Hace tres años, los militares nos dijeron que los robots no se utilizarán para matar personas: entonces, ¿por qué les están enseñando a disparar? Lección: los tecnócratas mienten para perpetuar sus inventos. ⁃ TN Editor
Sin siquiera darse cuenta, los soldados pronto podrían entrenar a los francotiradores de robots para tomar sus trabajos.
Los sensores modernos pueden ver más lejos que los humanos. Los circuitos electrónicos pueden disparar más rápido que los nervios y los músculos pueden apretar un gatillo. Los humanos aún superan a los robots armados en saber a qué disparar, pero una nueva investigación financiada en parte por el Ejército pronto podría reducir esa brecha.
Investigadores de DCS Corp y el Army Research Lab introdujeron conjuntos de datos de ondas cerebrales humanas en una red neuronal, un tipo de inteligencia artificial, que aprendió a reconocer cuándo un humano está tomando una decisión de selección. Presentaron su en él en la anual Interfaz de usuario inteligente conferencia en Chipre en marzo.
¿Por qué esto es tan importante? El aprendizaje automático se basa en datos altamente estructurados, números en filas que el software puede leer. Pero identificar un objetivo en el caótico mundo real es increíblemente difícil para las computadoras. El cerebro humano lo hace fácilmente, estructurando los datos en forma de recuerdos, pero no en un lenguaje que las máquinas puedan entender. Es un problema con el que los militares han estado lidiando durante años.
“A menudo hablamos de aprendizaje profundo. El desafío para los militares es que eso implica enormes conjuntos de datos y un problema bien definido ", dijo Thomas Russell, científico jefe del Ejército, en una reciente Asociación Industrial de Defensa Nacional. evento. "Como si Google acabara de resolver el problema del juego Go".
El año pasado, el laboratorio DeepMind de Google mostró que un AI podría vencer al mejor jugador del mundo en el juego Go, un juego considerado exponencialmente más difícil que el ajedrez. "Puede entrenar al sistema para que aprenda en profundidad en un entorno [altamente estructurado], pero si el tablero de juego Go cambia dinámicamente con el tiempo, el AI nunca podría resolver ese problema. Tienes que averiguar ... en ese entorno dinámico que tenemos en el mundo militar, ¿cómo podemos reentrenar este proceso de aprendizaje desde una perspectiva de sistemas? En este momento, no creo que haya ninguna manera de hacer eso sin que los humanos entrenen esos sistemas ".
"Sabemos que hay señales en el cerebro que aparecen cuando percibes algo que es importante", dijo el investigador Matthew Jaswa, uno de los autores del artículo.. Estos se llaman Respuestas P300, Estallidos de actividad eléctrica que el lóbulo parietal del cerebro emite en respuesta a los estímulos. Descubierto en los 1960, la respuesta del P300 es básicamente la respuesta del cerebro a una tarea de decisión rápida, como si un objeto que aparece de repente es un objetivo.
Los investigadores esperan que su nueva red neuronal permita experimentos en los que una computadora pueda comprender fácilmente cuándo un soldado está evaluando objetivos en un escenario virtual, en lugar de tener que dedicar mucho tiempo a enseñar al sistema a comprender cómo estructurar los datos de diferentes individuos. movimientos oculares, sus respuestas P300, etc. El objetivo, algún día, es una red neuronal que pueda aprender de forma instantánea, continua y en tiempo real, mediante la observación de las ondas cerebrales y el movimiento de los ojos de soldados altamente entrenados que realizan su trabajo.
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