Sztuczna inteligencja bez tajemnic: sztuczna inteligencja i obrona

#IA tutaj, ja tam, ja chcesz trochę tutaj ...
W ostatnich miesiącach termin „AI” (sztuczna inteligencja) zaatakował świat aeronautyki i obrony. Ale co to właściwie jest?

Byłoby arogancją, gdybyśmy chcieli zająć się wszystkimi aspektami zmian wprowadzonych przez sztuczną inteligencję. To nie jest cel tej serii dwóch artykułów.
Podobnie zignoruję pewne konstytutywne aspekty sztucznej inteligencji (np. System neuronowy itp.), Ale które nie są istotne dla tematu tych artykułów.

Od oprogramowania CAD po Terminator, od smartfona po DeepBlue lub AlphaGo – istnieje wiele trybów sztucznej inteligencji.
Celem tych dwóch artykułów jest: ponowne spopularyzowanie tego, co kryje się za całkowitym użyciem niejasnego, jeśli nie niejasnego terminu AI.

Na wstępie przypomnijmy, że zainteresowanie sztuczną inteligencją nie jest specyficzne dla aeronautyki i obronności, ale z pojawieniem się kilku konkursów:

  • Moc obliczeniowa systemów
  • Ilość dostępnych danych (#BigData)
  • Połączenie różnych systemów (#IoT)
  • Zaawansowane języki programowania
  • Podstawowe badania

Zatem sztuczna inteligencja nie jest nową koncepcją.
Ale tak jak wyżej wymienione wektory ewoluują wykładniczo, sztuczna inteligencja zostaje „porana” w tym nieskończonym wyścigu, a jej wektory umożliwiają dziś osiągnięcie poziomów złożoności, które wcześniej nie były możliwe.

Inteligencja to zdolność rozumienia otoczenia i dostosowywania się.

Artykuł 1: Sztuczna inteligencja i obrona

Wprowadzenie

Zanim zaczniemy, zamknijmy drzwi z góry przyjętemu pomysłowi: "Terminator".

m.in. 2 Archiwa | Automatyka | Duże dane

Kontrola.
Jak słusznie zauważył Józef Henrotinarmia stara się przede wszystkim kontrolować swoje otoczenie (stąd duża skuteczność metod „partyzanckich” w osłabianiu tych regularnych armii).
Nie ma tam miejsca na zagrożenia; a jeśli nie można ich usunąć, wymagają bardziej złożonej i mniej optymalnej reakcji. Tak naprawdę, podobnie jak w przypadku „wolnych wyborów”, nie ma miejsca na autonomiczne w procesie decyzyjnym roboty, takie jak Terminator.

Żadnego Terminatora. Ale w takim razie czym jest sztuczna inteligencja i dlaczego?
Jeśli prawdą jest, że termin #SztucznaInteligencja odnosi się w najczystszej teorii do maszyny wyposażonej w inteligencję i interakcję, wyścig o pojęcie „inteligencji” oznacza, że ​​niektórzy wymyślili tak zwane „AI słabe”, których już nie ma mają wiele wspólnego z inteligencją, ściśle mówiąc:

  • Inteligencja to zdolność rozumienia otoczenia i dostosowywania się (od siebie do tego środowiska i/lub z tego środowiska do siebie) powstające na a nauka (Reteks).
  • Jednakże znaczna część „słabej” sztucznej inteligencji to tak naprawdę jedynie tak zwane „złożone” algorytmy, które jednak nie oferują brak możliwości uczenia maszynowego
    (np. w przeciwieństwie do AlphaGo, DeepBlue nie miał zdolności uczenia się, ale badał szereg możliwości... Jak na ironię, jest to moment, w którym komputer nie był w stanie znaleźć „najlepszej możliwości” i wybrał ją losowo, co zdestabilizowało Kasparowa i w ten sposób pokonać)
  • Następnie maszyna jest często systemem systemów; Sztuczną inteligencję można zastosować tylko w konkretnym podsystemie lub procesie.
    (np. wyrzutnie wabików samolotu; dzięki temu NH90 jest w stanie przejąć kontrolę nad pilotem i zoptymalizować reakcję na znane zagrożenie; nie jest jednak w stanie zastąpić pilota w całości działań)

Big Data, dane zamknięte czy otwarte, Internet Rzeczy, rozpoznawanie kształtów czy obiektów... Słaba, silna AI... Pojęcie AI jest tyleż niejasne co rozległe, ze względu na pogoń za świętym tytułem co spowodowało jego zmatowienie.
Dla uproszczenia ponownie skupię temat wokół 3 osi:

  • Po pierwsze, jeśli weźmiemy pod uwagę „czysty” aspekt sztucznej inteligencji, możemy wyróżnić 2 czynniki:
    • Wrażliwość (lub uczenie maszynowe), czyli zdolność rozumienia i uczenia się. Zdolność tę można podzielić na 3 części:
      • Brak zdolności uczenia się
      • Umiejętność wzbogacania własnego obszaru zrozumienia
      • Umiejętność uczenia się, czyli rozwijania własnych lekcji
    • Interakcje, które pozwalają na percepcję otoczenia (pierwszy krok w kierunku zrozumienia, które jest tłumaczeniem tych percepcji)
      • Pasywny (odbieranie, ale nie przesyłanie) lub Aktywny (przekazywanie działań / podejmowanie decyzji)
      • Cyfryzacja (wymiana danych) lub z Rzeczywistością
  • Wektory AI, takie jak BigData i IoT, które przyczyniają się do rozwoju sztucznej inteligencji, ale same w sobie nie są sztuczną inteligencją, ściśle rzecz biorąc.
m.in. 6 Archiwa | Automatyka | Duże dane

Przejdźmy do sedna tematu:
Co zainteresowane strony z sektora obronności mają na myśli, stojąc za „sztuczną inteligencją”?

Ministerstwo Sił Zbrojnych skupiło swój cyfrowy skok wokół 6 osi:

  • wspomaganie decyzji i planowanie
  • inteligencja
  • walka kooperacyjna
  • robotyka
  • operacji w cyberprzestrzeni
  • logistyka i konserwacja

1. Funkcjonalna i nieglobalna sztuczna inteligencja

m.in. 4 Archiwa | Automatyka | Duże dane

To jest pierwszy punkt:
Jak wspomniano we wstępie, sztuczna inteligencja (lub inne podobne rozwiązania) może dotyczyć tylko jednej funkcjonalności. Nie jesteśmy tu na globalnej sztucznej inteligencji, zarządzającej systemem systemów, ale sztuczna inteligencja dedykowana danej funkcji, umożliwiająca użytkownikowi pomoc w automatyzacji całości lub części procesu.

W miarę jak systemy stają się coraz bardziej złożone, wymagają coraz większej liczby zadań.
Tym samym liczba personelu na pokładzie helikoptera wzrosła z 2 do 3, a teraz nawet do 4, aby móc wykonywać misje tego samego typu, ale ze zwiększoną głębokością.
Aby złagodzić ten efekt, należy zatem zautomatyzować niektóre procesy:

  • Nie krytyczne
  • Standaryzowane i/lub systematyczne
  • Lub poprawić czas reakcji

Liczba personelu na pokładzie helikoptera wzrosła z 2 do 3, a teraz nawet do 4...

2. Skok pokoleniowy

Jeśli #Aeronautics i #Defense cieszą się reputacją dostawców doskonałości technologicznej ze względu na fizyczną złożoność swoich systemów, to jednak pozostają w tyle w zakresie „miękkich technologii” do tego stopnia, że: w 2000 roku sytuacja się zmieniła :
Innowacje technologiczne nie pochodzą już od odniesień A&D i nie rozciągają się na wszechświat publiczny, ale jest odwrotnie: w ten sposób start-upy i inne podmioty ze świata cywilnego stopniowo wtargnęły na teren targów takich jak SOFINS czy Le Bourget, a nawet do atrakcji #DGA.

Powód ?
Po stronie Obrony powód jest dość prosty: poprzedni sprzęt, a nawet doktryny, pochodziły z zimnej wojny, w najlepszym razie od Retexu z konfliktów w Afryce.

  • Jeśli chodzi o doktrynę, ostatnie bardzo asymetryczne konflikty, takie jak Afganistan, zmusiły nas do przeglądu wielu aspektów.
  • Jeśli chodzi o sprzęt, sytuacja jest prostsza: produkty z zimnej wojny dobiegły już końca i dlatego należy je wycofać i zastąpić sprzętem zgodnym z nowymi doktrynami.
SA321 NFRS02 10 014 Archiwum | Automatyka | Duże dane

To odnowienie sprzętu, zbiegające się ze zmianami doktryny i pojawieniem się start-upów, które na nowo definiują problemy lub podchodzą do nich na nowo (#ThinkOutOfTheBox), jest dobrodziejstwem, którego pozbawianie się obrony byłoby rzeczywiście niewłaściwe.
Nie różni się niczym od innych przeskoków pokoleniowych, z których każdy też miał swoje modne hasła:

  • 1800: artyleria
  • 1870: pociąg + niezawodność karabinów
  • I wojna światowa: lotnictwo + chemia
  • II wojna światowa: mechanika + industrializacja
  • Zimna wojna: elektronika + czujniki
  • 2019: drony + sztuczna inteligencja?

Ta pierwsza faza będzie polegać bardziej na wykorzystaniu wektorów AI niż samej AI

Jeśli każdy skok technologiczny miałby swoje „ kierowca(-owie)„, te naprawdę rozwinęły się w połowie życia, a pierwsze wersje były raczej potwierdzeniem rozwiązań, które mają zostać opracowane.
Jednak te skoki technologiczne były również silnie wspierane przez dojrzałość poprzednich technologii. Jest to efekt Koła Deminga, wspinający się po naturalnym prawie doskonalenia.

Ta pierwsza faza entuzjazmu w dziedzinie sztucznej inteligencji będzie zatem polegać raczej na wykorzystaniu wektorów sztucznej inteligencji w celu uruchomienia koła ewolucji, aby osiągnąć tę wizję w średnim wieku.

Je gage par ailleurs que nous vivons là sans doute la dernière rupture technologique et allons quitter ce principe pour nous orienter vers un système analogue au POOGI (et le #FCAS, s'il est bien pensé en amont, pourrait tout à fait exploiter la méthode POOGI).
... Mais je m'éloigne du sujet...

3. Nadrabianie zaległości z cyfrowym opóźnieniem

Zrobiłem szybką tabelę porównującą główne rozwiązania technologiczne z 6 obszarami priorytetowymi wskazanymi przez Ministerstwo Sił Zbrojnych:
(odpowiedzi nie są wyłączne; są to główne rozwiązania dostosowane do każdego obszaru)

m.in. obrona 2 Archiwum | Automatyka | duże dane
QFD porównujący 6 obszarów priorytetowych z rozwiązaniami technologicznymi © Julien Maire

Jak widzimy, odpowiedzi, które należy udzielić, dotyczą w mniejszym stopniu sztucznej inteligencji, a raczej rozwiązań, które istnieją w większości od 1 do 2 dekad:

  • Narzędzia „tradycyjne”:
    • aplikacje pomocy użytkownikowi
    • Business Intelligence
  • Narzędzia związane z danymi:
    • Duże dane
    • i ich wymiana (IoT)
  • Niektóre rozwiązania powiązane z AI
    • głównie do rozpoznawania kształtów i śledzenia trajektorii
m.in. 7 Archiwa | Automatyka | Duże dane

Dlatego w mniejszym stopniu chodzi o sztuczną inteligencję, a bardziej o jej wektory czym są:

  • Duże dane
  • #InternetOfThings (Internet rzeczy / Połączone obiekty)
  • Business Intelligence, czyli (statystyczna) analiza danych
  • Dodałbym jeszcze modelowanie „neuronowe” systemów (qui, selon moi, devrait émerger dans la décennie à venir)

Analityka.
BigData, IoT, BI, modelowanie neuronowe… Wszystkie te wektory to narzędzia służące do analizy danych i relacji pomiędzy nimi. Ponieważ sedno sprawy tkwi w tym:
Podobnie jak Google, armia stara się w jak największym stopniu kontrolować swoje środowisko, a tym samym ograniczać zagrożenia. Wymaga to zatem dużej zdolności i dogłębnej analizy danych, aby zrozumieć swoje otoczenie i móc na nie wpływać z pełną kontrolą.
Wspomaganie decyzji i planowanie… Inteligencja… Konserwacja… Wszystkie te obszary wymagają analitycznego wykorzystania danych.

BigData, IoT, modélisation neuronale...
C'est aussi : information, échange, structuration systémique...
C'est pourquoi, à titre personnel, plus qu'une révolution d'Intelligence Artificielle, j'augure une révolution en #Systèmes de Systèmes et #Networkability (soit l'habileté à fonctionner en réseau, de manière intégrée).
A ce titre, les projets #Scorpion (Armée de Terre) et #FCAS (Armée de l'Air) sont deux premiers pas sur le chemin de la Networkability.

m.in. obrona 6 Archiwum | Automatyka | duże dane
FCAS i przyszłość obrony © Airbus Defence

4. „Słaba” sztuczna inteligencja

Słaba sztuczna inteligencja nie jest inteligentna: jej projektanci byli.

We wstępie przedstawiłem pojęcie„Słaba” sztuczna inteligencja, która jest inteligentna jedynie w projektowaniu swoich algorytmów.
Innymi słowy, słaba sztuczna inteligencja nie jest inteligentna: jej projektanci byli.

Jak wspomniano w tym samym wstępie, sztuczna inteligencja stwarza: problem kompatybilności z jego sterowaniem. Nawet słaba sztuczna inteligencja nie jest wyjątkiem:
W ten sposób DeepBlue wygrało dzięki błędowi, a więc luce skutkującej utratą kontroli do tego stopnia, że ​​Kasparow uwierzył, że decyzje DeepBlue kontroluje człowiek.

Wyzwaniem, które zawsze kojarzyłem z AI, jest twierdzenie #Gödla:
System kompletny jest niespójny, a system spójny jest w istocie niekompletny. Cały problem będzie zatem polegał na posiadaniu możliwie najbardziej kompletnego systemu przy jednoczesnym zapewnieniu jego spójności, w przeciwnym razie nieuchronnie doprowadzi to do błędu AI lub AI wymknie się spod kontroli. To trochę przypomina doświadczenie DeepBlue.

Wyzwaniem, które zawsze kojarzyłem ze sztuczną inteligencją, jest twierdzenie Gödla.

Oto tabela podsumowująca ten problem:

m.in. obrona 4 Archiwum | Automatyka | duże dane
Tabela typowych przypadków sztucznej inteligencji podsumowująca jej zainteresowanie obronnością © Julien Maire

Jak pokazano, inteligencja możliwa do osiągnięcia sztuczna inteligencja będzie odwrotnie proporcjonalna do poziomu jej interakcji, przede wszystkim z Rzeczywistością, ale także w zakresie wymiany danych (IoT).

I zawsze dodatkowo ludzie będą musieli zachować ostateczną władzę decyzyjną :

  • Mając możliwość wyłączenia tej AI (patrz przypadek 737 MAX)
  • Lub dostosować go w przypadku uczenia się przez wzmacnianie
  • I utrzymując krytyczną opinię (bez ślepego zaufania).
m.in. 3 Archiwa | Automatyka | Duże dane

Ten ostatni punkt może wydawać się oczywisty lub daremny, a jednak:
Sztuczna inteligencja czy nie, każdy system operacyjny danych daje jedynie istotny wynik, który jest względny, w odniesieniu do jakości danych wejściowych i zawartych w nich błędów.
Czy ta uwaga wydaje Ci się zbędna? 3 przykłady:

  • Dron Harfang: …z braku czego lepszego służył, ale nie wyróżniał się niezawodnością
  • Valeo i SAP: po źle wdrożonym przejściu na SAP (pod względem wyboru architektury danych i jakości danych) Valeo prawie zbankrutowało. Uratowali go klienci, którzy wnieśli swoje doświadczenie w SAP.
  • Osobiście miałem okazję odkryć krytyczny błąd w renomowanym oprogramowaniu CAPM w swoim czasie (przed SAP), błąd, który wiązał się ze zwielokrotnieniem ilości wymagań.

Nie Terminator, ale człowiek w sercu inteligencji.

na zakończenie

Celem tego artykułu było po prostu spojrzenie na pojęcie sztucznej inteligencji z odpowiedniej perspektywy i zrelatywizowanie jej w odniesieniu do projektów obronnych.
Żadnego Terminatora, daleko od tego, a nawet ludzie wciąż w sercu inteligencji, czy przez personel operacyjny w ostatecznej decyzji lub projektantów rozwiązań algorytmicznych.

Ale w takim razie dlaczego tak dużo podświetl sztuczną inteligencję ?
Jak wspomniano w rozdziale o skokach pokoleniowych – tak dać kierunek, wizję ; żeby się nie ograniczać lub narzucić sobie przedwczesne ograniczenia.

m.in. 8 Archiwa | Automatyka | Duże dane

Juliena Maire’a.

Na dalej

PORTALE SPOŁECZNOŚCIOWE

Ostatnie artykuły