يطوّر علماء في مختبر أبحاث الجيش الأميركي ARL خوارزميات متقدمة، مصممة لدعم "التعلّم الآلي" اللحظي للطائرات بطيار أو الطائرات المُسيّرة، إذ يمكن للمدخلات البشرية تمكين طائرة مسيرة ذاتية القيادة من "التعلّم"، أو "التكيّف" مع السلوكيات استجابةً لحالات طوارئ معينة، وفق موقع Warrior Maven.
وأشار الموقع الأميركي إلى أنه من المحتمل في المستقبل، اعتماداً على مدى تطوير خوارزميات تعلّم الذكاء الاصطناعي، أن تطلق الدبابات الأميركية والمركبات المدرعة الأخرى، عند تعرّضها لنيران العدو الثقيلة، طائرات مسيرة "ذاتية التشغيل"، مدعمة بالذكاء الاصطناعي لرصد قوات العدو، والمساعدة في تدميرها.
وأوضح أنه في حين أن الطائرات المسيرة التي تطلق يدوياً موجودة اليوم، فإن المفهوم هو أن تطلق الطائرات المسيرة، وتحلق وتهبط بشكل ذاتي، وتتكيف أثناء الطيران مع المتغيرات الناشئة للتعلم والتعديل، وإعادة التمركز بسرعة، لتحقيق المهمة بنجاح.
ويتوقع علماء مختبر أبحاث الجيش الأميركي، أن يقود الذكاء الاصطناعي الحرب ومفاهيم العمليات بعد فترة تتراوح بين 10 و30 عاماً من الآن.
ويعتمد المفهوم التجريبي على نوع معين من المعاملة بالمثل، أي أن الآلة قادرة على الاستجابة للمدخلات الحاسمة من الإنسان ودمجها.
ويحقق علماء ARL تقدماً سريعاً في هذا "التطوّر" من خلال تدريب الطائرات المسيرة، والأنظمة ذاتية القيادة على الاستجابة للمدخلات البشرية، ودمجها بشكل لحظي.
قيادة مستقبل الجيش
وقال نيكولاس فويتشيتش، وهو أحد علماء أبحاث التعلم الآلي في مختبر أبحاث الجيش، في تصريحات سابقة لـWarrior Maven، إن الهدف النهائي هو الحصول على ذكاء اصطناعي قوي يمكن استخدامه فعلياً في الميدان، ولا ينهار عندما يواجه موقفاً جديداً.
وأعرب فويتشيتش عن أمله في استخدام هذه التكنولوجيا لتحسين الطرق التي يستخدمها بها الجنود وجعلها تتكيف مع الجندي.
وعرض فويتشيتش مقطع فيديو يظهر فيه طائرة مسيّرة تسعى إلى الهبوط بشكل ذاتي على دبابة، وتعلم سلوكيات جديدة والاستجابة لمتطلبات مهمة جديدة.
وبفضل التفاعل بين الإنسان والآلة، وهو مفهوم ألهم الجيش الأميركي لفترة طويلة في التفكير في الحرب المستقبلية، يمكن للطائرة المسيّرة إجراء تعديلات حساسة للوقت وحاسمة وتعلم معلومات جديدة على الفور.
وأوضح فويتشيتش، أنه سيجري التحكم في الطائرة المُسيّرة بواسطة مشغل بشري، ولكن عندما يتعذّر التحكم بها، وتحريكها فسيكون الذكاء الاصطناعي حينها مسيطراً.
وفي إطار العرض التوضيحي، أظهر فويتشيتش طائرة مُسيّرة تهبط بشكل ذاتي على دبابة، ولكنها تتلقى مع ذلك مدخلات، وتعليمات جديدة بالغة الأهمية من عامل بشري طوال رحلتها.
ولا يتعلّق الأمر بتتبع الطائرة المُسيّرة الأوامر البشرية، بل أنها تدمج المعلومات الجديدة في قاعدة بياناتها، حتى يصبح السلوك والمهمة معروفين ويمكن التعرف عليهما.
وعلى سبيل المثال، ربما تتلقى الطائرة المُسيّرة أوامر من جندي فيما يتعلق بالصور التي تلتقطها كاميراتها، وتتعلم على الفور كل من الفعل نفسه والصور التي تتلقاها، ما يجعلها جزءاً من مكتبتها الموجودة، بحيث يمكنها أداء المهام بشكل مستقل، والمضي قدماً.
"مزيج خطير"
ورجح Warrior Maven أن الحرب في المستقبل ربما تنطوي على "مزيج خطير"، وغير متوقع من الأسلحة والاستراتيجيات وأساليب الهجوم الجوية والبحرية والبرية والفضائية والسيبرانية، ما يخلق صورة متشابكة معقدة من المتغيرات التي ربما تربك حتى القادة.
ويعتبر هذا المزيج المتوقع هو السبب الرئيسي وراء سعي علماء المستقبل ومطوري الأسلحة إلى تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة، بحيث يمكن جمع مجموعات ضخمة وغير مفهومة من البيانات من مصادر متباينة، وتنظيمها وتحليلها ونقلها بشكل لحظي إلى صناع القرار البشري.
وفي هذا الصدد، يمكن للخوارزميات المتقدمة أن تطرد بشكل متزايد المعلومات الواردة من أجهزة الاستشعار وساحة المعركة من قاعدة بيانات تبدو غير محدودة، لإجراء مقارنات وحل مشكلات واتخاذ قرارات حاسمة وحساسة للوقت للقادة البشريين في الحرب.
ويمكن للبيانات التي يجري جمعها من مصادر خارجية، مثل البيانات الاستخباراتية أو بيانات المراقبة والاستطلاع، إجراؤها بشكل أسرع بواسطة أجهزة الحاسوب، التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
وفي الوقت نفسه، توجد العديد من السمات والقدرات والخصائص الفريدة للإدراك البشري وأقل قدرة على تكرارها أو تنفيذها بواسطة الآلات.
وربما يكون هذا التناقض الواضح هو السبب وراء سعي وزارة الدفاع "البنتاجون"، والهيئات العسكرية بسرعة إلى اتباع نهج متكامل، يجمع بين القدرات البشرية وخوارزميات الكمبيوتر المتقدمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
متغيّرات منفصلة
وأثار موقع Warrior Maven، تساؤلات بشأن مدى قدرة الآلات العاملة بالذكاء الاصطناعي على دمج مجموعة واسعة من المتغيرات المنفصلة، وتحليلها لتجميع علاقة بينها.
ويُطلق علماء ARL على الطائرات المُسيّرة، التي لا تحتوي على بيانات مُسمَّاة اسم "التعلم غير الخاضع للإشراف"، ما يعني أنها ربما لا تكون قادرة على معرفة، أو وضع سياق لما تبحث عنه.
وتحتاج البيانات نفسها إلى وسم وتسمية وتحديد للآلة بحيث يمكن دمجها بسرعة في قاعدة البيانات الخاصة بها كنقطة مرجعية للمقارنة والتحليل.
وقال فويتشيتش، إنه إذا أراد العلماء أن يتعلم الذكاء الاصطناعي الفرق بين القطط والكلاب، فيجب أن تعرض عليه مجموعة من الصور، ولكن يلزم أيضاً إخباره أي الصور لقطط وأيها لكلاب، لذلك يتعين وضع علامة للتنبيه والتعليم.
ومع استمرار التقدم السريع في مجال الذكاء الاصطناعي في إعادة تشكيل التفكير في مستقبل الحرب، ربما يثير البعض تساؤلات بشأن ما إذا كانت هناك حدوداً لقدراته عند مقارنته بالدماغ البشري، الذي لا يزال غامضاً إلى حد ما وقادراً للغاية.
ويواصل علماء مختبر أبحاث الجيش الأميركي الإجابة عن هذه التساؤلات، مشيرين إلى أن حدود أو إمكانيات الذكاء الاصطناعي لا تزال في بداياتها، ومن المتوقع أن تسفر عن اختراقات جديدة غير متوقعة حالياً في السنوات القادمة.
وقال فويتشيتش، إن البشر يستطيعون التفاعل مع الآلات من خلال تقديم مدخلات في الوقت المناسب ذات صلة كبيرة باتخاذ القرارات المحوسبة، وهي ديناميكية تمكن التعلم الآلي السريع وتساعد في وسم البيانات.
وبناءً على هذه الفرضية، يبحث العديد من مطوري الصناعة والجيش عن سبل يمكن من خلالها للآلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تساعد في إدراك وفهم وتنظيم الظواهر الأكثر ذاتية مثل الحدس والشخصية والمزاج والمنطق والكلام وعوامل أخرى تساعد في اتخاذ القرار البشري.
