З початку 60-х років ХХ століття наш світ стає все більш цифровим і віртуальним.

Протягом наступних 20 років очікується, що ця тенденція прискориться та матиме принципово руйнівний вплив на операції та спроможності Альянсу. Набори даних такого масштабу, які складно обробляти логістично (визначення, яке щорічно змінюється) через збільшення обсягу, швидкості, різноманітності, правдивості та візуалізації, представлятимуть суттєві технічні, організаційні та інтероперабільні виклики.

Датчики розподілу, автономність, нові технології зв’язку (наприклад, 5G) посилене використання космосу, віртуальні соціально-пізнавальні простори, цифрові двійники та розробка нових й розширених аналітичних методів збільшать нашу здатність розуміти людський, фізичний та інформаційний простори навколо нас. BDAA — це технологія, що розрахована для всіх EDTs і стане головною для їх експлуатації з метою розширених військових спроможностей. AI, зокрема, вимагає якісних даних про навчання для розробки нових алгоритмів та програм.

Для НАТО BDAA дасть змогу підвищити ефективність роботи, зменшити витрати, покращити логістику, моніторинг активів у реальному часі та прогнозовані оцінки планів кампанії. У той же час, це буде генерувати значно більшу ситуаційну обізнаність на стратегічному, оперативному, тактичному та промисловому рівнях. Ці програми призведуть до більш глибокого і широкого застосування прогнозної аналітики для розширеної підтримки прийняття рішень на всіх рівнях. Він має потенціал створити знання та переваги рішень, що стане буде важливим стратегічним руйнівником у спектрі можливостей НАТО. Є потенціал суттєво вплинути на ефективність кінетичного та некінетичного націлювання НАТО за рахунок використання дешевих широко розповсюджених датчиків (як частина Інтернет-речей (IoT)), що пов’язані з новими протоколами зв’язку (такими як 5G), спираючись на аналіз та розповсюдження критичної інформації в режимі реального часу. Потенційно наближені або близько наближені супротивники шукатимуть аналогічних технічних переваг, тоді як реалізатори асиметричних загроз будуть експлуатувати все більш відкриті та доступні джерела даних для цілеспрямованого впливу чи руйнування.

Промисловість інвестує значні кошти в BDAA і надалі буде лідирувати в процесі загального розвитку й застосування. Ефективність цього інвестування лежить в основі сучасної економіки знань. Тим не менш, унікальні потреби військових сил НАТО потребуватимуть розробки методів та стандартів взаємодії, обміну, накопичення, моделювання, аналізу, класифікації, курування, комунікацій та управління даними. Нарешті, не факт, що в кінцевому підсумку більше даних та вдосконалених алгоритмів будуть виробляти кращі рішення. Розуміння складного соціально-пізнавально-технічного контексту навколо прийняття рішень та належна роль й інтеграція BDAA в цьому контексті будуть важливими для розвитку переваг рішення НАТО.

Штучний інтелект (AI) означає здатність машин виконувати завдання, які, зазвичай, потребують інтелекту людини, наприклад, розпізнавання зразків, навчання з використанням досвіду, формулювання висновків, підготовка передбачень або вжиття заходів або ж у цифровому режимі як розумне програмне забезпечення, яке стоїть за автономними фізичними системи

Наявність великих даних зумовило як розвиток, так і необхідність використання AI. Починаючи з середини 1950-х років, AI пройшов три первинні цикли розвитку. Як результат, AI (наприклад, експертні системи і машинне навчання) алгоритми вже глибоко вбудовані в сучасні технології. Однак, у 2012 році відбувся значний крок вперед у їх застосуванні відносно вирішення практичних проблем, зумовлений вдосконаленням алгоритмів, що лежать в основі (глибоке навчання) та всеосяжною доступністю значних загальнодоступних навчальних програм. У співпраці з BDAA, AI має потенціал для революційного впливу на операції НАТО і спроможності. AI — це опора, навколо якої великі дані будуть перетворені на діючі знання, і, врешті-решт, перевагу рішень на користь НАТО. Інтеграція AI в бойові моделі та симуляцію, промислові системи, системи підтримки прийняття рішень, системи кіберзахисту та автономні транспортні засоби дозволять зробити швидким і більш ефективним прийняття рішень людиною та машиною. Використання AI на датчиках для попередньої обробки інформації і забезпечення адаптивного використання частот (наприклад, когнітивний радар), а також пропускна здатність парадоксально призведуть до зниження трафіку зв’язку. AI також матиме вагомий вплив на проведення науково-технічних досліджень НАТО, в той час, як мета-аналіз наявних досліджень забезпечить нові відкриття, виявить зони перспективних досліджень та зможе надати вдосконалені науково-технічні інструменти для підтримки подальших досліджень.

У комерційному світі AI є пріоритетним для R&D сфери, в яку багато країн роблять значні інвестиції. Бізнес є основною рушійною силою AI, хоча дослідження часто базуються на широко доступному інструментарію відкритих джерел та загальнодоступних даних. Крихкий характер більшості існуючих додатків та необхідність пояснення AI є лише два серйозні технічні виклики, які ще залишається подолати. Складні проблеми, пов’язані з згуртованістю людей навколо АІ та психо-соціально-технічні питання також потрібно буде врахувати, але з дотриманням обіцянки щодо революційних застосувань. Незважаючи на такі обмеження, до 2030 року, оцінюються, що внесок AI у світову економіку становитиме 15,7 трлн дол. США.

Розвиток штучного загального інтелекту (AGI, тобто узагальненої інтелектуальної поведінки на рівні людини) поведінка), представляє значну (і потенційно неможливу) технічну проблему, незважаючи на понад 60 років досліджень AI. Вважається малоймовірним, що системи AI будуть відповідати цьому рівню пізнавальної здатності протягом наступних 20 років.

Виклики щодо політики, законодавства та взаємосумісності будуть серйозними для НАТО. Забезпечення довіри до AI поради, етичність та послідовність з національними правилами взаємодії (ROE) вимагатимуть AI підходи з особливим акцентом на роз’ясненні, довірі та співпраці між людьми та AI. Далі, це буде потрібно, особливо в контексті операцій Альянсу, щоб визначити процеси та стандарти для перевірки, підтвердження та акредитації (VV&A) таких систем AI.

У додатку наведено більш вичерпний огляд цього EDT. Наступна таблиця показує оцінений потенційний вплив, стан та швидкість розвитку, а також визначені напрями для сфокусованого дослідження.

Таблиця 2.6: Штучний інтелект 2020-2040.

2.3.3. Автономність

Автономність — це здатність системи реагувати на невизначені ситуації шляхом самостійного складання і вибору серед різних напрямків дій для досягнення цілей на основі знань і контекстуального розуміння світу, самої себе та ситуації. Автономність характеризується ступенем самостійної поведінки (рівні автономності), починаючи від повністю ручного до повністю автономного. Роботування — це вивчення проектування та побудова автономних систем, що охоплюють усі рівні автономії (включаючи повний контроль людини). Безпілотники можуть дистанційно керуватися людиною або можуть діяти автономно, залежно від місії. Додатки включають доступ до недосяжних зон, постійне спостереження, довговічність, роботів для підтримки солдатів, дешевші спроможності та автоматизовані логістичні поставки.

Історія автономних систем в обороні є тривалою та починається, щонайменше, з 1898 року з демонстрації Н.Теслою бездротового дистанційно керованого безпілотного човна [69]. Однак, за останні 20 років відбувся значний поштовх використовувати автономну систему в широкому спектрі фізичного та віртуального середовища. Успіх цих зусиль вбачається у збільшенні використання автономної платформи (UxV), з ISTAR (інтелект, спостереження, націлювання та розвідка) і платформ точного удару, стають все більше поширені в операціях. Кінцева мета завжди полягала в об’єднанні людської та автономної системи (на будь-якому рівні незалежної роботи) у грізну команду, що дозволяє автоматизованій системі приймати нудні, брудні, небезпечні та дорогі завдання (4-D роботизація) [70]. Основна мотивація полягає у зменшенні витрат, скороченні комплектування, вдосконаленні операційної ефективності та зменшенні втрат.

Підходи до автономії можуть варіюватися від повністю автономних до напів-автономних або навіть безпілотних систем. Конкретні рівні автономності — це функція датчиків, тип місії, зв’язки зв’язку, бортова обробка та правові / політичні обмеження. Застосування все більш і більш напів-автономних і повністю автономних систем в операціях різко розширять майбутні спроможності НАТО в середовищі, де кожен солдат діє як група, кожен корабель – як група для виконання завдань, а кожен літак — як ескадра.

Розвиток автономних систем, першою чергою, визначається операційними потребами, такими як висотна довговічність (HALE), підвищення рівня інтегрованого АІ та факторів людини-машини (тобто, як зробити загальну «людина-машина» команду/систему ефективнішою, зберігаючи необхідний людський контроль та прийняття рішень). Зокрема, правові, політичні та взаємосумісні міркування поставлять під сумнів використання автономних систем по всій кіл-чейн. Тим не менш, враховуючи операційні переваги обох НАТО та потенційних супротивників, мало сумнівів, що використання автономних систем значно посилиться, загрожуватиме та забезпечуватиме операційні можливості протягом наступних 20 років.

У додатку C наведено більш вичерпний огляд цього EDT. Наступна таблиця показує оцінений потенційний вплив, стан та швидкість розвитку, а також визначені напрями для сфокусованого дослідження.

Таблиця 2.7: Автономність 2020-2040.

Перейти до 1-ї частини