CC BY
1187Состояние и перспективы использования искусственного интеллекта в военном деле
Д.В. ГАЛКИН, кандидат военных наук
П.А. КОЛЯНДРА, кандидат технических наук
Полковник запаса А.В. СТЕПАНОВ, доктор технических наук
АННОТАЦИЯ
ABSTRACT
Рассматриваются возможные направления и способы применения искусственного интеллекта в военном деле; программы, реализующие технологии искусственного интеллекта в перспективных образцах вооружения и военной техники (ВВТ) на примере вооруженных сил ведущих зарубежных стран, а также разрабатываемые и состоящие на вооружении изделия ВВТ, обладающие искусственным интеллектом.
The paper looks at likely trends and methods of using artificial intelligence in military matters and programs implementing AI technologies in advanced specimens of armaments and military equipment (AME) as exemplified by the armed forces of leading foreign countries, and also currently developed and operational AME articles with AI.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
KEYWORDS
Военное дело, искусственный интеллект, большие данные, программы вооружения, образцы вооружения и военной техники.
Military matters, artificial intelligence, big data, programs of armament, armament and military equipment specimens.
АНАЛИЗ прогнозов о возможном характере будущих войн показывает, что основные изменения в формах и способах применения вооруженных сил (ВС) будут определяться не столько геополитическими условиями (особенностями международной обстановки, борьбой за природные ресурсы, изменением климата и другими), сколько научно-техническим прогрессом как в области создания новых образцов вооружения и военной техники (ВВТ), так и в совершенствовании принципов управления войсками и оружием1.
Одной из важнейших технологий, применяемой для повышения потенциала ВС, становится искусственный интеллект (ИИ). В «Стратегии национальной обороны» США, составной частью которой является «Стратегия искусственного интеллекта», отмечается, что ИИ «изменит общество и в итоге характер войны»2.
В Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, утвержденной Указом Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 года № 490, дается следующее определение: «Искусственный интеллект — комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые как минимум с результатами интеллектуальной деятельности человека»3.
Известно, что основным преимуществом цифровой вычислительной системы является высокая скорость и точность обработки больших массивов данных. Именно необходимость аналитической обработки в короткие сроки структурированных и неструктурированных данных значительных объемов (так называемых «больших данных») является одной из важнейших причин разработки различных систем военного назначения, обладающих ИИ. Другая причина состоит в необходимости автоматизации в ВВТ
отдельных процессов (поиска и обнаружения цели, наведения оружия, вскрытия факта обнаружения себя противником), для чего соответствующие функциональные устройства оснащаются специализированными вычислительными модулями, реализующими отдельные элементы искусственного интеллекта.
Рассмотрим подробнее основные области применения в военном деле систем и средств, обладающих искусственным интеллектом.
Российскими и зарубежными экспертами отмечается ключевая роль ядерного оружия в сохранении глобальной геополитической стабильности4. Если считать, что вычислительные системы всегда быстро и безошибочно обрабатывают поступающие данные, то логично предположить, что при организации применения стратегического вооружения, в том числе ядерного, лица, принимающие решения, должны полагаться на ИИ с целью исключения ошибок при анализе ситуации и повышения оперативности. Вместе с тем заключения многочисленных исследований исключают полное доверие системам с ИИ в вопросах применения ядерного оружия5. В выводах этих научных работ указывается, что ИИ потенциально способен принять решение на нанесение упреждающего глобального или ограниченного удара по целям противника с применением высокоточного и ядерного оружия, если в результате он увидит
возможность получения преимущества. В исследовании, проведенном организацией «Рэнд Корпорейшэн» (RAND Corporation), подчеркивается опасность использования ИИ для принятия стратегических военных решений по причине отсутствия критического мышления у систем, обладающих ИИ, и их склонности к состязательности6.
Необходимо отметить, что в американских экспертных кругах существует и противоположная точка зрения. Так, предлагается создать основанный на принципах ИИ американский аналог советской системы автоматического ответа на ядерное нападение, называемой по западной терминологии «Мертвая рука». Предполагается, что такая система предостережет потенциального противника (Россию или Китай) от упреждающего применения ядерного оружия из-за страха гарантированного возмездия7.
Не секрет, что западная военная мысль в целом допускает превентивное нанесение ударов по территории противника, например, в рамках концепции «глобального удара» при достаточной уверенности в достижении цели операции. В любом случае для обеспечения безопасности Российской Федерации необходимо обеспечивать поддержку принятия решений по применению стратегических ядерных сил, обязательно используя ИИ как инструмент анализа динамично меняющейся геополитической и военной обстановки, и оставляя за соответствующими должностными лицами право на принятие окончательных решений.
Системы управления оружием, обладающие ИИ, широко применяются в комплексах противоракетной (ПРО) и противовоздушной обороны (ПВО). Цель применения ИИ состоит в ускорении обработки данных, поступающих от средств
контроля воздушно-космической обстановки и предупреждения о ракетном нападении, а также в автоматическом управлении средствами обороны. Типичным примером такой ситуации является отражение массированного удара аппаратов разных типов, летящих на разных высотах, скоростях и с разных направлений. Возможное участие в ударе гиперзвуковых средств приведет к кардинальному ужесточению требований к продолжительности принятия ответных мер. В такой ситуации только ИИ способен помочь центру управления вовремя и корректно различать цели и давать команды на их поражение в нужном порядке, другими словами, формировать информационно-расчетные задачи в реальном масштабе времени с учетом постоянно меняющейся обстановки.
Уже сегодня в ряде стран, в том числе в России, загоризонтные радиолокационные станции задействуют ИИ для быстрого распознавания военных объектов среди сотен получаемых отметок различных воздушных целей. Кроме того, известно о применении ИИ в радиолокационных станциях обнаружения и классификации малоразмерных целей, таких, например, как беспилотные летательные аппараты (БПЛА)8.
В перспективе для решения задач ПВО и ПРО в США планируется применение системы с ИИ в качестве общего средства управления в единой информационно-управляющей системе стратегического уровня, содержащей распределенные в разных частях света компоненты.
Воздушно-космические силы России располагают оперативно-тактической автоматизированной системой управления средствами ПВО, использующей элементы ИИ для координации работы комплексов С-300 и С-400, зенитных ракетно-пушеч-ных комплексов «Панцирь» и отдель-
ных средств контроля воздушного пространства. Система в режиме реального времени анализирует обстановку, определяет параметры целей и предлагает решения по их пораже-нию9.
Использование ИИ в системах управления необходимо для повышения общей ситуационной осведомленности и распознавания возникающих опасностей. Путем сбора и обработки всей доступной информации, полученной от различных источников, возможно формирование интегрированного источника информации, так называемой «глобальной оперативной картины», на основе которой командирам различного уровня будут предлагаться наиболее эффективные варианты действий.
В настоящее время разрабатываются системы управления с ИИ, позволяющие осуществлять централизованное планирование и координацию проведения военных действий различного масштаба — от тактических до стратегических — в воздушном, космическом, морском, наземном, кибер и электромагнитном пространстве. В англоязычной литературе такие действия получили название «многосферное управление и контроль» (MDC — Multi-Domain Command and Control).
Подобная система оперативно-стратегического звена управления на основе симбиотического (человеко-машинного) интеллекта создается в интересах ВВС США компаниями «Локхид Мартин» (Lockheed Martin), «Харис» (Harris) и «Алфабет» (Alphabet). В ходе реальных военных действий помимо традиционных задач управления предполагается сохранение системой своих функций при потерях командования. Используя комплект существующих командных центров, система после выхода из строя отдельных элементов и уровней принятия решения должна
автоматически создавать новую конфигурацию узлов управления для сохранения управляемости своих сил и средств.
Говоря о Российской Федерации, следует сказать, что разработка новых систем управления на основе ИИ проводится для решения достаточно сложных задач. Например, для повышения боевых возможностей путем межвидового взаимодействия, организуемого через единый контур управления комплектом разнородных технических средств целеуказания, огневого поражения и радиоэлектронного подавления, применяемых воздушно-космическими силами и сухопутными войсками (СВ)10.
Очевидно, что системы с ИИ могут применяться не только в комплексах управления войсками и оружием, но и непосредственно в роботизированных средствах, используемых как на поле боя, так и на удалении от него.
Ведущиеся разработки подразумевают создание автономных боевых или обеспечивающих средств, способных действовать самостоятельно и продолжать выполнение задания (или возвращаться на заданную позицию) в случае потери связи с центром управления. Традиционными примерами такой техники являются БПЛА, автономные наземные машины, надводные и подводные аппараты различного назначения.
Известны опыты одиночного и группового применения в ВВС США беспилотных истребителей Р-16, F-22 и F-35. Существуют проекты автоматического группового взаимодействия различных объектов, например, ударно-разведывательных БПЛА с самолетами дальнего радиолокационного обнаружения и базовой патрульной авиации.
В качестве примера современного ударного БПЛА следует привести
XQ-58 «Валькирия», разработанный американской компанией «Кратос Дефенс энд Секьюрити Солюшенс» (Kratos Defense & Security Solutions). Известно об относительно успешных испытаниях данного аппарата в 2019—2020 годах, позиционируемого как «напарник» управляемого человеком истребителя11.
В интересах ВМС США разрабатывается необитаемый подводный аппарат большого водоизмещения LDUUV(LargeDisplacement Unmanned Underwater Vehicle) с автономностью хода не менее 70 суток, способный самостоятельно решать навигационные задачи, обходить различные препятствия и идентифицировать подводные и надводные цели.
Перспективным направлением дальнейшего совершенствования автономных средств является обеспечение возможности их группового взаимодействия. С этой целью Управление перспективных исследований МО США ДАРПА (DARPA) реализует программы по отработке вопросов группового применения БПЛА (до нескольких сотен в одной группе), автономных надводных и подводных объектов, наземных мобильных роботизированных платформ различного назначения.
Такие автономные средства должны обладать способностями12:
• определять особенности окружающей обстановки, в том числе устанавливать наличие других участников группы;
• автоматически организовывать каналы связи и определять старшего группы или выбирать нового при потере предыдущего;
• взаимодействовать для выполнения поставленной задачи.
Россия также обладает рядом роботизированных средств. Известны наземные робототехнические средства «Уран-9» и «Соратник», применяемые для разведки, патрулиро-
вания, разминирования и огневой поддержки13, подводный комплекс зондирования морского дна «Галтель», ударный БПЛА «Охотник» и подводный аппарат с ядерным двигателем «Посейдон».
Именно необходимость аналитической обработки в короткие сроки структурированных и неструктурированных данных значительных объемов (так называемых «больших данных») является одной из важнейших причин разработки различных систем военного назначения, обладающих ИИ.
Утверждается, что системы, обладающие ИИ, будут наиболее полезны при решении задач разведки14. С 2017 года в ВС США проводятся работы по интеграции ИИ в действующие системы разведки и идентификации объектов в рамках проекта «Мавен» (Maven). Накоплен определенный опыт применения таких систем для обнаружения и поражения целей в Ираке, Афганистане и Сирии.
В начале 2020 года компания «Рей-теон» объявила о развертывании системы разведки, наблюдения и целеуказания «Истар» (ISTAR — Intelligence Surveillance Target Acquisition and Reconnaissance) на самолетах ВВС Великобритании «Сентинел» (Sentinel). Данная система обладает ИИ, обеспечивающим обнаружение интересующих наземных и морских объектов и наблюдение за их перемещением, формирование карты местности, оценку оперативной ситуации путем контроля активности перемещения объектов.
Другими задачами разведки, возлагаемыми на системы с ИИ, явля-
ются оценка радиоэлектронной обстановки (РЭО), определение типов обнаруженных радиосигналов и излучающих их радиосредств, распознавание и перевод многоязычной речи, формирование геолокационных сведений из разрозненных геоданных, оценка назначения и характеристик различных объектов по результатам их наблюдения, обработка двухмерных изображений объектов для получения трехмерных.
Кроме того, ИИ применяется для комплексной обработки добываемых разведывательных данных различных типов. Известно о программе «Марс» (MARS — Machine-Assisted Analytic Rapid-Repository System), проводимой в интересах разведывательного сообщества США для обработки больших объемов информации, хранящейся в различных базах данных, с целью представления релевантных сведений специалистам — аналитикам разведывательной информации15.
Анализ войн и конфликтов XXI века показывает, что эффективность контроля электромагнитного пространства становится одним из ключевых факторов победы. Подтверждением этому является большое число проектов, реализуемых в ВС развитых стран, по совершенствованию систем и отдельных средств РЭБ, в том числе путем применения искусственного интеллекта.
В США по программе «Блэйд» (BLADE — Behavioral Learning for Adaptive Electronic Warfare System), выполняемой для ДАРПА компанией «Локхид Мартин», разрабатывается автоматическая система РЭБ. В процессе ее функционирования постоянно оценивается эффективность подавления радиоэлектронных средств противника с целью преодоления возможных мер противодействия. Кроме того, система способна реа-лизовывать меры радиоэлектронной защиты. Утверждается, что ИИ игра-
ет ключевую роль в обеспечении эффективности создаваемой системы.
Примерами российских систем РЭБ, обладающих элементами ИИ, являются «Палантин» и «Былина». Комплекс «Палантин» предназначен для ведения радиоэлектронной разведки и подавления систем радиосвязи противника, обеспечивает эффективное групповое применение различных средств РЭБ. Комплекс автоматизированной системы управления бригадами РЭБ РБ-109А «Былина» способен проводить детальный анализ сложной РЭО, выделяя первоочередные объекты радиоподавления. Он позволяет оптимально управлять комплексами радиопомех, обеспечивая электромагнитную совместимость с собственными радиоэлектронными средствами16.
В настоящее время резко возросло значение киберпространства как сферы противостояния отдельных государств, организаций и личностей. Наличие атрибуцированных фактов проникновения в национальное киберпространство заставило страны НАТО в 2018 году внести значительные изменения в военные доктрины с соответствующим изменением национальной политики, в том числе путем введения специальных согласованных и односторонних дипломатических и экономических санкций против организаций и отдельных лиц в России, Китае, Иране и Северной Корее17.
Подчеркивается, что системы с ИИ являются ключевым элементом, обеспечивающим выполнение самых сложных киберопераций. Алгоритмы ИИ могут автоматически определять наличие угроз, оценивать их опасность, модифицировать с целью защиты от них собственное программное обеспечение. Выполнение всех этих операций измеряется секундами, а не месяцами, что характерно при задействовании большого штата экспертов.
Потенциально киберсистемы с ИИ способны одновременно проводить операции киберзащиты и киберна-падения. Известно об успешных экспериментах китайской корпорации «Тэнсент» (Tencent) по взлому систем с ИИ, распознающих объекты. Целью взлома является сокрытие или подмена объекта распознавания. Специально для защиты от такого воздействия в ДАРПА реализуются программы по разработке аппаратно-программных средств (так называемые программы GARD — Guaranteeing AI Robustness against Deception), обеспечивающих устойчивость систем, обладающих ИИ, от попыток их взлома.
Анализ войн и конфликтов ХХI века показывает, что эффективность контроля
электромагнитного пространства становится одним из ключевых факторов победы. Подтверждением этому является большое число проектов, реализуемых в ВС развитых стран, по совершенствованию систем и отдельных средств РЭБ, в том числе путем применения искусственного интеллекта.
Еще одним направлением использования систем с ИИ являются информационные операции. Уже сейчас такие системы умеют формировать поддельные фото-, аудио-, видеоматериалы, создают в Интернете ложные профили вымышленных или настоящих людей. Данные технологии могут использоваться для создания «фейковых» новостей (от англ. fake news), разработки легенд оперативным сотрудникам, дискредитации определенных лиц или их шантажа. Известен проект «Медифор» (MediFor — Media Forensics), выполняемый ДАРПА и направленный на разработку мер противодействия подобным системам.
Важной прикладной областью применения ИИ является военная логистика, решающая задачи материально-технического обеспечения, а также переброски и размещения личного состава. Применение ИИ позволяет оптимизировать логистические операции по критериям безопасности, оперативности и стоимости их выполнения.
Логистические системы с ИИ уже сейчас применяются в ВС США для оценки потенциальных потребностей в запчастях и определения наиболее рациональных способов их доставки. Принцип работы систем заключается в постоянном автоматическом анализе технических параметров, получаемых от различных датчиков, размещенных в средствах вооружения, с целью определения необходимости и объема проведения операций обслуживания или ремонта военной техники.
Вооруженные силы США заключили контракт с компанией «АйБи-Эм» (IBM) на предоставление услуг по обработке логистической информации в разработанном компанией комплексе средств автоматизации «Ватсон» (Watson), обеспечивающим «облачные» хранение и интеллектуальную обработку данных. «Облачное» хранилище используется для загрузки данных, поступающих от датчиков, размещенных на транспортных средствах и другой технике. На основании поступившей информации ИИ формирует запросы на требуемое имущество, логистические цепи его поставок, оптимальные маршруты перемещения для транспортных средств. Версия «Ватсон», используемая в ВМС США, применяется для разработки планов оптимального материально-технического снабжения военно-морских группировок и отдельных кораблей и судов, находящихся в плавании, и контроля их выполнения.
В 2020 году Объединенный центр искусственного интеллекта МО США, учитывая опыт противодействия вирусной пандемии COVID-19, в рамках проекта «Салюс» (Salus) разработал специальный комплекс программ по определению вероятных географических пунктов повышенной потребности в продуктах питания и медицинских средствах с целью выработки эффективных решений по организации доставки к таким пунктам соответствующих предметов снабжения. Сообщается, что в будущем при подобных эпидемиях созданный комплекс может применяться в интересах Национальной гвардии, Федерального агентства по управлению в чрезвычайных ситуациях и Объединенного командования ВС США в зоне Северной Америки18.
Одними из первых, используемых на практике военных средств, обладающих ИИ, стали учебно-тренировочные средства (УТС), или имитационные тренажеры. В настоящее время УТС варьируются от простых тренажеров на базе персональных компьютеров и до моделирующих систем с высокой достоверностью воспроизведения, а также тренажеров, сопряженных с настоящими комплексами вооружения. Применение ИИ обеспечивает реалистичное визуальное воспроизведение систем вооружения, динамически меняющуюся боевую обстановку, имитацию информации, поступающей от различных сенсоров, внешние условия, включая время года, дня, погоду и особенности пространства. Существуют тренажеры для отработки действий в составе экипажа, при этом несколько тренажеров могут объединяться в сеть, что позволяет проводить занятия в составе подразделения. Современные УТС, обладающие мощным ИИ, способны соединять реальный и виртуальный миры. Одна группа военнослужащих, оснащен-
ных системой соответствующих датчиков, может отрабатывать действия в полевых условиях, а другая — тренироваться на виртуальных рабочих местах, соединенных линиями связи с датчиками. По подразделениям в поле можно планировать и наносить виртуальные удары.
В ВС Российской Федерации также широко применяются технологии виртуальной реальности. Существует большое число тренажеров, обладающих ИИ и имитирующих максимально близко к действительности особенности подготовки и применения различных видов вооружения и военной техники — от стрелкового оружия, артиллерийских установок, танков и самолетов — до образцов ВВТ военно-морского флота и космических войск.
Рассмотрим возможности ИИ в области применения интеллектуальных боеприпасов.
Принцип работы логистических систем с ИИ заключается в постоянном автоматическом анализе технических параметров, получаемых от различных датчиков, размещенных в средствах вооружения,
с целью определения необходимости и объема проведения операций обслуживания или ремонта военной техники.
Под интеллектуальными боеприпасами будем понимать боеприпасы, способные самостоятельно корректировать траекторию при подлете к цели либо взрываться в оптимальный момент времени. Это понятие находится в близкой связи с понятием высокоточного оружия (ВТО), предназначенного для поражения цели с заданной точностью и эффек-
тивностью. Отличие между понятиями определяется двумя факторами. С одной стороны, боеприпас, применяемый в ВТО, может не обладать функцией самонаведения, т. е. его полет корректируется с помощью средств, находящихся на удалении. С другой стороны, говоря о ВТО, можно представлять весь комплекс технических средств — от пусковой установки до каналов управления, а рассматривая интеллектуальный боеприпас, мы говорим только о боевой части, обладающей головкой самонаведения и непосредственно поражающей цель.
В настоящее время такими боеприпасами могут быть различные снаряды, ракеты, бомбы, торпеды, мины, специальные космические аппараты и ударные БПЛА одноразового применения.
Одним из современных интеллектуальных боеприпасов является авиационная бомба «Спайс 250» (Spice 250), разработанная израильской компанией «Рафаел Эдвансд Дефенс Системз» (Rafael Advanced Defense Systems). Бомба размещается под крылом авианосителя, имеет боевую часть калибра 75 кг и может самостоятельно поражать цели на удалении до 100 км от точки сброса благодаря наличию раскрываемого после отделения крыла. В процессе подготовки в оптико-электронную головку самонаведения, обладающую ИИ, закладываются трехмерные образы мобильных или стационарных целей и программное обеспечение, реализующее их обнаружение и принимающее решение на поражение. Сообщается о возможности осуществлять выбор оптимальной по заданным критериям цели19.
В качестве примера разработки более сложного интеллектуального боеприпаса следует привести проект, осуществляемый в интересах системы ПРО США компаниями «Локхид Мартин» и «Рейтеон» (Raytheon) —
«Малтипл Кил Викл» (Multiple Kill Vehicle), направленный на разработку средств противодействия межконтинентальным баллистическим ракетам с разделяющимися боеголовками20. Используя стартующий из шахты разгонный блок, на кинетический перехват цели в космосе выводится один или несколько специальных поражающих элементов, оснащенных интеллектуальной системой наведения. В 2019 году сообщалось о положительных результатах испытаний этого средства, успешно перехватившего ракету, имитирующую МБР с разделяющимися боеголовками.
Российские производители вооружения также работают над изготовлением интеллектуальных боеприпасов, известно о создании управляемых артиллерийских снарядов типа «Крас-нополь», дистанционных взрывателях для снарядов реактивных систем залпового огня и крылатых ракет с интеллектуальными головками са-монаведения21.
Кроме рассмотренных областей применения ИИ в военном деле известны и другие направления его использования: биометрическая идентификация персонала с целью определения прав допуска (в помещения, к информации, к управлению ВВТ), определение состояния военнослужащих с указанием мер восстановления здоровья, предсказание погодных факторов, влияющих на планирование операций, вскрытие фактов применения специального оружия (лазерного, кибер- или оружия массового поражения).
Технологии на основе ИИ также широко применяются в разнообразных прицелах и устройствах отображения визуальной информации — от лобовых стекол на различных машинах до специальных шлемов и очков. Так, корпорация «Майкрософт» (Microsoft) по заказу министерства обороны США участвует в производ-
стве носимого на голове специального визуального прибора «Айвас» (IVAS — Integrated Visual Augmentation System), позволяющего формировать «смешанную» реальность, когда в поле зрения совмещаются визуальные и цифровые изображения, получаемые от различных датчиков, с целью обеспечения видимости в условиях плохого освещения и дыма. Для обмена данными отдельные приборы могут объединяться в радиосеть по протоколу Wi-Fi, кроме того, их можно использовать в целях тренировки военнослужащих путем воспроизведения виртуальной боевой обстановки.
Под интеллектуальными боеприпасами будем понимать боеприпасы, способные самостоятельно корректировать траекторию при подлете к цели либо взрываться в оптимальный момент времени. Это понятие находится в близкой связи с понятием высокоточного оружия, предназначенного для поражения цели с заданной точностью и эффективностью.
Необходимо подчеркнуть, что все преимущества применения ИИ в различных военных системах во многом будут определяться эффективностью задействуемых этими системами каналов связи. Здесь под эффективностью понимаются требуемые пропускная способность и защищенность от перехвата информации, ки-бератак и воздействия средств РЭБ. Очевидно, многое, что говорилось выше о направлениях использования технологии ИИ при ведении РЭР и РЭБ, применимо в качестве контрмер и для организации высокоскорост-
ных и устойчивых каналов связи. Известно о реализации таких мер в военных системах связи США оперативно-тактического звена. Так, для организации и поддержания устойчивой радиосвязи обеспечивается выбор оптимальных рабочих частот, применяемых сигнально-кодовых конструкций, способов сжатия и закрытия передаваемых сообщений.
Отметим, что в настоящее время осуществляются специальные разработки, направленные на обеспечение функций ИИ в различных образцах ВВТ. Например, вариант комплекта «ОмниСиг» (OmniSIG) предназначен для решения задач РЭР и РЭБ. Он позволяет разрабатывать обнаружители требуемых видов радиосвязных и радиолокационных сигналов. В интересах разработки средств радиосвязи «ДипСиг» предлагает вариант комплекта «ОмниПиЭйчВай» (OmniPHY), обеспечивающий создание аппаратуры, автоматически адаптирующейся к динамично меняющимся условиям распространения радиоволн, загруженности диапазона, применению мер РЭБ и другим факторам.
Также разработаны специализированные вычислительные устройства, отвечающие военным стандартам по устойчивости к внешним воздействиям и одновременно реализующие функции сервера и искусственной нейронной сети. Так, изделие FORCE со стандартными промышленными массогабаритными характеристиками (одноюнитовый формфактор) производства американской компании «Кристал Груп» (Crystal Group) обладает возможностью приема и интеллектуальной обработки данных от 16 источников с целью, например, обнаружения требуемых объектов в потоке геолокационных или видеоданных22.
Кроме того, в ряде ведущих стран производится большое число специальных микросхем, обеспечивающих
выполнение различных функций ИИ, в том числе и в ВВТ. В качестве примера отметим, что существуют узкоспециализированные микросхемы, реализующие алгоритмы ИИ для цифровой обработки сигналов в интересах радиолокации, радиосвязи, РЭР и РЭБ23.
Подводя итог рассмотрения различных вопросов, связанных с применением ИИ, необходимо отметить следующие факты.
Во-первых, прикладные задачи, решаемые с использованием ИИ, постоянно усложняются в соответствии с достигнутым на определенный момент времени уровнем научно-технического прогресса. То, что несколько лет назад попадало под определение «искусственный интеллект», сегодня таковым уже не является, считаясь просто очередным средством автоматизации какого-либо процесса. Очевидно, что в дальнейшем передовые достижения в области ИИ нашего времени будут рассматриваться как тривиальные и, возможно, не соответствующие будущему понятию искусственного интеллекта.
Во-вторых, основу любой современной системы вооружения с ИИ составляет аппаратно-программное обеспечение, специально разработанное для конкретной системы и решаемой ею задачи. Пока не существует единой организационной среды, обеспечивающей автоматическое централизованное управление множеством разнородных систем и средств вооружения, обладающих собственным ИИ. Но уже сейчас в армиях развитых стран проводятся эксперименты по групповому использованию роботизированных средств различного базирования. Таким образом, разработка интеллектуальной системы централизованного боевого управления различными образцами ВВТ, обладающими ИИ, является вопросом времени. Появление подоб-
ных систем управления с ИИ, создающих так называемые «быстрые цепочки уничтожения» за счет оптимального комплексирования различных сенсоров и средств поражения, приведет к очередным изменениям методов вооруженной борьбы, поскольку сделает необязательным непосредственное участие человека в организации и ведении боя.
В-третьих, для всех перечисленных выше аппаратно-программных средств военного назначения, обладающих ИИ, сначала были разработаны их гражданские прототипы. В целом это является общей тенденцией применения технологий ИИ в военном деле — первоначально разработанные и проверенные коммерческие решения адаптируются для военных нужд, что позволяет существенно снижать время и стоимость создания военных систем с искусственным интеллектом.
Необходимо отметить, что количество направлений и способов применения ИИ в военном деле будет непрерывно расти вслед за появлением новых идей и реализующих их технологий. Области задействования ИИ в будущем обязательно выйдут за рамки конкретных тем, рассмотренных в статье. Но общим обязательным требованием ко всем новым военным системам, обладающим ИИ, будет обеспечение меньшей, чем у противника, длительности цикла управления войсками и оружием. И как следствие из необходимости выполнения этого ключевого требования возникает прогноз на долгосрочную перспективу практически полной замены человеко-управляемого оружия, размещаемого на различных воздушных, морских и наземных носителях, на роботизированные платформы, несущие оружие и обладающие индивидуальным и групповым ИИ. Как минимум данный прогноз будет
справедлив для систем вооружения, применяемых на тактических и оперативно-тактических дальностях. Вопрос о будущей полной или частичной передаче прав на применение стратегического оружия, например, ядерного, системам с ИИ в настоящее время является дискутируемым.
В завершение следует привести цитату из выступления Президента Российской Федерации на открытом уроке «Россия, устремленная в будущее» 1 сентября 2017 года, дающую оценку важности искусственного интеллекта: «Тот, кто станет лидером в этой сфере, будет властелином мира»24.
ПРИМЕЧАНИЯ
1 Герасимов В.В. Развитие военной стратегии в современных условиях. Задачи военной науки // Вестник академии военных наук. 2019. № 2 (67).
2 DoD Digital Modernization Strategy от 05.06.2019. URL: https://dodcio.defense.gov (дата обращения: 26.11.2020)
3 Национальная стратегия развития искусственного интеллекта до 2030 года. URL: www.kremlin .r u/acts/b ank/44731 (дата обращения: 26.11.2020).
4 Кокошин А.А. Перспективы развития военной техносферы и будущее войн и небоевого применения военной силы // Вестник академии военных наук. 2019. № 2 (67).
5 The Impact of Artificial Intelligence on Strategic Stability and Nuclear Risk, Volume I. «Euro-Atlantic Perspectives», SIPRI, 2019.
6 How Might Artificial Intelligence Affect the Risk of Nuclear War? URL: https:// doi.org/10.7249/PE296 (дата обращения: 26.11.2020).
7 A. Lowther, C. McGiffin. America Needs a «Dead Hand». 16.08.2019. URL: https:// warontherocks.com/2019/08/america-needs-a-dead-hand/ (дата обращения: 26.11.2020)
8 A. Huizing, M. Heiligers, B. Dekker, J. de Wit, L. Cifola, R. Harmanny. Deep Learning for Classification of Mini-UAVs Using Micro-Doppler Spectrograms in Cognitive Radar // IEEE A&E Systems Magazine. 2019. № 10.
9 Гаврилов А.Д., Лабунский А.Д. Искусственный интеллект для ПВО // Арсенал Отечества. 2018. № 3(35).
10 «Акация-М» объединит войска РФ. «Военный обзор» от 29.04.2019. URL:
www.militaryarms.ru (дата обращения: 26.11.2020).
11 Rachel S. Cohen. Meet the Future Unmanned Force // Air Force Magazine. 2019. № 4 (102).
12 Jane's International Defence Review от. 06.2019.
13 URL: https://kalashnikov.media/ article/technology/robotekhnicheskie-moduli-spetsialnogo-naznacheniya (дата обращения: 26.11.2020).
14 Artificial Intelligence and National Security, Congressional Research Service Report R45178 от 21.11.2019.
15 Defense News. 2019. № 14.
16 Лямин Ю. Обзор современных российских средств РЭБ // Новый оборонный заказ. Стратегии. 2019. № 3(56).
17 The Military Balance 2019. The International Institute for Strategic Studies (IISS), 2019.
18 Tucker P. The Pentagon Will Use AI to Predict Panic Buying, COVID-19 Hotspots. URL: https://www.defenseone.com (дата обращения: 26.11.2020).
19 Defense News. 2019. № 12.
20 URL: www.raytheon.com/products/ ekv (дата обращения: 26.11.2020).
21 Искусственный интеллект на службе у Воздушно-космических Сил России. «Военный обзор» от 29.04.2019. URL: www.militaryarms.ru (дата обращения: 26.11.2020).
22 Defense News. 2019. № 10.
23 Manz B. The RFSoC Upends the Design Paradigm // The Journal of Electronic Defense. 2019. № 8.
24 URL: www.kremlin.ru>d/55493 (дата обращения: 26.11.2020).
