La interminable saga de máquinas que superan a los humanos tiene un nuevo capítulo. Un algoritmo de IA ha vuelto a vencer a un piloto de combate humano en una pelea virtual. El concurso fue el final del desafío AlphaDogfight del ejército estadounidense, en un esfuerzo por “demostrar la viabilidad de desarrollar agentes autónomos inteligentes y efectivos capaces de derrotar a los aviones adversarios en una pelea. ”
En agosto pasado, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa, o DARPA, seleccionó ocho equipos que iban desde grandes contratistas de defensa tradicionales como Lockheed Martin hasta pequeños grupos como Heron Systems para competir en una serie de pruebas en noviembre y enero. En la final, el jueves, Heron Systems emergió como el vencedor contra los otros siete equipos después de dos días de peleas. Heron luego se enfrentó a un piloto de combate humano sentado en un simulador con casco de realidad virtual, y ganó cinco rondas a cero.
El otro ganador en el evento del jueves fue el aprendizaje por refuerzo profundo, en el que los algoritmos de inteligencia artificial pueden probar una tarea en un entorno virtual una y otra vez, a veces muy rápidamente, hasta que desarrollan algo como la comprensión. El refuerzo profundo jugó un papel clave en el agente de Heron System, así como en el subcampeón de Lockheed Martin.
Matt Tarascio, vicepresidente de inteligencia artificial, y Lee Ritholtz, director y arquitecto jefe de inteligencia artificial, de Lockheed Martin, le dijeron a Defense One que tratar de hacer que un algoritmo funcione bien en el combate aéreo es muy diferente a enseñar al software simplemente a “volar, ”O mantener una determinada dirección, altitud y velocidad. El software comienza con una falta total de comprensión incluso sobre las tareas de vuelo más básicas, explicó Ritholtz, poniéndolo en desventaja frente a cualquier humano, al principio. “No tienes que enseñarle a un humano que no debe estrellarse contra el suelo … Tienen instintos básicos que el algoritmo no tiene”, en términos de entrenamiento.
Inteligencia Artificial
En última instancia, no hay duda de lo rápido que puede aprender una IA, dentro de un área de esfuerzo definida, porque puede repetir la lección una y otra vez hasta ser perfetca.
No es la primera vez que una IA supera a un piloto de combate humano. Una demostración en 2016 mostró que una IA apodado Alpha podía vencer a un experimentado instructor de vuelo de combate humano. Pero la simulación de DARPA del jueves fue posiblemente más significativa, ya que enfrentó a una variedad de otras IA entre sí y luego contra un humano en un marco altamente estructurado.
Timothy Grayson, director de la Oficina de Tecnología Estratégica de DARPA, describió la prueba como una victoria para una mejor formación de equipos humanos en combate, que era el verdadero punto. El concurso fue parte de un esfuerzo más amplio de DARPA llamado Air Combat Evolution, o ACE , que no necesariamente busca reemplazar a los pilotos con sistemas no tripulados, sino que busca automatizar muchas tareas de los pilotos.