Savunma Bakanlığı (DoD) giderek Yapay Zeka (AI) ile ilgilenmektedir. Amazon, Google ve diğer Silikon Vadisi şirketlerine yapılan son bir ziyaret sırasında Savunma Bakanı James Mattis, AI'nın “DoD tarafından daha iyi entegre edilmesi gerektiğini” söyledi. AI terimi ile ne demek istiyoruz? Özellikle “derin öğrenme” ne anlama geliyor? AI kullanmanın avantajları, dezavantajları ve riskleri nelerdir? AI için potansiyel ek askeri uygulamalar nelerdir? sorularına aşağıdaki cevapları vermiştir.
AI Nedir?
Yapay zeka kısmen anlaşılmamıştır çünkü tanımı sürekli olarak gelişmektedir. Bilgisayarlar daha önce sadece insanlar tarafından mümkün olabileceği düşünülen ek görevleri ustalaştıkça, “akıllı” olarak kabul edilenler için daha yüksek bir düzeye yükselir. Son zamanlarda, AI alanında en verimli alanlardan biri, kendi başına öğrenmek ve düşünmek için yazılım yetiştirebilecek teknolojiler olmuştur. Bu alan hızla hareket ediyor ve hızlanıyor gibi görünüyor. Eş zamanlı olarak, kural tabanlı yaklaşımları kullanan “eski okul” AI terk ediliyor. Önümüzdeki yıllarda, bağımsız olarak eğitilebilen, öğrenebilen ve bağımsız olarak düşünebilen AI sistemleri, AI alanlarına hakim olacaktır. Bu bizi son yıllarda muazzam adımlar attıran ve kayda değer bir heyecan yaratan bir alan olan derin öğrenmeye götürüyor.
Derin Öğrenme Nedir?
Derin öğrenme Yapay Sinir Ağları (YSA) ile öğrenme için güçlü bir teknik kümesidir. ANN'ler, memeli serebral korteksinin nöronal yapısından sonra gevşek biçimde modellenen bir yazılımdır. Şu anda çok daha basitler; AlphaGo gibi ANN'lertek bir şey üzerinde lazer benzeri odaklanma nedeniyle güçlüdür. İşlem üniteleri (düğüm olarak adlandırılır) katmanlar halinde düzenlenir: giriş, gizli ve çıktı. Giriş katları kabaca retinadaki fotoreseptörlere karşılık gelir. Gizli katmanlar, retinadan sinyalleri işleyen ve bu sinyalleri görsel korteksine ileten nöronlar gibidir. Çıktı katları görsel kortekse karşılık gelir. Basit YSA'lar tek bir gizli katmana sahiptir. İki veya daha fazla gizli katmanı olan YSA'lar derin öğrenme yeteneğine sahiptir; böyle ANN'ler, sadece bir gizli katmanı olan YSA'lardan daha karmaşık veri kümelerini işleyebilir. Derin öğrenme şu anda görüntü ve konuşma tanıma ve doğal dil işleme (NLP) problemlerine en iyi çözümleri sunmaktadır. Derin öğrenmenin anahtarı, YSA eğitimi için büyük, yüksek kaliteli veri setlerine erişimdir. Veri yok, (derin) öğrenme yok.
AI Kullanmanın Avantajları, Dezavantajları ve Riskleri Nelerdir?
“Yazılım dünyayı yiyor” ifadesi, 2011 yılında, sıradan ya da iyi yapılandırılmış görevlerin üstesinden gelmek için artan yazılım kullanımını yansıtacak şekilde ele alınmıştır. 2016 yılında “AI yazılım yiyor” ifadesi ortaya çıktı. AI sistemlerinin kendileri yazılım olduğunu kabul ederek, “donmuş yazılım” kavramını açıklığa kavuşturmayı tercih ediyoruz - öğrenemeyen ve sadece güncellemelerle geliştirilebilen yazılım. Vergi hazırlık yazılımı, donmuş yazılımın klasik bir örneğidir; performans kullanımı ile iyileşmez. AI şimdi dondurulmuş vergi hazırlama yazılımı yiyor .
AI'nin açık bir avantajı, donmuş yazılımın yapamadığı şekillerde öğrenme ve evrimleşme yeteneğidir. Kural tabanlı donmuş yazılım, onu geliştirmek için kullanılan insan bilgisi ile sınırlıdır. Örneğin, büyük bir satranç oyuncusu Gary Kasparov'u konu uzmanı olarak kullanarak erken bir satranç programı geliştirildi. Program iyi, ama Gary Kasparov kadar iyi değildi; Onu harika yapan her şeyi transfer edemezdi. Aksine, AlphaGo , sayısız Go oyununu kendi versiyonlarına karşı oynayarak ve yetenekli insan oyunculara karşı oynayarak öğrenmiştir . Bunu yaparken AlphaGo dünyanın en önde gelen Go oyuncusu oldu ve içine giren insan bilgisini aştı. Bir yan not olarak, AlphaGo'ya karşı düzenli olarak oynayan insanlar becerilerini önemli ölçüde geliştirdi, bu yüzden insanları eğitmek için anlamları var.
AI öğrenmesinin açık bir dezavantajı, sadece elde ettiği veriler kadar iyi olmasıdır. Birtakım chatbotlar, insanlarla veya “zehirlenmiş” girdilerle beslenen diğer chatbotlarla etkileştikten sonra istenmeyen cinsiyetçi, ırkçı ve hatta Mein Kampf-alıntılama davranışını geliştirmiştir. Bir diğeri, derin bir bağlamsal bilgi seviyesi gerektiren birçok görev için hala hazır değil. Son olarak, AI için önemli bir risk, opak olması ve insanların adalet suçu gibi belirli alanlarda kullanmaktan çekinmesidir .
Askerlik İçin Potansiyel Etkileri Nelerdir?
Ordu için çeşitli olası AI uygulamaları vardır. Donmuş yazılımı düzenli aralıklarla yenilenmesi gerekmeyen sistemlerle değiştirmek, muhtemelen daha düşük maliyetle daha fazla çevik sistem oluşturmak için geniş bir potansiyel yaratır. Yine, AI eğitim sistemlerinde kullanılabilir. Örneğin, savaş pilotları eğitimi için tahmin edilemez ve uyarlanabilir rakipler sağlayabilir. Bilgisayar vizyonu, yazılımın fotoğraf ve videoları anlayabilme yeteneği, gözetim sistemlerinden gelen veri dağlarının veya “yaşam biçimi” sürveyansının işlenmesinde büyük ölçüde yardımcı olabilir. Yüz tanıma AI'ler hızla gelişmektedir (Çin dahil). Artırılmış gerçeklik, karmaşık bakımdaki “beceri boşluklarını” kapatmak için kullanılabilir; Şimdi uluslararası havayolları tarafından kullanılıyor. Amazon, Alexa gibi sistemler tarafından kullanılan NLP, Sistemlerin doğal dil kullanarak insanlarla etkileşime girmesini sağlar. NLP, sistemlerin klavye kullanmadan sipariş almasını sağlayabilir. NLP ayrıca belgeleri tercüme edebilir ve ileride bir çevirmen olarak hizmet verebilir.
Önerilen diğer uygulamalar şunları içerebilir: lojistik zorlukları çözmek için AI'ları kullanma; savaş oyunlarını desteklemek için; sözde insanlı-insansız operasyonlarda mücadeleyi otomatikleştirmek için; Silah ve askeri malzeme geliştirme ve optimizasyonunu hızlandırmak ve hedefleri (savaşan olmayanların yanı sıra) belirlemek için.
Bununla birlikte, AI'nın ordu tarafından benimsenmesinin de sonuçları vardır. Ordunun mevcut doğrulama ve doğrulama süreci donmuş yazılımlar içindir ve öğrenen AI'lere uygun değildir. Muhtemelen düşmanlardan gelen lekeli veriler ölümcül sonuçlara neden olabilir. Anlaşılamayan bir sisteme güvenmek de zordur. Son olarak, AI başarısının öğrenilmesi, verilere önemli ölçüde bağlı olduğundan, veriler kritik olacaktır.
Yorum Yaz:
0 Yorumlar: