El ejército quiere que la IA lea las mentes de los soldados

Un nuevo estudio del Laboratorio de Investigación del Ejército podría ayudar a que las armas y herramientas que contienen imbuida la IA comprendan mejor a sus operadores humanos..
En la Segunda Guerra Mundial , los aliados tuvieron un gran problema. Los nuevos bombarderos alemanes se movieron demasiado rápido para los métodos antiaéreos de la guerra anterior, en la que los soldados utilizaron tablas de rangos y cálculos manuales para alinear sus armas. El matemático Norbert Wiener tenía una teoría: la única forma de derrotar al avión alemán era fusionarse El arma y sus operadores humanos, no física sino perceptivamente, a través de instrumentos. Como lo explicó Weiner en el video a continuación, eso significaba "una interpretación humana de la máquina, una interpretación del operador por parte de la máquina o ambas". Esta fue la única manera de hacer que el arma dispare una ronda en el blanco, no donde El avión estaba pero donde iba a estar. Esta fusión teórica de humano y máquina dio origen al campo de la cibernética., derivado del término griego cyber, to steer, y el término inglés net, para red.
En el contexto moderno, la fusión de lo humano y la máquina ha adquirido una nueva importancia en la planificación de la guerra, especialmente a medida que EE. UU. Y otros militares avanzan con armas cada vez más autónomas que funcionan con la velocidad y eficiencia despiadadas de la electrónica, pero Todavía requieren supervisión y control humano.
"Parte de nuestra visión es cerrar el circuito entre el sistema y el guerrero", dijo Mike LaFiandra, jefe de la rama de guerreros desmontada en el Laboratorio de Investigación del Ejército, o ARL, en un evento de 2017 NDIA . Deje que el sistema entienda lo que está sucediendo con el guerrero, haga que sea más una relación simbiótica donde el sistema predice basándose en la fisiología de este guerrero. Y el sistema lo sabe porque ha estado entrenando con él durante años, esto es lo que esperamos que suceda pronto. y esta es la estrategia de mitigación específica que el guerrero necesita hacer mejor ".  
Los científicos del ejército publicaron esta semana un nuevo estudio en la revista Science Advances, que muestra el futuro de ese intercambio, la capacidad de las máquinas para comprender mejor los pensamientos y la intención de sus operadores en función de lo que hace el cerebro del operador. El estudio explora cómo el cerebro cambia a diferentes estados, de distraído a ordenado y consciente, según la forma en que sus regiones se comportan y se comunican entre sí.
En particular, el documento analiza cómo llega el cerebro a los "estados quiméricos", en los que varias de sus regiones se centran en una tarea.
No hay un estado de quimera bueno o malo, según Jean Vettel, coautor y neurocientífico principal del Comando de Desarrollo de Capacidades de Combate de ARL . Pero los estados de la quimera difieren en términos de lo que es óptimo para diferentes entornos.
Un estado óptimo de quimera es aquel en el que las partes correctas del cerebro están haciendo lo correcto en el momento correcto. Vettel lo comparó con cuando una persona entra en un restaurante (el cerebro es el restaurante) y la anfitriona, el camarero y los ayudantes de camareros están concentrados, operan en sincronía, en torno a la tarea de conseguir que la persona se siente en una mesa limpia, con un menú en la mano, pan en la mesa, etc. El personal de la cocina tendrá un papel que desempeñar más adelante y es entonces cuando su atención y concentración serán importantes. Pero no al principio. Cuando las cosas se sincronizan correctamente, todas las regiones se enfocan en lo correcto en el momento correcto.
El trabajo buscó mostrar cómo "los estados dinámicos dan lugar a una variabilidad en el rendimiento cognitivo, proporcionando el primer marco conceptual para entender cómo los estados quiméricos pueden servir al comportamiento humano".
Comprender esas alineaciones entre la cocina, el personal de servicio y el cliente es clave para lograr que los humanos y las computadoras trabajen juntos, lo cual es fundamental para que los militares quieran ir en equipo humano-máquina.
El objetivo no es solo comprender cómo surgen los estados quiméricos en general, sino también hacer un mapa de cómo surgen en los individuos, ya que todas las personas son diferentes. Eso es lo que hará que los futuros asistentes habilitados para la inteligencia artificial sean socios efectivos, ya sea una ayuda para la orientación en un tanque o un software para clasificar cientos de horas de video y avisar a un analista humano cuando aparezca algo importante. Estas futuras entidades artificiales deberán poder leer sus operadores humanos individuales de una manera que las máquinas no lo hacen hoy en día, ya que no hay dos cerebros que sincronicen las regiones o la transición entre los estados exactamente de la misma manera.
Ilustrar cómo se ve eso en términos de la forma en que los humanos operarán con el software habilitado para la IA en el futuro requiere una metáfora diferente.
Mire la manera en que Gmail ahora ofrece sugerencias sobre cómo debe terminar una oración cuando escribe un nuevo correo electrónico. Las sugerencias son banales, privadas de singularidad o personalidad. Entienden la intención humana solo en términos de un promedio obtenido de los datos de muchas personas y sus respuestas. Ahora imagina que Gmail fue capaz de anticipar lo más probable es que tendría que escribir, cuando está en su mejor momento. Ese es el objetivo de aplicar la neurociencia a los futuros equipos humanos-máquinas en el ejército.
Alcanzar ese nivel de previsibilidad de intención requiere mucha exposición a los datos biofísicos de un operador individual. Esa es un área clave para la investigación futura porque esos datos son difíciles de obtener, especialmente en el contexto de un campo de batalla. La investigación de Vettel y sus colegas utilizó máquinas de MRI , que son demasiado grandes para recopilar datos sobre una persona en cualquier situación que no sea un laboratorio.
Pero los datos de resonancia magnética en las transiciones entre estados cerebrales se volverán vitales cuando los sensores más pequeños y mejores permitan que las máquinas recopilen datos biofísicos sin interferir en lo que está haciendo el ser humano.
"Supongamos que la capacidad para registrar datos cerebrales y medir datos cerebrales ha mejorado enormemente con respecto a lo que podemos hacer actualmente", dijo Vettle. "Nuestra investigación está tratando de averiguar si podemos vincular esas señales cerebrales para una mejor comprensión de su intención".
En este momento, el trabajo se centra en "comprender la intención" de segundos a minutos antes de la acción futura de los individuos. Pero el trabajo futuro podría centrarse en comprender cómo la pérdida de sueño, la presencia de estrés (o, por el contrario, la presencia de sueño y la ausencia de estrés) afectarán esos estados cerebrales. Eso podría, posiblemente, permitir la predicción de estados cerebrales con mucha antelación. Eso, a su vez, podría revolucionar no solo los equipos humanos y de máquinas, sino también la formación y el aprendizaje futuros en general. "Si pudiéramos entender cómo cambian los cerebros a medida que se adquiere la experiencia, entonces podríamos cuantificar la escala temporal del desarrollo de la experiencia", dijo.
Podría ser posible, dice Vettel, saber realmente cuando alguien ha absorbido nueva información basada en cómo están cambiando sus estados cerebrales. Eso podría permitir a los seres humanos aprender mucho más rápido de lo que aprenden hoy ... pero no más rápido que las máquinas que los rodean.

Comentarios

Entradas populares