В последнее время все мы стали очевидцами впечатляющего прорыва участия искусственного интеллекта (ИИ) в различных областях нашей жизни и деятельности.
Не осталась в стороне и такая сфера использования ИИ, как управление дронами. Причем, результаты оказались весьма впечатляющими, когда искусственный интеллект смог управлять дроном быстрее, чем люди-чемпионы в этой дисциплине соревнований и победить.
Инженеры Цюрихского университета (Швейцария) под руководством профессора по робототехнике Давида Скарамуцци разработали алгоритм искусственного интеллекта Swift, предназначенный для управления дронами, и в недавних состязаниях с чемпионами мира в этой дисциплине победили в 15 гонках из 25. Было показано лучшее время на трассе, где дроны разгоняются до 80 км/ч и развивают ускорение до 5g — многие люди в таких условиях просто теряют сознание. Предыдущие победы ИИ, такие как DeepBlue, AlphaGo, StarCraft, GT Sophy, были ограничены настольными играми или симуляторами.
Команда Скарамуцци заявляет, что черпала вдохновение в AlphaGo, разработанной Google DeepMind, и в первой программе искусственного интеллекта, победившей человека-чемпиона в игре go в 2015 году. Swift применяет для выполнения высокоскоростных полетов, не натыкаясь на стены, аналогичные методы глубокого обучения (deep reinforcement learning) — способ, основанный на методе проб и ошибок: во время тренировки дрон падал несколько сотен раз, но в условиях симуляции это не составило проблем. Во время гонки данные с камеры направлялись в нейросеть, которая помогала обнаружить ворота на трассе и это работает. ИИ настроил стратегии управления, скорректировав их собранными в ходе реальных полетов данными: турбулентность, ухудшение визуального сигнала и другие факторы неопределенности, которые могут возникнуть в реальном полете.
После недели тренировок на трассе все три чемпиона мира в этом виде спорта соревновались с Swift, который выиграл по несколько гонок у каждого из гонщиков, а также установил рекорд самого быстрого времени. ИИ продемонстрировал, таким образом, свои сверхчеловеческие способности, потому что он обнаружил и выполнил лучшие маневры, его команды были более быстрыми и четкими, нежели у людей, отметил Давид Скарамуцци.
С учетом проявленной ИИ способности управлять дронами в весьма сложной ситуации и на большой скорости, а также активного применения беспилотников в военных действиях с последнее время, не трудно представить, что весьма скоро управляемые ИИ дроны появятся и на полях сражений. Причем, не только в разведывательных миссиях, но и в целенаправленных атаках на танки и войска, подводные и морские объекты противника.
Сейчас для боевого использования дронов в течение не менее месяца готовятся соответствующие пилоты, управляющие беспилотниками. Это не только дорогостоящий аспект, но и требующий особого подбора для такой деятельности соответствующих кандидатов. Причем, не у всех прошедших такую подготовку операторов их деятельность на поле боя в первый период складывается продуктивно. Кроме того, показатели успешности атак беспилотников зависят от их умения и приобретенного в ходе обучения навыка, учета операторами многих параметров: топографии, погоды, наличия помех и квалификации пилота. Искусственный интеллект мог бы устранить большинство этих факторов и позволить флотам интеллектуальных беспилотников атаковать одновременно без участия людей-операторов и с большой эффективностью.
Однако, по признаниям Давида Скарамуцца, Swift пока еще не готов к таким миссиям, и инженерам предстоит доработка программ использования беспилотников в экстремальных условиях боя. Ведь нынешняя система Swift пока показала свою эффективность только в том случае, если она может получать достоверную информацию о скорости, положении и ориентации дрона в режиме реального времени, четкой топографии местности и условий применения беспилотника. Ее еще надо приспособить к гораздо более сложным условия полей сражения, в том числе и к возможным обстрелам с земли. Кроме того, нынешняя версия Swift предполагает предварительное предоставление маршрута движения и того, что окружающая среда и ее внешний вид соответствуют наблюдавшимся во время тренировки условиям. Пока Swift уступает людям в способности адаптироваться к меняющимся условиям, слишком яркий солнечный свет оказался непривычен нейросети, и в эти мгновения ИИ теряет хватку. Ааэродинамическая турбулентность, размытие камеры и перепады освещённости — всё это способно сбить с толку нынешнюю систему Swift, настроенную следовать заранее рассчитанной траектории.
Однако внесение указанных корректировок в программу управления искусственным интеллектом дронами в боевых условиях вряд ли займет много времени у инженеров. В связи с чем весьма скоро ИИ, безусловно, займет свое место на полях сражения вместе с беспилотниками. Причем не только с такими летательными аппаратами!
Безусловно, на практике такая навигационная система с использованием искусственного интеллекта поможет не только военным, но и спасателям искать людей в горящих зданиях и, также, проводить инспекции крупных сооружений, в поиске терпящих бедствие кораблей.
