МОСКВА, 28 апр — РИА Новости. Ученые из университета Южной Калифорнии и лабораторий Армии США создали новую систему искусственного интеллекта, которая помогает солдатам тренировать свою внимательность, память и рациональнее вести себя на поле боя, что ускорило их подготовку в 13 раз.
В последние годы, благодаря развитию математики и росту вычислительных мощностей компьютеров, у ученых появилась возможность создавать сложные нейросети, системы искусственного интеллекта, способные выполнять нетривиальные задачи и даже "мыслить" креативно, создавая новые образцы искусства и технологий.
К примеру, только за два последних года ученые создали системы ИИ, способные обыграть человека в "непросчитываемую" древнекитайскую игру го, отыскивать важнейшие события в истории по газетам, писать сценарии к компьютерным играм, раскрашивать фотографии и видеоролики под Ван Гога и рисовать собственные картины. В начале прошлого года ученые представили систему ИИ, умеющую отличать родинки от рака кожи лучше, чем это делают самые опытные дерматологи.
Армия США и математики из университета Южной Калифорнии уже давно пытаются создать систему искусственного интеллекта, которая бы помогала бойцам вооруженных сил страны быстрее находить потенциальные источники опасности, такие как мины или растяжки, и точнее оценивать все плюсы и минусы потенциальных укрытий на поле боя.
Подобные интеллектуальные помощники можно использовать не только в качестве "советников" для солдат, но и для ускорения их обучения — ориентируясь на подсказки компьютера, бойцы будут быстрее запоминать типичные признаки того, какая опасность ожидает их впереди, и чаще избегать ее.
Для создания подобной системы ученые и их партнеры из Армии США использовали не обычные компьютеры, а так называемые программируемые вентильные матрицы — микрочипы, работу каждого компонента которых можно поменять уже после их изготовления. Такие устройства, FPGA-матрицы, сегодня используются при создании электронной начинки космических телескопов, систем связи и других областей, где необходимы низкое энергопотребление и высокая гибкость в работе.
Переход на вентильные матрицы позволил ученым снизить энергопотребление всей системы в десять раз без потери производительности, что позволит встраивать ее в военную технику и боевые костюмы солдат. Первые тесты разработки показали, что она позволяет обучать солдат примерно в 12-13 раз быстрее, чем другие системы ИИ, работающие на обычных процессорах или видеокартах.
