ظهر فصل جديد في قصة هزيمة الآلات للبشر: مرة أخرى هزم الذكاء الاصطناعي طيارًا بشريًا في معركة جوية افتراضية. كانت مسابقة AlphaDogfight الاختبار النهائي لخوارزميات الشبكة العصبية المطورة للجيش الأمريكي. وأفضل عرض لإمكانيات الوكلاء المستقلين الأذكياء القادرون على هزيمة طائرات العدو في قتال جوي. مزيد من التفاصيل - في مادة Cloud4Y.
هذه ليست المرة الأولى التي يهزم فيها الذكاء الاصطناعي طيارًا بشريًا. أظهرت الاختبارات في عام 2016 أن نظام الذكاء الاصطناعي يمكنه التغلب على مدرب طيران قتالي متمرس. لكن يمكن القول إن محاكاة DARPA يوم الخميس كانت ذات مغزى أكبر ، حيث إنها حرضت مجموعة متنوعة من الخوارزميات ضد بعضها البعض ثم ضد البشر في بيئات صعبة. بالإضافة إلى دمج الذكاء الاصطناعي في المركبات القتالية لتعزيز قدرتها القتالية ، يمكن أن تساعد عمليات المحاكاة مثل هذه أيضًا في تدريب الطيارين البشريين.
بداية
في أغسطس الماضي ، اختارت وكالة مشروع الأبحاث الدفاعية المتقدمة (DARPA) ثمانية فرق للمشاركة في سلسلة من الاختبارات. تشمل القائمة Aurora Flight Sciences و EpiSys Science و Georgia Tech Research Institute و Heron Systems و Lockheed Martin و Perspecta Labs و PhysicsAI و SoarTech (كما يمكنك أن تفهم ، جنبًا إلى جنب مع مقاولي صناعة الدفاع الكبار مثل Lockheed Martin ، شركات صغيرة مثل Heron أنظمة).
كان الهدف من البرنامج هو إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي للطائرات بدون طيار المقاتلة والأجنحة غير المأهولة التي تغطي المقاتلين المأهولة. يتوقع العلماء والجيش أن الذكاء الاصطناعي سيكون قادرًا على إجراء قتال جوي أسرع وأكثر كفاءة من البشر ، ويقلل العبء على الطيار ، مما يمنحه الوقت لاتخاذ قرارات تكتيكية مهمة في مهمة قتالية أكبر.
عُقدت المرحلة الأولى من تجارب AlphaDogfight في نوفمبر 2019 في مختبر الفيزياء التطبيقية بجامعة جونز هوبكنز. على ذلك ، خاضت خوارزميات الشبكة العصبية التي أنشأتها فرق مختلفة معركة جوية مع نظام الذكاء الاصطناعي الأحمر ، الذي أنشأه متخصصو DARPA. تم خوض المعارك بين الخوارزميات في وضع 1x1 بمستوى صعوبة منخفض. أجريت المرحلة الثانية من الاختبار في يناير 2020. اختلفت عن الأولى في زيادة التعقيد. يمكن مشاهدة مرحلة الاختبار النهائية ، التي جرت في 20 أغسطس 2020 ، مباشرة على قناة DARPA على YouTube .
تم إجراء الاختبارات في جهاز محاكاة الطائرات FlightGear باستخدام نموذج برنامج ديناميكيات الطيران JSBSim. في المرحلتين الأوليين ، سيطرت خوارزميات الشبكة العصبية على المقاتلات الثقيلة من طراز F-15C Eagle ، وفي المرحلة الثالثة ، كانت المقاتلة المتوسطة F-16 Fighting Falcon.
كيف هزمت الآلة رجلاً
في المرحلة الثالثة من الاختبار ، أجرت خوارزميات الشبكة العصبية أولاً معارك جوية مع بعضها البعض. كان الفائز في جميع المعارك هو النظام الذي أنشأته شركة Heron Systems. دارت المعارك الجوية من مسافة قريبة باستخدام أسلحة المدفع فقط.
ثم أجرت خوارزمية Heron Systems معركة مع طيار مقاتل من ذوي الخبرة في سلاح الجو الأمريكي ومدرب يدعى Banger. خاض ما مجموعه خمس معارك. انتصرت خوارزمية الذكاء الاصطناعي على الجميع. اعترف الطيار الذي فقد السيارة بأن "تقنيات القتال الجوي القياسية التي تعلمها الطيارون المقاتلون لم تنجح". لكن في الجولات الأخيرة ، تمكن الرجل من الصمود لفترة أطول.
والسبب هو أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه التعلم من تجربته الخاصة أثناء الاختبار الواقعي. بحلول الجولة الخامسة والأخيرة من القتال ، تمكن الطيار البشري من تغيير تكتيكاته بشكل كبير ، مما سمح له بالصمود لفترة أطول. ومع ذلك ، أدى نقص سرعة تدريب الطيار المتمرس إلى هزيمته.
فائز آخر في الاختبار هو التعلم المعزز العميق ، حيث تختبر خوارزميات الذكاء الاصطناعي مرارًا وتكرارًا ، وأحيانًا بسرعة كبيرة ، مشكلة في بيئة افتراضية حتى تطور شيئًا مثل الفهم. لم يتم الكشف عن نوع الشبكة العصبية التي استخدمها المطورون. استخدمت Heron Systems التعلم المعزز لتدريب الشبكة العصبية. أثناء التدريب ، أجرت الشبكة أربعة مليارات عملية محاكاة.
تم عرض النتيجة الثانية في القتال الجوي الافتراضي بواسطة خوارزمية طورتها شركة لوكهيد مارتن. تم إعداده أيضًا من خلال تدريب شبكة عصبية مع التعزيز.
تفاصيل قليلة
قال لي ريثولز ، المدير وكبير مهندسي الذكاء الاصطناعي في شركة لوكهيد مارتن ، للصحفيين بعد الاختبار إن محاولة جعل الخوارزمية تعمل بشكل جيد في القتال الجوي تختلف تمامًا عن برامج التدريس لمجرد "الطيران" ، أي الحفاظ على اتجاه معين ، والارتفاع والسرعة.
« , . , . , . , . , [] , .
, , . , : , , , . , . », — .
ليس هناك شك في أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التعلم وبسرعة كبيرة. باستخدام الموارد المحلية أو السحابية لمحاكاة المعارك الجوية ، يمكنه تكرار الدرس مرارًا وتكرارًا على أجهزة متعددة. لوكهيد ، مثل العديد من الفرق الأخرى ، كان لديها طيار مقاتل. يمكنهم أيضًا تشغيل مجموعات تدريب على 25 خادمًا DGx1 في نفس الوقت. لكن ما انتهى بهم الأمر إلى إنتاجه يمكن أن يعمل على وحدة معالجة رسومات واحدة . وبالمقارنة ، بعد الانتصار ، قال بن بيل ، كبير مهندسي التعلم الآلي في Heron Systems ، إن الخوارزمية الخاصة بهم مرت بما لا يقل عن 4 مليارات عملية محاكاة واكتسبت حوالي 12 عامًا من الخبرة.
نتيجة لذلك ، تم تهنئة داربا بفوز الشركة الناشئة Heron Systems ، التي تمكنت خوارزميتها من تجاوز تطوير الشركات الكبرى مثل Lockheed Martin.
ما الأشياء الأخرى المثيرة للاهتمام في مدونة Cloud4Y
← افعلها بنفسك ، أو كمبيوتر من يوغوسلافيا
← ستنشئ وزارة الخارجية الأمريكية جدار الحماية الرائع الخاص بها
← الذكاء الاصطناعي يغني عن الثورة
← ما هي هندسة الكون؟
← بيض عيد الفصح على الخرائط الطبوغرافية لسويسرا
اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا حتى لا تفوتك مقالة أخرى. لا نكتب أكثر من مرتين في الأسبوع وفقط عن العمل.