Militær som bruker menneskelige hjernebølger for å lære roboter å skyte

NASA Langley Research Center
Del denne historien!

For tre år siden fortalte militæret oss at roboter ikke vil bli brukt til å drepe mennesker: så hvorfor lærer de dem å skyte? Leksjon: Technocrats lyver for å forevige oppfinnelsene sine.  TN Editor

Uten å skjønne det, kunne soldater snart trene robotskarpe for å ta jobbene sine.

Moderne sensorer kan se lenger enn mennesker. Elektroniske kretser kan skyte raskere enn nerver og muskler kan trekke en avtrekker. Mennesker overgår fremdeles væpnede roboter når de vet hva de skal skyte på - men ny forskning finansiert delvis av hæren kan snart redusere gapet.

Forskere fra DCS Corp og Army Research Lab matet datasett av menneskelige hjernebølger til et nevralt nettverk - en type kunstig intelligens - som lærte å gjenkjenne når et menneske tar en målretningsavgjørelse. De presenterte sine papir på det på det årlige Intelligent brukergrensesnitt konferanse på Kypros i mars.

Hvorfor er dette en stor avtale? Maskinlæring er avhengig av svært strukturerte data, tall i rader som programvaren kan lese. Men å identifisere et mål i den kaotiske virkelige verden er utrolig vanskelig for datamaskiner. Den menneskelige hjerne gjør det enkelt, strukturerer data i form av minner, men ikke i et språk maskiner kan forstå. Det er et problem som militæret har kjempet med i årevis.

”Vi snakker ofte om dyp læring. Utfordringen for militæret er at det innebærer enorme datasett og et veldefinert problem, ”sa Thomas Russell, sjefforskeren for hæren, ved en nylig National Defense Industrial Association hendelse. "Som Google nettopp løste Go-spillproblemet."

I fjor Googles DeepMind-lab viste at en AI kunne slå verdens toppspiller i spillet Go, et spill som anses som eksponentielt vanskeligere enn sjakk. "Du kan trene systemet til å gjøre dyp læring i et [svært strukturert] miljø, men hvis Go-spillebrettet endret seg dynamisk over tid, AI ville aldri være i stand til å løse det problemet. Du må finne ut ... i det dynamiske miljøet vi har i den militære verden, hvordan omskoler vi denne læringsprosessen fra et systemperspektiv? Akkurat nå tror jeg ikke det er noen måte å gjøre det uten at menneskene trener disse systemene. ”

Forskningen deres forgrenet seg fra et flerårig, flerårig program kalt Cognition and Neuroergonomics Collaborative Technology Alliance.

"Vi vet at det er signaler i hjernen som dukker opp når du oppfatter noe som er viktig," sa forsker Matthew Jaswa, en av forfatterne på papiret.. Disse kalles P300 svar, utbrudd av elektrisk aktivitet som hjernepartiet fra hjernen avgir som respons på stimuli. Oppdaget i 1960, er P300-responsen i utgangspunktet hjernens svar på en hurtigavgjørelsesoppgave, for eksempel om et objekt som plutselig dukker opp, er et mål.

Forskerne håper deres nye nevrale nett vil muliggjøre eksperimenter der en datamaskin lett kan forstå når en soldat evaluerer mål i et virtuelt scenario, i motsetning til å måtte bruke mye tid på å lære systemet å forstå hvordan man skal strukturere individers data, øyebevegelser, deres P300-svar osv. Målet, en dag, er et nevralt nett som kan lære øyeblikkelig, kontinuerlig og i sanntid, ved å observere hjernebølgene og øyebevegelsen til høyt trente soldater som gjør jobben sin.

Les hele historien her ...

Abonner!
Varsle om
gjest

0 kommentarer
Inline tilbakemeldinger
Se alle kommentarer