실제 조종사와 싸운 인공 지능 : 미 공군은 공중전을 모방했다

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미국에서는 인공 지능 "조종사"를 갖춘 F-16 바이퍼 전투기와 미국 공군 최고의 전투기 조종사 사이에서 가상 토너먼트가 열렸습니다.

The Drive의 저자 Joseph Trevithick에 따르면, 시뮬레이션 된 공중전은 공중전에서 인공 지능의 자동화와 사용을 탐구하기 위해 XNUMX 년 전에 시작된 DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency)의 최근 노력의 정점이라고합니다. -공기 ".



테스트에서 30 위는 직원이 18 명에 불과한 Heron Systems가 차지했습니다. 그녀는 Aurora Flight Sciences, EpiSys Science, Georgia Tech Research Institute, Lockheed Martin, Perspecta Labs, PhysicsAI 및 SoarTech를 우회했습니다. 토너먼트는 20 년 2020 월 XNUMX 일부터 XNUMX 일까지 XNUMX 일간 지속되었습니다.

첫째 날에는 존스 홉킨스 대학의 응용 물리학 연구소(APL)가 모델로 삼은 8개 팀이 5가지 유형의 상대와 경기를 펼쳤습니다. 반대자들은 전투기, 중폭격기, 순항 미사일 및 대형 드론.

19 월 16 일에는 참가자 수가 줄어들고 서로 대항하기 시작했습니다. XNUMX 개의 최종 후보가 확인되었습니다 : Aurora Flight Sciences, Heron Systems, Lockheed Martin 및 PhysicsAI. 준결승에서 Lockheed Martin은 Physics AI를 이겼고 Heron Systems는 Aurora Flight Sciences를 이겼습니다. 그리고 마지막으로 중요한 일이 일어났습니다. Heron Systems 팀은 F-XNUMX의 강사 인 실제 조종사와 전투에서 만났습니다.


토너먼트는 2019 년 XNUMX 월에 시작된 일련의 이벤트의 결승전이었습니다. 사실, Joseph Trevithick은 경쟁 결과가 대규모 ACE (Air Combat Evolution) 프로그램의 구현에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 아직 이해하지 못했습니다. 그러나 DARPA는이 행사가 참석자들에게 활력을 불어 넣고 ACE 프로그램을위한 "AI"개발자 기반을 확장 할 것이라고 믿습니다.

그러한 공중전은 미래에 덜 가능성이 있지만 그러한 상황에 대처할 수있는 능력에 대한 필요성은 어디에도 가지 않을 것입니다. 우리는 적의 대공 방어를 억제하거나 공격적인 공중 공격과 같은 더 복잡한 시나리오에서 계속 사용합니다.

-다니엘 야 보르 섹 미 공군 중령과의 인터뷰에서 언급 됨.

Trevithick에 따르면 미군 부의 ACE 프로그램의 첫 번째 단계는 오는 2021 년에 완료 될 예정입니다. 인공 지능으로 제어되는 실험 시스템의 비행 테스트가 포함됩니다. DARPA는이 실험이 다양한 유형의 프로펠러 구동 및 제트 구동 무인 항공기 기능을 테스트 할 것으로 예상합니다. 그런 다음 시스템은 대형 항공기에서 테스트됩니다.

이 프로그램에서 생성 된 소프트웨어는 2024 년경 미국 공군에 들어갈 수 있습니다. 프로그램 구현의 결과로 항공기는 더 자율적으로되고 인공 지능은 역동적 인 공중전 환경에서 빠른 결정을 내릴 수있게 될 것입니다.

Joseph Trevithick은 디지털 공중전이 이제 인공 지능에 대한 미군의 관심이 계속 증가하고 있다는 증거라고 결론지었습니다. 인공 지능이 실제 조종사와 싸웠던 가상 전투의 결과를 평가하는 것이 특히 중요합니다.

특히 Heron Systems의 알고리즘은 실제 공군 전투기 조종사와 경쟁 할 수있었습니다. 그러나 실험적인 테스트와 경쟁은 하나이고 공중전의 실제 연습은 또 다른 것입니다. 그러나 항공기 제어 자동화에 대한 작업의 추가 개선과 함께 인공 지능의 기능에 대한 테스트로서 이러한 테스트는 실제로 큰 관심을 끌고 있습니다.
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93 의견
정보
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  1. -1
    21 8 월 2020 11 : 53
    실제 조종사와 싸운 인공 지능 : 미 공군은 조종사에 의해 공중전을 모방했다 : 미 공군은 공중전을 모방했다
    상기시켜줍니다 : "인공 지능은 실제 체스 플레이어와 싸웠습니다. 울음
    인공 지능은 역동적 인 공중전 환경에서 빠른 결정을 내릴 수있게합니다.
    전투에서는 프로그램에서 제공하지 않는 상황이 발생하고 ..... 입장하기에는 너무 늦습니다.
    1. +28
      21 8 월 2020 11 : 57
      누가 이겼어?
      1. +7
        21 8 월 2020 11 : 59
        인용구 : 절
        누가 이겼어?

        "경험, 어려운 실수와 천재의 아들, 역설의 친구"
        1. 0
          21 8 월 2020 23 : 01
          AI가 이겼다면 그들은 말했을 것입니다.
          나는 80 년대 후반의 역사를 기억합니다. 한 (미국인)은 그의 "과학적"그룹이 실제로 텔레파시 통신의 가능성을 연구하고 있다고 자랑했습니다. 텔레파시 연결이 벽 뒤의 다음 방으로 갔는지 말하지 않았습니다. 청중의 질문에 "어떻게 지내십니까?" -그들은 실험을 수행했다고 대답했다-한 구독자는 풍선을 타고 에베레스트 높이까지 올라 갔고, 다른 구독자는 바스 스카프에있는 XNUMXkm 깊이의 물속에 있었다 ... 웃음
          1. +3
            22 8 월 2020 08 : 11
            절대적으로 바보 같은 기사 :: 소스 코드도 결과도 누구에게도 알려지지 않은 것이 무엇인지 명확하지 않습니다 ... 빌레이
      2. +15
        21 8 월 2020 12 : 01
        누구로서? 언제나처럼 shkololo는 치트를 가지고 와서 모두를 쌓았습니다. 웃음
        1. -1
          21 8 월 2020 13 : 56
          어떤 종류의 속임수, 끝없는 미사일 또는 불멸
      3. 0
        21 8 월 2020 12 : 10
        인용구 : 절
        누가 이겼어?

        그러나 그것은 중요하지 않습니다 ... 중요합니다 ...
        이 행사는 참가자들에게 활력을 불어 넣고 "인공 지능"개발자의 기반을 확장 할 것입니다.

        그리고 돈은 강처럼 흐를 것입니다 ...
      4. -1
        21 8 월 2020 12 : 46
        인용구 : 절
        누가 이겼어?

      5. +16
        21 8 월 2020 13 : 33
        누구처럼? 비디오를보십시오. 매우 흥미로운.
        결승전이 끝났습니다.
        Heron은 강사 "Banger"를 5-0으로 이겼습니다. XNUMX 번의 깨끗한 승리
        개 싸움에서, 가장 가까운 싸움에서.
        강사는 한 번만 칠 기회가 있었지만 그는 놓쳤습니다.
        Heron은 매우 아름답고 사려 깊게 계산 된 루프를 작성했으며
        분명히 샷의 지점에 갔다.
        나는 다른 것을 기대하지 않았습니다. 컴퓨터 반응 속도-수천 배
        인간의 반응보다 높습니다.
        1. -1
          21 8 월 2020 14 : 08
          미묘한 차이! 이것은 AI가 가상 환경에서와 마찬가지로 적의 비행기를 지속적으로 볼 때입니다. 실제 전투기와 AI에 대한 첫 번째 기동은 적을 잃을 것입니다. 그리고 그가 카메라로 그를 더듬는 동안 그는 젖은 장소를 떠나지 않을 것입니다. 5 : 0은 여기에 있습니다.
          1. -5
            21 8 월 2020 15 : 34
            360도보기는 이미 F-35에서 구현되었습니다.
            1. 0
              21 8 월 2020 15 : 56
              음, 음, 음. 그가 거기에서 적을보고있는 것을 말 해주세요. 시각적으로 또는 방사선을 통해 추적 할 수 있습니다.
              1. -3
                21 8 월 2020 16 : 06
                그게 다야
                F-35 DAS OS는 조종사의 헬멧 디스플레이에 투영되는 높은 재생률, 고해상도 및 감도로 360도보기가 가능합니다. 이 시스템은 동체의 서로 다른 지점에 위치한 여러 광학 센서로 구성됩니다. 컴퓨터는 이미지를 주변 환경에 대한 완벽한 그림으로 결합합니다. DAS는 완전 수동 모드 (레이더 또는 레이저 조명 없음)에서 표적을 감지하고 추적하며 파일럿 개입이 필요하지 않습니다. 적이 전장에 등장하자마자 DAS는 즉시 목표물 (지상, 공중, 대공 방어 및 공대공을 포함한 미사일)을 포착하고 사각 지대를 벗어날 가능성을 제외하고 지속적으로 모니터링합니다. 이 경우 조종사는 후방 반구로 발사하여 모든 기동을 수행 할 수 있습니다.
                출처 : http://nevskii-bastion.ru/an-aaq-37-usa/ VTS "NEVSKY BASTION"AVKarpenko
                1. 0
                  21 8 월 2020 21 : 50
                  광고 (특히 밍크 고래)와 항공기 외부의 현실은 대부분 일치하지 않는 것입니다. 아마도이 시스템의 "가파름"때문에 F-35와 F-16의 근접 공중전을 아직 보지 못했을 것입니다.
                  1. -2
                    22 8 월 2020 08 : 07
                    배가 오랫동안 본 방법 wassat
            2. +1
              22 8 월 2020 08 : 18
              물론!
              그렇기 때문에 미국의 슈퍼 듀퍼는 최전선 항공의 저전력 레이더가 아닌 관측 고정 레이더 화면 가장자리에서도 하늘에 나타나는 것을 당황스럽게 생각합니다 ... 웃음
              이 인공 지능은 조종사에게 어디에서 어떤 야망이 기다리고 있는지 알려줍니다. 특히 Su-35가 순찰 중이라는 사실을 알게되면 즉시 화면에서 깃털처럼 날아갑니다 (과도한 연료 소비, 기저귀 및 자원의 야생 소비). 애프터 버너) 롤
        2. +3
          21 8 월 2020 14 : 19
          예, 사실 누가 의심할까요? 여기에서는 창의성이 필요하지 않습니다. 확률과 반응 속도에 대한 엄격한 계산은이 분야에서 AI에 대한 기회가 없다는 것을 의미합니다.
      6. 0
        22 8 월 2020 15 : 36
        신경망. 5 점 : 0
    2. +9
      21 8 월 2020 11 : 59
      미국에서는 인공 지능 "조종사"를 갖춘 F-16 바이퍼 전투기와 미국 공군 최고의 전투기 조종사 사이에서 가상 토너먼트가 열렸습니다.

      나는 만화 "굴곡 위의 기적"을 떠 올렸다. Baloo가 "젠장 shelezyaka"에게 경쟁에서 어떻게 패배했는지!
      모든 조종사가 한꺼번에 은퇴했습니다 !!! 하지만 오랜 시간 동안은 아니 었습니다. 왜냐하면 결국 shelezaks는 얼음이 아닌 것으로 판명 되었기 때문입니다!
      승무원을위한 좋은 도우미가 있겠지만 ... 내일은 옳지 않습니다. 따라서 진행을 멈출 수 없습니다 !!!
    3. +2
      21 8 월 2020 20 : 10
      전투에서는 프로그램에서 제공하지 않는 상황이 발생하고 ..... 입장하기에는 너무 늦습니다.


      자동차 프로그램과 뇌 프로그램의 차이점은 무엇입니까? 원칙 없음. 사람은 같은 AI입니다. 무언가가 ROM (유전자)에 있고 나머지는 출생 후받은 다음 "갱신", 경험입니다. 컴퓨터가 학습 할 수 없다는 생각을 어디서 얻었습니까? 의심의 여지없이-십여 년 안에 항공기에 탑승 한 사람에게는 아무것도 빛나지 않을 것입니다. "바이올리니스트는 필요하지 않습니다, 보바 삼촌. 그는 과도한 연료 만 소비합니다."
      유태인 조종사가 그랬던 것처럼 F-15를 절반의 날개로 착륙시킬지라도-질문 눈짓 음, 냄비를 태우는 것은 신이 아닙니다. 컴퓨터는 살기를 원할 것입니다. 웃음
      1. +1
        22 8 월 2020 08 : 26
        그것은 할 수 없을 것입니다 : 그러한 구성의 매개 변수는 여전히 메모리에 입력되어야 AI가 그러한 비행 매개 변수 지표와 함께 어떤 방향으로 실행 해야하는지 알 수 있습니다.
        그것은 체스에서와 같습니다. 수조 개의 조합이 있으며 승리하는 것을 찾기 위해 무차별 대입 할 수 있지만 현대 공중 근접 전투의 일시적인 현상은 컴퓨터에 그러한 기회를주지 못할 수도 있습니다 ...
  2. 0
    21 8 월 2020 12 : 04
    모든 인공 지능은 우리나라에서 공중전의 반 자연적 시뮬레이션과 전투 전투기의 ACS 프로그래밍에 사용되는 것과 동일한 알고리즘을 기반으로합니다. 예를 들어, 4+ 전투기의 자동 모드에서 PfM은 오랫동안 특별한 문제를 일으키지 않았습니다.
    1. +11
      21 8 월 2020 13 : 36
      당신은 잘못. AI는 항공기 소프트웨어와 동일한 원칙을 기반으로하지 않습니다.
      4 세대, 심지어 5 세대.
      이것은 근본적으로 다른 프로그래밍입니다.
      1. 0
        21 8 월 2020 17 : 46
        당신은 잘못. AI는 항공기 소프트웨어와 동일한 원칙을 기반으로하지 않습니다.
        4 세대, 심지어 5 세대.
        이것은 근본적으로 다른 프로그래밍입니다.

        넌센스를 쓰지 마십시오. 먼저 AI가 어떻게 프로그래밍되는지 알려주세요. 비행의 수학적 모델을 설명하고 항공기 및 기타 프로세스의 공간적 위치를 평가하기위한 기초로 취하는 것. 수학적 모델은 동일합니다. Cameron의 터미네이터 영화에 열광하고 있습니까? Zhukovsky Air Force Academy에서 가르치는 내용을 읽는 것이 좋습니다. 거기에서 전체 과정이 이것에 전념합니다. 지식 수준은 소파이지만 성적을 올리기 위해 올라갑니다.
        1. 0
          21 8 월 2020 18 : 01
          당신의 진실. 예를 들어, 당신이 논리를 C로 올릴 지 의심 스럽습니다. 그리고 그렇습니다. 원칙은 교회 동지와 튜링 동지에 의해 정해졌습니다.
        2. 0
          21 8 월 2020 18 : 45
          지금 Zhukovsky Academy에 무엇이 있는지 모르겠습니다 ...
          그러나 우리는 우리 개발의 알고리즘이 전문가 시스템과는 거리가 멀다는 것을 이해하고 있습니다. 즉, 모델은 서로 다를뿐만 아니라 다른 프로젝트에 대해 근본적으로 다른 접근 방식입니다.
          1. +2
            21 8 월 2020 21 : 55
            Zhukovsky Academy는 Tolyasik Taburetkin 아래에서 오랫동안 살기로 약속했고, Monino로 이사 한 다음 "남쪽으로"이사했습니다. Voronezh에서는 이름 (Gagarinskaya와 같은)을 제외하고는 아무것도 남지 않았고 최적화 프로그램은 망가졌고 과학적 기반은 XNUMX이었습니다. 그리고 나는 그것이 회복 될 것이라고 의심합니다.
            1. 0
              22 8 월 2020 08 : 25
              네, 슬프다. 몰랐다.
        3. -1
          22 8 월 2020 02 : 57
          “무의미한 말을 쓰지 마십시오. 먼저 AI가 어떻게 프로그래밍되는지 알려주세요. "
          자신이 이해할 수없는 것은 항상 그러한 반응을 일으 킵니다. 과학적 진보에 대한 종교 재판의 반응을 기억하십시오. 그리고 포럼에 질문하기 전에 AI가 프로그래밍되는 방식-폐쇄 된 동안 Google에서 자신을 뒤져보십시오.
          아래 기사에서 :
          "Lockheed Martin은 궁극적 인 AI를 만들기 위해 시행 착오를 거쳐 XNUMX 시간 공중전을 실행하는 여러 서버가 필요했습니다. 단일 그래픽 카드에서 실행할 수있는 소프트웨어입니다.
          Defense One으로서 Heron Systems의 선임 기계 학습 엔지니어 Ben Bell은 Defense One에 다음과 같이 말했습니다. 우승팀의 AI는 4 억 번 이상의 시뮬레이션 또는 약 12 ​​년 동안의 비행을 거쳤습니다. "

          https://futurism.com/the-byte/ai-fighter-jet-obliterates-human
          1. -3
            22 8 월 2020 13 : 57
            당신과 같은 gorlopanov와는 달리 적어도 나는 구성 요소 계산 방법론을 보았고 익숙합니다. 그리고 위키피디아에서만 온 당신 같은 사람들은 바보
          2. +1
            22 8 월 2020 18 : 14
            사람들은 단지 이해하는 것처럼 .. 20 년 전 수준에 살고 있습니다. 그리고 정말로 관심이있는 사람은 "q 학습", "마르코프 결정 과정", "그라데이션 부스팅"에 대한 정보를 읽을 수 있습니다. 나는 영어에 대해 사과하지만 그것이 어떻게 작동했는지. 아마도 내가 러시아어로 좋은 번역을 펴고, 그 다음 그것을 버릴 것입니다 .. Kaggel에는 많은 흥미로운 것들이 있고 거기에 충분한 러시아 남자들이 있습니다.
            1. -2
              22 8 월 2020 18 : 40
              링크 주셔서 감사합니다, Kaggel .. !!! 와우,하지만 더 이상 나에게는 아닙니다.
              나는 공룡 프로그래밍을하고 있었다
              Cobol, 나는 AI를 만드는 과정을 조금 이해합니다. Heron System의 엔지니어가 쓴 것처럼 4 억 번의 시뮬레이션을 거치는 것은 엄청난 일입니다! Tesla는 무인 운전에서 AI에 문제가 있지만 Tesla는 실수하면 정말 죽이지 만 여전히 AI와 함께 일하고 일해야합니다 ...
              그러나 VO의 기사에는 작성되지 않았지만 원본에는 오늘날 미국 조종사가 비행기 및 / 또는 윙맨에서 AI에 적대적이라는 것이 있습니다.
              잠재 의식 수준에서 그들은 AI의 반응 / 선택이 조종사 자신보다 낫다고 믿기가 어렵다는 것을 알게됩니다. 이 훈련은 미래의 군사 조종사에게 좋습니다.
              1. -2
                23 8 월 2020 08 : 40
                오늘날 amerskie 조종사는 비행기 및 / 또는 윙맨에서 AI에 적대적입니다.

                VO와 같은 노란색 언론의 페이지에서만 전투 항공에 대해 아는 사람을 위해 항공기 제어 요소가 고대부터 자동 모드로 존재했음을 알려드립니다. ABSU는 민간 탄도 제어에서 군사 PfP까지 수행 할 수 있습니다. 모든 군용 항공기에서 AI 요소는 이미 자주포 레벨에 있습니다 !!!! 바보 바보
                또 다른 매트리스 우상 숭배자 아니
                1. -1
                  23 8 월 2020 15 : 50
                  "VO와 같은 노란색 언론의 페이지에서만 전투 항공에 대해 아는 사람을 위해 ..."
                  예, 저는 파일럿이 된 적이 없지만 관심이 있습니다. 다음은 내 "노란색 프레스"목록입니다 (모두 영어).
                  https://news.usni.org/
                  https://nationalinterest.org/
                  https://www.defensenews.com/
                  https://futurism.com/the-byte
                  https://spacenews.com/
                  https://theaviationist.com/
                  https://www.defenseworld.net/
                  https://www.popularmechanics.com/military/

                  그리고 많은 다른 사람들. 잠자리에 들기 전에 읽는 것이 좋습니다. 시야를 넓히는 새롭고 흥미로운 것들을 많이 발견 할 것입니다.

                  "또 다른 매트리스 Idolater"
                  그래서 결국 나는 "매트리스"이고 그것을 숨기지 않는다 .. !!
                  1. +1
                    24 8 월 2020 06 : 07
                    예, 저는 파일럿이 된 적이 없지만 관심이 있습니다.

                    글쎄, 당신과는 달리, 나는 원래의 출처에서 말합니다.
                    다시 한 번, 읽은 내용을 이해하는 데 어려움을 겪는 사람들을 위해 : 복잡하고 불안정한 분리-와류 구조를 가진 비행기의 수학적 모델이 없다면 AI가 비행기를 제어하도록 가르치는 것은 불가능합니다. 무기에도 동일하게 적용됩니다. 온보드 추적 장치에서 얻은 데이터에서 공간 위치를 계산하는 알고리즘이없는 경우 소프트웨어 컴플렉스는 현재 좌표에서 항공기에 대한 가능한 손상의 %를 계산할 수 없습니다. 공간에서 그 지점을 계산하는 것은 불가능하며, 도착시 가장 높은 확률을 가진 미스가 제공됩니다. 따라서 미국 엔지니어와 프로그래머가 성취 한 것을 실제로 평가하는 것은 기쁨의 삐걱 거리는 소리없이 필요합니다. 프로그램 계산 요소의 요소가 오랫동안 사용되어 왔음을 이해하는 것이 필요합니다. 러시아 기술을 포함합니다. AI는 단순히 벽돌처럼 작동하여 최대 확률의 승리 확률이있는 전투 그림을 만들려고합니다. 그러나 AI는 결코 진정한 전쟁에서 이길 수 없습니다. 때문에 전술적 상황에 근거해서 만 작동합니다. 그리고 실제 전투가 항상 대포에 따라 진행되는 것은 아닙니다.
                    그래서 결국 나는 "매트리스"이고 그것을 숨기지 않는다 .. !!

                    글쎄요, 그렇다고해서 바보가되어야한다는 뜻은 아닙니다. 결국 똑똑한 미국 시민이 있습니다 웃음
    2. -1
      21 8 월 2020 16 : 29
      소프트웨어에 대한 접근 방식은 근본적으로 다릅니다. 차이점은 기본적으로 Java와 Python 사이에 있습니다. ....지도 강화 학습은 잘 진행되고 있습니다. 순수 NP 복잡도 수준 문제. 체스에서는 조금 다릅니다 ...
  3. 0
    21 8 월 2020 12 : 06
    실제 전투에서는 인공 지능을 배울 시간이 없지만 개발 단계에서는 가능한 한 모든 것을 예견 할 수 있습니다.
    인간은 체스에서 AI에졌지만
    1. +1
      21 8 월 2020 12 : 12
      인용문 : Pavel57
      체스에서 인간은 AI에졌다

      주요 질문은 어떤 사람입니다. 최고의 패자라면 중간 패자는 어떨까요? 유사 AI는 인간과 달리 빠르고 대규모로 확장 할 수 있습니다.
    2. -4
      21 8 월 2020 12 : 46
      AI는 특별한 방법으로 전투에서 제거되고 항공기는 돌로 변합니다! 그러나 훈련 된 조종사는 패배 할 수 없습니다! 예 병사
    3. -1
      21 8 월 2020 14 : 12
      체스에서 이동 횟수는 보드의 조각에 의해 제한되며 AI는 계산에 문제가 없습니다. 또한 모든 조각이 같은 방식으로 움직입니다. 개 덤프는 체스가 아닙니다. 전투기는 기술적 특성이 다릅니다. 또한 이제 AI는 현실 세계에서 빠르게 변화하는 환경을 추적 할 수 없습니다. 그러한 카메라와 센서는 없습니다. 글쎄요, 매트리스 조종사의 품질은 1993 년, Lipetsk 훈련 센터의 SU-27 및 Fu-15 바늘의 에이스 시연 전투에서 나타났습니다. 우리가 알다시피 그들은 우리를 완전히 병합했습니다.
  4. +2
    21 8 월 2020 12 : 11
    Kasparov처럼. 배우자 말 들었어?
    1. +7
      21 8 월 2020 13 : 39
      강사 조종사는 충격을 받았습니다.
      나는 마지막에-3-4 패배 후-그가 본격적으로 맹세했다고 확신합니다 ... am
  5. +8
    21 8 월 2020 12 : 12
    시간이 지남에 따라 AI와 동일한 비행기 떼가 오늘은 아니더라도 조종사를 목표로 안내합니다.
    당신이 필요하다면.
    품질, 수량 ​​규칙 후.
    우리가 가지고 있지 않은 (
    1. +1
      21 8 월 2020 12 : 42
      AI의 경우 "동일한 평면"은 더 이상 적합하지 않습니다. 효과적이기 위해서는 9G를 훨씬 넘어서는 견딜 수 있어야하지만 가격이 훨씬 낮은 것이 바람직합니다. 자신이 "스와 함께 조금"공격했을 때의 소모품입니다.
  6. +4
    21 8 월 2020 12 : 14
    테스트에서 30 위는 직원이 XNUMX 명에 불과한 Heron Systems가 차지했습니다.

    결과적으로 Aurora Flight Sciences, EpiSys Science, Georgia Tech Research Institute, Lockheed Martin, Perspecta Labs, PhysicsAI 및 SoarTech 중 하나에 흡수됩니다.
  7. +3
    21 8 월 2020 12 : 19
    실제 조종사와 싸운 인공 지능

    감독자. 그러나 기사를 읽은 후에도 누가 누가 이겼는지 이해하지 못했습니다.
    그러나 이것은 저자의 기사에서 일반적인 것입니다. 슬픈
    1. +2
      21 8 월 2020 12 : 35
      그들은 말했다-우정이 이겼습니다. 참신한 아이디어와 접근 방식을 느끼기 위해 대회가 열렸습니다. DARPA와 개인 거래자에게 흥미로운 것을 발견하면 말도하지 않을 것입니다. 작은 것들에 대한 아이디어는 수정 된 레시피 아래에 복사됩니다. 그것은 새롭고 획기적인 무언가가 될 것입니다. 특허, 계약 및 개발 보조금이 즉시 떨어질 것입니다. 그래서 ... 모두에게 감사합니다. 모두가 무료입니다. 다음 회의까지 활력을 얻으십시오.
    2. 0
      21 8 월 2020 12 : 47
      집단적인 마음이 이겼습니다 !!! 웃음 hi
      1. +5
        21 8 월 2020 13 : 41
        헤론 프로그램 5 : 0
  8. +1
    21 8 월 2020 12 : 38
    분명히 "스마트 윙맨"은 지상 기반의 방공뿐만 아니라 전투기도 미래에 당황 할 것입니다.
    1. 0
      21 8 월 2020 12 : 45
      그러나 이들은 다른 프로젝트입니다. 프로젝트에서 충성스러운 추종자들은 전투기의 주요 계산 작업을 유지합니다. 임무는 궁극의 차량이 아닌 항공기 호 위용으로 비교적 저렴한 드론을 만드는 것입니다.
      1. +1
        21 8 월 2020 13 : 54
        기동성이 더 좋아야합니다
    2. +1
      22 8 월 2020 08 : 40
      따라서 AI가 자작 나무를 따라 안내 탐지기가 삐걱 거리는 소리를 듣게되면 "틱!"이라는 명령 하나만 해결할 수 있습니다. -그리고 그러한 공중전의 결과는 무엇입니까?
      1. 0
        22 8 월 2020 11 : 09
        Talalikhin이 프로그램을 작성하면 사실이 아닙니다.
        1. +1
          22 8 월 2020 11 : 46
          그리고 누가 Talalikhin을 공격 했습니까?
          나사로 꼬리를 자르는 것은 그의 개인적인 결정이며 AI가 같은 결정을 내릴 수 있는지 여부는 여전히 남아 있습니다 ...
          따라서 결국 그러한 기동의 구현과 그러한 기동의 결과는 매우 모호하며 그러한 행동의 권고 가능성에 대해 전혀 말할 필요가 없습니다 ...
          1. 0
            22 8 월 2020 13 : 22
            카트리지가 다 떨어졌습니다 .... 나사로 잘게 썰었습니다.
            1. +1
              22 8 월 2020 17 : 57
              이 위치를 위해 AI를 프로그래밍하려고 시도합니다-재미있을 것입니다! 웃음
  9. +1
    21 8 월 2020 12 : 53
    5 번의 전투 중 5 번의 AI가 승리했습니다.
  10. 0
    21 8 월 2020 12 : 56
    제품 견적 : keeper03
    집단적인 마음이 이겼습니다 !!! 웃음 hi

    집단적이지만 인위적입니다.
  11. +1
    21 8 월 2020 12 : 58
    아무것도 이해가 안 됐어요 조종사와 지성은 비행기 나 콤프 토레로만 날 았어요 토다 오.
    1. 0
      21 8 월 2020 13 : 23
      의자에 날아 갔다

      어린이 장난감
      hi
      1. 0
        21 8 월 2020 14 : 15
        그리고 물론 여기 누군가가 "열린 문"의 맨 아래에 썼습니다 .Kuznetsov 시뮬레이터에서 여학생이 성공적으로 착륙했으며 이것은 동일한 오페라에서 나왔습니다. hi
  12. 0
    21 8 월 2020 13 : 11
    인간 발달의이 역사적인 단계에서 훈련 된 현대인을 물리 치기 위해, 세계 자연이 우리를 품에 안고 싸우는 동안 코로나 19조차도 불가능합니다
  13. 0
    21 8 월 2020 13 : 20
    누가 이겼고 어떤 결과를 얻었는지 간단하게 작성합니다.
  14. +2
    21 8 월 2020 13 : 28
    인공 지능은 항공기의 극심한 과부하에서 작업 할 수있게 해주 며, 그 자체로는 안전하고 조종사에게는 치명적입니다. Isaac Asimov의 양전자 뇌를 기다리며 세 연령의 아시안이 우리는 기술 세계 변화의 정점에 있으며 과학에 투자하지 않는 사람은 누구나 BAN을 받게됩니다. 깡패
    1. 0
      21 8 월 2020 19 : 41
      제품 견적 : viktor_ui
      인공 지능은 엄청난 항공기 과부하에서 작업을 가능하게 할 것입니다.
      AI가 탑재 된 비행기에 대한 최초의 신선함이없는 영화도 있습니다.
      그곳에서 그들은 호 위기 ( "Hunter"유형)로 사용하기 시작했습니다.
      그래서 아직 새로운 것은 없습니다.
  15. +5
    21 8 월 2020 13 : 29
    그리고 미국에서는 조종사없이 해체 된 전투기에 제어 시스템을 다시 장착하려는 아이디어가 오랫동안있었습니다. 즉, 자율 공격 차량을 만들고 적극적인 방공 기능을 갖춘 가미카제 드론입니다.
    F-35 한 대는 F-16, F-14 (퇴역) 또는 구형 F-15를 비행 무기로 운반합니다. 이 클래스의 새로운 드론을 만드는 것보다 더 편리합니다.

    순수 UAV보다 저렴하고 신뢰할 수 있으며 더 안전합니다. 많은 상대가 그들을 쏘는 것을 두려워하고 미국 조종사도 있습니다 (보입니다). Turks 또는 그들의 프록시는 (그들이 말하는 것처럼) 2 명의 리퍼를 격추 시켰지만 F-16은 부끄러워 할 것입니다!
  16. 0
    21 8 월 2020 15 : 27
    -XNUMX 년 이내에 실험적인 UAV 전투기가 등장합니다 ...
    1. 0
      21 8 월 2020 19 : 42
      "Hunter"에 무슨 문제가 있습니까?
  17. +1
    21 8 월 2020 15 : 30
    주요 질문은 모델링 프로세스에서 AI가 제공 한 정보입니다. 시야에 제한이 있었습니까? 실제 전투에서도 동일한 제한이 적용됩니다. 또한 AI는 잠재적으로 항공기 과부하에 대한 제한을 제거하거나 더 정확하게는 증가 할 수 있지만 무기한은 아닙니다.
    1. 0
      21 8 월 2020 15 : 37
      F-35는 360도 시야를 가지고있어 개 결투를위한 완벽한 정보입니다.
      1. 0
        21 8 월 2020 16 : 43
        오늘 BlackMokona,
        F-35는 360도 시야를 가지고있어 개 결투를위한 완벽한 정보입니다.
        F-35에는 눈이 없기 때문에 질문은이 시뮬레이션에서 AI가 어떤 종류의 눈을 주었을까요?
        1. +2
          21 8 월 2020 17 : 11
          비디오를보십시오. 끝에.
          전투는 F-16 사이였습니다. F-16에는 글라이더 주변에 적외선 비디오 카메라가 없습니다.
          F-35 처럼요
          따라서 AI는 가상 헬멧과 조이스틱에 부착되었습니다.
          사람과 똑같습니다. 에이스 조종사.
          그들은 공평한 경쟁의 장을 가지고있었습니다.
        2. -2
          21 8 월 2020 17 : 32
          F-35에는 눈과 자동 표적 감지 및 식별 기능이 있습니다.
    2. 0
      22 8 월 2020 02 : 27
      -인공 지능의 경우, 누구도 전자 광학 센서를 방위각 360 ° 내에서뿐만 아니라 F-22 및 F-35와 같이 전체 구 내에 배치하는 것을 신경 쓰지 않습니다. 이러한 방식으로 정보를 수용함으로써 AI는 어떤 조종사보다 훨씬 더 나은 상황 인식을 갖게됩니다. 물론 AI는 F-35의 조종사와 같은 레이더와 RTR 스테이션에서 동일한 데이터를 수신합니다.

  18. +2
    21 8 월 2020 16 : 13
    AI는 유인 비행기보다 더 큰 과부하로 비행기를 비행 할 수 있습니다. 네트에서 AI가 승리하기 때문입니다 (전술이 중요하고 사람이 여전히 강한 그룹 전투는 제외).
    1. +1
      21 8 월 2020 16 : 50
      체스의 AI가 인간 챔피언을 이깁니다. 동시에 체스에는 AI의 두 가지 방향이 있습니다. 사람의 경험을 고려하고 스스로 학습 할 수있는 신경망을 기반으로하는 일련의 알고리즘입니다.
      이러한 AI는 4 시간 만에 그랜드 마스터 수준에 도달했습니다.
      1. +2
        21 8 월 2020 17 : 02
        제 해설에서 저는 AI의 초기 장애 (지능 수준에 관계없이)에 대해 이야기했습니다. 즉, 극도의 과부하를 견디고 곡예 비행을 수행하는 데 걸리는 시간을 줄이는 능력입니다.

        인간은 파일럿 비행기 단지에서 제한 요소가되었습니다.
  19. 0
    21 8 월 2020 16 : 44
    그래서 Hto가 이겼다 ????
    1. +1
      21 8 월 2020 17 : 28
      인용문 : Danila46
      그래서 Hto가 이겼다 ????

      그러나 이것은 알려지지 않았습니다. 그러나 그 남자는졌습니다.
  20. 0
    22 8 월 2020 00 : 36
    Chrynovy 조종사 ..
    그는 다음 경기에 몇 시간 남았습니다.
    척 야거
    f-19 (전문가 수준)
    f-117 (전문가 수준)
    보복 자
    그는이 게임을하고 해킹하는 데 백 시간이 걸렸습니다.
    RETAL에서 그는 전투기를 갑판에 착륙시키는 법을 배웠을 것입니다.
    그리고 나서 그는 컴퓨터와 싸울 수있었습니다.
    그리고 빨판이 끝났기 때문에.
  21. 0
    22 8 월 2020 02 : 52
    7시에.
    만약 (예, 일종의) "파일럿"대신 "게이머"가 있었다면, 신은 나를 용서하고, 그는 AI에서 미국의 별 XNUMX 개 영웅을 만들고, 원숭이처럼 AI를 찢어 놓고 신문 워싱턴, ugh, potz를 찢어 버렸습니다. ...
  22. 0
    22 8 월 2020 05 : 31
    아니, 그들은 단지 미국에서 군용 항공기의 조종사를 썼습니다.
  23. 0
    22 8 월 2020 18 : 33
    실제로 이것에 관한 것입니다. 건배 ... 웃음
  24. 0
    23 8 월 2020 10 : 55
    EGESNIKI 규칙.
    이것은 당신이 그런 일을 할 머리가 필요하지 않고 그것에 대해 흥분하게 쓰는 정도입니다!
    가상 행동이 인간 행동이 아니라 프로그램의 행동이라는 것이 정말 분명하지 않습니까? TOTAL, 프로그램이 서로 "싸웠습니다". 하나는 사람이 조작 적으로 제어하고 두 번째는 자체 알고리즘에 따라 작동합니다. 훈련 전투는 실제 전투 유닛과 실제 조종사를 향한 사격 모방과 함께 자연 속에서 진행되어야합니다. 드론의 방향으로는 물론 실제 보급품을 발사하는 것이 좋습니다. 이것은 투명하고 증거에 기반하며 논란의 여지가 없습니다.

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