторые требования к голосовой связи, оно ни в коем случае не устранило ее. Передача данных показывает частичную картину воздушного пространства вокруг самолета, но не передает намерения или инструкции. Даже передаваемая картина неполная: картинка Link-16 показывает взаимодействующие, разбитые на звенья дружественные силы (вражеские и нейтральные силы должны быть обнаружены и помещены на дисплей), в то время как автоматическое зависимое наблюдение-трансляция показывает только другие самолеты, оснащенные той же технологией, или воздушное движение, передаваемое радарами Федерального управления гражданской авиации через службу информации о трафике. Ни один из этих каналов не выражает намерений и не выдает инструкций. Интеграция члена экипажа с ИИ в будущие самолеты может привести к изменениям в способах общения экипажей, основанным на опыте эксплуатации.

Важно Люди и машины. Можно ли доверять искусственному интеллекту?

В истребителе Link-16 может показывать экипажу положение и статус полета. Если руководитель полета хочет, чтобы экипаж что-то сделал, то эти инструкции передаются голосом с использованием очень специфического языка. Поскольку радиосвязь является полудуплексной (двусторонняя связь, при которой одновременно может говорить только один пользователь), радиоканалы очень быстро перегружаются. Часто весь ударный комплект работает на одной радиочастоте (или сети, если используется защита от помех), и нередки случаи, когда ударные комплекты достигают 60 самолетов. Соответственно, авиаторы НАТО используют "код сокращений", чтобы вместить максимальное количество данных в наименьшее количество слов. Например, указание руководителя полетов (Пантера 1) своим самолетам №3 и №4 (Пантера 3) нацелить ракеты AIM-120 на определенную группу самолетов, используя тактику запуска и ухода, сжато до позывного и четырех слов: "Пантера 3, цель – южная группа, скейт". Многое осталось недосказанным, поскольку экипаж "Пантеры-3", несомненно, узнает голос руководителя полетов и знает, кто выдал задание. Подтверждение "Пантеры-3" следует сразу после этого одним словом "три", и теперь все на частоте знают, кто нацелен на группу вражеских самолетов. Намерения "Пантеры-3" понятны: она собирается выполнить команду "Пантеры-1". И все это в семи словах.

Все это означает, что огромное количество критически важной информации в реальном времени доступно в голосовом режиме, и условное подразделение R2 должно понимать голосовые коммуникации, чтобы общаться с человеческим членом команды. В отсутствие понимания того, что происходит на радиостанциях (или в кабине пилота), машинный член команды не будет обладать необходимым уровнем ситуационной осведомленности, чтобы адаптировать свои действия к тактической ситуации. Одним из ключевых ограничений для человеко-машинной команды является то, что человек не может позволить себе тратить время на постоянное обновление ситуационной осведомленности машины. Важно, чтобы человеко-машинный интерфейс минимизировал нагрузку на человека, а не увеличивал ее.

Машина, способная отслеживать голосовые потоки, может оказаться бесценной в ряде ситуаций. Машина может вести текущий подсчет целей, успешно пораженных другими членами комплекта. Во время ближней воздушной поддержки или боевых спасательных операций командир на месте происшествия часто собирает "стек" из дружественных самолетов (он называется "стек", потому что самолетам назначены разные блоки высот для обеспечения деконфликтинга). Каждый из этих самолетов имеет различную боевую нагрузку и выносливость, и отслеживание массы самолетов в настоящее время представляет собой упражнение с карандашом и доской. Но искусственный интеллект, способный прослушивать звонки о регистрации, отслеживать количество топлива и боеприпасов в самолете и отображать их в графическом виде, высвободит значительную часть когнитивных способностей человека и сократит нагрузку на экипаж в кабине.

Важно ChatGPT для спецназа. Как Силы специальных операций могут использовать возможности ИИ

Голос – это логичный способ взаимодействия с ИИ и управления им, точно так же, как он используется для взаимодействия и управления между людьми. Во время Второй мировой войны, с распространением многоместных самолетов, при радиообмене даже указывались должности ("Пилот – штурману", например). Сегодня радиообмен достаточно понятен, и кто с кем говорит в многоместном самолете, часто определяется по контексту. По аналогии с этим, было бы лучше, если бы ИИ мог определить по контексту, предназначена ли голосовая команда для действий внутри самолета или вне его. Это может быть так же просто, как узнать, активирован ли переключатель радиостанции, хотя иногда одно сообщение является и внутренним, и внешним. Используя тот же сценарий, что и выше: "Пантера 1 нацеливается на северную группу", позволяет и ведомому, и офицеру по системам вооружения на заднем сиденье самолета знать о намерениях руководителя полетов. В ближайшей перспективе, возможно, придется пойти по пути голосовых команд Apple для функции Siri на iPhone (я предлагаю R2 вместо Siri), но контекстное извлечение голосовых команд должно оставаться главной целью.

Также само собой разумеется, что, как бы ни были заманчивы свистки R2-D2, голосовая связь с ИИ будет несколько лучше модулированных тонов. Голосовое предупреждение используется в самолетах уже несколько десятилетий, хотя ни одна система голосового предупреждения не имеет внешней последовательности приоритетов, которая говорит ей, когда уместно прерваться, а когда нет. ("Вверх" или "Пожар, пожар" явно более критичны по времени, чем "топливо на исходе"). Как и в случае с радиостанциями и радиообменом, архитектура для разработчиков ИИ уже создана.

Заключение

Добавление ИИ в самолеты является логическим продолжением тенденции автоматизации, начатой Сперри более века назад. Переход от чистой автоматизации к человеко-машинной команде, одним из членов которой является искусственный интеллект, – это сложное начинание, которое, возможно, вскоре станет достижимым. Для создания эффективной человеко-машинной команды использование архитектур и методов человеческих команд упростит внедрение ИИ для людей и позволит быстрее наладить совместную работу. Любые трудности в общении усложнят и замедлят эффективное использование ИИ членами команды и могут полностью его сорвать. Но вымышленный персонаж классической космической оперы иллюстрирует потенциальный путь к эффективной человеко-машинной команде и может служить моделью для необходимых характеристик и интерфейса управления. Устройство R2-D2 было тщательно описано – нам нужно только построить его.

Об авторе

Майк Starbaby Пьетруха – полковник ВВС США в отставке, опытный летчик-истребитель/штурмовик, имеющий более 1700 летных часов и 156 боевых вылетов на F-15E и F-4G, что несколько напоминает подразделение R2 на X-wing.