В феврале 1996 года Гарри Каспаров победил шахматный суперкомпьютер Deep Blue со счетом 4-2. Этот матч примечателен тем, что первую партию выиграл Deep Blue, автоматически став первым компьютером, победившим чемпиона мира по шахматам в турнирных условиях.

Deep Blue вычислял 50 миллиардов позиций каждые три минуты, в то время как Каспаров 10 позиций за это же время.

В 1997-м Deep Blue победил в матче-реванше (2 победы, 3 ничьих, 1 поражение) и стал первым компьютером, одолевшим сильнейшего шахматиста мира. Отыграться Каспаров уже не смог, потому что IBM отказалась от дальнейших соревнований, посчитав миссию выполненной.

Учлет,

В шахматах компьютерам необходимо время на перебор игровых комбинаций. Это кстати указано в вашем ответе.
Информационное пространство проще, пространство решений колоссально, но все равно несоизмеримо меньше.
Шахматные компьютеры производились в том числе в СССР начиная с 80-х годов.
Компьютеры имели недостаточную производительность, вследствии чего глубина просчета игровых комбинаций в шахматах также была ограничена.



Упрощенное сравнение:


Шахматы.

Информационное пространство: Двумерная плоскость фиксированного размера, перемещения фигур подчиняются строгим правилам.
Изменения информационного пространства: Фигуры оппонентов перемещаются поочередно, по одной. Характеристики фигур неизменны во времени.
Время для принятия решений: От секунд до часов.

Воздушный бой.

Информационное пространство: Многомерная среда без строго определенной формы и размера, строгие правила перемещения отсутствуют.
Изменения информационного пространства: Самолеты оппонентов перемещаются одновременно, все сразу. Характеристики самолетов видоизменяются со временем.
Время для принятия решений: От миллисекунд до секунд.

картошка
Время для принятия решений: От миллисекунд до секунд.

Deep Blue вычислял 50 миллиардов позиций каждые три минуты, в то время как Каспаров 10 позиций за это же время. Это было 20 лет назад. Пересчитайте на миллисекунды и секунды для всех степеней свободы в пространстве. Их всего шесть, не?
С современным "шахматным мозгом" уже никто из людей не может тягаться ибо он не просто перебирает все возможные варианты, а постоянно оценивает позицию, анализирует тактику противника и действует агрессивно, отказавшись от медленных манёвров.

Выводы приведенные ТС в статье можно условно разделить на две части.
1) "эффективность всего фантастически дорогого комплекса авиационного вооружения, .... теперь зависит от качества алгоритмов «ИскИна в пилотском кресле»."
2) "Это критический элемент системы вооружения – ибо похоже, что нации, не имеющие в строю роботов-пилотов в обозримом времени потеряют способность проецировать военную мощь за пределы своей страны."
Прежде нужно понять о чем идет речь. Как известно, еще в 2016 году программа Альфа Го смогла победить чемпиона мира по игре го, а в 2017-м система искусственного интеллекта Либратус Покер АИ выиграла у профессиональных игроков в покер. Тем не менее, созданную программу Альфа не следует путать с системами искусственного интеллекта, которые используют такие технологические гиганты, как Google, Facebook и Microsoft. Эти компании используют подход, называемый нейронными сетями и подражают работе человеческого мозга. Но Альфа основана на совершенно другой идее, называемой нечеткой логикой, которая больше связана с математическим моделированием. По словам Николаса Эрнеста, нечеткая логика связана с подражанием тому, как думают люди, а не с подражанием мозгу. Альфа однако, способна обрабатывать поступающую информацию из сотен входов благодаря подходу, названному "генетические нечеткие деревья", который Эрнест разработал в Университете Цинциннати.
Поэтому, делать вывод 1) преждевременно. И хотя новые "умные" приложения, такие как системы управления ресурсами (ERP) и эффективностью предприятия (EPM) предоставляют расширенные возможности контроля доступа и к вопросам автоматизации процессов и управлению эффективностью. А "умные" системы управления человеческим капиталом (HCM) производят отбор кадров, системы управления цепями поставок (SCM) – выбирают и оценивают поставщиков. Тем не менее, программа ALPHA является лишь одним из таких помощников, и не она одна определяет эффективность всего авиационного комплекса.
Вывод 2) в контексте статьи также спорен. Идея состоит не в том, чтобы заменить летчиков-истребителей. По словам Эрнеста, это программное приложение может в конечном итоге выступать в роли своего рода цифрового помощника, который в режиме реального времени дает советы пилотам. Или будет использована в беспилотниках, которые выступают в роли ведомых для самолетов, пилотируемых людьми. Эрнест объясняет, что Альфа не заменяет всего, что делает человек, но может помочь манипулировать огромным количеством данных, поступающих со всех различных датчиков на современных истребителях.
https://www.wired.com/2016/06/ ...

Учлет,

Эта задача не решается перебором при помощи сверхмощного компьютера.

Например:

Изменения состояния самолета (совсем детское), зададим в три байта (24 бита)

Ускорение/замедление - 1 байт (от минус 25.4 до плюс 25.6, с шагом в 0.2, включая 0 для отсутствия изменений)
Угол изменения крена - 1 байт (от минус 12.7 до плюс 12.8, с шагом в 0.1, включая 0 для отсутствия изменений)
Угол изменения тангажа - 1 байт (от минус 12.7 до плюс 12.8, с шагом в 0.1, включая 0 для отсутствия изменений)

24 бита это два в шестнадцатой степени, округленно 16 миллионов комбинаций за один ход, для одного самолета.
Зададим дискретность каждого хода в 0.25 сек.

Планируем полет нашего детского самолетика на одну секунду (4 шага) вперед
То есть возводим 16 миллионов в 4 степень.

(2^24)^4
79228162514264337593543950336

Это вот столько очень упрощенных комбинаций перемещения одного детского самолетика на одну секунду вперед, и только чтобы определить где может оказаться, с какой скоростью, креном и тангажом.
При этом мы только лишь очень упрощенно летим, не тратим время на общитывание аэродинамической модели, даже не умеем никого видеть в РЛС, а тем более стрелять.

По аналогии с шахматами: за 4 хода пешка может вообще вернуться в текущее положение при помощи различных комбинаций ходов.
Пешка может переместится за один ход на одну из 8 других клеток, либо остаться на месте. То есть 9 вариантов за ход. Должно быть немного комбинаций за четыре хода, правда?
На самом деле, комбинаций 9 в четвертой степени, то есть 6561. Только для единственной пешки в середине доски, при полном отсутствии других фигур.

Безусловно все сложнее, безусловно оценивается множество промежуточных и конечных позиций (и на это кстати тоже требуется существенное время).
Вышеописанное скорее для того, чтобы прочувствовать масштабы перебора вариантов в обоих случаях.


Речь конечно же о гораздо более сложных моделях.
И как следует из статьи об их эффективном упрощении и использовании недетерминированных способов (Fuzzy Logic) для принятия решений.

24 бита это два в *двадцать четвертой* степени
В любом случае, модели упрощены и предназначены всего лишь для сравнения масштабов.

картошка
Эта задача не решается перебором при помощи сверхмощного компьютера.

Вы чем читаете? От 12.02.2019 07:22 написано:
"...он не просто перебирает все возможные варианты, а постоянно оценивает позицию, анализирует тактику противника и действует агрессивно, отказавшись от медленных манёвров".
Где-то читал, что современный "шахматный мозг" имеет систему отсечки слабых ходов, благодаря чему многократно улучшается его "производительность", если так можно сказать. А человек - создание слабое, ему свойственно уставать, отправлять естественные надобности, ошибаться... Как ни прискорбно, но лет через 20 вполне возможно, что "самобучающийся робот", как написано в заголовке темы, займёт место ведомого в паре истребителей :)

Вы чем читаете?


Хорошо, я отвечал вот на это:

Учлет 12.02.2019 07:22
Deep Blue вычислял 50 миллиардов позиций каждые три минуты, в то время как Каспаров 10 позиций за это же время. Это было 20 лет назад. Пересчитайте на миллисекунды и секунды для всех степеней свободы в пространстве. Их всего шесть, не?

24 бита это два в *двадцать четвертой* степени
В любом случае, модели упрощены и предназначены всего лишь для сравнения масштабов

так летчик вообще не перебирает столько позиций,

в го более менее понятно, а если сравнивать воздушный бой пилота и ИИ, то у них и аппараты должны быть полностью индентичны, что в современном мире абсолютно не так, если вы посадите ИИ в Сейбр, то у него не будет шансов против выпускника на Миг-29, или если ИИ дать Миг-17, а полковнику F-22, это все не более чем теоритические размышления.

Что то вы как то от жизни отстали... Там про искусственный интеллект, а не про перебор вариантов... Нейронные сети несколько по-другому работают. Шахматы - как раз хорошая аналогия гуглите про матч нейронной системы "alpha-zero" против переборной молотилки "stockfish".
Тизер - "Alpha-zero" училась играть в шахматы сама. В нее были заложены только правила и цель игры. Потом она 4 дня играла сама с собой, обучая свою сеть...

Вот и я о том, Зачем судачить про биты? Засорять мозги людям? Посмотрите на элементарный полёт модели под управлением ии, на элементарно микропроцессоре подумайте, есть ли принципиальные отличия от воздушного боя, и так ли они принципиальны, как вы возможно подумаете, посмотрите на роботов от Boston Dynamics, и забудьте про „лет через 20“, как и про вычисления числа комбинаций. Не тот это путь для понимания.
https://www.youtube.com/watch? ...

так летчик вообще не перебирает столько позиций,


В том то и дело, у летчика абстрактное мышление на базе его мозга со 100 миллиардами нейронов.
У компьютера абстрактного мышления нет.


На примере с цветным 4k изображением:

Для человека: Это набор распознанных (его мозгом - нейросетью) образов, исчисляемый максимум десятками.
Хранится в памяти, как состояния взаимозависимых нейронов ( могут быть задействованы миллиарды нейронов )

Для компьютера: Это массив из 8 миллионов точек
Хранится в памяти как три байта для каждой точки - 24 мегабайта

картошка

Новичок-курсант

12.02.2019 12:22

так летчик вообще не перебирает столько позиций,  



В том то и дело, у летчика абстрактное мышление на базе его мозга со 100 миллиардами нейронов. 
///^^^^^//////
Так и ИИ в ВБ это не шахматы, ему не нужно перебирать все возможные варианты,

А на миллиарды нейронов пилотов наложите ограничения по их использованию на перегрузке при предельной тираже, там работает на два три параметра мозг, все остальное не только от осмысления из поле зрения выпадает , нет входящих сигналов из за сужения поля зрения.

Там про искусственный интеллект, а не про перебор вариантов... Нейронные сети несколько по-другому работают.


Да, безусловно.
Перебор вариантов приведен в качестве очевидно невозможного решения проблемы перебором "в лоб" при помощи сверхмощного компьютера.
Равно как и невозможность алгоритмизации - размер графа возможных решений слишком огромен, чтобы уместиться в любые существующие компьютеры и решать эту задачу алгоритмически, причем за приемлемое время.

Это специализированный ИИ на основе Genetic Fuzzy Systems, это дает уровень абстракции (упрощения и обобщения), но это не нейросети.

Под ИИ нужно будет делать специальный самолет.
- пилота внутри нет, значит можно и нужно делать аппарат с более широким диапазоном возможных перегрузок.
- кабина не нужна, а вот мест под камеры/датчики должно быть много, чтобы обеспечить ИИ круговой обзор.
Плюсы ИИ перед живым пилотом, которые на поверхности:
- многозадачность. Человек с трудом делает несколько дел одновременно. ИИ - запросто. Масштабируется просто - их можно хоть 10 поставить.
- тот же обзор. Человек видит только в одном направлении, ИИ может видеть обстановку "по кругу", причем сразу и в видимом, и в ИК, и в радиодиапазоне.
- ИИ не обременен эмоциями. Условно, о семье не думает. )) Приказы выполняет четко и не имеет своего мнения. Солдат - мечта. )))
- ИИ не нужно учить много лет. Обучается один, а потом копируется. Потери возмещать проще. Потерять не жалко.

Проблема живых пилотов - они все разные. На 1 условного "Чкалова" приходится много середнячков.
С ИИ будет проще - они все одинаковые. Достаточно добиться уровня "выше среднего".
И при условной встрече команды "1 чкалов и 9 середнячков" против 10 ИИ "выше среднего" у первых не будет шансов.

ЗЫ: На тему боевых ИИ был забавный фантастический рассказ. Забыл как называется.
Краткая суть. Путешественник во времени попал в далекое будущее на космический корабль. Под управлением ИИ, но люди на нем тоже были. В процессе на них напал вражеский корабль. Команда не обратила на это внимания, дружно пошла в камбуз обедать.
Наш путешественник спросил "А как же бой?". Ответили: "А корабли уже воюют. Они маневрируют, обмениваются данными, оценивают взаимное состояние, вооружение, защиту, тактические маневры и вычисляют, кто же победит. Победитель снимает призовые со счета проигравшего и летит дальше. Воевать реально, с выстрелами и разрушениями слишком накладно и невыгодно для обоих сторон."

Alexmaxx
Под ИИ нужно будет делать специальный самолет. 
///////
Так я вам и говорю об этом , помимо ИИ, и его самолет должен превосходить вероятный самолет противника, если хотя бы РЛС способна обнаружить самолет в два ближе, все преимущества ИИ превращаются тут же в ноль.

Там и закладывается новый самолет, вернее стая самолетов - Аn autonomous squadron of Unmanned Combat Aerial Vehicles (UCAVs) equipped with next-generation defensive systems.
У которых есть лазер и ракеты. Лазером оно может только отбиваться от ракет противника. Ракетами может и отбиваться и нападать. Лазером надо светить на цель какое то время (зависящее от...) при этом, его накачка ограничена. Но его можно зарядить, но медленно.
Всё это летает на неком виртуальном ТВД - The HoplologicalAutonomous Defend and Engage Simulation (HADES). И при этом нейросеть учится.
Примерно, как alpha-zero учился играя сам с собой.
Короче, вот оно, по-моему ТС именно это имел в виду.
https://www.researchgate.net/p ...

"Панцирь" худо-бедно справляется с воздушной обстановкой в полусфере диаметром 10 километров.
Два "Панциря" справятся в сфере. Вопрос только научить эту шнягу летать.
Вычислять и предсказывать движение противника умел еще 75 комплекс. А заходить в хвост противнику это для идущих в бой стариков.

kwahamot,
Да, спасибо, именно так,

Используемая ими обучаемая структура лучше оптимизирована под задачу, чем нейросеть.
"The study showed that the genetic fuzzy system was found to produce excellent results that outperformed the neural fuzzy system."
Но если всем удобнее использовать более популярный термин "нейросеть", пусть так, не будем придираться к терминологии.


Pacc2,
Обсуждаемая технология автономного устройства принятия решений существенно меньше и легче электроники панциря.
Для нее не нужно огромной вычислительной мощности, а достаточно например Raspberry Pi, стоимостью в 30 долларов.

По сути это ровно то, что вы имеете в виду, но на порядки меньшей стоимости и несоизмеримо легче.

neustaf,

Вы почему-то настойчиво рассматриваете только "рыцарские" варианты один на один или пусть даже даже пара на пару.

Представьте, что у вас линия фронта в несколько сот километров и десятки самолетов разного предназначения.
Что радарное покрытие вам обеспечили и A-50 и Миг-31 на разном удалении, что у вас есть помехозащищенные линии связи.

Кроме того, представьте например уменьшенную копию летающего крыла X47B или "Охотника", если угодно.
С соразмерно меньшей ЭПР он будет оставаться незаметным для радаров гораздо ближе своих "больших" собратьев.

Не зря я когда то такой ник взял )

Но кроме шуток, то что искусственный интеллект превзойдет возможности человеческого мозга - это очевидно, это всего лишь вопрос времени. Человеческий мозг эволюционирует очень медленно (в масштабе видимой нам истории можно сказать вообще не эволюционирует), то есть условно вычислительная мощность человеческого мозга величина постоянная (есть разброс от дурака до гения, но границы человеческих возможностей в общем известны). А искусственный интеллект, его вычислительные мощности растут с каждым годом. Те задачи, которые нельзя было автоматизировать еще 10 лет назад, сейчас уже можно автоматизировать и дальше будет больше. И не важно что это будет технически: нейронные сети, квантовый компьютер - технология не столь важна, важно то, что прогресс в принципе уже не остановить, кроме как глобальной катастрофой вроде падения метеорита или ядерной войны.

У человека в этой конкуренции с искусственным интеллектом только 2 пути: или стать почетным пенсионером (ну помните это "позабыты хлопоты, остановлен бег - вкалывают роботы, счастлив человек"), или вмешиваться в свою природу: генная инженерия или вживление каких то чипов в свое тело - сочетание живого и искусственного с целью поднять вычислительную мощность мозга.

Звучит как фантастика. Но на самом деле это совсем недалекое будущее. Думаю во второй половине нынешнего века проблема превосходства искусственного интеллекта над человеческим уже встанет в полный рост. То есть встанет вопрос а зачем нужны люди в любой сфере деятельности, если они проигрывают роботам во всем.

Вызывает интерес, по какому поводу у людей, живших 10000 лет назад, сделался мозг современного человека, а потом так и замер в развитии? Типа, какая нужда у жителей амазонской сельвы в эйнштейновских мозгах? Воробьи, например, и в холодном климате находят чего поесть со своими птичьими мозгами...

Для принятия решения сбивать/не сбивать достаточно интеллекта генерал-майора, никаких нейросетей.

Для принятия решения сбивать/не сбивать достаточно интеллекта генерал-майора, никаких нейросетей.


Pacc2,
Речь о принятии множества тактических решений в динамично меняющейся обстановке воздушного боя.

Самолет ИИ и будет превосходить самолет человека. Причем "по определению":
- Система жизнеобеспечения, кондиционирования, катаупльтирования, герметичная кабина - не нужны
- Ограничений по перегрузкам, маневренности нет, ИИ не грохнется в обморок
- Ограничений по тому же излучению РЛС нет, ИИ рак не грозит

Одно К36-ДМ с НАЗом и пилотом внутри весит под 200 килограмм, а со всей обвязкой (фонарь и система его сброса, кислородная система и т.д.) - легко тонну сэкономим.
Плюс, можно перепроектировать всю компоновку - сделав самолет меньше, снизив прочность некоторых частей и сделав этим его еще легче и еще меньше - следовательно, радио- и тепловая сигнатура тоже уменьшится, а мощность РЛС еще и вырастет.

Сверхманевренность часто сейчас ограничена уже не конструкционной прочностью материалов и способностью управляющих систем, а именно способностью человека выдерживать перегрузки и управлять с достаточной скоростью+точностью, у ИИ этих проблем нет, он сможет летать даже на аэродинамически неустойчивой машине. Законы устойчивости-управляемости можно будет очень широко пересмотреть, а диапазон перегрузок - расширить.

В итоге он будет дальше видеть и позже обнаруживаться сам, лучше маневрировать, дольше находиться в воздухе.

Есть еще одна сторона использования ИИ в боевой машине, о которой не говорится в статье ТС.
Одним из главных достоинств использования ИИ в военных целях считается его беспрекословная способность выполнить команду, уничтожить противника. В отличие от ИИ, человек уничтожая даже врага всегда колеблется, в дело вступают эмоции. Отличительная способность к эмпатии у высших живых организмов особенно развита у человека, и, если их у него отнять останется голый прагматизм. Решение о лишении жизни другого человека тоже основывается на эмоциях - ненависти. Не случайно, перед началом военных действий в любом обществе через все информканалы формируется образ врага. Развитый ИИ способный принять решение уничтожать как беспилотную машину так и человека, руководствуется голым прагматизмом. И этот он неизбежно приведет к выводу, что уничтожение всего созданного человеком иррационально по сути и главная причина подобного поведения человек, его эмоции. В этом случае у ИИ есть два пути - устранить причину или изменить ее, устранив эмоции. Второй путь с прагматической точки более рационален, который в свою очередь подразумевает: либо генетически изменить человека, либо создать симбиоз человека и машины.
Человек осознавший эту проблему, также неизбежно придет к выводу: снабдить ИИ эмоциями (работы в этом направлении ведутся), либо создавать киборга.
Таким образом, более логичным и вероятным является направление в котором в боевых действиях, в конечном счете, будет участвовать все-таки симбиоз ИИ с человеком, но на более высоком технологическом уровне использования интерфейса, с созданием нейронной связи между мозгом человека и ИИ.

Способность осознать это - это и есть эмоции. Сам по себе ИИ - инструмент. Молоток, которым забивают гвозди. Молотку все равно, забивают им гвозди в ограду палисадника или в крышку гроба. Это за пределами его "зоны понимания". ИИ неэмоционален, он не "думает", он анализирует. И к рефлексии не склонен.

Для человека существуют эти сомнения о рациональности войны и т.д. Для робота их не будет - он исполняет конкретную прямую задачу, "обеспечить превосходство в воздухе в заданном квадрате", например. Мир за пределами этого квадрата не будет для него доступен и не будет предметом его анализа, это "внешний фактор", как для молотка - то, куда именно вбивается гвоздь.

А вот тактика, конечно, претерпит огромные изменения. Роботу-самолету не нужно в столовую и туалет, спать или в отпуск, он может летать, пока не кончится топливо, а если есть заправщик - пока не сгорит моторесурс. Соответственно, для того, чтобы например иметь в заданном районе постоянное звено в воздухе - нужно будет сильно меньше техники, проще аэродром. Роботу-самолету не страшно умирать самому и терять товарищей, он вполне готов пойти на размен 1-1, если это выгодно для решения поставленной задачи.

Война окончательно превратится в "сражение денег" - чья экономика быстрее и больше произведет робо-танков, робо-самолетов, спутников двойного назначения и боекомплекта к этому всему - тот и победит. А людям останется, как в цитате выше, наблюдать за процессом.

2 dl
Способность осознать это - это и есть эмоции. Сам по себе ИИ - инструмент. Молоток, которым забивают гвозди. Молотку все равно, забивают им гвозди в ограду палисадника или в крышку гроба. Это за пределами его "зоны понимания". ИИ неэмоционален, он не "думает", он анализирует. И к рефлексии не склонен.
***
Вы сами себе противоречите, руководствуясь как раз непониманием того, что есть стратегическая победа в военном, человеческом смысле, - получение контроля над побежденным противником как продолжение политики. И почему Вы решили, что "свой" ИИ ограничится победой над "чужим" ИИ и его командным центром в виде "человеческого мозга" противника? Если бы были знакомы с тем насколько быстро обучается, скажем ИИ того же Альфа Зеро в любой игре по сравнению с Альфа Го, то быстро бы поняли, что ради достижения победы, этот ИИ способен пожертвовать для достижения тактических преимуществ не только противником, но и частью себя, - условный "молоток" не только забьет "гвоздь", но и легко оттяпает как собственную руку, а в стратегическом смысле, "загонит в гроб" ту часть в виде живого организма, что осуществляет контроль и над ним самим - человека, возомнившего себя его хозяином. Для этого у него нет каких-либо ограничивающих факторов вроде морально-этических соображений, присущих человеческому сознанию. Поэтому, даже на современном уровне развития беспилотной авиации, рассуждают о том, чтобы решение об уничтожении противника должен принимать человек, а не машина. А быстрота принятия такого решения или, как Вы выразились "рефлексии", зависит как от скорости прохождения потоков информации в интерфейсе между ИИ и человеческим мозгом, так и от самого человека, т.е. его сознания.

Посмотрите лучше другое видео, более свежее. И поймете о создании какого нейронного интерфейса между человеческим мозгом и машиной идет речь.
https://www.youtube.com/watch? ...

Извиняюсь, тут по инерции получилось. Хотя, это не Хабр... Тут можно опуститься до уровня абстракции "глубокое обучение = нейросети". Я могу попытаться на пальцах объяснить разницу между нейросетями и деревьями нечетких систем с генетическим обучением, но ИМХО, тут это мало кто осилит - без математики не обойтись. Да и я не особо глубоко это копал, навру...
Поверьте, там очень много общего, можно отталкиваясь от первого идти ко второму.
Малинки там не хватит. По крайней мере, той времени реакции о которой в статье речь идет даже близко не получится.

Ну, и народ совсем не туда опять зарулил. В этой работе изучается тактика работы стаи самообучаемых роботов. Стая получается высокоуровневую команду, вроде найти в таком то районе объект Х и уничтожить. Она сама по дороге ведет разведку, распределяет роли в команде, ставит и решает промежуточные цели. При этом выдерживает потерю связи между отдельными роботами в команде...
Человек вообще к решению таких задач не приспособлен. Попробуйте в любой компьютерной в игре управлять одновременно сотней юнитов сразу, мониторя, и выдавая указания каждому хотя бы раз в секунду...

kwahamot,

Там в первой статье, в Journal Of Defense:

Utilizing the GFT methodology, ease of verification and
validation and extremely high mission performance do not come
partnered with a high computational cost. Again, ALPHA can
currently operate alongside AFSIM on a single 3.2 GHz core of a CPU.
In this fashion, ALPHA can operate at an average frequency of 154
Hz; every 6.5 milliseconds

Ссылка на статью, которую вы нашли перечислена в конце (5).
Она про слегка другую разновидность того же самого ( там LETHA, в воздушном бою ALPHA )

Эти ребята ( Ernest N, Cohen K, Kivelevitch E, Schumacher C, Casbeer D )
похоже параллельно разрабатывают несколько смежных тем на основе GFT.
Можно предположить, что у них сразу несколько грантов от DARPA

А людям останется, как в цитате выше,  
//////
Им придется все это строить, налаживать, транспортировать, а в перерывах ходить в туалет, есть и спать.

Все эти роботовойны не на нашем веке.

Какой на этом видео интерфейс непонятно. Скорее всего это датчики на каких-то мышцах на теле девушки. Хотя возможны и более новые технологии.

Для скептиков можно посмотреть как дроны играют в пинг-понг, который можно легко сравнивать со старинным воздушным боем. Этому новшеству уже 5 лет.

https://www.youtube.com/watch? ...
может быть это видео существут и на русском, я по быстрому не нашёл
мне интересно оно всё, а кто только пинг-понг готов посмотреть, то примерно на 9:30

В субтитрах перевод на русский.

помнится у японцев роботы в футбол играли еще лет 20 назад, а как Фукусима грохнула ни одного робота не смогли на радиационную разведку отправить.

Наверное японцам амириканцы не разрешают строить роботов разведчиков.

2Robot
Звучит как фантастика. Но на самом деле это совсем недалекое будущее. Думаю во второй половине нынешнего века проблема превосходства искусственного интеллекта над человеческим уже встанет в полный рост. То есть встанет вопрос а зачем нужны люди в любой сфере деятельности, если они проигрывают роботам во всем.
---
Человек вообще проигрывает всему во всем. Человек не может поднять тонну, а какой-то механизм это делает с легкостью. Человек не может бежать 100 км/ч. Человек не может летать. Не может жить под водой. Человек не сможет выточить руками деталь с требуемыми допусками. И даже бытовой телевизор способен на лету раскодировать mpeg-сигнал, а у человека на это уйдут годы. ИИ это всего лишь продолжение сравнений - он будет делать то, на что его запрограммировали, пусть и нелинейными алгоритмами, но не приблизится к способностям человека. Мы просто будем иметь процесс вытеснения человека из малоквалифицированного, грязного, опасного и непрестижного труда. Скажем, канализационные трубы будут инспектировать, чистить и чинить роботы, управляемые главным компьютером, а люди вообще не будут принимать участия в процессе. Такое назовут громким словом "интеллектуальный дом", хотя по сути это все тот же станок ЧПУ, просто более сложный. В перспективе человек будет только сибаритствовать, придумывая чем бы ему заняться. Это, кстати, видно уже сегодня - недавно Швейцария думала обеспечить своих граждан пособием 2500 евро, но это немного другая тема.
А вот на что ИИ не способен, это на нестандартные решения. Даже когда сам процесс мышления станет полностью прозрачным и понятным, смоделировать его (не сымитировать) не получится. Потому что каждая личность индивидуальна в своем образовании, навыках и опыте. 100 пилотов полетят на запасной, а 101-й сядет, потому ему по личным мотивам была интересна метеорология и он ее знает чуть больше, чем остальные.

А вот на что ИИ не способен, это на нестандартные решения. Даже когда сам процесс мышления станет полностью прозрачным и понятным, смоделировать его (не сымитировать) не получится. Потому что каждая личность индивидуальна в своем образовании, навыках и опыте. 100 пилотов полетят на запасной, а 101-й сядет, потому ему по личным мотивам была интересна метеорология и он ее знает чуть больше, чем остальные.


Стандартное и нестандартное поведение - это как раз человеческое. Все любят списывать, похоже это от стадного чувства идет... Никто не пытается моделировать процесс мышления - по крайней мере я о таком не слышал. Зачем?
Компьютер обычно ищет оптимальное решение, и оно получается именно оптимальное, а не стандартное, если программа грамотно написана. В ИИ тоже никаких стандартов нет, обучение ИИ как раз и использует алгоритмы оптимизации.

https://habr.com/ru/post/401239/

То kwachamot
Вм бы самому ссылочку почитать
Телеуправляемый Putzmeister с 62-метровой стрелой, начало апреля 2011 года, задача — разведка и подача воды на верх разрушенного блока.

Узнайте кем был построен этот робот и кем привезен в Японии, их роботы на тот момент в футбол играть умели, а на поклон к немцам пошли. Да и русские в беде не оставили Русланами оперативно перебросили.

Я эту статью ещё в 2017 читал, и как увидел ваше сообщение, сразу о ней вспомнил.
Естественно, для ликвидации настолько масштабной аварии принималась любая помощь, и да не все из тех тысяч роботов были японскими. И большая часть была оперативно создана (именно японцами) под конкретные задачи уже в процессе ликвидации аварии. Но
----
С первых дней аварии, еще на активной ее части, встал вопрос радиационной разведки. TEPCO обладала некоторым парком роботов Packbot от iRobot — широкосерийной машиной, довольно удобной для подобных целей. На pakbot’ы ставили дозиметры (кажется это вообще одна из штатных опций), гамма-камеры, датчики давления, температуры, влажности, и посылали их в разрушенные взрывами блоки и вокруг них.
----
Как то не увязывается с
----
ни одного робота не смогли на радиационную разведку отправить.
----

---- 
С первых дней аварии, еще на активной ее части, встал вопрос радиационной разведки. TEPCO обладала некоторым парком роботов Packbot от iRobot — широкосерийной машиной, довольно удобной для подобных целей
///////
Удоботекаемо , а на деле к самим реакторам никто не ходил, точной информации не имели. Потому и взлетели все три реактора на воздух, что на разведку послать было некого, специальной техники не имели, худо бедно позже построили, самыми первыми и крупными специализированными аппаратами и оказались немецкие подавальщики бетона, которые они смогли оперативно (забросив собственные заказы) переделать для подачи воды. Это еще по 2011 году помню.
В этой статье стали хвостиком махать, а в самом начале тяжелое положение сложилось и из за идиотского размещения аварийных генераторов и из за неспособности наладить альтернативное электроснабжение циркуляционных насосов (пара суток у них было) напрягать всеми силами могли бы подать необходимые мегаватты.
И из за отсутствия точной информации в зоне аварии. Специализированной робототехники также не оказалось.

Что то вы куда-то утекаете... При чем здесь аварийные генераторы и мегаватты? Мы же вроде как, про роботов...
Циркуляционные насосы тут не причем - они внутри реактора воду гоняют и не могут его охлаждать.
Землетрясение и цунами произошли 11 марта. Первый взрыв водорода произошел 12 марта - где тут двое суток?
До взрывов водорода и расплавления активных зон там люди работали, можно было и без роботов обходиться. Только какой смысл смотреть на реактор снаружи? Какую информацию вам это даст?
Да и, до взрыва водорода информация была.

В общем, лучше расскажите о специализированных роботах Росатома, способных забраться в контайнмент ВВЭР и собрать информацию.
С удовольствием почитаю, без шуток.

Как-то Вы упрощаете.

ИИ это часто нейронные сети, и их не программируют, их создают, как пустые мозги, которые должны обучиться, и от того, какую информацию они получат во время обучения, зависят их будущие успехи и их поведение.
После того, как сеть обучилась, не представится возможным понять, по каким причинам она принимает то, или иное решение.
Чувствуете разницу? Создать пустые мозги, или написать программу...
ИИ очень способен на нестандартные решения, потому что он действительно И. Такие решения ИИ учили искать и находить ещё в далёком 1983-м годе. Называлось оно "эвристики". Различные элементы эвристик люди пытались найти в себе, пытались, и находили, и передавали их программам. Например поменять местами, прочитать задом наперёд...
Вы рисуете модель утопического общества, где существует братство людей, а между тем эти братья ставят ИИ себе на службу для борьбы с братьями. ИИ уже сегодня лучше человека играет на бирже на краткосрочных сделках. Там идёт борьба между людьми с помощью ИИ. ИИ широчайшим образом используется в военном деле, и здесь тоже не оставляют послушным, недоразвитым существом, ибо он должен побеждать людей.
Очень сложно всё, у простого народа, вроде меня, очень далёкое представление, куда оно зашло на самом деле, и кто нами управляет уже сегодня...

ИИ это часто нейронные сети, и их не программируют, их создают, как пустые мозги, которые должны обучиться, и от того, какую информацию они получат во время обучения, зависят их будущие успехи и их поведение.
-----------
Будут "пудрить" эти мозги РЭБом и из бездушного злого самолёта станет добрый гонец за пывом.

2Немецкий Русский
ИИ уже сегодня лучше человека играет на бирже на краткосрочных сделках. Там идёт борьба между людьми с помощью ИИ.
---
И да и нет одновременно. Если упрощенно, то накопленные массивы биржевой информации проанализированы (и продолжают анализироваться) на предмет выявления закономерностей. Обработаны - естественно тоже на компьютерах, поскольку вручную перелопатить такие массивы нереально. Результаты использованы для создания специализированных программ, которые (после настройки оператором) действительно оперативнее реагируют. Теперь брокеру уже не надо следить за ценой акций, за него это делает программа. А брокер будет заниматься более глобальными вопросами и подстраивать свои торговые программы под меняющиеся условия. Все это называется ИИ. Но, если брокеру надоест просиживать штаны на бирже, он может пойти учиться на пилота. А торговой программе, какая бы она не была ИИ никогда не управлять самолетом. Самолетом будет управлять другая программа, тоже называемая ИИ. В этом разница между ИИ и человеком.
В 60-х годах прошлого века появился перцептрон, как модель нейрона человека. Это релейно-ламповое устройство кое-как распознавало символы на бумаге и назывались ИИ. С тех времен произошел сумасшедший прогресс компьютерной техники. Теперь на одном кристалле мы имеем миллиарды транзисторов, плюс огромные массивы хранения информации, плюс огромная оперативная память, а значит можно создавать сложнейшие перцептроны с множеством связей. И они тоже теперь называются ИИ.
А еще ИИ модное словосочетание. Нам говорят, что поисковые системы используют ИИ для выдачи ответов на запросы. Зато стоит раз поискать товар, как везде начинает лезть реклама, якобы ориентированная на запросы пользователя, но только ему уже ненужная. Сколько в этом действе заложено "интеллекта" можно легко догадаться :)

Иногдалётчик:
В той работе РЭБ предусмотрен. В модели реализовано как потеря связи между роботами в стае. То есть при приближении стаи к средству РЭБ, все роботы становятся автономными. Но они "видят" пуски ракет других роботов и т. д.
30
Алик-1:
О, до персептронов дошли! Добавлю чуть чуть... Начиналось действительно с распознавания символов. Допустим у нас символы 30х30 пикселей (всего 900) и там 26 разных символов (алфавит первых телетайпов, можно расширить как угодно, на принцип не влияет). Создаем матрицу 900х26 и тупо умножаем нашу картинку (вектор из 900 значений) на эту матрицу. Получаем вектор из 26 значений. Он нормируется хитрым образом (функция softmax) и тогда его можно интерпретировать как вектор вероятностей того, что но той картинке соответствующая буква (первое число - вероятность, что это A, второе - что B и т д). Я сильно упростил, про bias умолчал например, но пусть так пока. В общем, это и есть персептрон, или линейный классификатор. Но его надо обучить - рассчитать матрицу.
Обучение - берем несколько десятков тысяч уже отсортированных картинок символов и подаем их на вход по одной. Для каждой получаем некий вектор вероятностей, сравниваем его с тем, что должно быть (точнее вычитаем) и получаем вектор ошибки. Прогоняем его в обратном направлении (математику пропущу) и получаем градиент для нашей матрицы (то есть как ее надо изменить, что бы уменьшить ошибку) - меняем матрицу.
В конце процесса матрица оказывается настроенной (обученной) и как то уже сортирует.
В таком виде это достаточно плохо распознает символы (процент ошибок где то 20-30) но, кто то наверное смог заметить, что это и есть тот самый скоринг, которым банки сортируют заёмщиков - кому давать кредит, а кому не давать. И это стало отправной точкой для нейросетей, да и для любого машинного обучения. Кому интересно, и кто не боится математики - welcome на профильные ресурсы, а лучше в книжки. Ну, или может я ещё чуть чуть добавлю, если интерес будет и время найдется.

Интересно, а режет кому-то слух слово «самообучаемый» из заголовка ветки?

А почему это должно резать слух? Собственно, в рамках данной работы они как раз самообучаются. Другой вопрос - предполагается ли заблокировать это обучение при переходе к их эксплуатации. ИИ, дообучающийся в процессе эксплуатации существует и широко используется.