Perang AI mulai mendominasi strategi Amerika Serikat dan Cina, tetapi apakah teknologi siap untuk ini?
Maret lalu, para peneliti Cina mengumumkan niat mereka untuk meluncurkan serangan brilian dan berpotensi menghancurkan salah satu aset teknologi paling berharga di Amerika: mobil listrik Tesla.
Sebuah tim dari lab keamanan raksasa teknologi Cina Tencent menunjukkan beberapa cara untuk mengelabui algoritma AI Tesla. Dengan sedikit mengubah data yang masuk ke sensor mobil, para peneliti berhasil membingungkan AI yang mengendarai mobil.
Dalam satu kasus, ada pola tersembunyi di layar TV yang membuat wiper bekerja.
Di tempat lain, tanda-tanda di jalan sedikit berubah untuk membingungkan sistem mengemudi otonom, setelah itu menggeser mobil ke jalur yang berdekatan.
Algoritma Tesla biasanya melakukan pekerjaan yang baik untuk melihat tetesan hujan di kaca depan atau mengikuti marka jalan, tetapi prinsip operasinya secara fundamental berbeda dari persepsi manusia. Karena itu, menjadi sangat mudah untuk mengelabui algoritma pembelajaran yang mendalam (dengan cepat mendapatkan popularitas di berbagai bidang seperti pengenalan wajah dan diagnosis kanker) jika Anda tahu kelemahan mereka.
Tampaknya dalam kebingungan mobil Tesla tidak ada ancaman strategis ke Amerika Serikat. Tetapi bagaimana jika teknologi serupa digunakan untuk menipu drone pertempuran atau perangkat lunak yang menganalisis gambar satelit sehingga ia melihat objek yang tidak ada dalam gambar, atau tidak melihat apa itu sebenarnya?
Akumulasi kecerdasan buatan
Di seluruh dunia, AI sudah dianggap sebagai langkah selanjutnya dalam memperoleh keuntungan militer yang signifikan.
Tahun ini, Amerika Serikat mengumumkan penerapan strategi di mana AI akan digunakan di banyak bidang militer, termasuk analisis data, pengambilan keputusan, kendaraan otonom, logistik, dan senjata. Dari $ 718 miliar yang diminta oleh Kementerian Pertahanan untuk tahun 2020, $ 927 juta akan digunakan untuk AI dan pembelajaran mesin. Di antara proyek-proyek yang ada, ada yang membosankan (memeriksa apakah AI dapat memprediksi kebutuhan untuk melayani tank dan truk) dan hal-hal paling maju di bidang persenjataan (kawanan drone).
Pentagon menganjurkan penggunaan AI, khususnya karena takut bahwa teknologinya mungkin digunakan oleh musuh-musuhnya. Tahun lalu, Jim Mattis, sebagai Sekretaris Pertahanan, mengirim memo peringatan kepada Presiden Donald Trump bahwa AS sudah tertinggal dalam urusan AI. Kecemasannya bisa dipahami.
Pada Juli 2017, Cina meluncurkan strategi AI-nya, dengan mengatakan bahwa "negara-negara maju terbesar di dunia menerima pengembangan AI sebagai strategi utama untuk meningkatkan posisi kompetitif dan melindungi keamanan negara." Beberapa bulan kemudian, Vladimir Putin, presiden Rusia, membuat prediksi berikut: "Siapa pun yang menjadi pemimpin dalam AI akan memerintah dunia" [
ini adalah terjemahan harfiah dari kutipan yang dikutip dari artikel asli. Tetapi, seperti yang sering terjadi, kutipannya terdistorsi. Dia terdengar seperti ini : "Jika seseorang dapat memastikan monopoli di bidang kecerdasan buatan, maka kita semua memahami konsekuensinya - dia akan menjadi penguasa dunia" / kira-kira. perev. ]
Keinginan untuk membangun senjata yang paling cerdas dan mematikan dapat dipahami, tetapi, seperti yang ditunjukkan oleh Tesla, musuh yang mengetahui prinsip-prinsip algoritma AI dapat menetralisirnya atau bahkan mengubahnya melawan pemiliknya. Rahasia untuk memenangkan perang AI mungkin bukan membangun senjata yang paling mengesankan, tetapi untuk menguasai seni penipuan perangkat lunak berbahaya.
Bot pertempuran
Pada hari yang cerah di musim panas yang lalu di Washington, D.C., Michael Canaan duduk di kafe Pentagon, makan sandwich dan kagum pada set baru algoritma pembelajaran mesin yang kuat.
Beberapa minggu sebelumnya, Kanaan telah menonton video game di mana lima algoritma AI bekerja bersama, dan hampir mengalahkan dan mengecoh lima orang dalam sebuah kontes di mana mereka perlu mengendalikan pasukan, kamp, dan sumber daya yang tersebar di medan perang yang besar dan kompleks. Namun, Kanaan mengerutkan kening di bawah rambut pirangnya yang pendek ketika dia menggambarkan apa yang terjadi. Itu adalah demonstrasi paling mengesankan dari strategi AI dari semua yang dia lihat - brengsek tak terduga dari AI, mirip dengan yang terjadi dalam catur, permainan untuk Atari, dll.
Pertempuran ini dimainkan di Dota 2, sebuah permainan video NF populer yang tetap sangat kompleks untuk komputer. Tim harus mempertahankan wilayah mereka dengan menyerang kamp musuh di lingkungan yang lebih kompleks dan berbahaya daripada permainan papan mana pun. Pemain hanya dapat melihat sebagian kecil dari keseluruhan lapangan, dan mungkin butuh sekitar setengah jam untuk menentukan apakah strategi mereka menang.
Lawan di bawah kendali AI dikembangkan bukan oleh militer, tetapi oleh OpenAI, yang diciptakan untuk melakukan penelitian dasar di bidang AI oleh tokoh-tokoh penting Lembah Silikon, termasuk Elon Mask dan Sam Altman. Prajurit algoritmik ini, yang dikenal sebagai OpenAI Five, mengembangkan strategi kemenangan mereka sendiri, mempraktikkan permainan tanpa lelah, dan menggunakan gerakan yang terbukti menjadi yang terbaik.
Ini adalah jenis perangkat lunak yang menarik minat Kanaan, salah satu dari mereka yang harus menggunakan AI untuk memodernisasi tentara Amerika. Dari sudut pandangnya, perangkat lunak ini menunjukkan keuntungan apa yang akan diterima tentara, meminta bantuan para peneliti dunia terkemuka di bidang AI. Namun, apakah mereka siap untuk memberikannya - pertanyaan ini menjadi lebih akut.
Kanaan memimpin Proyek Angkatan Udara Amerika Serikat Maven, sebuah inisiatif militer yang bertujuan menggunakan AI untuk mengotomatiskan pengenalan objek dalam foto udara. Google adalah kontraktor proyek, dan ketika pada tahun 2018 beberapa karyawan perusahaan mengetahui hal ini, perusahaan memutuskan untuk meninggalkan proyek ini. Setelah itu, perusahaan mengeluarkan aturan untuk menggunakan AI, di mana ia menulis bahwa Google tidak akan menggunakan AI-nya untuk mengembangkan "senjata atau teknologi lain yang tujuan utamanya atau metode implementasinya melibatkan menyebabkan cedera pada manusia."
Google diikuti oleh karyawan perusahaan teknologi besar lainnya, yang mengharuskan pengusaha menahan diri dari kontrak militer. Banyak peneliti AI terkemuka telah mendukung upaya untuk mengatur pelarangan global atas senjata yang sepenuhnya otonom.
Namun, bagi Kanaan, itu akan menjadi masalah besar jika militer tidak dapat bekerja dengan para peneliti - seperti mereka yang mengembangkan OpenAI Five. Prospek di mana musuh akan mendapatkan akses ke teknologi canggih seperti itu tampaknya bahkan lebih tidak menyenangkan. "Kode itu ada dalam domain publik, semua orang bisa menggunakannya," katanya. Dan dia menambahkan: Perang jauh lebih rumit daripada video game. "
Lonjakan AI
Kanaan sangat menekankan pertanyaan dengan AI, khususnya karena dia tahu secara langsung seberapa bermanfaat bagi militer. Enam tahun lalu, dia adalah seorang perwira intelijen di Afghanistan untuk Angkatan Udara AS, dan bertanggung jawab untuk mengerahkan perangkat pengumpul intelijen baru: penganalisa hiperspektral. Alat ini dapat melihat benda-benda yang tersembunyi dari pandangan biasa, seperti tank yang ditutupi dengan kain kamuflase, atau emisi dari pabrik peledak ilegal. Kanaan mengatakan sistem ini memungkinkan militer untuk mengeluarkan ribuan kilogram bahan peledak dari medan perang. Dan masih, sering, analis dalam praktiknya tidak dapat menganalisis sejumlah besar data yang dikumpulkan oleh penganalisa. “Kami menghabiskan terlalu banyak waktu untuk melihat data, dan terlalu sedikit waktu untuk mengambil keputusan,” katanya. "Kadang-kadang itu terus berlanjut sehingga kami mulai berpikir apakah kami bisa menyelamatkan lebih banyak nyawa."
Solusinya dapat ditemukan dalam terobosan yang dibuat di bidang visi komputer oleh tim dari Universitas Toronto di bawah arahan Joffrey Hinton. Para ilmuwan telah menunjukkan bahwa suatu algoritma yang terinspirasi oleh jaringan saraf multi-layer dapat mengenali objek dengan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya jika Anda menyediakannya dengan data dan daya komputasi yang cukup.
Mempelajari jaringan saraf menyiratkan bahwa ia akan menerima data, misalnya, piksel gambar, dan akan memprosesnya, secara konstan mengubah koneksi internal dalam jaringan menggunakan teknik matematika, sehingga hasilnya sedekat mungkin dengan hasil tertentu, misalnya, menentukan apakah gambar objek. Seiring waktu, jaringan saraf pembelajaran yang dalam ini belajar mengenali pola dari piksel yang menunjukkan, misalnya, orang atau rumah. Terobosan dalam pembelajaran mendalam melahirkan ledakan AI saat ini; teknologi ini adalah dasar dari sistem mandiri untuk algoritma Tesla dan OpenAI.
Kanaan segera mengenali potensi pembelajaran mendalam untuk memproses berbagai jenis gambar dan data sensor untuk operasi militer. Dia dan rekan-rekannya dari Angkatan Udara segera mulai membuat agitasi pihak berwenang untuk berinvestasi dalam teknologi ini. Upaya mereka berkontribusi pada kemajuan Pentagon dari rencana pengembangan AI.
Namun, tak lama setelah pembelajaran mendalam meledak ke bidang AI, para peneliti menemukan bahwa sifat yang sama yang menjadikannya alat yang kuat juga merupakan tumit Achilles-nya.
Jika dimungkinkan untuk menghitung cara menyesuaikan parameter jaringan sehingga dengan benar mengklasifikasikan objek, maka dimungkinkan untuk menghitung perubahan minimal apa pada gambar yang dapat menyebabkan jaringan melakukan kesalahan. Dalam "contoh kompetitif" seperti itu, setelah mengubah hanya beberapa piksel gambar, tampilannya sama untuk seseorang, tetapi dirasakan dengan cara yang sangat berbeda oleh algoritma AI. Masalahnya dapat terjadi di mana pun pembelajaran mendalam digunakan - misalnya, dalam mengelola kendaraan robot, merencanakan misi atau mendeteksi peretasan jaringan.
Dan di tengah-tengah semua pertumbuhan aktif ini dalam penggunaan AI untuk keperluan militer, beberapa orang melihat kerentanan misterius dalam perangkat lunak.
Target bergerak
Satu objek penting menggambarkan kekuatan penuh pembelajaran mesin kompetitif. Ini adalah gambar bug.
Tampaknya normal bagi saya atau Anda, tetapi dia melihat drone atau robot dengan algoritma penglihatan mesin tertentu yang diperoleh melalui pelatihan mendalam ... sebagai senjata. Faktanya, pola unik dari tanda pada kulit kura-kura dapat diulang kembali sehingga visi komputer berbasis AI, dapat diakses melalui layanan cloud Google, membingungkannya dengan apa saja (sejak itu, Google telah memperbarui algoritmanya, dan Anda tidak dapat membodohi saja )
Pada saat yang sama, kura-kura itu dibuat bukan oleh musuh negara, tetapi oleh empat orang dari MIT. Salah satunya adalah Anish Ataliy, seorang pemuda kurus dan sangat sopan yang bekerja di bidang keamanan komputer di bidang ilmu komputer dan laboratorium kecerdasan buatan (CSAIL). Sebuah video yang diputar di laptopnya menunjukkan proses pengujian kura-kura (beberapa model ini, katanya, dicuri di sebuah konferensi), yang diputar 360 derajat dan juga terbalik. Dan algoritma melihat hal yang sama di sana: "senapan", "senapan", "senapan".
Contoh kompetitif paling awal rapuh dan sering menolak untuk bekerja, tetapi Ataliy dan teman-temannya percaya bahwa mereka akan dapat mengembangkan versi contoh yang cukup dapat diandalkan yang dapat bekerja bahkan pada objek yang dicetak pada printer 3D. Itu perlu untuk mensimulasikan objek tiga dimensi dan mengembangkan algoritma yang menciptakan kura-kura - contoh kompetitif yang akan bekerja dari sudut pandang yang berbeda dan pada jarak yang berbeda. Sederhananya, mereka datang dengan algoritma yang menciptakan sesuatu yang andal menipu pembelajaran mesin.
Aplikasi militer dari teknologi ini sangat jelas. Menggunakan algoritma kompetitif kamuflase, tank dan pesawat dapat bersembunyi dari satelit dan drone dengan AI. Rudal bertenaga AI dapat menjadi buta dengan data kompetitif, atau bahkan kembali ke target ramah. Informasi yang diumpankan ke algoritme pintar dapat diracuni dengan menyamarkan ancaman teroris atau dengan menjebak tentara di dunia nyata.
Atalya terkejut melihat betapa sedikit perhatiannya tentang pembelajaran mesin kompetitif. "Saya berbicara dengan sekelompok orang dari industri ini, bertanya kepada mereka apakah mereka khawatir tentang contoh kompetitif," katanya. "Hampir semuanya menjawab negatif."
Untungnya, Pentagon mulai memperhatikan ini. Pada bulan Agustus, proyek DARPA mengumumkan peluncuran beberapa proyek penelitian AI utama. Diantaranya adalah GARD, sebuah program yang berfokus pada pembelajaran mesin kompetitif. Hawa Shigelman, seorang profesor di University of Massachusetts dan manajer program untuk GARD, mengatakan serangan ini dapat menghancurkan dalam situasi militer karena orang tidak dapat mengenalinya. "Kita seharusnya buta," katanya. "Dan itu membuat situasinya sangat berbahaya."
Masalah pembelajaran mesin yang bersaing juga menjelaskan mengapa Pentagon sangat ingin bekerja dengan perusahaan seperti Google dan Amazon, serta lembaga penelitian seperti MIT. Teknologi ini berkembang sangat cepat, dan terobosan terbaru sedang terjadi di laboratorium yang dijalankan oleh perusahaan-perusahaan Lembah Silikon dan universitas terbaik, daripada kontraktor pertahanan biasa.
Yang penting, mereka juga terjadi di luar Amerika Serikat, khususnya di China. "Saya pikir dunia lain akan datang," kata Kanaan. "Dan kita harus bertarung dengan AI."
Reaksi marah untuk menggunakan AI untuk tujuan militer dapat dimengerti, tetapi mungkin tidak melihat gambaran keseluruhan. Orang-orang khawatir tentang robot pembunuh cerdas, namun, ada kemungkinan bahwa kita akan lebih cepat menghadapi kabut perang algoritmik - yang melaluinya bahkan mesin paling pintar pun tidak dapat melihat apa pun.