- Phát hiện nhiều vũ khí và công cụ hỗ trợ qua đường bưu phẩm
- Mỹ nói gì về "sức mạnh vũ khí" Triều Tiên vừa bắn thử?
Trong Chiến tranh Thế giới thứ hai, lực lượng Đồng minh gặp vấn đề lớn. Các máy bay ném bom mới của Đức di chuyển quá nhanh nên các phương pháp phòng không dùng trong cuộc Chiến tranh Thế giới thứ nhất không thể xử lý nổi. Theo phương pháp cũ, binh sĩ sử dụng bảng tầm đạn và tính toán bằng tay để xếp pháo.
Nhà toán học Norbert Wiener có một giả thiết: cách duy nhất để hạ được máy bay Đức là thông qua một số công cụ, "nhập" khẩu pháo và người vận hành pháo làm một, không phải về mặt vật lý mà về mặt tri giác.
Theo ông Weiner, điều đó có nghĩa: hoặc là con người hiểu máy móc hoặc máy móc hiểu con người, hoặc cả hai. Đây là cách duy nhất để khẩu pháo nã đạn vào mục tiêu không phải vào vị trí máy bay mà vào nơi mà máy bay sẽ bay tới. Việc "nhập" con người và máy móc về mặt lý thuyết đã dẫn tới sự phát triển lĩnh vực điều khiển học.
 |
| Vũ khí trong tương lai có thể hiểu được ý định của người vận hành? |
Trong bối cảnh hiện đại, "nhập" máy móc và con người có tầm quan trọng mới, đặc biệt là khi Mỹ và quân đội một số nước tiến tới phát triển vũ khí tự động hơn bao giờ hết, có khả năng hoạt động với tốc độ và hiệu quả cao nhưng vẫn cần con người giám sát, kiểm soát.
Ông Mike Lafiandra thuộc Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Quân đội cho biết tại một sự kiện năm 2017: "Một phần trong tầm nhìn của chúng tôi là xóa bỏ khoảng cách giữa hệ thống vũ khí và binh sĩ. Hãy để hệ thống hiểu điều gì đang xảy ra với binh sĩ, thiết lập mối quan hệ cộng sinh hơn, trong đó hệ thống vũ khí đưa ra dự đoán dựa trên sinh lý học của binh sĩ. Hệ thống biết vì hệ thống đã cùng binh sĩ đó tập luyện nhiều năm. Đây là điều chúng tôi hy vọng sẽ xảy ra sớm và đây là chiến lược cụ thể mà binh sĩ cần làm tốt hơn".
Các nhà khoa học quân đội mới đây đã đăng một nghiên cứu mới trên tạp chí Tiến bộ Khoa học, cho thấy tương lai của sự trao đổi giữa con người và vũ khí, khả năng máy móc hiểu rõ hơn suy nghĩ, ý định của người vận hành dựa trên điều mà não của người vận hành đang suy nghĩ.
Nghiên cứu khám phá cách não chuyển sang các trạng thái khác nhau, từ giai đoạn bị phân tán, tới lúc có trật tự và ý thức, dựa trên mức độ khác biệt mà các khu vực của não hoạt động và kết nối với nhau.
Cụ thể, nghiên cứu xem xét cách não bộ đạt "trạng thái chimera". Khi ở trạng thái này, một số khu vực não tập trung vào một nhiệm vụ. Theo bà Jean Vettel, đồng tác giả và là nhà khoa học thần kinh cấp cao tại Bộ Tư lệnh Phát triển năng lực chiến đấu, không có trạng thái chimera tốt hay xấu. Tuy nhiên, trạng thái này có khác nhau trong các môi trường khác nhau.
Trạng thái chimera tối ưu là khi não bên phải làm điều đúng vào đúng thời điểm. Bà Vettel ví trạng thái này giống như khi một người bước vào một nhà hàng (não là nhà hàng) và nhân viên phục vụ đều tập trung làm việc nhịp nhàng để thực khách được ngồi vào một cái bàn sạch sẽ, có sẵn thực đơn trên tay, bánh mỳ trên bàn… Nhân viên nấu bếp sẽ có vai trò sau và khi đó, sự chú ý và tập trung của các nhân viên phục vụ sẽ rất quan trọng. Tuy nhiên, không chỉ là lúc đầu. Khi mọi thứ được phối hợp nhịp nhàng, mọi khu vực não đều tập trung vào một thứ vào đúng thời điểm.
Nghiên cứu tìm cách chỉ ra rằng các trạng thái hoạt động sẽ dẫn tới sự khác nhau trong nhận thức, từ đó có khung ý tưởng đầu tiên để hiểu trạng thái chimera có thể phục vụ hành vi con người ra sao.
Hiểu được trình tự giữa đầu bếp và nhân viên phục vụ với khách hàng là điểm mấu chốt để giúp con người và máy móc hoạt động cùng nhau. Đây là điều quan trọng để đạt được điều mà quân đội muốn khi phối hợp con người và máy móc.
Mục tiêu không chỉ là hiểu cách trạng thái chimera xuất hiện nói chung mà còn là cách trạng thái này xuất hiện trong mỗi cá nhân vì không ai giống ai. Đó là điều sẽ khiến các trợ lý AI tương lai trở thành đối tác hiệu quả. Để làm được điều này, vũ khí tích hợp AI cần phân loại và phân tích hàng trăm giờ video để nắm được thông tin quan trọng. Nhờ đó, các vũ khí AI sẽ dựa vào thông tin đó để có thể đọc, hiểu người vận hành. Chúng không hề giống máy móc ngày nay.
Để minh họa cho cách con người vận hành phần mềm tích hợp AI trong tương lai, ta có thể hình dung tới cách Gmail đưa ra gợi ý để người dùng hoàn thành một câu khi gõ một thư điện tử mới. Các gợi ý này rất bình thường, thiếu tính độc đáo hay không mang bản sắc cá nhân. Gmail hiểu ý định con người chỉ ở mức trung bình, dựa vào dữ liệu từ rất nhiều người và phản ứng của họ.
Khi Gmail có thể dự đoán phần lớn những gì bạn định gõ, đó là khi bạn ở thời điểm tốt nhất. Đó chính là mục tiêu ứng dụng khoa học thần kinh vào kết hợp con người-máy móc trong tương lai trong quân đội.
Để có thể dự đoán chính xác ở mức độ cao như vậy, vũ khí tích hợp AI cần tiếp xúc rất nhiều dữ liệu sinh lý học của người vận hành. Đó là lĩnh vực chủ chốt để nghiên cứu trong tương lai vì dữ liệu đó không dễ lấy, đặc biệt là bối cảnh chiến trường. Nghiên cứu của bà Vettel và đồng nghiệp đã sử dụng máy chụp cộng hưởng từ. Máy này quá to, không thể dùng để thu thập dữ liệu từ một cá nhân trong tình huống ngoài phòng thí nghiệm.
Tuy nhiên, dữ liệu từ máy chụp cộng hưởng từ về giai đoạn chuyển đổi giữa các trạng thái não sẽ trở nên quan trọng khi có các cảm biến nhỏ hơn, hiệu quả hơn, cho phép máy móc thu thập dữ liệu sinh lý mà không cần can thiệp vào điều mà con người đang làm.
Hiện nay, công việc tập trung vào làm cho vũ khí hiểu được ý định của người vận hành trước khi người vận hành thực hiện ý định đó trong vài giây hoặc vài phút tới. Tuy nhiên, trong tương lai, cần phải tập trung hiểu các vấn đề như: mất ngủ hay căng thẳng (hoặc ngủ đủ, không căng thẳng) sẽ ảnh hưởng tới các trạng thái não như thế nào.
Điều đó có thể cho phép vũ khí đoán trước trạng thái não của con người. Nếu đạt được điều này, ta có thể cách mạng hóa không chỉ lĩnh vực kết hợp con người và máy móc mà còn lĩnh vực huấn luyện và học tập trong tương lai.
