Истребитель с управлением ИИ победил человеческого пилота в симулированном бою

Мероприятие, в котором истребитель с управлением ИИ был противопоставлен человеческому пилоту в виртуальной dogfight, недавно состоялось, и в результате ИИ смог победить своего человеческого противника, добавив еще один пример того, как ИИ превосходят людей даже в чрезвычайно сложных задачах.

Как сообщает DefenseOne, недавний виртуальный бой был организован Министерством обороны США в рамках продолжающихся усилий по демонстрации способности автономных агентов победить самолеты в dogfight, проект под названием AlphaDogFight challenge. Агентство перспективных исследований и разработок обороны (DARPA) выбрало восемь команд ИИ, разработанных различными подрядчиками обороны, и противопоставило эти команды ИИ друг другу в виртуальных боях. Победителем этого турнира стал ИИ, разработанный компанией Heron Systems, и после этого ИИ был противопоставлен человеческому пилоту, который носил шлем виртуальной реальности и сидел в симуляторе полета. ИИ, как сообщается, выиграл все пять раундов, которые он сыграл.

ИИ, разработанный компанией Heron Systems, был системой глубокого обучения с подкреплением. Глубокое обучение с подкреплением – это процесс, который позволяет ИИ-агенту экспериментировать в окружающей среде снова и снова, обучаясь на основе проб и ошибок. ИИ компании Lockheed Martin (LMT ) занял второе место в конкурсе и также использовал систему глубокого обучения с подкреплением. Инженеры и директора Lockheed Martin объяснили, что разработка алгоритмов, которые могут хорошо работать в воздушном бою, – это задача, которая сильно отличается от простого проектирования алгоритма, который может летать и поддерживать определенные ориентации и высоту. ИИ-алгоритмы должны понять не только то, что за определенные действия есть штрафы, но и то, что не все штрафы имеют одинаковую вес. Некоторые действия имеют очень серьезные последствия по сравнению с другими действиями, такими как столкновение. Это должно быть сделано путем присвоения весов каждому возможному действию, а затем корректировки этих весов на основе опыта, который имеет агент.

Компания Heron Systems заявила, что она обучила свою модель, пропустив ее через более 4 миллиардов симуляций, и что модель приобрела около 12 лет опыта в результате. Однако ИИ не был допущен к обучению на основе своего опыта в боях. Неясно, как бы результаты конкурса изменились, если бы модель была допущена к обучению на основе раундов конкурса. Если бы конкурс длился дольше, возможно, был бы другой результат. Человеческий пилот смог приспособиться к тактике ИИ после нескольких раундов и смог продержаться гораздо дольше против ИИ к концу игры. Это было просто немного слишком поздно, когда пилот приспособился.

Это фактически второй раз, когда ИИ победил человека в симулированном бою. В 2016 году система ИИ победила инструктора истребителя. Недавний симулятор DARPA был более прочным, чем испытания 2016 года, благодаря тому, что несколько ИИ были противопоставлены друг другу, чтобы найти лучший, прежде чем он встретился с человеческим пилотом.

Директор офиса стратегических технологий DARPA Тимоти Грейсон был процитирован как сказавший, что цель испытания – лучше понять, как машины и люди взаимодействуют, и построить лучшие команды человека и машины. Как Грейсон был процитирован:

«Я думаю, что мы видим сегодня начало чего-то, что я назову симбиозом человека и машины… Давайте подумаем о человеке, сидящем в кабине, управляемом одним из этих алгоритмов ИИ, как о真正й системе оружия, где человек сосредотачивается на том, что человек делает лучше всего [например, стратегическое мышление более высокого порядка], а ИИ делает то, что ИИ делает лучше всего».