С2COE. ИИ в военных системах управления и контроля
Аналитический Центр КЦПН перевёл документ, подготовленный «Центром Передового опыта НАТО по командованию и управлению», посвящённый поискам ответа на вопрос о месте ИИ в военных системах настоящего и ближайшего будущего. На самом деле, тема не нова, и мы уже публиковали много западных отчётов и исследований на эту тему, однако здесь меньше философии и этики, которые они так любят, и больше конкретики:
-Еще в 1950 году Алан Тьюринг задался вопросом: «Могут ли машины мыслить?». Сегодня, спустя более 70 лет, этот вопрос перешел из области теории в практическую плоскость. Искусственный интеллект (ИИ) стал, пожалуй, главной технологией десятилетия, и военная сфера не стала исключением. Сегодняшние системы способны анализировать горы данных, распознавать образы и предлагать командирам готовые решения
-Командование и управление (C2)- это нервная система армии. Если просто, это то, как командир получает полномочия и руководит подчиненными для выполнения задачи. В этой системе есть две стороны:
Командование- человеческий аспект: лидерство, творчество, воля, интуиция и ответственность
Управление- техническая сторона: правила, процедуры, протоколы, планы и программное обеспечение
- Данные поступают из тысяч источников: спутники, дроны, радары, разведка. Человек уже не в силах обработать этот поток вручную. Здесь и приходит на помощь ИИ. Он берет на себя рутинную работу, фильтруя шум и предоставляя командиру только критически важную информацию. Но ИИ не является волшебной таблеткой, а технологии не решают всех проблем. Командир должен понимать ограничения алгоритмов, особенно в вопросах кибербезопасности, планирования и симуляции
-Любое военное решение проходит через определенные этапы. Самые известные модели- это цикл OODA (Наблюдение-Ориентация-Решение-Действие) и более детализированный цикл C2 НАТО. ИИ может усилить каждый из этих этапов
-Раньше командиры полагались на интуицию и ограниченные данные. Сегодня они тонут в океане информации. ИИ решает проблему «паралича решений», автоматически фильтруя, сопоставляя и объединяя данные из разных источников. Алгоритмы машинного обучения способны находить скрытые закономерности и аномалии, которые человек мог бы пропустить. Особые надежды возлагаются на **большие языковые модели (LLM). Они могут анализировать не только цифры, но и текст, изображения и видео- от спутниковых снимков до постов в соцсетях. Это позволяет создать цельную картину происходящего в реальном времени
-Просто иметь данные недостаточно. Важно их осмыслить. ИИ помогает перейти от простого знания («что происходит?») к глубокому пониманию («почему это происходит и что будет дальше?»). Он контекстуализирует информацию: учитывает погоду, местность, культурные особенности и даже политический фон. Это называется «ситуационное понимание» (SU), и оно дает командиру когнитивное преимущество над противником
-В статье упоминаются реальные кейсы применения ИИ. Самый известный-проект «Maven» Пентагона. Эта система использует ИИ для анализа гигантских массивов видео с беспилотников. Раньше операторам приходилось часами всматриваться в экраны, чтобы заметить цель. Теперь алгоритм делает это автоматически, мгновенно отмечая подозрительные объекты и сокращая время от обнаружения до атаки. Об этой системе следует сделать отдельный пост, поскольку это касается нас напрямую. Она анализировала перемещения наших войск с первого дня начала СВО и даже с осени 21 года. А сейчас Maven уже распространилась на все шесть видов вооружённых сил США
Будем держать вас в курсе
Предыдущая переводика на тему военного ИИ-
https://t.me/kcpn2014, https://t.me/kcpn2014, https://t.me/kcpn2014, https://t.me/kcpn2014, https://t.me/kcpn2014 https://t.me/kcpn2014, https://t.me/kcpn2014 ,
https://t.me/kcpn2014 и
https://t.me/kcpn2014
