Comandamentul de operaţii speciale al SUA îşi elaborează prima strategie proprie de inteligenţă artificială

Ce este şi când a apărut conceptul de inteligenţă artificială?

Întrucât are o multitudine de sensuri şi înţelesuri, o definiţie universal agreată a inteligenţei artificiale (IA) este greu de identificat. Se pare că termenul IA a fost întrebuinţat pentru prima dată în anul 1956 de către John McCarthy, renumit informatician la Universitatea Stanford din SUA care, printre altele, a inventat şi unul din cele mai vechi limbaje de programare LISP şi a fondat domeniul inteligenţei artificiale. Acesta scria în lucrarea ”A proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence - 1956” că studiul urmează să se bazeze pe prezumţia că fiecare aspect al învăţării sau orice altă caracteristică a inteligenţei poate fi, în principiu, descrisă atât de precis încât o maşină poate fi construită pentru a o simula.

Oricum, după cel de-al doilea război mondial, o serie de oameni au început să lucreze independent la maşini inteligente. Matematicianul englez Alan Turing ar fi fost primul. El a ţinut o prelegere despre aceasta în 1947, fiind, se pare, primul care a decis că IA ar fi cel mai bine cercetată prin programarea calculatoarelor, mai degrabă decât prin construirea unor maşini. Până la sfârşitul anilor '50 existau mulţi cercetători pe domeniul IA, iar cei mai mulţi îşi bazau munca pe programarea computerelor. Una dintre comunităţile de cercetători în domeniul IA a fost creată şi finanţată de Agenţia SUA pentru Proiecte Avansate de Cercetare în domeniul Apărării (DARPA) în urmă cu aproximativ 60 de ani.

DARPA defineşte IA ca fiind acea abilitate programată de procesare a informaţiilor. În viziunea agenţiei există până în prezent 3 valuri de tehnologie (sisteme) de IA. Primul a fost denumit ”Handcrafted Knowledge” în care computerele puteau studia doar implicaţiile pe care le aveau regulile pe care inginerii le furnizau acestora despre un anumit domeniu fiind foarte bune în efectuarea raţionamentelor logice, fără a fi în măsură, însă, să perceapă lumea exterioară şi să vadă ce se petrece acolo, să înveţe, să abstractizeze sau să gestioneze incertitudinea.

Al doilea val, ”Statistical Learning”, este marcat de debutul utilizării tehnicilor de învăţare automată, ”Machine Learning (ML)”, foarte eficiente în recunoaşterea vocii şi facială, computerele devenind foarte bune la perceperea lumii reale, dar şi la învăţare şi adaptare la diferite situaţii pe baza unor seturi de date furnizate, însă cu foarte limitate capabilităţi de efectuare a raţionamentelor logice, sau de abstractizare. Învăţarea automată este o aplicaţie de IA care oferă sistemelor capacitatea de a învăţa şi a se îmbunătăţi automat din experienţa căpătată, fără a fi programate în acest sens. Tehnicile de învăţare automată cuprind învăţarea consolidată ”Reinforcement Learning”, învăţarea profundă ”Deep Learning” şi reţelele neuronale artificiale ” Artificial Neural Networks”.

Limitările celor două valuri de tehnologie au dus, în viziunea cercetătorilor DARPA, la nevoia apariţiei celui de-al treilea val tehnologic de IA şi anume ”Contextual Adaptation”, în care sistemele înseşi vor construi modele explicative de bază care să le permită caracterizarea fenomenelor din lumea reală. Acestea vor fi în măsură să folosească modelul explicativ pentru a efectua raţionamente şi pentru a lua decizii despre acele fenomene şi chiar să abstractizeze. Până atunci însă, mai este cale lungă şi foarte multă muncă, spun specialiştii DARPA şi înclin să-i cred doar şi prin prisma simplă a interacţiunii  personale, frecvente, cu unele dispozitive ”inteligente” de tip asistent personal cu control voce pe care le folosesc zilnic şi la care, recent, nu am observat îmbunătăţiri semnificative în ceea ce priveşte acumularea de cunoştinţe suplimentare.

Cu toate acestea, devine din ce în ce mai evident că inteligenţa artificială (IA) este pretutindeni în jurul nostru, de la maşini autonome (fără şofer) şi drone, la asistenţi virtuali şi software pentru recomandări automate în motoarele de căutare, traduceri, tranzacţii financiare, sau de recrutare a forţei de muncă în domeniul managementului resurselor umane. Ea este, de asemenea, din ce în ce mai des utilizată în domeniile securităţii şi apărării pentru: dezvoltarea sistemelor autonome de armament şi a muniţiilor inteligente; îmbunătăţirea achiziţiei ţintelor; dezvoltarea capabilităţilor de Informaţii, Supraveghere şi Cercetare (ISR); dezvoltarea aplicaţiilor de analiză predictivă în intelligence; dezvoltarea capabilităţilor de apărare cibernetică; instruirea prin simulare a trupelor; îmbunătăţirea managementului logistic şi altele.

Strategia 365 de Inteligenţă Artificială a FOS americane

Obţinerea avantajului competitiv în viitoarele confruntări militare va presupune cu siguranţă şi utilizarea unor sisteme autonome şi inteligente de armamente capabile să complinească, în cele din urmă, efortul depus de către luptătorii umani (operatorii de Forţe pentru operaţii speciale - FOS, de exemplu) şi să îmbunătăţească performanţa şi eficienţa acestora în spaţiul de luptă.

FOS americane au înţeles acest lucru şi au trecut la implementarea măsurilor de protejare a avantajului lor competitiv în ceea ce priveşte dezvoltarea şi utilizarea tehologiilor de IA şi ML, tehnologii emergente critice pentru apărarea intereselor de securitate şi apărare naţională ale SUA împotriva concurenţilor strategici şi a adversarilor străini.

Proiectul primei strategii 365 de IA a FOS americane a fost dezvăluit de către David Spirk, Jr., Chief Data Officer în Comandamentul SUA de Operaţii Speciale (USSOCOM), pe timpul simpozionului ”Special Operations Forces Industry Conference - SOFIC 2019” desfăşurat în Tampa, Florida, SUA, în luna mai a acestui an.

Strategia va descrie ce şi cum vor face FOS americane pentru a adopta şi a fi confortabile cu utilizarea tehnologiilor şi tehnicilor de AI şi ML în scopul luării unor decizii mai rapide şi cu un grad mult mai mare de acurateţe. Nu au inventat nimic nou, ei s-au inspirat din lumea industriei, au văzut ce merge acolo, au citit regulile lui Andrew Ng despre cum să-ţi conduci compania în era inteligenţei artificiale formulate în ”AI Transformation Playbook” şi şi-au modelat strategia proprie după acel proiect pilot, după lecţiile învăţate în aplicaţiile dezvoltate de Centrul Întrunit de Inteligenţă Artificială (Joint Artificial Intelligence Center - JAIC) al Departamentului american al Apărării (DoD), dar şi după cele rezultate din Proiectul Maven (un proiect al Pentagonului destinat să folosească tehnologiile de IA şi ML în scopul diferenţierii oameniilor şi obiectelor în mii de ore de imagini filmate cu drone).

În elaborarea strategiei IA, FOS americane au realizat că este totul despre date şi s-au inspirat din principiile folosite de Jeff Bezzos la Amazon încă din anul 2002 care vorbesc despre a elibera datele, despre a folosi interfeţe pentru programarea de aplicatii (API) din surse deschise şi nicidecum despre tehnologii sau sisteme închise. 

În plus, americanii au folosit principiile directoare formulate în documente elaborate de structurile guvernamentale ale SUA precum Ordinul Executiv pentru menţinerea supremaţiei americane în domeniul inteligenţei artificiale ”The Executive Order on Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence” emis de Administraţia Prezidenţială în luna ianuarie 2019, Strategia de Inteligenţă Artificială a DoD ”The 2018 Department of Defense Artificial  Intelligence Strategy” dezvoltată de specialiştii JAIC şi anunţată în luna februarie 2019 şi au fost în măsură să dezvolte ceea ce USSOCOM numeşte Principiile FOS de IA.

Conform acestora, FOS americane vor identifica constrângerile legate de expansiunea tehnologiilor de IA şi ML, vor identifica oportunităţile de aplicare a acestor tehnologii (purpose-driven application) de la operatorii dislocaţi în teatrele de operaţii sau zonele de interes şi până la comandamentele de nivel strategic, în timp ce vor identifica, aloca resursele necesare şi transforma resursa umană într-un corp de profesionişti în domeniul digital în măsură să găsească şi solicite oportunităţi de formare a unor echipe om-maşină (human-machine teaming) ce vor acţiona pe întreg spectrul acţiunilor/ funcţiunilor de luptă. Nivelul de ambiţie este ca în 10-20 ani să folosească, din plin şi ca pe ceva foarte obişnuit, tehnologiile de IA şi ML, iar FOS americane să fie un vârf de lance în acest sens, în cadrul DoD.

Fundamentul elaborării primei strategii de IA a FOS americane îl reprezintă ceea ce ei au numit ”Strategia 365 de Inteligenţă Artificială a FOS” construită în jurul a 3 linii de efort (forţă de muncă pregătită în domeniul IA; implementarea aplicaţiilor de IA; extinderea interinstituţională a implementării IA), a 6 zone de interes (percepţie şi acţiune; planificare şi executarea manevrei; rezilienţa comunicării şi apărare cibernetică; recrutare, instruire şi managementul talentelor; mentenanţă predictivă, planificare logistică şi previziuni; managementul achiziţiilor şi contractelor) şi a 5 rezultate colective anticipate (date şi servicii bazate pe cloud computing; utilizarea omniprezentă a practicilor de management Agile în dezvoltarea produselor software clasificate şi neclasificate; accelerarea achiziţiilor de tehnologii digitale pentru trupele dislocate; atragerea de talente şi instruirea forţei de muncă; tranziţia către un viitor digital sustenabil).

În luna septembrie toate componentele FOS americane o să se reunească, împreună cu  celelalte categorii de forţe, în ceea ce ei numesc Primul Simpozion de IA şi ML în scopul   elaborării unei foi de parcurs pentru investiţiile pe care vor trebui să le facă şi pentru a cuprinde resursele de care vor avea nevoie în memorandumurile POM^[i] 2022-2026. Nu s-a decis încă dacă, la final, strategia de IA a FOS americane va fi făcută publică, sau nu.

Proiecte curente de IA aplicată ale FOS americane

Percepţie şi acţiune - domeniile ISR, exploatare şi diseminare şi material inamic capturat sunt în responsabilitatea unei echipe algoritmice specializată în mai multe domenii cunoscută şi sub denumirea de Proiectul Maven (iniţiativă a DoD de utilizare a IA şi ML pentru a identifica elemente de interes pentru luptătorii FOS care execută operaţii speciale, în datele video furnizate de drone). Pe măsură ce sistemele inteligente vor executa mai multe astfel de sarcini, forţa de muncă disponibilizată (analişti de informaţii, de exemplu) va fi recalificată dar parte din aceasta va trebui păstrată în monitorizarea executării ciclului de intelligence. Identificarea şi furnizarea răspunsului la mesajele de ameninţare şi fake news va fi în responsabilitatea capabilităţi transregionale de sprijin cu operaţii militare informaţionale (Military Information Support Operations - MISO) în măsură să abordeze oportunităţile, dar şi riscurile spaţiului informaţional, la nivel global.

Planificare şi executarea manevrei - tehnologiile de realiate virtuală (VR) şi realitate artificială (AR) vor fi utilizate pentru a operaţionaliza capabilităţile luptătoare şi a-i face pe operatorii FOS mai rapizi. USSOCOM şi-a dat seama de valoarea feedback-ului primit de la operatorii FOS care au fost instruiţi sub căştile (headset) de VR şi AR având în vedere experienţa acumulată de cei mai buni dintre aceştia în ultimii 19 ani. Acest feedback va fi folosit în dezvoltarea tehnologiilor de IA care va putea învăţa de la cei mai buni operatori şi contribui ulterior la crearea celor mai bune echipe oameni-maşină în spaţiul de luptă. Odată cu creşterea previzionată a puterii de calcul, multiplii senzori şi sisteme inteligente vor fi montate pe platformele noi sau existente care vor culege şi transmite seturi de date la care IA va avea acces pentru a efectua raţionamente, lua decizii şi abstractiza în cadrul proceselor de planificare, derulare a jocurilor de război şi exerciţiilor, precum şi de exercitare a comenzii şi controlului. 

Recrutare, instruire şi managementul talentelor (resurselor umane) - IA va ajuta la identificarea candidaţilor ideali, la evaluarea măsurii performanţei operatorilor, la ajustarea programelor de instruire şi antrenament pentru a maximiza efortul luptătorilor şi a-i face să evolueze mai rapid. USSOCOM va apela la unele tehnologii deja folosite în lumea sportului sau în diferite ramuri ale medicinei.

Mentenanţă predictivă, planificare logistică şi previziuni - sunt printre cele mai interesante domenii şi în care s-au făcut cele mai multe progrese, spune David Spirk, tehnologia bazată pe date fiind folosită pentru a prezice probleme de mentenanţă înainte de apariţia acestora (fix it before it brakes). Se încearcă extinderea acesteia şi la flota de platforme aeriene de inserţie cu rotor înclinat, cu posibilitatea decolării verticale, tip ”tilt rotor CV-22 Osprey”. Se aplică standardele din industrie, economie şi finanţe şi se urmăreşte automatizarea datelor proprii acolo unde se poate.

În loc de concluzii

Strategia de IA a FOS americane este expresia concretă a viziunii lor asupra modului de adaptare a capabilităţilor proprii la noile provocări la adresa securităţii şi apărării ţării aduse de a patra revoluţie industrială care a început să schimbe caracterul riscurilor, vulnerabilităţilor şi ameninţărilor de securitate. IA este omniprezentă şi face progrese importante determinate de creşterea exponenţială a puterii de calcul şi de disponibilitatea unor cantităţi imense de date, iar, într-un final, toţi operatorii FOS vor trebui să înţeleagă modul în care datele pot fi utilizate pe câmpul de luptă şi să-şi perfecţioneze astfel abilităţi de bază în lucrul cu sistemele inteligente.

În prezent, nevoia de control a factorului uman asupra IA rămâne, însă, obligatorie deoarece aceste sisteme inteligente vor trebui să atingă niveluri de inteligenţă mult mai mari înainte de a fi folosite, cu o confidenţă sporită, în spaţiul de luptă. O fiabilitate scăzută a sistemelor autonome şi inteligente folosite în domeniul apărării şi securităţii poate conduce la consecinţe dramatice, inclusiv la pierderea de vieţi omeneşti. Şi, ca să mă conving, mi-am întrebat unul din asistenţii personali: ”Alexa can you tell me how old I am?”. Acesta mi-a răspuns: ”You know yourself better than I do! I think you are Daniel, this is Daniel’s account.” Personal, mă aşteptam la mai mult, datele personale erau disponibile.

Măcar şi pentru a putea realiza interoperabilitatea cu ceilalţi parteneri NATO şi a ţine pasul cu evoluţiile tehnologice, FOS din Armata României ar trebui să înceapă să se gândească cum se vor adapta în faţa noilor provocări, profitând de faptul că România este în proces de elaborare a primei  sale strategii naţionale în domeniul IA, cu termen de finalizare 2019.