미국의 가상 공중전 : 인공 지능을 가진 전투기가 실제 조종사를 5-0으로 격파

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미국의 가상 공중전 : 인공 지능을 가진 전투기가 실제 조종사를 5-0으로 격파

DARPA (American Advanced Projects Agency)는 인공 지능과 전투 조종사의 작업을 통합하는 프로그램에 대한 작업을 발표했습니다. 항공... 우리는 인공 지능을 이용한 가상 공중전과 미 공군에 복무중인 전투기의 시위대 사용이 이미 진행되고있는 ACE (Air Combat Evolution) 프로그램에 대해 이야기하고 있습니다. 이러한 훈련은 "인공 지능에 대한 조종사의 신뢰도"를 드러내는 데 도움이된다는 지적이있다.

시뮬레이션 전투는 Johns Hopkins University의 Applied Physics Laboratory에서 조직되었습니다.



궁극적으로 인공 지능 (AI)을 활용 한 가상 공중전 옵션을 실제 환경으로 이전 할 계획이다.

현재 실험의 본질은 다음과 같습니다. 여러 팀이 인공 지능으로 제어되는 컴퓨터 버전에서 F-16 전투기 등이 수행하는 공중 전투 시뮬레이션 형식으로 행동해야합니다. 전투는 경험 많은 미 공군 조종사와 싸웠습니다.

앞서 언급했듯이 인공 지능 시스템은 "실제 조종사보다 완벽한 우월"을 보여 주었다. XNUMX 번의 가상 공중전에서 인공 지능이 XNUMX 번의 승리를 거두었습니다.

메시지에서 :

AI에 의해 제어되는 전투기 (컴퓨터 시연자)는 5 : 0의 점수로 실제 숙련 된 조종사를 물리 쳤습니다.

ACE 프로그램 책임자 인 Dan Jaworsek은 DARPA가 이제 실제 전투 시뮬레이션을 준비하고 있다고 말합니다.

이것은 인공 지능 시스템에 대한 중요한 테스트가 될 것이며 컴퓨터가 아니라 실제 세계에서 스스로를 보여야합니다. 지금까지는 디지털 "사진"에만 의존해야합니다.

가상 전투 과정에서 인간보다 AI의 이점이 여러 영역에서 표현되었다는 점에 주목합니다. 예를 들어, 인공 지능은 특정 무기를 사용하여 시뮬레이션 된 적의 비행기를 훨씬 빠르게 공격하기로 결정했습니다.

전문가들은 이것이 비판적 사고가 없기 때문에 이점에서 AI의 주요 단점 중 하나로 바뀔 수 있다고 지적합니다. AI는 적 항공기로 표시되는 항공기를 공격하는 것이 현재 바람직한 지 여부에 대한 질문에 답할 수 없습니다. 따라서 공격은 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

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    53 의견
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    1. +9
      23 March 2021 06 : 52
      객관적으로 굴곡에서 사람은 차에 잃을 것입니다 ... 인체에 너무 큰 초월 과부하가 발생합니다.
      유일한 질문은 기계의 발견을 기반으로 AI가 목표물에 얼마나 많은 발사를 허용 할 수 있는지입니다.
      알 수없는 이유로 프로그램에 결함이 발생하면 제작자에게 불이 붙을 수 있습니다.
      그런 기계에서는 AI가 사람에 대한 순종에서 벗어나는 경우에 자기 파괴를 위해 폭발물을 미리 놓을 필요가 있습니다.
      1. +4
        23 March 2021 06 : 55
        인용구 : Android의 Lech.
        객관적으로 굴곡에서 사람은 차에 잃을 것입니다 ... 인체에 너무 큰 초월 과부하가 발생합니다.

        과부하 한계가 균등화되었는지 여부는 알 수 없습니다.
        (그렇지 않으면 특히 시뮬레이터에 과부하가 없었기 때문에 제어 품질을 비교할 수 없습니다.)
        예를 들어, 인공 지능은 특정 무기를 사용하여 시뮬레이션 된 적의 비행기를 훨씬 빠르게 공격하기로 결정했습니다.
        그런 다음 AI는 단순히 반응 속도와 제어의 명확성으로 인해 승리했습니다.
        사실, F-16에는 인간이 부담하는 과부하 제한이 있습니다.
        1. +3
          23 March 2021 07 : 02
          예를 들어, 인공 지능은 특정 무기를 사용하여 시뮬레이션 된 적의 비행기를 훨씬 빠르게 공격하기로 결정했습니다.

          예, 그는 자신의 정확성에 대해 의심조차하지 않았습니다. 제 XNUMX 차 세계 대전을 시작하는 것이 얼마나 편리합니다.
          그리고 우리는 무엇입니까, 우리는 아무것도 아닙니다, 이것은 모두 AI입니다
          1. +8
            23 March 2021 07 : 32
            이미 "어린이를위한 모든 컴퓨터 게임"에 대한 의견이 있으십니까? "바보의 총알-잘된 총검"과 "좋은 항해에 대해 모든 증기 엔진은 쓸모가 없다", "UAV-항공기 모델링의 머그".
          2. +4
            23 March 2021 07 : 33
            DARPA의 컴퓨터에는 Ubuntu Linux가 있습니다. hi
            1. +2
              23 March 2021 11 : 31
              공격의 편의성에 대한 결정을 내리려면 전체 상황에 대한 완전한 정보가 있어야합니다. 예를 들어 공간 집합이 비활성화 된 경우 정보를 사용할 수 없습니다. 여기서 AI는 정보없이 남겨질 것이며 WB를 시뮬레이션 할 필요가 있습니다. 일반적으로 적에 대한 정보가 없으면 AI를위한 전투 모델을 만드는 것이 다소 어렵습니다. 여기서 나는 모델을 이해합니다. 공격하고 있으며 적이 이미 지정된 성능 특성 (예 : 특정 F-16)을 가지고있는 것 같습니다. 실제 상황에서는 모든 것이 그렇게 간단하지 않습니다. 인공 지능이 조종사에게 정말 일을 더 쉽게 만들 수 있다고 생각하지만 데이터베이스에서 인공 지능을 독립적으로 사용하는 것은 여전히 ​​문제입니다. AI의 실제 상황에 따라 작업을 변경하는 결정을 내리는 것은 어렵고, 너무 간단하고 유연성이 떨어지는 것처럼 보이며, 예를 들어 주어진, 정찰 된 지상 표적에 들어갈 때 작업을 수행 할 것입니다. 갑자기 대상이 거짓이라는 것이 밝혀지면 AI가 실제 대상 검색에 따라 추가 정찰을 수행 할 수있을 것 같지 않으며 주어진 좌표에서 거짓 대상을 공격합니다. 글쎄, 이것은 가사입니다. 우리는 WB에 대해 이야기하고 있습니다. 어떻게 적용할지에 대한 질문으로 돌아가 보겠습니다. 자율적으로 위에서 언급했듯이 정보가 부족하여 (우주 그룹 비활성화, 정보 교환을 제한하는 강력한 간섭) AI는 그다지 멋지고 편리하지 않은 것처럼 보이며 사용의 효율성 일본 가미카제 사용과 비슷합니다. AI가 조종사에게 큰 도움이 될 것이라는 데는 의심의 여지가 없지만 조종사의 작업에 개입 할 수있는 황금 균형이 발견 된 경우에만 가능합니다. 조종사에게 의사 결정을 제한 할 수있는 기회를주지 마십시오.
              정의에 따라 AI는자가 학습이 가능합니다. 그가 가르치는 동안 만 그렇습니다. 이것은 실제로 AI가 아니라 주어진 알고리즘에 따라 WB를 구현하는 프로그램입니다.
              추신 : 좋든 나쁘 든 모두 사람에 따라 다릅니다. 모든 결정을 AI에게 넘겨주기 .... 지금은 무섭다. 물론, 극심한 항공 사고 (소프트웨어 덕분에 보잉의 동일한 충돌), 조종사의 수동 조종 기술 상실 및 실패한 조종사에게 문제가 발생하더라도 모든 시나리오에서 조종사에 대한 지원은 좋습니다. 그들은 반짝이는 모든 것이 금이 아니라고 말합니다.
              그게 다야 내 개인 의견 의지
        2. +7
          23 March 2021 07 : 07
          그런 다음 AI는 단순히 반응 속도와 제어의 명확성으로 인해 승리했습니다.

          AI가 장착 된 항공기가 지속적으로 Nesterov의 루프를 비틀어 적의 꼬리로 들어가는 상황을 상상해보십시오 ... 그는 아무것도 느끼지 못하고 조종사는 의식을 잃을 때까지 모든 내부 장기에 강한 압력을 경험하고 있습니다. 오랫동안 충분합니다.

          5g에서 평범한 사람은 의식을 잃습니다 ...
          1. -9
            23 March 2021 08 : 00
            AI가 장착 된 항공기가 지속적으로 Nesterov의 루프를 비틀어 적의 꼬리로 들어가는 상황을 상상해보십시오 ... 그는 아무것도 느끼지 못하고 조종사는 의식을 잃을 때까지 모든 내부 장기에 강한 압력을 경험하고 있습니다. 오랫동안 충분합니다.

            현실과 구별 할 수없는 단일 항공기 시뮬레이터는 아직 생성되지 않았습니다.
            조종사는 날개에서 공기 흐름의 실속을 예측하거나 실속 직전에 날아갈 수 있습니다. AI는 그렇게 할 수 없습니다.
            수십억 개의 선택을 가진 조종사는 직관적으로 올바른 것을 선택할 수 있으며 AI는 모든 선택을 계산하는 데 시간이 걸립니다.
            1. +3
              23 March 2021 08 : 56
              적절한 모델을 만들고 프로그램에 넣으면 AI도 이것을 배울 수 있습니다.
            2. +3
              23 March 2021 09 : 06
              제품 견적 : lucul
              현실과 구별 할 수없는 단일 항공기 시뮬레이터는 아직 생성되지 않았습니다.

              여기서 핵심은 "더"입니다.
        3. +2
          23 March 2021 07 : 38
          지금은 "붉은 남작"이 없습니다. 다른 한편으로, 자동차와 "붉은 남작"사이의 전투를 보는 것은 흥미로울 것입니다.
      2. +11
        23 March 2021 07 : 01
        인용구 : Android의 Lech.
        엄청난 과부하

        AI는 이제 조종사의 능력을 기반으로 설계된 기존 항공기에서 테스트되고 있습니다. 그런 다음 새로운 자동차가 그를 위해 엄청나게 기동성있게 설계 될 것입니다.
        1. +9
          23 March 2021 07 : 03
          제품 견적 : Waltasar
          그런 다음 새로운 자동차가 그를 위해 엄청나게 기동성있게 설계 될 것입니다.
          기술적 진보는 멈출 수 없습니다 ...
          그렇게 될 것입니다.
          그러나 더 이상 선실에 사람이 없을 것입니다. 양쪽에서.
        2. +2
          23 March 2021 15 : 25
          그런 다음 새로운 자동차가 그를 위해 엄청나게 기동성있게 설계 될 것입니다.

          ... 그리고 대공 미사일은?
          1. +1
            24 March 2021 11 : 58
            ... 그리고 대공 미사일은?

            아멘.
      3. -7
        23 March 2021 07 : 04
        종결자를 검토했습니다). 그리고이 경우에 실패 나 공포가 발생하면 기계가 자기 파괴를 이해하고 비활성화 할 것입니다. 지금까지 사람은 가장 현대적인 기계입니다. 인공 지능에서 비슷한 기계를 만드는 데 수십 년이 걸릴 것입니다. 비록 사람이 할 수는 있지만, 진화를 통해이 기회가 주어졌습니다.
        1. +7
          23 March 2021 07 : 09
          인용구 : TerraSandera
          이 경우 실패가 발생하면 어떻게해야합니까?
          나는 흡연을 제안한다 (당신은 Pedivikia를 사용할 수있다)- "친절한 불"이란 무엇인가!
          그러나 "충돌"도!
          기계에서-마치 그러한 "실패"가 적지 않은 것처럼 ...
          1. 0
            23 March 2021 09 : 35
            나는 어떤 형태로든 혈통을 "연기"하지 않습니다. 알고리즘의 작성자, 즉 인적 요소를 가진 동일한 사람들에게서 나온 것입니다. 당신은 그에게서 벗어날 수 없습니다.
      4. +8
        23 March 2021 09 : 05
        사람은 컴퓨터로 제어되는 UAV를 상대로 이길 기회가 없습니다 (AI는 불필요하며 모든 문제는 알고리즘으로 해결됩니다). 당신은 이것에 동의하고 무인 전투기를 긴급하게 개발해야합니다. 거대하고 저렴합니다.

        UAV와 전투기 간의 첫 번째 훈련 공중전은 1971 년이었습니다. F-4와 BGM-34f 사이
        10 월 4 일, 졸업식으로 스미스의 지휘하에 하나는 공대공 미사일을 탑재 한 두 대의 F-XNUMX 팬텀이 MASTACS를 요격하기 위해 날아 갔다. 드론은 공중전 교관 John Pitzen이 원격으로 조종했습니다.

        스미스는 라디오를 통해 "왼쪽 날개에있는 탈리 호"라고 발표했다. 곧 교전하려고했지만 무인 항공기가 미사일을 잠그기 전에 급격히 회전했다.

        "그는 엄마처럼 변합니다."라고 Smith가 말했습니다.

        Smith는 MASTACS 드론을 잃어 버렸습니다.이 드론은 루프를 만들고 Smith의 꼬리에 올 때까지 계속 급격하게 회전했습니다. 드론이 6G 회전을 장시간 당겨서 사람이 기절 할 수 있다는 점은 고속으로 180 초 만에 12도 회전 할 수 있다는 것을 의미했습니다. 비무장 드론이 스미스 뒤에서 발사 위치를 차지했습니다.

        두 팬텀이 MASTAK 드론을 목표로 삼으려고 헛되이 시도함에 따라 동일한 순서가 반복해서 반복되었습니다. 무기가 제대로 잠길 수있을만큼 충분히 오랫동안 발사 위치에 머물 수 없었습니다. 그들은 두 대의 AIM-7 Sparrow 레이더 유도 미사일과 두 대의 AIM-9 사이드 와인 더 열 유도 미사일을 한 번도 맞 히지 않고 발사했습니다. 그가 무장했다면 "MASTAK Firebies"는 두 상대를 쉽게 다룰 수 있었을 것입니다.


        https://www.forbes.com/sites/davidhambling/2020/06/11/how-drones-beat-top-guns/
        1. 0
          23 March 2021 10 : 06
          인용구 : OgnennyiKotik
          인간은 컴퓨터로 제어되는 UAV를 이길 가능성이 없습니다.

          논쟁 적 이슈. 과부하를 견딜 수있는 UAV의 확실한 이점. 그러나 폭발성 미사일은 여전히 ​​G 이상을 견딜 것입니다. 따라서 극도의 기동성에 대한 필요성은 의문입니다. 그러나 살아있는 조종사의 생각은``만약 그렇다면 ''라는 일련의 지침보다 분명히 더 유연합니다.
          인용구 : OgnennyiKotik
          당신은 이것에 동의하고 무인 전투기를 긴급하게 개발해야합니다. 거대하고 저렴합니다.

          자연에는 그런 것이 없습니다. 우크라이나는 최근 6 천만 달러에 Bayraktar 70 대와 제어 모듈 XNUMX 개를 구입했습니다. 이것은 저렴하고 대량의 UAV의 문제입니다. 그리고 온보드 장비에는 적외선 카메라와 레이저 지정자 만 있습니다. 게다가 저렴한 잔디 깎는 기계 엔진.
          1. +2
            23 March 2021 12 : 25
            어쨌든 자동차와 함께 조종사를 잃는 것은 비용이 많이 들고 결과적으로 비합리적으로 무겁고 현대적인 수준의 전자 장치에는 무의미합니다. 미래에는 무선 채널 (장거리에 걸쳐 보호되는 넓은 채널도 다소 사소한 일임)에 대한 제어 또는 AI 또는 둘의 조합 중에서 선택할 수 있습니다. 당신은 일을 시작하기 위해 어느 끝에서나 시작할 수 있습니다.
      5. 0
        23 March 2021 09 : 21
        폭발물도없고 연료도 무한하지 않으며 탄약도 없습니다.
      6. 0
        23 March 2021 17 : 20
        유일한 질문은 기계의 발견을 기반으로 AI가 목표물에 얼마나 많은 발사를 허용 할 수 있는지입니다.


        유인 적 항공기와 달리 AI는 "내가 군사 재판에 속하지 않겠습니까?"라는 배경에서 생각을 컴퓨터에 유지할 필요가 없습니다. 중요한 상황에서는 전투 임무 수행에 가장 적합한 알고리즘이 선택됩니다.
      7. -1
        24 March 2021 11 : 56
        사람들이 시뮬레이터에 앉아 있었나요? 그렇다면 모든 것이 현실과 다르기 때문에 전투는 원칙적으로 불평등합니다 ...

        헬리콥터 조종 법을 배우고 경 비행기에서 비행 시뮬레이터를하려고했습니다. 실생활에서 본능적으로 밝혀지는 것이 컴퓨터에서는 불편하고 느리게 불확실하기 때문에 빨리 포기했습니다. ! 이것은 특히 카메라 제어와 관련이 있습니다.
        물론 헬멧이 약간 도움이 될 것이지만 전정 장치는 여전히 관련되어 있지 않으며 픽셀로 그림을 표현하는 것만으로는 좋은 시력에 기여하지 않습니다. 실제로 디스플레이는 디지털이 아니라 아날로그입니다.

        물론 전투기 조종사는 특수 시뮬레이터에서 훈련하지만 실제로 이것은 많은 단점을 제거하지 않습니다!

        모바일 플랫폼이있는 Boeing-6NG 시뮬레이터에서 비행 (약 8 ~ 737 시간) 경험이 있지만 조종실 내부에는 더 많은 작업이 있으며 "거리"를 시뮬레이션하는 화면은 다소 부차적이며 모든 일이 다소 느리게 발생합니다. 그들에. 그리고 당신은 떨고 있지만 어디로도 날지 않습니다. 그리고 당신은 그것을 느낄 수 있습니다!

        이 경우, 비행기가있는 컴퓨터는 큰 출발을합니다! 내 말은 : 그는 자신이 조건을 고려하고 전투가 벌어지는 "3d 세계"를 창조합니다. 패턴 인식, 레이더 및 기타 감지 시스템을 담당하는 센서의 결함이 평준화되고 있습니다.
        즉, 컴퓨터는 지점까지의 거리를 계산하고 제약 조건과 조건에서 알고리즘을 적용합니다. 그리고 그게 전부입니다! 타겟이 감지되었습니다. 로켓은 알고리즘에 따라 완벽하게 날아갑니다.

        그러나 실생활에서는 다를 것입니다! 라이브 조종사는 화면을 가로 질러 비행 할뿐만 아니라 본능적으로도 비행합니다. 그는 더 수집되고 더 조심 스러울 것입니다. 그리고 AI를 속일 수 있습니다. 예를 들어 미끼 드론을 풀어 (그 때 쯤이면 비슷한 일이 일어날 것입니다) AI가 스스로를 공격하고 탐지하도록 강요합니다.

        또한 드론 자체의 시스템은 원칙적으로 더 변덕 스러울 것입니다. 센서가 멈춘 다음 레이더가 식별 할 수없는 흐릿한 그림을 표시하고 갑자기 전자전이 어떻게 든 이해할 수없는 상태가되며 실리콘이 태그에서 재생되는 원자 ... 혀 그리고 그는 상황을 현실적으로 평가할 수있는 "생생한"모습을 갖지 않을 것입니다.

        즉, 이러한 가상 비행은 상대방을 생성하는 컴퓨터 환경에서 발생합니다. 당연히 알고리즘이 해결되고 있습니다. 하지만 "종이에 매끄럽게 ..."

        글쎄, 게다가 그것은 매우 비싸고 수익성이 있습니다! 할 수있는 아름다운 보고서 ... 눈짓
    2. 댓글이 삭제되었습니다.
    3. 0
      23 March 2021 07 : 01
      이해가 안되지만 스텔스는 어디에 있습니까? 제 21 차 세계 대전의 전투처럼 보입니다. XNUMX 세기에 누가 그렇게 싸우고 있습니까? 예, 우리가 보는 것처럼 미사일이 아닙니다.
      1. +2
        23 March 2021 07 : 18
        인용구 : TerraSandera
        21 세기에 누가 그렇게 싸우고 있습니까?

        이것은 컴퓨터 게임의 경우가 아닙니다.
        그러나 실제로 최근 수십 년 동안 미국에서 전투기를 사용한다는 개념은 근접 전투를 피하는 데 기반을 두었습니다. 그리고 갑자기 그들은 그 반대를 시뮬레이션합니다. 질문.
    4. +1
      23 March 2021 07 : 04
      첫째, "인공 지능"이 아니라 그 유사성입니다. 왜냐하면 정확한 공식은 실제 AI가 무엇인지조차 존재하지 않기 때문입니다! 둘째, 컴퓨터 자체의 힘은 무엇입니까? 아마도 이것은 거대한 방을 차지하는 복합물이며 의사 승리는 이해할 수 있습니다! 셋째, 프로그램은 사람에 의해 만들어 지지만 인생에는 이상적인 조건이 없으며 프로그램에서 무시되거나 부재하는 요소 (예 : 바람과 함께 폭우)가 결정적인 역할을 할 수 있습니다. 그래서,이 모든 게임은 그들이 그러한 프로그램을 작성할 수있는 "컴퓨터 생성기"의 자체 지원을위한 것입니다. 정말 대단한 !!!
      1. +2
        23 March 2021 07 : 36
        둘째, 컴퓨터 자체의 힘은 무엇입니까? 아마도 이것은 거대한 방을 차지하는 복합물이며 의사 승리는 이해할 수 있습니다!

        그럼에도 불구하고 소형화 과정이 엄청난 속도로 진행되고 있지만 하나의 UAV와 UAV 떼를 모두 원격으로 제어하는 ​​것으로 충분합니다. 실습에서 알 수 있듯이 통신 채널은 완전히 보호 될 수 있습니다.
      2. 0
        23 March 2021 08 : 59
        테슬라의 인공 지능이 트렁크의 작은 부분을 차지합니다 .. 비행기는 30 배 이상을 감당할 수 있습니다 ... 상상 만하세요 ..
        1. +2
          23 March 2021 14 : 04
          Tesla의 AI는 다른 자동 조종 장치처럼 트렁크에 없습니다.
          여기에 전체 AI가 있고 복제 된 두 개의 동일한 칩이 병렬로 작동하고 서로를 확인합니다.
    5. +3
      23 March 2021 07 : 06
      이 모든 것은 확실히 훌륭하지만, 결국 어떻게 되었든간에 "종이에서는 부드럽지만 협곡은 잊어 버렸습니다." 나는 현실에서 발생할 수있는 모든 뉘앙스와 사람이 어떤 경우 에든 반응 할 수있는 모든 뉘앙스를 프로그램에 넣을 수 있는지에 대한 질문에 관심이 있지만 AI는 그렇지 않습니다. 프로그램에서 제공하지 않습니까?
      1. +1
        23 March 2021 10 : 39
        시간이 지남에 따라 시행 착오를 기반으로 모든 가능한 상황의 99 %를 고려하지만 나머지 1 %에서는 사람이 기계와 같은 방식으로 행동 할 가능성이 높습니다. 이러한 상황의 비율이 훨씬 높을 가능성이 높습니다.)
    6. +3
      23 March 2021 07 : 12
      이를 위해 "프로그램에서 예측할 수없는"흰색 점을 찾기 위해 테스트가 수행됩니다.
      평소의 일.
      첫째, 고도로 이상적인 조건에서 점점 실제 조건에 더 가깝습니다.
    7. 0
      23 March 2021 07 : 29
      미국의 가상 공중전 : 인공 지능을 가진 전투기가 실제 조종사를 5-0으로 격파

      흥미로운 버전이지만 ... 실제 성능에 대한 확인이 필요합니다.
      명확하게 말하면 파일럿 제어를 기반으로 이전에 만든 기술이 AI의 제어하에 압도적 우위를 보여줄 것 같지 않습니다 .AI로 만든 기술에 대해 실생활에 나타날 때 이야기하겠습니다.
    8. +1
      23 March 2021 07 : 33
      조종사가 여전히 게임을 못 할 수도 있습니다. 25 게임이 아니라 적어도 XNUMX 게임이 필요하며 그 후 지능이 어떻게 대처하는지 지켜보십시오.
      1. +3
        23 March 2021 09 : 10
        전쟁에서 조종사도 25 번의 시도?
        1. 0
          23 March 2021 09 : 48
          그러한 시스템에 대한 조치에 대한 알고리즘이 있습니다.
    9. -4
      23 March 2021 08 : 17
      Che는 과부하 등에 대해 이야기합니다. 컴퓨터는 또한 과부하를 좋아하지 않으며 온도 변화 등으로 고통받습니다. 주먹 하나를 잡고 노트북을 치십시오. 높은 확률로 영원히 깨질 것입니다. 그런 타격 후에 사람이 넘어지면 (예를 들어, 당신이 운동 선수), 그는 살 가능성이 가장 높고 응답으로 무더기 할 것입니다.

      물론 특정 영향을 견딜 수 있도록 컴퓨터를 만들 수 있습니다. 음, 조종석의 조종사는 알몸으로 비행하지 않고 특별한 훈련을 받았습니다. 그리고-비밀리에-글라이더에는 과부하 제한이 있으며 엔진에서 전구에 이르기까지 모든 장비에 고정되어 있습니다. 예, 일반적으로 조종사가없는 비행기는 비슷한 비행기보다 가볍습니다. 하지만 조종사와 함께. 진실은 그것이 지상이나 다른 비행기에서 제어되는 경우입니다. 그가 스스로 결정을 내릴 필요가 있다면 더 이상 사실이 아닙니다.

      이 "테스트"는 무엇을 보여 줍니까? 게임 엔진에서 "AI"가있는 봇이 조종사 주위를 날 수 있다는 사실? 이것은 특히 봇이 속이고 조종사가 게임을 처음 접하는 경우 항상 알려져 있습니다. AI가이 전투에서 과부하 저항을 어떻게 도울 수 있습니까? 그는 근접전, 공중전에서 사람 주위를 날 수 있습니다. 미국인들은 공중전은 구식이고 로켓이 지배한다는 생각을 선전하지 않았습니까? 네, 그들은 지배합니다. 로켓은 한 번만 사용할 수있는 AI와 동일한 항공기입니다. 그리고 그것은 가볍고 이론상 상대적으로 무거운 전투기보다 더 잘 기동 할 수 있습니다.

      미사일이 모든 사람을 물리 치지 않은 이유는 무엇입니까? 적은 에너지 공급 (로켓에 따라 다름)에 더해 뇌가 거의 없기 때문입니다. 조종사의 (무게 기준) 두뇌는 무엇입니까? 약 1,5kg + 조종사 형태의 동반 장비-약 100kg. 조종사의 계산 능력은 무엇입니까? 사람을 플롭으로 측정 할 수는 없지만 대략적으로 추정 할 수 있습니다. 버스와 자전거 사진이있는 보안 문자를 보셨나요? 그녀는 로봇과 사람을 분리하도록 설계되었습니다. 그. 일반적인 현대 인식 알고리즘으로는이를 해결할 수 없습니다. Inacheb 그녀는 달랐습니다.

      다소 지능적인 컴퓨터 두뇌를 "데이터 센터"라고하며 일부 작업은 매우 빠르게 해결할 수 있습니다. 그러나 더 복잡한 것은 더 느립니다. 그리고 복잡한 작업의 관점에서 그들은 사람에게집니다. 캡 차는 동일합니다) Sobsno Turing 테스트는 이것에 관한 것입니다. 많은 양의 전기를 삼키면 서 온도 조절 등이 필요합니다. 물론 데이터 센터는 공중으로 들어 올릴 수 있습니다. 보잉 747은 적합하지 않습니다. 그러나 슈퍼 기동성에 대해 잊을 수 있습니다. 보잉 자체는 방법을 모릅니다. 그리고 데이터 센터도 그것을 좋아하지 않을 것입니다.

      인간은 86 억 개의 뉴런 프로세서를 가지고 있습니다. 그리고 모든 사람은 매우 빠르지는 않지만 (방법을보고 싶어 함) 동시에 작동합니다. 그리고 그들은 그들의 기능에 대한 진화에 의해 날카 로워졌습니다. 수백만 년 동안. 우리는 100 년이 채 안되는 기간 동안 컴퓨터를 만들어 왔으며 많은 것을 성취했습니다. 그러나 지금은 선택의 여지가 제한된 곳에서만 사람을 이겼습니다. 체스. 컴퓨터 게임. 실제로는 다음과 같습니다.
      1) 인공 지능이란 : 로봇이 인간 "수 분자"가 단순히 발자국을 만들 수없는 곳에 발자국을 가지고 다니는가?
      2) Su-57 항공기는 "부활, 비행, 안전, 내명, 기동성, 전투기 임", "가압, 특히 경제적"입니다.
      3) DARPA : 길고 부진한 휴가 문제 해결

      내가 그렇게 말할 수 있다면, "생각"은 3 억 개의 토큰에 대해 훈련 된 최고의 모델 중 하나 인 GPT-80에 의해 표현되었습니다. "concept this :"를 입력하고 "add"를 클릭했습니다. 이론적으로 AI는 개념의 정의에 관한 것임을 이해해야합니다. 적어도 저자들은 그렇게 말한다.

      그러나 아아. 인터넷에서 찾아서 직접 플레이 할 수 있습니다.

      따라서 물론 AI 탑재가 필요합니다. AI 문제를 해결합니다. 그리고 인간은 인간을 결정해야합니다.
      1. +4
        23 March 2021 09 : 02
        모든 전문 기술은 사람을 우회합니다. 인간의 뇌는 너무 보편적입니다. 이것으로 인해 어떤 것도 위에있을 수 없을 것입니다. .. 나는 그것들이 독특하기 때문에 독특한 ..에 대해 쓰지 않습니다. 하지만 당신은 숫자의 근을 계산하는 속도의 관점에서 계산기를 우회 할 수 없을 것입니다.
        1. 0
          23 March 2021 09 : 43
          왜 안되나요? 쉽게 돌아 다닐 수 있습니다. 4의 근을 계산할 때. carculator는 계산에 적어도 어느 정도 시간을 할애해야하지만 그 결과를 미리 알고 있습니다. 동시에 나는 나 자신을 독특하다고 생각하지 않습니다. 그러나 내가 할 수있는 모든 것은 동시에 세상의 어떤 사람도 그렇게 할 수 없습니다.
          1. +1
            23 March 2021 14 : 05
            좋은 계산기에도 기억력이 있습니다
    10. +3
      23 March 2021 10 : 38
      나방이 날아갔습니다. 여기에 VO 뉴스가 있습니다. 속삭임.
    11. +2
      23 March 2021 10 : 38
      이것은 카페트입니다. 사람이 (반으로) 죽습니다.
      1. -1
        23 March 2021 19 : 14
        그것은 죽지 않고 아주 먼 미래를 위해 스스로를 대체 할뿐입니다. 러시아는이 방향으로 일하고 있습니다.
        "NRC의 과학자들"Kurchatov Institute는 "연구 그룹의 일환으로자가 학습 신경형 컴퓨팅 시스템의 생성에 대한 유망한 자료를 받았습니다. 이들의 에너지 효율성은 기존 컴퓨터를 몇 배나 능가합니다.

        원래 기술을 사용하여 제조 된이 새로운 재료는 바이오시 밀러 컴퓨팅 시스템의 신경 접촉을 시뮬레이션하는 데 필요한 모든 특성을 가지고 있습니다. 이를 기반으로자가 학습 로봇 장치의 프로토 타입이 만들어졌습니다.
        과학자에 따르면 이러한 기술은 텍스트 및 음성 처리, 패턴 인식 및 의사 결정과 같은 다양한인지 작업을 해결할 수있는 엄청난 기회를 열어줍니다.

        새로운 재료는 금속 나노 결정을 포함하는 리튬 니오 베이트의 층상 구조입니다. 이온빔 증착을 사용하여 박막을 순차적으로 증착하여 제조되었습니다. 연구자들은 물질 내 금속 나노 결정의 농도가 그 특성에 상당한 영향을 미친다는 것을 발견했습니다. 박막의 구성을 다양 화함으로써 나노 복합체가 최상의 특성을 나타내는 "이상적인"매개 변수를 선택할 수있었습니다.

        과학자들이 개발 한이 물질은 기존의 금속 산화물 반도체보다 훨씬 더 정확하게 인공 신경 접촉을 모방합니다. 그 이유는이 나노 복합체가 뉴 로모 픽 장치에서 기능하는 메커니즘 때문입니다. 살아있는 시스템에서와 마찬가지로 신호 처리는 아날로그 특성을 가지며 인공 뉴런 간의 연결 강도 변화는 이온의 농도와 확산을 변경하여 수행됩니다.

        이 새로운 물질의 특징은 그 기반으로 만들어진 신경형 시스템이 뇌의 "가소성"속성을 모방 할 수 있다는 것입니다. 따라서 살아있는 유기체에서 도파민은 뉴런 간의 상호 작용 강도를 조절할 수 있으며 새로운 장치에서이 역할은 인공 신경 전달 물질에 의해 수행됩니다.

        이러한 시스템의 장점은 학습 과정에 "교사"가 필요하지 않다는 것입니다. 장치 자체는 소위 "보상"및 "처벌"의 원천 인 환경과 상호 작용하여 작업을 수정합니다.

        새로운 나노 복합체를 기반으로 과학자들은 멤 리스터 어레이를 만들고 신경 형태 시스템의 프로토 타입을 구축했습니다. 파일럿 테스트는 이러한 바이오시 밀러 장치가 다른 초기 조건에 "적응"할 수 있음을 보여줍니다. 이것은 스스로 학습 할 수있는 능력을 가진 큰 신경형 시스템의 생성에 대한 전망을 열어줍니다. "
    12. +1
      23 March 2021 21 : 49
      이 훈련 싸움에 대한 전체 긴 영화가있었습니다.
      처음에는 여러 AI 프로그램이 서로 "싸웠습니다".
      그런 다음 우승자는 숙련 된 강사 조종사와 싸웠습니다.
      비행기는 동일합니다 : F-16. 근접전.
      조종사는 AI를 능가하지 못했습니다.
    13. -1
      24 March 2021 00 : 15
      엉터리. 우리는 컴퓨터에서 비행 시뮬레이터를했습니다. 여기 xs이지만 내 컴퓨터에서 카드를 플레이 할 때 컴퓨터는 내 카드를 알고 있지만 나는 모른다고 확신합니다. 또한 컴퓨터는 데크에 무엇이 올지 알고 있습니다. 따라서 가상 싸움은 헛소리입니다. 컴퓨터가 100 % 함께 재생됩니다.
    14. +1
      24 March 2021 00 : 22
      Comp는 오래 전에 체스와 일본 바둑 게임에서 남자를 능가했습니다. 최고의 단백질 플레이어는 또한 "직관"- "창의성", 그리고 어리석은 알고리즘, "만약"은 사람으로 플레이 할 수 없다고 자랑했습니다. 예, 사람으로서 그들은 놀 수 없었고 두 머리를 더 잘하는 법을 배웠습니다. 이제 두 게임의 세계 챔피언은 조언과 훈련을 받기 위해 평범한 컴퓨터를 사용합니다. 공중전의 임무는 체스 게임보다 훨씬 쉬운 것 같습니다. 유일한 실질적인 문제는 환경에 대한 신뢰할 수있는 AI 정보를 실시간으로 얻는 것입니다. 그리고 그는 개 덤프에서도 사람보다 더 빠르고 정확하게 무엇을 해야할지 결정을 내릴 것입니다. 이것은 아주 명백합니다.
      1. 0
        24 March 2021 01 : 40
        유일한 실질적인 문제는 AI 신뢰할 수있는 환경 정보를 실시간으로 얻는 것입니다. 이것으로 더 이상 문제가 없습니다.이를 위해 그는 항공기의 모든 항공 전자 공학을 자신의 처분에 사용할 수있을뿐만 아니라 다른 항공기 등의 지상 기반 레이더를 통해 위성과 통신 할 수 있습니다.
        1. 0
          24 March 2021 09 : 20
          이 정보는 근거리 전투를 수행하기에 분명히 불충분합니다. 또한 모든 위성 및 항공 전자 장치는 전자전으로 부서 질 수 있으며, 이는 현재 드론으로 수행하고 있습니다. 운전자가없는 지상 로봇과 자동차는 광학 채널을 통해 안내됩니다. 육군 AI는 또한 광학을 통해 작업하도록 교육되며, 그 밖의 모든 것은 보조 장치로 사용됩니다. 그리고 이런 일이 발생하면 사람이 데이터베이스 영역에 나타나지 않는 것이 좋습니다. 그는 기회가 없을 것입니다. 조종사 좌석이든 도보이든
    15. 0
      25 March 2021 05 : 44
      우리는 또한이 AI를 사용하도록 조종사를 훈련시키는 것을 잊었습니다.
    16. -1
      25 March 2021 05 : 52
      Su-35S와 Su-34의 "Khibiny"는 F-16 "Friend or Foe"시스템의 요청에 응답하는 적 항공기의 신호를 억제합니다. 그리고이 "인공 지능"을위한 모든 비행 기계는 상대가 될 것입니다. 미국 조종사는 그가 "러시아"전투기들에 둘러싸여 있다는 것을 갑자기 발견하고, 자신과 싸우거나 애프터 버너와 함께 떠나야 할 것입니다.
      1. 0
        4월 6 2021 11 : 26
        이것들은 "khibiny"의 어떤 종류의 환상적인 가능성에 대한 선전에만 근거한 젖은 환상입니다.
    17. 0
      4월 6 2021 11 : 25
      원칙적으로 무인 전투기는 유인 전투기보다 우월하지만 한 가지 단점이 있습니다. 즉, 문제는 특정 표적을 공격하기로 결정하는 것입니다. 알고리즘은 어떤가요?

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