Esélye se volt az új szuper-AI ellen a veterán vadászpilótának

2016 június 29., szerda 11:02
249

"A legagresszívebb, legfogékonyabb, legdinamikusabb és legmeggyőzőbb AI, amivel valaha találkoztam" - nyilatkozta elismerően az amerikai légierő visszavonult pilótája és kiképzőtisztje, Gene "Geno" Lee ezredes, miután az ALPHA névre keresztelt mesterséges intelligencia

rongyá verte szimulált légiharcban.

Pedig Geno nem valami gyüttment pilótácska: több ezer repült órája van, emellett volt támadásirányító parancsnok és támadótaktikai kiképzőtiszt is. És korábban már rengetegszer győzött le mesterséges intelligenciával irányított ellenfeleket szimulátorokban.

De most a Cincinnati Egyetem doktorandusza, Nick Ernest és társa, a programozásért felelős David Carroll olyan kihívás elé állították, amire neki se volt válasza. Ők ketten az amerikai légierő kutatólaboratóriumával együttműködve fejlesztették ki az ALPHA névre keresztelt AI-t, ami légiharcban is képes irányítani egy vadászgépet.

Az amerikai légierő az elmúlt évtizedben egyre inkább ember nélküli repülőket, drónokat használ. Ezeket azonban jellemzően távirányítják, és földi célpontok ellen vetik be. Légiharcban a távirányítás nem megoldás - a jelátvitelből adódó késleltetés miatt egyszerűen nem reális, hogy egy távirányítású gép harcba szállhasson egy hagyományos vadászgéppel.

Gene "Geno" Lee, az amerikai légierő leszerelt ezredese szimulált légiharcban. Fotó: University of Cincinnati

A mesterséges intelligencia használatát pedig eddig korlátozta, hogy egy légiharc során annyi változóval kellene dolgoznia a rendszernek, hogy hagyományos Boole-algebrán alapuló, igen-nem (1 vagy 0) válaszokkal dolgozó ai számításkapacitás-igénye meghaladja a jelenleg rendelkezésre álló eszközökét. Ernest és Carrol ezért a háztartási gépek irányításában már használt elmosódott halmazok logikájából (fuzzy logic) indult ki - ahol az input 0 és 1 között bármilyen valós* szám lehet, így az igen és a nem mellett megjelenhetnek más értékek - pl. a talán (0,5), eléggé (0,8), kicsit (0,2), stb. Mondjuk ezeknél a rendszereknél is áll, hogy a feladat komplexitásával nő a számítási igény is.

Ezt a problémát ők egy ún. genetikus algoritmussal, és az ez alapján felépülő döntési mechanizmussa, a genetic fuzzy treevel hidalták át. Ennek lényege, hogy az ALPHA egyrészt az emberekhez hasonlóan részfeladatokra bontja az összetett problémákat és csak a lényegi változókkal számol, másrészt közelítőleg helyes válaszokat is elfogad:

nem a legoptimálisabb, hanem a már eredményes válasszal is megelégedik,

vagyis nem törekszik például arra, hogy a szeme között találja el a rakétájával az ellenfél pilótáját, ha amúgy annak elég a gép közelében robbannia, és nem próbálja megtalálni a leghatékonyabb manővert, ha az amúgy nem életbevágóan fontos a küldetése végrehajtásához. Ezzel elérték, hogy az ALPHA az embernél 250-szer gyorsabban hozzon döntéseket egy összetett és dinamikusan változó környezetben.

A kutatók most közölt tanulmánya alapján, bár nyilvánvalóan nem elhanyagolható, mégsem az a legnagyobb eredményük, hogy így egy 35 dolláros Raspberry Pi számítógépen is futtatható AI-t alkottak, hanem hogy a döntéshozatali mechanizmus

ellenőrizhető és hitelesíthető.

Ez pedig nagyon sokat lendíthet a teljesen autonóm harci rendszerek fejlesztésében. A kutatók tanulmányukban (.pdf) két összecsapást részleteiben is kielemeztek, ezekben az ALPHA hagyományosan szimulált ellenféllel vette fel a harcot. Hogy ne legyen túl könnyű dolga, jelentős hátrányokkal indult: az ALPHA által irányított gépek ugyan többen voltak, de rövidebb hatótávú fegyverekkel szerelték fel őket, bizonyos szenzoraik nem működtek, és nem kaptak támogatást nagy hatótávolságú felderítő radaroktól. Magyarán, bár az ALPHA négy gépet irányíthatott, azok a hagyományos szimulációval irányított gépekhez képest kvázi vakon repültek. Mégis fölényes győzelmet arattak.

Ahogy aztán Geno ellen is, akit lenyűgözött a gép. "Meglepett, hogy mennyire éber és gyorsreagálású volt. Mintha tisztában lett volna a szándékaimmal, és azonnal reagált minden változatásomra és lépésemre. Tudta, hogyan védje ki a lövéseimet. Azonnal váltani tudott a támadó- és a védőmanőverek között" - mondta. (Via Hothardware, Popsci, U of C)

*Pontosítás 15:21: A cikk eredeti verziójában természetes számot írtam, de hát az hülyeség. Elnézés.

Kommentek

Ha kommentelnél, ahhoz Közösség vagy Belső Kör csomagra van szükséged. Ha csak olvasnád a többiek hozzászólásait, ahhoz nem kell előfizetés.

  1. Ha még nincs, regisztrálj 444 profilt
  2. Fizess elő a Közösség vagy a Belső kör csomagunkra
  3. Az előfizetésnél használt email címmel regisztrálj a Disqusra és azzal lépj be a cikkek alatt