西側メディア:将来の兵士はロボットの「羊飼い」になる

西側メディア:将来の兵士はロボットの「羊飼い」になる

Reference News Networkは1月4日、スペインの新聞Vanguardiaが2020年12月28日に「未来の兵士:ロボットの群れを制御する羊飼い」と題する記事を掲載したと報じた。著者はフランス国際関係研究所安全保障研究センターの研究員、ジャン=クリストフ・ノエル氏。記事では、未来の兵士は職業ロボットの群れを制御する「羊飼い」になる可能性があるとしている。彼は各ロボットに特定のタスクを割り当てることができます。羊飼いたちは重労働の負担から解放され、より順応性と創造性を発揮し、予期せぬ緊急事態にもよりうまく対応できるようになります。そして最も重要なことは、意思決定と作戦レベルにおいて人間の戦士の地位が維持されることです。全文を抜粋すると次のようになります。

世界中の軍隊は定期的に技術革新を統合して全般的に能力を向上させ、敵を圧倒しようとしています。人工知能も搭載されています。人工知能は現在、軍事分野で大きな関心を集めています。

現在の軍事用途

人工知能はすでに軍事分野で多くの用途に使用されています。最も顕著なものは米国の「メイビン計画」であろう。

画像や戦場環境で収集された画像を開発、活用する米国のオペレーターにとって、膨大な量のデータをすべて処理することは不可能です。以前の作業方法では、インテリジェンス カタログ内のデータの 15% のみが処理されていました。 Project Mervin は、特定の車両や人物などの注目対象物が画像に現れたときにオペレーターに警告するように設計されたアルゴリズムです。

これが、今日の軍事界におけるこの技術の主な貢献です。デジタル革命によって生成された膨大な量の情報を防衛と安全保障の目的で活用する可能性を提供します。

それは戦場で決定的な武器ではありません。電気や内燃機関のような発明に例えるほうが適切でしょう。

その開発成果が定着すれば、産業革命が起こり、軍隊の組織形態の変化が促進されることになる。

AI の軍事用途は現在まだ非常に限られておりますが、短期から中期的には急速に発展する可能性があります。これらのアプリケーションは、新たな「軍事革命」を引き起こす可能性があります。

「軍事革命」

人工知能がもたらした「軍事革命」は1990年代にまで遡る。 1991 年の湾岸戦争で米国とその同盟国がイラク軍を破った後、多くの専門家がその勝利における情報技術の役割について疑問を抱きました。そして彼らは、戦場をセンサーで覆い、収集したデータを組み合わせることで、部隊指揮官は敵の配置をリアルタイムで確認し、最も適切な方法で行動して火力を操作または指示し、敵の陣地を破壊することができるというモデルを提案した。

人工知能を導入することで、このモデルを強化、拡大できる可能性があります。 AI は過去の事例を分析することで一般化を図り、将来をより正確に予測し、特定の状況に基づいて戦況の霧を晴らすことができます。コンピュータは、人間の対戦相手に対して永続的な優位性を持っています。それは、出来事に素早く反応する能力です。業務の効率は最も強力な人工知能システムによって決まることは間違いありません。

AIの技術進歩が確認され、生産量が大幅に増加し続けると何が起こるでしょうか?まず、他の技術の研究開発も促進される可能性があります。ナノテクノロジー、バイオテクノロジー、指向性エネルギー兵器、極超音速装置は人工知能の発展から恩恵を受け、戦場でますます不可欠なものとなり、それが今度は人工知能技術の発展を刺激するでしょう。その火花は、最終的には軍事史家が「軍事革命」と呼ぶ重大な変化を引き起こす可能性がある。 「軍事革命」とは、軍隊の構造や戦闘方法の質的な変化を指し、それに応じて政治や社会にも変化をもたらす可能性がある。 「軍事革命」は「軍事の変化」よりも広範囲にわたる影響を及ぼす。

次の「軍事革命」は、軍事分野における人工知能/自動化の応用の増加によって引き起こされるかもしれません。この種の自動化は、戦闘用ドローンと有人戦闘機の統合を目指す米軍の「ロイヤル・ウィングマン」プロジェクトなど、すでに多くの目的に使用されている。

しかし、この忠実な戦闘仲間は、おそらく 1 世代か 2 世代のモデルで置き換えられるでしょう。後継機種の種類は、当局が兵器の高度な自動化を支持するかどうかによって決まる可能性が高い。

将来の兵士は、特殊ロボットの集団を制御する「羊飼い」になるかもしれない。彼は各ロボットに特定のタスクを割り当てたり、ミッションの枠組み内で忠実な戦闘パートナーよりもはるかに高い程度の自律性を与えたりして、ロボットが重要な作戦に集中できるようにすることができます。羊飼いたちは重労働の負担から解放され、より順応性と創造性が高まり、予期せぬ緊急事態にもよりうまく対応できるようになります。そして最も重要なことは、意思決定と作戦レベルにおいて人間の戦士の地位が維持されることです。

[[373617]]

ファイル写真:米軍のTALOS未来兵士プロジェクトの宣伝画像。 (米国国防総省公式サイト)

<<:  大規模機械学習の台頭と「ゼロトラスト」アーキテクチャの出現、2021年の9つの主要な技術トレンド

>>:  人工知能を客観的に見てみましょう。この記事では、AI が世界を変える 5 つの理由を紹介します。

ブログ    
ブログ    

推薦する

AIに関する4つの最も一般的な誤解

[[398369]]この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leip...

ハーバード大学コンピュータサイエンス学部の旗艦プロジェクトはAIをメンターとして採用している

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

自動プログラミングNLPモデル技術のレビュー

Copilot、Codex、AlphaCode: プログラミングを自動化するコンピュータ プログラム...

あなたの AI は規制に対応できる準備ができていますか?

現在、人工知能 (AI) に関する同様の規制が世界中の複数の地域で施行され始めており、GDPR に関...

ChatGPTのトラフィックが減少しており、学生が夏休みに入っているためだと推測する人もいる

7月16日、OpenAIが開発した人工知能チャットボット「ChatGPT」は、ユーザーと自然言語で会...

AI 導入の謎を解明: クラウドとエッジ

現在、ディープラーニング テクノロジーを展開できる方法としては、デバイス上への直接展開、クラウド内へ...

懸念にもかかわらず、CIOはAIGCの利点を探求し、活用し続けています。

OpenAIは2022年11月にChatGPTをリリースし、その後Microsoftから100億ド...

視覚と言語の多粒度の調整を学習しますか? Byte は、新しいマルチモーダル事前トレーニング方法 X-VLM を提案しました。コードがオープンソース化されました。

前面に書かれた視覚言語の事前トレーニングにより、多くの視覚言語タスクのパフォーマンスが向上します。し...

北京、宜荘市の111の道路で初の自動運転試験を開始

本日、北京市は有人自動運転試験を正式に開始した。北京経済技術開発区は40平方キロメートルのエリアを自...

フォーブス誌の2020年AIに関するトップ10予測: 人工知能はますます「疎外」されつつある

人工知能 (AI) は間違いなく 2010 年代のテクノロジーのテーマであり、新しい 10 年が始ま...

...

Truffleを使用してスマートコントラクトをデプロイする方法

[[397532]]この記事はWeChatの公開アカウント「ブロックチェーン研究室」から転載したもの...

[ホワイトベアおもしろ事実4] パーフェクトワールド:ペットの犬にはロボットがいて、独身の犬にはバーチャルガールフレンドがいる

[[185884]]飼い犬用のロボットを設計した人や、独身者向けのバーチャルガールフレンドを作った人...

シンプルなデータ暗号化と復号化アルゴリズムの実装方法を教えます

この記事では、シンプルだが実用的な暗号化方式を実装する方法を紹介します。実際のプロジェクト開発におけ...