Я придумал фразу "военное вычислительное мышление" в аспирантуре, чтобы объяснить тему моей докторской диссертации по информатике. Вычислительное мышление [подробнее по данной теме - прим. перевод.] - это формальный метод решения проблем (технически, вам для его применения не нужен компьютер). В наших условиях применения данного инструмента совместно с компьютером помогает решать проблемы человеческого уровня. Классическим примером этого может быть вычисление самого быстрого маршрута на карте между двумя точками - алгоритм наименьшего взвешенного пути [подробнее - прим. перевод.]. Я также много писал на эту тему.

Итак, военные вычислительное мышление - это компьютер, решающий военные проблемы человеческого уровня. Мы можем разделить вычислительное военное мышление на две подкатегории: стратегические и тактические (российская военная доктрина также добавляет третью категорию - большая стратегия [подробнрее раз, два, три, четыре, пять, шесть с разных точек зрения - прим. перевод.]); однако сейчас давайте сосредоточимся на тактическом искусственном интеллекте - решениях на поле боя.

Тактический ИИ делится на две части: анализ – поля боя и действия на основе полученной и обработанной информации, путем создания набора согласованных приказов (известных, как План действий), которые используют слабые места в позиции нашего противника, обнаруженные во время анализа поля боя.


Анализ поля боя

Говорят, что когда Наполеон путешествовал по Европе со своим штабом, он расспрашивал о местности, по которой они проезжали; «Где лучшая оборонительная позиция? Каковы наилучшие маршруты атаки? Где разместить артиллерию? Какая местность благоприятна для кавалерийской атаки?»

Мы считаем само собой разумеющимся, что такой анализ местности и противостоящих сил, является навыком, которому можно научить людей. Мое докторское исследование - TIGER (генератор тактических выводов с неконтролируемым машинным обучением - можно бесплатно скачать здесь): успешно продемонстрировало верность гипотезы о том, что неконтролируемая программа машинного обучения также может овладеть этим навыком и выполнить статистически неразличимый анализ поля боя (использование одностороннего теста Вальда привело к р = 0,0001). Такой вывод следует из данных исследований, проведенных экспертами предметной области (SME), такими как инструкторы в Вест-Пойнте и действующие боевые командиры.

Контролируемое и неконтролируемое машинное обучение

[подробнее о данной теме - прим. перевод.]

Рекомендации Netflix представляют собой контролируемую программу обучения. Каждый раз, когда вам "нравится" фильм, программа "узнает", что вам нравятся, например, "документальные фильмы". Любая программа, в которой вам "нравится" или "не нравится" предложения, является контролируемой программой обучения, в которой вы, нажимая на "нравится" или "не нравится", обучаете программу.

TIGER - это неконтролируемая программа машинного обучения, которая должна сама во всем разобраться. Вместо того, чтобы обучаться, программе "скармливают" серию "объектов", которые имеют определённые "атрибуты", и сортируют их по категориям. Для TIGER объекты - это снимки/карты полей сражений.

Скриншот окна TIGER. Карта была загружена для анализа, в данном случае битвы при Антьетаме 17 сентября 1863 года. Оригинал: https://clck.ru/33A7Ar
Скриншот окна TIGER. Карта была загружена для анализа, в данном случае битвы при Антьетаме 17 сентября 1863 года. Оригинал: https://clck.ru/33A7Ar

[для лучшего понимания происходящего в окне TIGER рекомендую ознакомиться с легендой - прим. перевод.]

Как TIGER воспринимает поле боя

Когда мы с вами смотрим на поле боя, наш мозг каким-то образом находит смысл во всех значках НАТО 2525B, разбросанных по топографической карте. Я не знаю, как это делают наши мозги, но расскажу, как с этим справляется TIGER.

Снимок экрана TIGER: преобразование позиций подразделений в линии и фронты, используя минимальное остовное дерево (MST). Оригинал: https://clck.ru/33A7B3
Снимок экрана TIGER: преобразование позиций подразделений в линии и фронты, используя минимальное остовное дерево (MST). Оригинал: https://clck.ru/33A7B3

[про данный тип деревьев - прим. перевод.]

Комбинируя 3D-линию прямой видимости с дальностью поражения (насколько далеко оружие может стрелять и насколько оно точно на больших расстояниях, отображаемых выше более светлыми цветами) с алгоритмом минимального остовного дерева (алгоритм Крускала) на приведенном выше изображении показано, как TIGER "видит" поле битвы при Антьетаме. Это важный первый шаг для оценки атрибутов объекта.

Как определить атрибут закрепленных и не закрепленных флангов

Поля сражений, как было сказано ранее - это "объекты", имеющие "атрибуты". Одним из таких атрибутов является концепция закрепленных и не закрепленных флангов [кто такие эти ваши фланги - прим. перевод.]. Хотя любой, кто играет в военные игры, вероятно, имеет хорошее представление о том, что подразумевается под "флангом", следуя формальным научным методам, я должен был сначала доказать, что по этому вопросу существует согласие между экспертами в предметной области. Это даные из одного двойного слепого опроса, проведенных среди SME:

Снимок опроса экспертов по вопросу наличия закрепленных и не закрепленных флангов. Машинный перевод. Оригинал: https://clck.ru/33A7DU
Снимок опроса экспертов по вопросу наличия закрепленных и не закрепленных флангов. Машинный перевод. Оригинал: https://clck.ru/33A7DU
Результаты опроса о наличии закрепленных и не закрепленных флангов в Антьетаме. Оигинал: https://clck.ru/33A7Fv
Результаты опроса о наличии закрепленных и не закрепленных флангов в Антьетаме. Оигинал: https://clck.ru/33A7Fv
Результаты опроса о закрепленных и не закрепленных флангах в Чанселорсвилле. Оригинал: https://clck.ru/33A7Gb
Результаты опроса о закрепленных и не закрепленных флангах в Чанселорсвилле. Оригинал: https://clck.ru/33A7Gb

Итак, теперь мы доказали, что среди экспертов в данной области существует консенсус относительно концепции "закрепленных" и "не закрепленных" флангов, более того, некоторые поля сражений обладают этим атрибутом, а другие - нет.

Ниже приведена серия слайдов из презентации, которую я представил DARPA [подробнее - прим. перевод.] в рамках моего исследовательского гранта W911NF-11-200024, описывающая алгоритм, используемый MATE (приемник TIGER) для вычисления того, закреплен фланг или нет, и как тактически использовать эту ситуацию с помощью флангового маневра. Этот брифинг не засекречен.

Слайды: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 , 9

Создание плана действий

Как только программа обнаружит "открытый" или незанятый фланг, она разработает план действий маневрирования силами для выполнения либо маневра поворота, либо маневра охвата.

Слайды: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8

Анализ битвы при Мардже (операция "Моштарак" 13 февраля 2010 года)

Следующие два снимка экрана являются частью анализа битвы при Мардже, в котором предлагается альтернативный план действий (манёвр охвата), который морская пехота США фактически использовала в Мардже.

Снимки: 1, 2

Выводы и комментарии по первой части

Обычно на этом этапе, когда читаю лекцию, я обращаюсь к своей аудитории и задаю вопросы. Я действительно не хочу терять вовлечённость слушателей, так как у нас есть еще много вещей по тактическому ИИ, о которых можно поговорить. До сих пор я описал только то, как мои программы (TIGER / MATE) анализируют поле боя одним конкретным способом (есть ли у моего врага – OPFOR [OPposing FORce - прим. перевод.] в военных терминах – открытый фланг, на который я могу напасть), и предстоит выполнить гораздо более комплексный анализ поля боя.

Специалисту по информатике легко использовать терминологию и сокращения в области компьютерных наук для объяснения алгоритмов, но я беспокоюсь, что люди, не имеющие отношения к computer science, в аудитории не совсем поймут, о чём я говорю.

У вас есть какие-либо вопросы по этому поводу? Если да, я бы очень хотел услышать их. Над этим исследованием я работал всю свою профессиональную карьеру (см. Военная игра, готовящаяся 55 лет) и, честно говоря, мне очень нравится рассказывать о нём. Как сказал мне помощник преподователя много лет назад, когда я был студентом: “В информатике нет глупых вопросов”, поэтому, пожалуйста, не стесняйтесь писать мне, используя нашу форму обратной связи или отправив мне электронное письмо по адресу ezra@RiverviewAI.com.


От т.н. переводчика

Если есть желание предметнее обсудить тему статьи или обложить меня последними словами (по какой бы то ни было причине), то буду рад видеть вас тут: каналья

Комментарии (11)


  1. itGuevara
    30.12.2022 10:45
    +1

    С3, C4i и т.д. в основном фиксируют (описывают, формализуют, документируют) as is & to be в ручном режиме. Хотя на тактическом уровне отрисовка позиций может вестись (уже ведется) по gps, но не принципиально.

    Следующий шаг – это «Военное вычислительное мышление», как военный симулятор (боты проигрывают разные сценарии боевых действий). Ситуационное моделирование обстановки «автоматом» полагаю, если и начинает использоваться для реального боевого применения, то только в передовых армиях и недавно. Это перспективное направление, но намного более сложное, чем, например, шахматные алгоритмы.

    Видимо должны появится игры, которые реализуют стратегические основы. На примере WOT: если оттуда выбросить вязкую «детскую забаву» аркаду, типа попадания в маленький лючок танка, дерганье (точнее более грубое слово) из-за холма / укрытие (на мгновение высунул ствол, почти вслепую отстрелил и ушел обратно), а усилить именно тактические аксиомы, то получилась бы близкая к реальности стратегия (причем не пошаговая). Имеется ввиду, что успех сражения должен определяться такими аксиомами, как концентрация огня на определённом участке (артиллерия - «богом войны» будет еще долго, но речь применительно к WOT и о танках), организацией перекрёстного огня (небольшой охват противника с фланга) и т.п. При этом должна учитываться точность орудий (и еще 100+ факторов): или точный Хаймарс (уже в 2000 было завершено перевооружение НАТО и с тех пор «неуправляемый» - это только один из режимов, а все остальные «управляемые») или отечественное «старье», преобразующее поля в «лунные пейзажи» (про краснополь знаю, но это тоже старье).

    В WOT элементы концентрации огня и перекрестный огонь хорошо можно моделировать в игровом режиме, например, «в укрепах», что иногда позволяет «выходить на ноль» путем противопоставления более совершенной тактике более высоким скилам игроков противника (аркады, умения быстро жать кнопки, выцеливания лючков и т.п.). Клон WOT с минимизацией аркады имеет хорошие шанс стать игрой другого класса.

    Похожим к задаче анализ «закреплённых и незакрепленных флангов» может быть сценарий «укрепления фланга» типа «Бег к морю» — название операций как немецких, так и англо-французских войск на Западном фронте Первой мировой войны, имевших цель охватить фланги противника. Такой же «бег к морю» - также часто наблюдаем в WOT (что море, что красная линия периметра в WOT – ограничивают этот маневр).

    Полагаю, что «Военное вычислительное мышление» - как тактический симулятор (точнее разных уровней, и оперативного тоже) для реальной армии – востребованная задача, но явно ей в текущей РФ не будут заниматься: первый шаг это С3, C4i (их бы сделать), кстати, СССР был в этой (АСУВ) области передовиком, см. – ПАСУВ МАНЕВР.


    1. Walker99011
      30.12.2022 13:59
      +1

      Возьмите WarThunder вместо WOT и режим "Реалистичные бои", которые стараются имитировать реальные ТТХ машин и припасов. Там в сравнении с WOT аркады в разы меньше.


    1. egnodus Автор
      30.12.2022 14:36

      Могу ошибаться, но в статье речь идёт скорее о более общем моделировании и прогнозировании, чем реальное 3д, реальная физика (приближенная), либо я вас не так понял, но коммент классный, спасибо!


      1. Arhammon
        30.12.2022 15:16

        Есть именно симуляторы, для флота Гарпун, например, для сухопутных тоже были варгеймы. Но штука не зрелищная, по этому популярности не снискала...


        1. egnodus Автор
          30.12.2022 15:46

          Вы говорите именно о развлекательном моменте или практическом, для реального применения?


          1. Arhammon
            30.12.2022 16:02

            В хардкорных варгеймах довольно тонкая грань с настоящими военными симуляторами. Помниться даже была инфа, что какой-то американские военные адаптировали для своих нужд.


            1. egnodus Автор
              30.12.2022 16:07

              О, вот это было бы интересно. Именно не в плане обучения, как на обычном симуляторе, а как достаточно реалистичный анализатор и прогнозёр, который может на основе данных с поля выдать предложения.


              1. Arhammon
                30.12.2022 16:31

                Довольно старая инфа, в те времена прогнозирование и нейросети были еще не в моде. Да и не уверен, что у военных есть проблемы с прогнозированием - были бы входные данные, а противник, собака такая, эти данные давать не очень хочет...


              1. itGuevara
                30.12.2022 16:48

                Не интересовался коммерческими военными симуляторами - прогнозерами, но десять лет с небольшим назад некоторые западные АСУВ (C4i) тактического звена продавались открыто.

                В них было общее ядро, отдельная ветка для своей армии (без продаж конечно), отдельная коммерческая - "для гражданских применений", хоть для страйкбола, хоть МЧС и других силовиков. Названий уже не помню, в форумах стракбола попадались обсуждения.


      1. itGuevara
        30.12.2022 16:31
        +1

        в статье речь идёт скорее о более общем моделировании и прогнозировании, чем реальное 3д, реальная физика (приближенная), либо я вас не так понял,

        И да и нет. Конечно моделирование боевых действий на разных уровнях (от стратегического до отделения) – различается, но есть общие вещи. На WOT уже можно имитировать батальонный уровень управления и ниже. Если посмотрите миникарту WOT, то принципиально она не отличается от тактических планшетов, сделанных как под страйкбол, так и различных ГИС в составе «ЕСУ ТЗ» (вроде как «единая система», а в реальности «лебедь, рак и щука» и конечно же «аналогофнет»).

        Про «реальную 3Д». В основе симуляторов (ситуационное моделирование) – алгоритмы, которые часто сложно осознать: их масса и они обычно непростые. Есть конечно простые, типа минимальное отношение наступающих к обороняющимся (3:1), но в целом сложно «умом охватить» всю «механику поля боя».

        Как раз, эти «3Д-вставки», "3Д погружения" (хотя настоящий 3D – это стереопары, но не суть), позволяют в режиме реального времени (т.е. не пошагово) и в режиме деловой игры (бизнес-симуляции) увидеть, как "вживую" работают эти алгоритмы. Совсем грубо: вы в "укрепах" (более заметно в 7х7 Vl уровень) в одном случае растягиваете линию обороны, в другом случае, концентрируете удар (это к модели концентрация огня \ сил на определённом участке) и смотрите как работают разные сценарии. Причем вы видите с командирского места (командира танка) эту механику (поведение), с точностью до единичного попадания (впрочем, как и обобщение - через мини-карту). Режим деловой игры с одной стороны позволяет увидеть механику (не только игровую, но и предметную), а с другой - добавляет зрелищность в изучение «скучных» алгоритмов.

        Дополнительно приведу еще пример из WOT: значимость разведки. Вы можете иметь десять «слепых» тяжелых (сильно бронированных) танков, но вас легко разберет тройка небронированных, но с хорошим обзором легких танков. Прямая аналогия с поля боя вряд ли возможна, но "концептуально" (применяются иные средства поражения) - ровно также (недаром в C3 добавили разведку).   

        Когда симулятор работает на уровнях выше батальонного, то этих «мелочей» уже не видно, но многие элементы механики схожие (более сложные и главное - более критичные по последствиям). Конечно, даже в батальонном\ротном звене - масса разных моделей, но некоторые из них можно «прощупать» (разглядеть) в режиме "3Д погружения" в WOT. Примерно, как поведение микроорганизмов под микроскопом, оказывая на них различные воздействия, а потом обобщая результаты увиденного в концепцию поведения. При этом, ключевое преимущество, - не находясь на реальной передовой.

        В итоге, «общее моделирование и прогнозирование» на «большой карте» большого полководца – это одно, но оно складывается из тактических «мелочей» и многие из этих даже «мелко мелочей» имеют схожие принципы «со стратегическим военным мышлением» (типа концентрация огня, безопасность флангов, отношение оборона \ наступление). Некоторые эти «мелко мелочи» - видны как "3Д обзор" игрока-танкиста, а сами «мелочи» - на тактической карте обстановки (правый нижний угол экрана).

        Более верхние уровни управления – это обобщение более нижних и использование дополнительных (специфичных для своего уровня управления, с усиливающимся «туманом войны» и т.п.) алгоритмов анализа и прогнозирования. Но часто важно уметь "провалиться" вниз, чтобы увидеть "под микроскопом" общие закономерности.         


    1. Demacr
      30.12.2022 15:12

      Тут скорее лучше развивать игру на основе "World in conflict".