Sztuczna inteligencja (AI) jest jedną z najważniejszych technologii XXI wieku, której znaczenie nieustannie rośnie w różnych dziedzinach, w tym w obszarze wojskowości. Od momentu, gdy w 1956 roku po raz pierwszy użyto terminu sztuczna inteligencja, jej rozwój w kontekście aplikacji wojskowych przeszedł długą drogę. Aktualnie technologie związane z AI stają się podstawą nowoczesnych systemów obronnych, zmieniając nie tylko sposób prowadzenia działań wojennych, ale także sposób, w jaki państwa inwestują w swoje armie i wojsko.
Narrow AI, czyli wąska sztuczna inteligencja, jest najbardziej powszechnie stosowaną formą AI. Działa w wąskim zakresie, wykonując zadania, do których została zaprojektowana, na przykład rozpoznawanie wzorców zachowań ludzi czy identyfikowanie cech odpowiadających innym użytkownikom lub produktom. Systemy oparte na Narrow AI mają zdolność wykonywania tylko tych czynności, które zostały zaprogramowane, a ich proces decyzyjny jest ściśle ograniczony przez zaprojektowane parametry. Z kolei AGI (sztuczna inteligencja ogólna), której celem jest stworzenie systemu zdolnego do wykonywania jakiejkolwiek intelektualnej pracy, jak człowiek, wciąż pozostaje teoretyczna. Istnieją różne opinie wśród ekspertów dotyczące możliwości stworzenia takiego systemu. Wielu twierdzi, że aby osiągnąć poziom AGI, AI musiałaby posiadać cechy ludzkie, takie jak świadomość, emocje czy zdolność do krytycznego myślenia.
W obszarze wojskowym AI jest wykorzystywana w wielu różnych aplikacjach. Na przykład, modernizacja wyposażenia militarnego staje się coraz bardziej zależna od nowoczesnych technologii, takich jak technologie informacyjne, komunikacyjne i kosmiczne. W wyniku doświadczeń z wojen, takich jak wojna w Zatoce Perskiej w 1991 roku, wojska na całym świecie zaczęły dostrzegać ogromne znaczenie technologii w obronie narodowej. To właśnie wtedy narodził się termin "wojna kosmiczna", ponieważ to właśnie technologie satelitarne i komunikacyjne odegrały kluczową rolę w tym konflikcie. Od tego czasu państwa inwestują w nowoczesne technologie wojskowe, takie jak czwórgenacyjne myśliwce, drony, radary, sonary, systemy walki elektronicznej i komunikacyjnej. W takich systemach AI ma swoje zastosowanie, zwiększając ich zdolności i wspomagając procesy decyzyjne.
Zaawansowane systemy AI są wykorzystywane w armiach, aby poprawić efektywność działań, zautomatyzować procesy i wspomóc żołnierzy w podejmowaniu precyzyjnych decyzji. Stosowanie AI w wojsku wymaga ogromnych ilości danych, które są zbierane z codziennego użytku różnych sensorów, satelitów, samolotów czy okrętów wojennych. Co więcej, AI jest narzędziem, które wspomaga w wykonywaniu czynności wymagających ludzkiej inteligencji, takich jak rozpoznawanie obrazów, analiza dźwięku czy tłumaczenie języków obcych.
Z drugiej strony, wykorzystanie sztucznej inteligencji w wojsku nie jest pozbawione trudności. Choć istnieją doskonałe algorytmy i technologie, to ograniczenia w dostępie do danych mogą utrudniać skuteczne wdrażanie AI w aplikacjach wojskowych. Z tego powodu kluczową rolę odgrywa jakość zbieranych danych oraz ich zdolność do odwzorowywania rzeczywistych warunków bojowych. AI może być stosowana nie tylko w zadaniach związanych z rozpoznaniem, ale także w zakresie planowania logistyki i koordynowania zasobów. Już w latach 90. XX wieku amerykańska armia wykorzystywała AI do rozwiązywania problemów logistycznych, co pozwoliło zaoszczędzić miliony dolarów. Dziś podobne technologie są wykorzystywane w systemach autonomicznych, w tym w pojazdach czy systemach uzbrojenia, wspierających operacje wojskowe.
Obecnie sztuczna inteligencja w wojsku nie zastępuje tradycyjnych systemów, lecz wspiera je, poprawiając ich efektywność i zwiększając precyzję. Na przykład, sztuczna inteligencja jest w stanie analizować dane z różnych źródeł, w tym z dronów, i identyfikować potencjalne cele, które następnie są śledzone przez systemy obronne. Co ważne, AI nie jest w stanie samodzielnie podejmować decyzji w krytycznych momentach, jednak współpraca człowieka z maszyną może prowadzić do bardziej precyzyjnych wyników. W kontekście wojskowym AI ma także duży potencjał w zakresie szkoleń i symulacji, które pozwalają na tworzenie realistycznych scenariuszy bojowych i ocenę reakcji jednostek w sytuacjach kryzysowych.
Pomimo że AI jest wciąż w fazie rozwoju, już teraz jej potencjał w obszarze wojskowym jest ogromny. Inwestycje państw w badania nad sztuczną inteligencją stanowią istotny element strategii obronnych. Warto zauważyć, że systemy te, choć obiecujące, muszą przejść długą drogę, zanim osiągną pełną dojrzałość i będą mogły zostać szeroko wdrożone w działaniach militarnych. Również, nie można zapominać, że AI w wojsku to nie tylko technologie, ale także kwestie etyczne i bezpieczeństwa, które muszą być starannie przemyślane.
Czy sentiencja i moralność mogą stać się kluczowymi instrumentami regulacyjnymi w systemach autonomicznych przyszłości?
Współczesne technologie, w tym maszyny wojenne przyszłości, stają przed wyzwaniem integracji złożonych systemów regulacji, które będą musiały radzić sobie z procesami podejmowania decyzji w oparciu o złożone normy moralne. Te procesy muszą być osadzone w ramach określonych zasad, które łączą decyzje oparte na różnorodnych zmiennych, takich jak kontekst czy stopień zaawansowania technologicznego. Przyszłość takich technologii wymaga wypracowania nowej architektury logicznej, w której kluczową rolę będą pełnić zasady etyczne i normatywne.
W tym kontekście powstaje pytanie o to, jak stworzyć wszechstronny „bio-kod” regulujący działanie maszyn autonomicznych. Przekształcanie logicznych reguł „jeśli – to”, „ale” oraz „i” w złożoną architekturę algorytmów wymaga nie tylko ogromnych zasobów obliczeniowych, ale także opracowania systemu, który będzie w stanie uwzględnić całą złożoność normatywną, etyczną i kontekstową. Jest to wyzwanie wymagające opracowania wielowymiarowego, elastycznego podejścia, które jednocześnie pozostanie zwarte i precyzyjne w stosowaniu do różnych scenariuszy.
Podstawowym wyzwaniem nie jest jednak sama sentiencja jako taka, ponieważ narzędzia do jej generowania stają się coraz bardziej dostępne. Kluczowym zagadnieniem jest opracowanie odpowiedniej architektury normatywnej dla sentiencji, która w przyszłości będzie mogła samodzielnie podejmować decyzje w sposób zbliżony do ludzkiej świadomości. Z tego powodu musimy zadać sobie pytanie, jak zdefiniować i wdrożyć takie systemy, które będą jednocześnie zgodne z wartościami etycznymi i prawami, które regulują nasze własne decyzje.
W historii filozofii Zachodu temat ten był rozważany na przestrzeni wieków, od kartezjańskiego dualizmu, który oddzielał myśliciela od myślenia, aż po koncepcje zakładające, że wszelkie doświadczenie i świadomość muszą być postrzegane przez pryzmat wcześniejszej wiedzy i interpretacji. Kluczowym punktem jest tu założenie, że każda decyzja wymaga wcześniejszej struktury wiedzy, tak jak maszyna ucząca się potrzebuje odpowiednio skatalogowanej bazy danych, aby móc poprawnie rozpoznać i zinterpretować obiekt w świecie zewnętrznym.
W praktyce oznacza to, że maszynowe systemy podejmujące decyzje muszą korzystać z odpowiednich zbiorów danych, które pozwolą im prawidłowo rozpoznać sytuację i dostosować działanie do wymaganych standardów. W tym miejscu pojawia się pojęcie „logiki empirycznego falsyfikacjonizmu”, które w swojej klasycznej postaci zakłada, że obiekt i myśl są „wartościami zerowymi” dopóki nie zostaną odpowiednio udowodnione lub wykazane przez dane. Jest to podejście, które sprawdza się w systemach działających w ramach ustalonego paradygmatu, ale staje się problematyczne w kontekście maszyn uczących się, które muszą zdolne być do elastycznego i ciągłego uczenia się z nowych doświadczeń.
Należy zauważyć, że takie systemy muszą być nie tylko funkcjonalne, ale także zrozumiałe z etycznego punktu widzenia. Muszą być w stanie odpowiedzieć na pytanie, w jaki sposób działać w kontekście niejednoznacznych, zmieniających się sytuacji, w których zasady moralne i społeczne mogą wchodzić w konflikt. Nowoczesne systemy muszą więc uwzględniać nie tylko matematykę i logikę, ale także kontekstualne rozważania na temat wartości i intencji. W tym celu konieczne będzie stworzenie rozbudowanego, wielowymiarowego systemu normatywnego, który umożliwi maszynom nie tylko logiczne podejmowanie decyzji, ale także ocenę ich skutków w szerszym kontekście społecznym i moralnym.
W obliczu tych wyzwań, pojawia się również konieczność przeformułowania klasycznych teorii filozoficznych w kontekście nowoczesnych technologii. Jak zauważa się w ramach tradycji indyjskich, idea „tattva” (czyli „istnienia” lub „tości”) pozwala na bardziej elastyczne podejście do analizy wiedzy i doświadczenia. W tym przypadku, idea ta może stanowić inspirację dla nowych rozwiązań w tworzeniu architektury sentiencji, w której norma, wartości i doświadczenie są ze sobą zintegrowane, a nie wyizolowane.
Tym samym, przyszłość technologii sztucznej inteligencji i autonomicznych systemów wojennych staje przed koniecznością połączenia filozofii, logiki i normatywnych ram etycznych. Wyzwaniem jest zaprojektowanie systemu, który będzie w stanie odpowiedzieć na coraz bardziej złożone pytania moralne, jednocześnie działając w sposób efektywny i spójny z ludzkimi wartościami. To jest klucz do stworzenia maszyn, które będą mogły podejmować autonomiczne decyzje w zgodzie z wartościami etycznymi, a nie tylko na podstawie algorytmów optymalizacyjnych.
Jakie wyzwania stawia przyszłość technologii AI w konfliktach zbrojnych, szczególnie w Nigerii?
Nigeria, ze względu na swoje stosunkowo silne zdolności militarno-gospodarcze w regionie, jest szczególnie interesującym przypadkiem, jeśli chodzi o analizowanie wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) w nowoczesnych konfliktach zbrojnych. Kraj ten zmaga się z szeregiem zagrożeń bezpieczeństwa, od drobnych przestępstw, przez porwania i zamachy, po poważne działania terrorystyczne, zwłaszcza na północy kraju. Główne systemy uzbrojenia Nigerii są importowane z takich krajów jak Chiny, USA czy Rosja, a krajowe zdolności w zakresie produkcji broni ograniczają się głównie do podstawowych elementów, takich jak granaty ręczne czy karabiny maszynowe. Niemniej jednak, w ciągu ostatnich dziesięciu lat przemysł dronów wojskowych w Nigerii zyskał znaczny rozwój.
Nigeria opracowała własny bezzałogowy system Tsuigami, który służy do obserwacji, patrolowania, ochrony konwojów i innych zastosowań wojskowych. Dodatkowo, kraj ten zainwestował w rozwój technologii kosmicznych, takich jak satelity do monitorowania katastrof, ale nie posiada jeszcze dedykowanych systemów satelitarnych wykorzystywanych wyłącznie w celach obronnych. Problemem w Nigerii jest jednak nadal brak pełnej automatyzacji w wojskowych systemach obronnych, co stawia ją w trudnej sytuacji, biorąc pod uwagę rosnące zagrożenia ze strony grup zbrojnych, które od dwóch dekad skutecznie wykorzystują drony do prowadzenia działań militarnych.
Nigerijska armia boryka się z wieloma problemami, które powstrzymują ją przed pełnym wdrożeniem AI w planowaniu wojskowym. Z jednej strony mamy tu brak odpowiednich funduszy na modernizację technologii wojskowych, z drugiej zaś, korupcja i niewłaściwe zarządzanie środkami publicznymi, które przeznaczane są na cele wojskowe. Różne raporty wskazują, że żołnierze często narzekają na brak nowoczesnego wyposażenia, a niektóre pojazdy opancerzone są w tak złym stanie technicznym, że nie nadają się do użytku. W tej sytuacji widać wyraźnie, że Nigeria potrzebuje nie tylko większych inwestycji w nowoczesne technologie, ale także bardziej odpowiedzialnego zarządzania środkami przeznaczonymi na obronność.
Problemem jest również złożona sytuacja polityczna, która, jak wskazują niektóre badania, może sprzyjać utrzymywaniu niestabilności w celu realizacji celów politycznych. Wiele doniesień wskazuje na to, że niektórzy członkowie rządu mogą być powiązani z grupami terrorystycznymi, co skutkuje długotrwałą niestabilnością w regionie i umożliwia wydatkowanie coraz większych sum na nieefektywną obronność. Równocześnie takie działania mogą utrudniać rozwój nowoczesnych technologii militarnych, w tym systemów autonomicznych, które mogłyby poprawić efektywność działań wojskowych w kraju.
Nie mniej ważnym aspektem, który wpływa na rozwój AI w armii Nigerii, jest niechęć do technologii, które zmniejszają udział człowieka w podejmowaniu decyzji. Podobnie jak w przypadku kryptowalut, które wzbudziły niepokój rządu, automatyzacja procesów wojskowych budzi obawy związane z utratą kontroli nad systemami. Jest to szczególnie widoczne w przypadku systemów broni autonomicznych, których zastosowanie w konflikcie może prowadzić do naruszenia zasady humanitaryzmu i godności ludzkiej, co wywołuje silny opór wśród niektórych grup politycznych i społecznych w Nigerii. To "lęk przed utratą kontroli" staje się poważnym czynnikiem opóźniającym wprowadzenie nowoczesnych technologii wojskowych w kraju.
Niemniej jednak, aby Nigeria mogła skutecznie stawić czoła rosnącym zagrożeniom ze strony nieregularnych sił zbrojnych, takich jak Boko Haram czy ISIS, niezbędna jest dalsza automatyzacja i wykorzystanie sztucznej inteligencji w operacjach wojskowych. Zbyt długi czas reakcji, brak zaawansowanych systemów śledzenia i słabe planowanie taktyczne pozostawiają wiele do życzenia, a technologia mogłaby znacząco poprawić zdolności operacyjne. Chociaż są jeszcze liczne przeszkody do pokonania, w tym nie tylko korupcja, ale również brak odpowiednich kompetencji w zakresie edukacji technologicznej w armii, to postęp w tym zakresie jest niezbędny, aby zapewnić skuteczną ochronę bezpieczeństwa narodowego w obliczu nowoczesnych zagrożeń.
Sukces Nigerii w zakresie militarnej automatyzacji zależy nie tylko od środków finansowych, ale także od poprawy systemu zarządzania oraz wprowadzenia odpowiedzialności i przejrzystości w wydatkach obronnych. Dopóki kraj nie poradzi sobie z tymi podstawowymi problemami, wdrożenie nowoczesnych technologii pozostanie wyzwaniem. Dodatkowo, edukacja w zakresie sztucznej inteligencji i nowych technologii powinna stać się priorytetem, aby umożliwić armii skuteczne wykorzystanie nowoczesnych narzędzi w walce z zagrożeniami.
Jakie są kluczowe cechy i zasady działania protokołów PROFINET i EtherNet/IP w automatyce przemysłowej?
Jak zarządzać uprawnieniami i rolami w SQL Server i Azure SQL Database?
Jakie są mechanizmy i możliwości generowania rodników w fotokatalitycznych reakcjach cyklizacji?

Deutsch
Francais
Nederlands
Svenska
Norsk
Dansk
Suomi
Espanol
Italiano
Portugues
Magyar
Polski
Cestina
Русский