文件 - XQ-67A 机外传感站无人机是美国空军空军研究实验室开发的未来人工智能无人机机队的原型之一,于 2017 年在加利福尼亚州帕姆代尔格雷巴特的通用原子公司测试设施中展出。 2024 年 5 月 1 日星期三。(美联社照片/Damian Dovarganes,档案)
华盛顿 -
两架空军战斗机最近在加利福尼亚州进行了一场混战。其中一架由飞行员驾驶。另一个则不然。 第二架飞机由人工智能驾驶,空军最高级别的文职人员坐在前排座位上。这是空军在开发一项源于 20 世纪 50 年代的技术方面所取得的成就的终极展示。但这只是这项技术尚未出现的一个暗示。 美国正在努力在人工智能及其在武器系统中的应用方面保持领先于中国。对人工智能的关注引起了公众的担忧,即未来的战争将由机器来进行,机器可以在没有直接人类干预的情况下选择和打击目标。官员们表示,这种情况永远不会发生,至少在美国方面不会。但潜在对手会允许做什么存在疑问,军方认为除了快速部署美国的能力外别无选择。 “无论你是否愿意称其为一场竞赛,它确实是一场竞赛,”参谋长联席会议副主席克里斯托弗·格雷迪上将说。 “我们双方都认识到,这将是未来战场的一个非常关键的要素。中国和我们一样正在努力解决这个问题。” 回顾一下人工智能军事发展的历史,即将出现哪些技术以及如何控制它们: 从机器学习到自治人工智能植根于军事,实际上是机器学习和自主性的结合。当计算机分析数据和规则集以得出结论时,就会发生机器学习。当应用这些结论来采取行动而无需进一步的人工输入时,就会出现自主性。 随着海军宙斯盾导弹防御系统的发展,这种情况在 20 世纪 60 年代和 1970 年代初见端倪。 “宙斯盾”系统通过一系列人工编程的 if/then 规则集进行训练,能够比人类更快地自主检测和拦截来袭导弹。但宙斯盾系统并不是为了从其决策中学习而设计的,它的反应仅限于它所拥有的规则集。 “如果一个系统使用‘如果/那么’,它可能不是机器学习,这是人工智能的一个领域,涉及创建从数据中学习的系统,”分配到麻省理工学院的空军中校克里斯托弗·贝拉尔迪说技术协助空军的人工智能开发。 2012 年,人工智能向前迈出了一大步,大数据和先进计算能力的结合使计算机能够开始分析信息并自行编写规则集。这就是人工智能专家所说的人工智能“大爆炸”。 由编写规则的计算机创建的新数据就是人工智能。系统可以被编程为根据机器编写的规则得出的结论自主行动,这是人工智能支持的自治的一种形式。 测试 GPS 导航的人工智能替代方案本月,美国空军部长弗兰克·肯德尔 (Frank Kendall) 驾驶第一架由人工智能控制的 F-16 战斗机 Vista 在加利福尼亚州爱德华兹空军基地上空进行的格斗演习中体验了这种先进的作战方式。 虽然这架飞机是正在进行的人工智能工作最明显的标志,但五角大楼还有数百个正在进行的人工智能项目。 在麻省理工学院,服役人员努力清理数千小时的飞行员对话记录,根据飞行期间机组人员和空中运营中心之间交换的大量信息创建数据集,以便人工智能能够了解跑道关闭等关键信息之间的区别和平凡的驾驶舱喋喋不休。目标是让人工智能了解哪些消息对于提升至关重要,以确保控制人员更快地看到它们。 在另一个重要项目中,军方正在研究人工智能替代 GPS 卫星导航。 在未来的战争中,高价值的 GPS 卫星可能会被击中或受到干扰。失去全球定位系统可能会导致美国通信、导航和银行系统失明,并使美军飞机和军舰协调反应的能力下降。 因此,去年空军飞行了一个人工智能程序——加载到绑在 C-17 军用货机地板上的笔记本电脑上——利用地球磁场来研究替代解决方案。 众所周知,飞机可以通过跟随地球磁场进行导航,但到目前为止这还不太实用,因为每架飞机都会产生大量自己的电磁噪声,以至于没有办法只过滤地球的辐射。 “磁力计非常敏感,”空军部-麻省理工学院人工智能加速器项目主任加里·弗洛伊德上校说。 “如果你打开 C-17 上的闪光灯,我们就能看到它。” 弗洛伊德说,人工智能通过飞行和大量数据学习了哪些信号应该忽略,哪些信号应该遵循,结果“非常非常令人印象深刻”。 “我们谈论的是战术空投质量。”
“我们认为,如果我们最终在无法使用 GPS 的环境中运行,我们可能已经在我们能做的事情上增加了一个箭头。我们会的,”弗洛伊德说。 迄今为止,人工智能仅在 C-17 上进行了测试。其他飞机也将接受测试,如果它能发挥作用,那么当 GPS 出现故障时,它可以为军方提供另一种操作方式。 安全栏杆和飞行员讲话Vista 是人工智能控制的 F-16,在空军训练时拥有相当多的安全栏杆。由于机械限制,仍在学习的人工智能无法执行可能使飞机陷入危险的动作。还有一名安全飞行员,只需按一下按钮即可从人工智能手中接管控制权。 该算法无法在飞行过程中学习,因此每次启动时,它都只有从之前的飞行中创建的数据和规则集。当新的飞行结束时,算法会被传输回模拟器,并输入飞行中收集的新数据来学习、创建新的规则集并提高其性能。 但人工智能的学习速度很快。由于人工智能用于分析数据,然后在模拟器中飞行这些新规则集的超级计算速度,它在寻找最有效的飞行和机动方式方面的速度已经使其在空战演习中击败了一些人类飞行员。 但安全仍然是一个关键问题,官员们表示,考虑安全的最重要方法是控制将哪些数据重新插入模拟器中供人工智能学习。就喷气式飞机而言,它要确保数据反映安全飞行。最终,空军希望正在开发的人工智能版本能够作为通用原子公司和 Anduril 正在开发的 1,000 架无人机机队的大脑。 在训练人工智能飞行员如何沟通的实验中,分配到麻省理工学院的服役人员清理了录音,删除了机密信息和飞行员有时带有咸味的语言。 学习飞行员如何沟通是“指挥和控制以及飞行员思维方式的反映。参谋长联席会议副主席格雷迪说:“如果机器想要变得非常非常出色,它们也需要理解这一点。它们不需要学习如何咒骂。” 来源链接: https://www.ctvnews.ca/world/u-s-aims-to-stay-ahead-of-china-in-using-ai-to-fly-fighter-jets-navigate-without-gps-and-more- 1.6883814 |