Бойовий літак під контролем штучного інтелекту переміг пілота-людину у симульованому бою

Нещодавно відбулося змагання, у якому літак-винищувач під контролем штучного інтелекту змагався з пілотом-людиною у віртуальному повітряному бою, і в результаті штучний інтелект переміг свого людського суперника, додавши ще один приклад того, як штучні інтелекти перевершують людей навіть у надзвичайно складних завданнях.

За повідомленням DefenseOne, недавній віртуальний повітряний бій був організований міністерством оборони США у рамках тривалої програми з демонстрації можливостей автономних агентів перемогти літаки у повітряних боях, проекту під назвою AlphaDogFight challenge. Університет обрав вісім команд штучних інтелектів, розроблених різними оборонними підприємствами, і влаштував між ними віртуальні повітряні бої. Переможцем цього турніру став штучний інтелект, розроблений компанією Heron Systems, а потім цей штучний інтелект змагався з пілотом-людиною, який носив шолом віртуальної реальності і сидів у кабіні літака-симулятора. Штучний інтелект виграв усі п’ять раундів, у яких брав участь.

Штучний інтелект, розроблений компанією Heron Systems, був системою глибокого підкріплення навчання. Глибоке підкріплення навчання – це процес, який дозволяє штучному інтелекту експериментувати в середовищі знову і знову, навчаючись на основі проб і помилок. Штучний інтелект компанії Lockheed Martin (LMT ) посів друге місце у змаганні і також використовував систему глибокого підкріплення навчання. Інженери та директори компанії Lockheed Martin пояснили, що розробка алгоритмів, які можуть добре виконувати завдання повітряного бою, – це зовсім інша задача, ніж просто розробка алгоритму, який може літати і підтримувати певні орієнтації та висоту. Алгоритми штучного інтелекту повинні не тільки зрозуміти, що певні дії мають штрафи, але й те, що не всі штрафи мають однакову вагу. Деякі дії мають дуже серйозні наслідки порівняно з іншими діями, наприклад, зіштовхнення. Це досягається шляхом присвоєння ваги кожній можливій дії, а потім коригування цих ваг на основі досвіду, який набуває агент.

Компанія Heron Systems заявила, що вони тренували свою модель, пройшовши через понад 4 мільярди симуляцій, і що модель набула близько 12 років досвіду в результаті. Однак штучному інтелекту не дозволялося навчатися на основі досвіду, набутого під час бойових випробувань. Незрозуміло, як би змінилися результати змагання, якщо б модель була допущена до навчання на основі раундів змагання. Якщо б змагання тривали довше, результат міг би бути іншим. Пілот-людина зміг пристосуватися до тактики штучного інтелекту після кількох раундів і став能够 протриматися набагато довше проти штучного інтелекту до кінця гри. Але це було вже трохи пізно, коли пілот адаптувався.

Це вже другий раз, коли штучний інтелект перемагає пілота-людину у симульованому повітряному бою. У 2016 році система штучного інтелекту перемогла інструктора винищувального літака. Недавній симуляційний експеримент DARPA був більш масштабним, ніж випробування 2016 року, оскільки між собою змагалися численні штучні інтелекти, щоб знайти найкращого, перш ніж він змагався з пілотом-людиною.

Директор офісу стратегічних технологій DARPA Тімоті Грейсон був процитований як сказав: що мета випробування полягає у тому, щоб краще зрозуміти, як машини і люди взаємодіють, і створити кращі команди людини і машини. Як сказав Грейсон:

“Я думаю, що ми зараз бачимо початок чогось, що я називаю симбіозом людини і машини… Давайте подумаємо про людину, яка сидить у кабіні, керується одним із цих алгоритмів штучного інтелекту, як про одну зброю, де людина зосереджується на тому, що людина робить найкраще [наприклад, вищого порядку стратегічне мислення], а штучний інтелект робить те, що штучний інтелект робить найкраще”.