Rozwikłać tajemnice AI. „Armia nie postrzega danych jako aktywów strategicznych”

28 września 2021, 08:01
217436874_4454898147864584_7583143002524105156_n
Fot. XVIII Airborne Corps and Fort Bragg/Facebook

„(Żołnierze i dowódcy – przyp. red.) nie doceniają ani nie postrzegają danych jako aktywów strategicznych” – podkreślił płk Dan Kearney z XVIII Korpusu Powietrznodesantowego Sił Zbrojnych USA. W związku z tym konieczne jest rozwikłanie wszelkich tajemnic wokół sztucznej inteligencji i innych nowoczesnych technologii, aby wojskowi mogli im zaufać. To klucz do stawienia czoła wyzwaniom przyszłych konfliktów.

Celem „Project Ridgway” jest zwiększenie świadomości amerykańskich żołnierzy oraz dowódców na temat tego, jaką rolę odgrywają dane na polu bitwy i jakie może przynieść korzyści ich efektywne wykorzystanie.

Twórcą inicjatywy jest płk Dan Kearney z XVIII Korpusu Powietrznodesantowego Sił Zbrojnych Stanów Zjednoczonych. Jak wskazał w wywiadzie z Defense One, podstawą do powstania projektu był fakt, że do tej pory szkolenia wojskowe nie uwzględniały znaczenia danych, zwłaszcza tych cyfrowych, dla prowadzenia operacji w ramach przyszłych konfliktów.

Jego zdaniem, żołnierze obecnie potrafią odpowiednio umieścić informacje „na slajdach w PowerPoint’cie”, lecz nie umieją korzystać z np. narzędzi uczenia maszynowego. A to będzie miało ogromne znacznie w przypadku konfrontacji z zaawansowanymi pod względem technologicznym adwersarzami, dla których efektywne użycie sztucznej inteligencji nie stanowi problemu.

Rozwikłać tajemnice AI

Zdaniem twórcy projektu Ridgway, aby poprawić obecną sytuację i podnosić zdolności wojskowych w obszarze nowoczesnych technologii, kluczowe jest budowanie zaufania do narzędzi, którymi dysponują. „Jeśli dowódcy im nie ufają, nie użyją ich” – podkreślił płk Dan Kearney w rozmowie z Defense One.

Realizacja inicjatywy ma dostarczyć plan przygotowania żołnierzy do używania i rozwijania rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji. Punktem wyjścia projektu jest rozwikłanie wszelkich tajemnic wokół AI i innych nowoczesnych technologii, aby wojskowi mogli zobaczyć, jak one funkcjonują. Konieczne jest zrozumienie, że dane, to coś więcej niż tylko sucha informacja. „Nie doceniają, ani nie postrzegają danych jako aktywów strategicznych” – wskazał przedstawiciel armii USA.

„Kultura innowacji”

Jak wyjaśnił, amerykańscy wojskowi działają według utrwalonych schematów z przeszłości, gdy dane zapisywano na dysku w ramach konkretnego urządzenia. To sprawia, że bardzo trudno jest zebrać je wszystkie w ramach całej armii. Obecnie istnieje wiele narzędzi, które na to pozwalają, np. chmura.

W związku z tym „Project Ridgway” ma zmienić sposób myślenia żołnierzy oraz dowódców poprzez zbudowanie „kultury innowacji”, gdzie armia będzie traktowała dane jako zasób strategiczny. W tym celu prowadzone będą szkolenia na temat roli danych w odniesieniu do AI i innych nowoczesnych technologii. W ramach XVIII Korpusu Powietrznodesantowego USA wystartują one na wiosnę przyszłego roku.

Dla chętnych, którzy chcą rozwijać swoje umiejętności w zakresie zarządzania danymi, czy też tworzenia aplikacji, zorganizowane zostaną cztero- i sześciomiesięczne kursy.

Osiągnięcie ambitnego celu, jakim jest pełna zdolność do wykorzystania danych i technologii takich jak AI, wiąże się z długofalowymi wysiłkami. Jednak – jak zaznaczył płk Dan Kearney na łamach DefenseOne – należy już teraz podjąć pierwsze kroki w tym zakresie, ponieważ mogą one zwrócić uwagę armii na kwestię lepszego przygotowania żołnierzy na wyzwania przyszłości. To z nimi będą musieli się zmierzyć w świecie zdominowanym przez nowoczesne technologie.


Chcemy być także bliżej Państwa – czytelników. Dlatego, jeśli są sprawy, które Was nurtują; pytania, na które nie znacie odpowiedzi; tematy, o których trzeba napisać – zapraszamy do kontaktu. Piszcie do nas na: redakcja@cyberdefence24.pl. Przyszłość przynosi zmiany. Wprowadzamy je pod hasłem #CyberIsFuture. 

image
Fot. Reklama
KomentarzeLiczba komentarzy: 4
admin
środa, 29 września 2021, 10:28

AI rozwinie się (i rozwija już) wszędzie tam gdzie są ku temu wymierne (kasa) przesłanki. Już dziś działa w handlu (obsługa klienta, wyszukiwanie, marketing, logistyka), systemach tłumaczenia języków, systemach rozpoznawania obrazów, transport (sterowanie ruchem), przewidywanie zjawisk pogodowych ... obronność i bezpieczeństwo.

Piotr ze Szwecji
wtorek, 28 września 2021, 15:39

Aby wytrenować siatkę neuronów Deep Learning (Machine Learning) potrzeba dostępu do Big Data. Nawet używając publicznie dostępnego pakietu oprogramowania AI jak Anakonda/Keras. Big Data to zasób strategiczny dla wielu spółek internetowych, które zarabiają od ponad 10 lat grube pieniądze na ich przetwarzaniu. Zbieranie danych to tylko początek. Dane trzeba przetworzyć. Można użyć nawet darmowe narzędzie do ściągnięcia z Internetu jak Knime. Nie trzeba nawet brać uniwersyteckich kursów statystyki. To jest pełna automatyzacja. Należy zbadać które parametry są ważne, a które pomijalne. Kwestia błędu statystycznego się pojawia. Kwestia załatania dziur w danych zbieranych przez lata z różnych miejsc. Acz przetworzone dane Big Data są źródłem dla nauki dla coraz bardziej skomplikowanych i rozrośniętych sieci DL(ML). Ten nowoczesny AI ma 95% dokładności w odróżnieniu od człowieka z 80% dokładnością, więc nawet jako podpowiadacz ludzkiemu decydentowi się przydaje bardzo często. Do tego kwestia przetwarzania masowego nowych danych na miejscu dzięki kartom graficznym (GPU) skraca czas analizy z godzin, dni czy nawet tygodni do ledwie kilkudziesięciu sekund i to z nadludzką analityczną dokładnością.

ejaj
środa, 29 września 2021, 10:37

Zarówno twój post Piotrze, jak i sam artykuł (choć on w odrobinę mniejszym stopniu) bazują na dość wysokim poziomie abstrakcji. Myślę ze większość czytających nie ma pojęcia o czym tu jest mowa. Moim zdaniem - tu apel do Redakcji - należałoby prostym językeim opisać zasadę działania AI na przykładzie jakiegoś powszechni dostępnego systemu, a potem wskazać jej zastosowanie w życiu codziennym, ochronie zdrowia, czy obronności.

Piotr ze Szwecji
czwartek, 30 września 2021, 13:08

Programowanie używa algorytmów. Niewielka ich część to AI. To takie po prostu algorytmy. Tam jest wiele różnych algorytmów AI. Algorytm AI jest szczególny w tym, że może się modyfikować. Trochę jak wirus. Jak działa AI? Z jednej strony wlewasz całą zgromadzoną informację, a ten AI działa jak sitko przepuszczające tylko to, czym jesteś zainteresowany. Trochę jak taka bramka logiczna tak-nie. Machine Learning to cała gama algorytmów obok DL, które w większości to matematyczne funkcje ze statystyki, bo kiedyś ludzie doszli do wniosku, że prawdopodobieństwo funkcjonuje bardzo dobrze (szybsze i mniej CPU wymagające) w miejsce AI, acz jest mniej dokładne od AI. AI występuje też w wielu różnych algorytmach, lecz ten użyty w Machine Learning pod nazwą Deep Learning jest szczególny i znany pod nazwą "siatka neuronowa". Zastosowanie programu, który rozpoznaje (w 95%) to co szukasz, lepiej od ludzi (w 80%)? Rozpoznanie mowy/dźwięków. Rozpoznanie mowy/pisma. Rozpoznanie obrazowe obiektów i stosunków między obiektami. Póki masz kamerę/rentgen/etc, mikrofon czy jakikolwiek tekst, to AI może pomóc ci znaleźć i wybrać to czego szukasz. Do tego działa błyskawicznie, więc działa też jako autopilot w aucie. DL ma dziś 2 wielkie obszary zastosowania. To wojsko i służba zdrowia (zdjęcia rentgena?). Acz możesz DL mieć nawet w komórce pomagające ci na Internecie szukać muzyki, którą lubisz. Oczywiście dla komórki to musi być już wytrenowany DL, bo ta nie ma GPU. Big data to informacja zbierana przez długie okresy czasu. Mogą to być filmy, obrazy, dźwięki, lub tekst. Nazywa się ten zbiór informacji Big Data, bo zabiera dużo przestrzeni do przechowywania. Wiele firm infrastrukturalnych nagromadziło takie zbiory przez lata działalności komercyjnej. Ta informacja jest wykorzystywana do lepszego dotarcia z ofertą do potencjalnych klientów i zmniejsza koszty reklamy. Big Data jest konieczne do trenowania skutecznych algorytmów AI jak Deep Learning. Big Data jest w 21 wieku wielkim internetowym biznesem i istnieją prawne ograniczenia w gromadzeniu, wykorzystywaniu i dzieleniu się taką informacją. Wynikają one z ochrony danych, ochrony prywatności i regulacji prawnych o bezpiecznym działaniu baz danych. Posiadanie własnego Big Data, jest kluczowe.

Tweets CyberDefence24