Команда також експериментувала з мультимодальними методами зв’язку. Військовий ШІ створив детальну карту, яку потім передали алгоритму Spark для глибшого аналізу. У підсумку, цей «ілюстративний» підхід значно поліпшив продуктивність обох LLM (великих мовних моделей — ред.), дозволивши їм створювати аналітичні звіти й прогнози, що відповідають практичним вимогам військових.

«Китай — не єдина країна, яка проводить такі дослідження. Багато генералів із різних родів військ США публічно висловили інтерес до ChatGPT і аналогічних технологій і доручили дослідницьким установам і оборонним підрядникам вивчити можливі застосування генеративного ШІ у військових цілях, як-от аналіз розвідувальних даних, психологічна війна, управління дронами й розшифровка сигналів», — зазначають автори SCMP.

За інформацією медіа, дослідники використовують технології, створені за принципом ChatGPT.

«Вперше китайські військові публічно підтвердили використання комерційних ШІ у своїх цілях. З міркувань безпеки військові інформаційні системи не підключають безпосередньо до цивільних мереж. Науковці теж не пояснили, яким чином вони зв’язали ШІ-системи», — йдеться у матеріалі.

Дослідницька лабораторія Сил стратегічної підтримки Народно-визвольної армії (НВАК), яка займається космічними, кібер-, розвідувальними та радіоелектронними розробками китайських збройних сил, встановила зв’язок між своєю ШІ-системою та системами Ernie від Baidu та Spark від iFlyTek (це китайські великі мовні моделі на кшталт ChatGPT, — ред.).

ШІ перетворював величезні обсяги даних, отриманих від військових, в описову мову або зображення, а потім перенаправляв контент комерційним ШІ-моделям. Після того, як нейромережі Ernie і Spark підтверджували отримання даних, військовий ШІ автоматично генерував підказки для глибшого обміну інформацією у рамках бойового моделювання. Примітно, що вчені не втручалися у весь цей процес.

Проект був детально описаний у рецензованій статті, опублікованій у грудні 2023 року в журналі Command Control & Simulation. Науковий співробітник Сунь Іфен і його команда з Університету інформаційної інженерії НВАК написали, що від проекту можуть виграти як люди, так і машини, тому що моделювання різних сценаріїв за допомогою ШІ може допомогти ухвалити правильні рішення на полі бою, розробити успішну стратегію, налагодити логістику тощо.

Сунь Іфен і його колеги заявили, що їхня мета — зробити військовий ШІ більш «людяним», тобто таким, що розуміє наміри командирів на всіх рівнях і добре спілкується з людьми.

Дослідники розповіли, що на практиці їм вдалося навчити ШІ передбачати дії людей. Так, команда змоделювала військове вторгнення США до Лівії 2011 року. Військовий ШІ надав нейромережі Ernie інформацію про озброєння і дислокацію обох армій. Після кількох раундів діалогу Ernie успішно передбачив наступний крок американських військових. Щоправда, не обійшлося і без проблем: прогнози Ernie іноді були вельми розпливчастими, даючи лише загальне уявлення про стратегії нападу — без конкретики, необхідної військовим командирам.

Команда також експериментувала з мультимодальними методами зв’язку. Військовий ШІ створив детальну карту, яку потім передали алгоритму Spark для глибшого аналізу. У підсумку, цей «ілюстративний» підхід значно поліпшив продуктивність обох LLM (великих мовних моделей — ред.), дозволивши їм створювати аналітичні звіти й прогнози, що відповідають практичним вимогам військових.

«Китай — не єдина країна, яка проводить такі дослідження. Багато генералів із різних родів військ США публічно висловили інтерес до ChatGPT і аналогічних технологій і доручили дослідницьким установам і оборонним підрядникам вивчити можливі застосування генеративного ШІ у військових цілях, як-от аналіз розвідувальних даних, психологічна війна, управління дронами й розшифровка сигналів», — зазначають автори SCMP.

Источник: noworries.news