AI-gestuurde straaljager verslaat menselijke piloot in gesimuleerde gevechten

Onlangs werd een evenement gehouden waarbij een door AI bestuurd gevechtsvliegtuig het opnam tegen een menselijke piloot in een virtueel luchtgevecht, met als eindresultaat dat de AI erin slaagde zijn menselijke tegenstander te verslaan, wat nog een voorbeeld toevoegt van AI's die mensen overtreffen bij zelfs buitengewoon complexe taken.

Dat meldt DefenseOne, werd het recente virtuele luchtgevecht georkestreerd door het Amerikaanse leger als onderdeel van een voortdurende inspanning om het vermogen van autonome agenten aan te tonen om vliegtuigen te verslaan in luchtgevechten, een project genaamd de AlphaDogFight-uitdaging. Het Defense Advanced Research Project Agency (DARPA) koos acht teams van AI's die zijn ontwikkeld door verschillende defensie-aannemers, en zette deze AI-teams tegen elkaar op in virtuele luchtgevechten. De winnaar van dit toernooi was een AI ontwikkeld door Heron Systems, en daarna nam de AI het op tegen een menselijke piloot die een VR-helm droeg en in een vluchtsimulator zat. De AI won naar verluidt alle vijf rondes die het speelde.

De door Heron Systems ontwikkelde AI was een diepgaand leersysteem voor versterking. Diepe bekrachtiging leren is het proces waarbij een AI-agent keer op keer in een omgeving kan experimenteren, lerend van vallen en opstaan. De AI van Lockheed Martin was de tweede plaats in de competitie en maakte ook gebruik van een leersysteem voor diepe versterking. De ingenieurs en directeuren van Lockheed Martin legden uit dat het ontwikkelen van algoritmen die goed kunnen presteren in luchtgevechten een heel andere taak is dan het simpelweg ontwerpen van een algoritme dat kan vliegen en bepaalde oriëntaties en hoogte kan behouden. De AI-algoritmen moeten niet alleen gaan begrijpen dat er straffen zijn voor bepaalde acties, maar dat niet alle straffen even zwaar wegen. Sommige acties hebben zeer ernstige gevolgen in vergelijking met andere acties, zoals crashen. Dit moet worden gedaan door gewichten toe te kennen aan elke mogelijke actie en deze gewichten vervolgens aan te passen op basis van de ervaringen die de agent heeft.

Heron Systems zei dat ze hun model hadden getraind door het door meer dan 4 miljard simulaties te laten gaan, en dat het model daardoor ongeveer 12 jaar ervaring had opgedaan. De AI mocht echter niet leren van zijn ervaringen in de gevechtsproeven zelf. Het is onduidelijk hoe de resultaten van de wedstrijd zouden zijn veranderd als het model had mogen leren van de wedstrijdrondes. Als de wedstrijd langer had geduurd, was er mogelijk ook een andere uitslag geweest. De menselijke piloot kon zich na een paar rondes aanpassen aan de tactiek van de AI en kon tegen het einde van het spel veel langer standhouden tegen de AI. Het was net iets te laat de tijd dat de piloot zich had aangepast.

Dit is eigenlijk de tweede keer dat een AI een mens heeft verslagen in een gesimuleerd luchtgevecht. 2016, een AI-systeem versloeg een straaljagerinstructeur. De recente DARPA-simulatie was robuuster dan de proef van 2016, vanwege het feit dat talloze AI's het tegen elkaar opnemen om de beste te vinden voordat deze de menselijke piloot overnam.

De directeur van DARPA's Strategic Technology Office, Timothy Grayson, zei dat de proef tot doel heeft beter te begrijpen hoe machines en mensen met elkaar omgaan en om betere mens-machine-teams op te bouwen. Zoals Grayson werd geciteerd door:

"Ik denk dat wat we vandaag zien het begin is van iets dat ik mens-machine-symbiose ga noemen... Laten we eens kijken naar de mens die in de cockpit zit en wordt bestuurd door een van deze AI-algoritmen als echt één wapensysteem, waar de mens zich richt op waar de mens goed in is [zoals strategisch denken van hogere orde] en de AI doet waar de AI goed in is.”