Часть I
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.
[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.
[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:
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.
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
itGuevara
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.
Walker99011
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.
egnodus Автор
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!
Arhammon
Есть именно симуляторы, для флота Гарпун, например, для сухопутных тоже были варгеймы. Но штука не зрелищная, по этому популярности не снискала...
egnodus Автор
Вы говорите именно о развлекательном моменте или практическом, для реального применения?
Arhammon
В хардкорных варгеймах довольно тонкая грань с настоящими военными симуляторами. Помниться даже была инфа, что какой-то американские военные адаптировали для своих нужд.
egnodus Автор
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.
Arhammon
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...
itGuevara
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.
itGuevara
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.
Demacr
Тут скорее лучше развивать игру на основе "World in conflict".