Três anos atrás, os militares nos disseram que os robôs não serão usados para matar pessoas: então, por que eles estão ensinando-os a atirar? Lição: Os tecnocratas mentem para perpetuar suas invenções. ⁃ TN Editor
Mesmo sem perceber, os soldados poderiam em breve estar treinando atiradores de elite para assumir seus empregos.
Sensores modernos podem ver mais longe do que os humanos. Os circuitos eletrônicos podem disparar mais rápido do que os nervos e os músculos podem puxar um gatilho. Os humanos ainda superam os robôs armados em saber no que atirar - mas novas pesquisas financiadas em parte pelo Exército podem em breve reduzir essa lacuna.
pesquisadores da DCS A Corp e o Army Research Lab alimentaram conjuntos de dados de ondas cerebrais humanas em uma rede neural - um tipo de inteligência artificial - que aprendeu a reconhecer quando um humano está tomando uma decisão de direcionamento. Eles apresentaram seus papel nele no anual Interface de usuário inteligente conferência em Chipre em março.
Por que este é um bom acordo? O aprendizado de máquina depende de dados altamente estruturados, números em linhas que o software pode ler. Mas identificar um alvo no caótico mundo real é incrivelmente difícil para os computadores. O cérebro humano faz isso facilmente, estruturando dados na forma de memórias, mas não em uma linguagem que as máquinas possam entender. É um problema com o qual os militares vêm lutando há anos.
“Costumamos falar sobre aprendizado profundo. O desafio para os militares é que isso envolve enormes conjuntos de dados e um problema bem definido ”, disse Thomas Russell, cientista chefe do Exército, em uma recente Associação Industrial de Defesa Nacional evento. “Como o Google acabou de resolver o problema do jogo Go.”
No ano passado, o laboratório DeepMind do Google mostrou que um AI poderia vencer o melhor jogador do mundo no jogo Go, um jogo considerado exponencialmente mais difícil que o xadrez. “Você pode treinar o sistema para realizar um aprendizado profundo em um ambiente [altamente estruturado], mas se o tabuleiro do jogo Go mudar dinamicamente ao longo do tempo, o AI nunca seria capaz de resolver esse problema. Você tem que descobrir ... naquele ambiente dinâmico que temos no mundo militar, como podemos retreinar esse processo de aprendizagem de uma perspectiva de sistemas? No momento, não acho que haja nenhuma maneira de fazer isso sem que os humanos treinem esses sistemas. ”
"Sabemos que existem sinais no cérebro que aparecem quando você percebe algo que é importante", disse o pesquisador Matthew Jaswa, um dos autores do artigo.. Estes são chamados Respostas P300, explosões de atividade elétrica que o lobo parietal do cérebro emite em resposta a estímulos. Descoberto nos 1960s, a resposta do P300 é basicamente a resposta do cérebro a uma tarefa de decisão rápida, como se um objeto que aparece de repente é um alvo.
Os pesquisadores esperam que sua nova rede neural permita experimentos nos quais um computador possa entender facilmente quando um soldado está avaliando alvos em um cenário virtual, em vez de ter que gastar muito tempo ensinando o sistema a entender como estruturar dados de diferentes indivíduos, movimentos dos olhos, suas respostas P300, etc. O objetivo, um dia, é uma rede neural que possa aprender instantaneamente, continuamente e em tempo real, observando as ondas cerebrais e o movimento dos olhos de soldados altamente treinados fazendo seu trabalho.
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