저는 아일랜드 해 상공에서 태풍 전투기를 조종하고 있습니다. 그리고 저는 큰 문제가 있습니다.
제 꼬리에 적대적인 제트기가 있습니다. 제가 조이스틱을 누르거나 가속기를 바르더라도 적은 여전히 있습니다.
위협은 내 앞에 있는 컴퓨터 화면에 검은 삼각형으로 나타납니다. 이 삼각형에는 타이펀의 조종실도 표시되어 있습니다. 저는 시뮬레이터에서 세 번의 공중투쟁을 하고 있습니다. 그리고 결과는 좋지 않습니다.
그 짜증나는 작은 이미지는 내 6시 위치에서 떠나지 않을 것이고, 나는 악명 높은 검은 삼각형에 3-0으로 패배할 것입니다.
제가 상대하는 에이스는 터키 항공 우주 엔지니어들이 개발한 인공지능 전투기입니다.
그들은 인공지능 부 파일럿을 개발하고 있습니다. 이 인공지능은 실제 전투에서 비행기를 구할 수 있고,
엔지니어들 중 한 명인 Emre Saldiran은 영국 크랜필드 대학교에서 공부하고 있으며, 이 대학교는 항공우주 분야와 강한 관계를 가지고 있습니다.그는 인공지능 부 파일럿이 시험과 오류를 통해 전투 전술을 어떻게 배웠는지 설명합니다.우리는 AI의 학습을 더 많은 데이터로 강화합니다.
그의 목표 중 하나는 전투기 조종사가 겪는 정보 과부하에 대처하는 것입니다. 그의 동료 Mevlϋt Uzun는 AI가 인간을 이길 때 많은 학습을 필요로한다고 확신합니다.인공지능은 수백만 가지 실수를 했습니다.가르친다는 것은 어린이를 지도하는 것과 같습니다.
하지만 훈련된 인공지능은 귀한 조언을 제공할 수 있다고 우즈누 씨는 말합니다.
인공지능은 조종사에게 속도를 늦추거나 가속시킬 수 있습니다. 그리고 새로운 도그파트를 평가하고 전투에 뛰어들면 조종사가 잃을 확률이 70%인지 경고할 수 있습니다.
그래서 인공지능은 조종사들에게 그들의 제트기가 격추될 가능성이 있는 상황을 경고하고 그 결정을 밀리초 안에 내립니다. 하지만 설계팀은 조종사를 대체하는 것에 대해 큰 주장을 하지 않습니다..
"그건 단지 코드일 뿐이고, 휴대폰으로 실행할 수 있다"고 우즈노 씨는 말합니다.
마이클 템프시미 공군은 2023년에 AI용 개 전투기를 공개했습니다. 이 전투기는 F-16 전투기를 조종하는 것을 보여주었습니다.
이 비행은 살아있는 조종사를 이길 수 있는 인공지능을 만드는 데 몇 년의 노력의 정점이었습니다.
미국의 8개 인공지능 회사는 2020년 알파도그파이트 트라이얼 이벤트로 알려진 3일간의 대회에서 대결을 벌였습니다.이것은 경쟁하는 인공지능 프로그램과 경험이 많은 USAF 전투기 조종사 사이의 온라인 시뮬레이션 전투를 포함했습니다..
이긴 프로그램은 조종사를 여러 번 이겼고, 미국의 방위업체인 쉴드 AI의 브렛 다시 (Brett Darcey) 는 이 프로그램을 만든 3인 팀에 속했습니다.
그는 알파도그 파이팅 행사를 생생하게 기억합니다. 경쟁자들은 로크히드 마틴과 같은 큰 소년들부터 우리까지 다양했습니다.
그들은 인공지능 조종사를 직선과 평면으로 날아가는 목표물에 맞대고 쏘아 올리는 것으로 시작했습니다.
그들은 다른 인공지능 조종사와 싸우게 되었고 인공지능이 전술에 대해 생각하도록 했습니다.각 개투의 길이가 (일반적으로 5분) 그리고 그들이 도달할 수 있는 최대 속도는.
그러나 USAF의 교리를 준수할 필요성이 없었습니다. "우리의 인공지능은 목표물과 정면 합병을 총을 쏘는 기회로 사용했습니다".라고 그는 말합니다.
이 새로운 전술은 공중 전투에 대한 기존의 이론에 어긋났습니다. 인공지능은 더 나은 움직임을 감지할 때 규칙을 거부하는 법을 배웠습니다.
각 전투에서 포인트가 주어졌고, 인공지능은 성공적인 결과와 일치하도록 진화했습니다.이 진화로 인해 인공지능의 복사본이 여러 개 생성되었습니다. 경쟁하는 인공지능 조종사들이 서로 변화하는 전술에 따라 측정됨에 따라.
이 열기 때문에 다시 씨의 그룹은 경험 많은 USAF 전투기 조종사와 맞붙었습니다.
그 인간 조종사와의 승리로 인해, Mr. Darcey의 작은 팀은 정부의 Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) 에 초청되었습니다.미국 국방부에서 기술을 개발하는 회사입니다.
특히, 그들은 DARPA의 공중 전투 진화 (ACE) 프로젝트에 참여했습니다.
DARPA의 인공지능 F-16가 공중으로 날아갔을 때, 2020년 다세이 팀이 작성한 소프트웨어의 먼 후손에 의해 전투 중에 제어되었습니다.
인공지능은 놀라울 정도로 빠르게 진화하고 있습니다.
놀라운 발전 속도가 있음에도 불구하고 인공지능은 갈 길이 멀지만 ACE 제트에는 언제든 인공지능을 끄는 안전 조종사가 탑재되어 있습니다.
미국 공군인공지능 파일럿이 효과적이기 위해서는 많은 신뢰를 얻어야 하고, 그 주변의 더 넓은 세력과 통합할 수 있어야 합니다.
흥미롭게도 다시 씨는 인공지능 조종사가 인공지능 조종사의 행동과 동기에 대해 인간 컨트롤러에게 어떻게 설명할 수 있는지에 대한 큰 질문이라고 말합니다.
영국 인공지능 공작기는 미국형동기와 비교하면 매우 절감합니다. 그들은 인공지능에 비행기를 조종하는 법을 가르치고 있습니다.
전투 동작에만 집중함으로써 프로젝트를 줄이는 것은 크랜필드 팀이 빠르게 작업한다는 것을 의미했습니다.
디지털 방어 도구의 발전에 관한 경력을 가진 한 사람은 마이클 헐입니다.그는 1990년에 전자공학 수련생으로 이 사업에 참여했습니다..
그가 목격한 극적인 변화들 중에는 한때 방위사 내부에서 생겨난 혁신이 이제 다른 방향으로 이동하는 방식도 포함됩니다.우리는 인공지능과 같은 기술을 공공 영역에서 방어로 끌어냅니다..
그래서 인공지능 개 전투기의 소모적인 유산은 위키백과에서 다운로드한 공중 대 공중 전투 전술도 포함합니다.기밀 정보를 잘 벗어나서 프로젝트의 속도를 높이는 데 기여합니다..
믹 헐빠른 조립의 영국 인공지능 전투기는 실제 톱건과 어떻게 맞대결을 했나요?
벤 웨스토비 브룩스는 영국 공군에서 태풍을 조종했고 BAE 시스템에서 일했습니다.
인공지능 도그파이터는 매우 까다로운 상황에서 수천 시간 동안 빠른 제트기를 비행하는 것을 대체할 수 없습니다.하지만 현실적인 온라인 전투 훈련에 활용되어 실제 조종석에서 조종사의 과부하를 줄일 수 있습니다..
저는 아일랜드 해 상공에서 태풍 전투기를 조종하고 있습니다. 그리고 저는 큰 문제가 있습니다.
제 꼬리에 적대적인 제트기가 있습니다. 제가 조이스틱을 누르거나 가속기를 바르더라도 적은 여전히 있습니다.
위협은 내 앞에 있는 컴퓨터 화면에 검은 삼각형으로 나타납니다. 이 삼각형에는 타이펀의 조종실도 표시되어 있습니다. 저는 시뮬레이터에서 세 번의 공중투쟁을 하고 있습니다. 그리고 결과는 좋지 않습니다.
그 짜증나는 작은 이미지는 내 6시 위치에서 떠나지 않을 것이고, 나는 악명 높은 검은 삼각형에 3-0으로 패배할 것입니다.
제가 상대하는 에이스는 터키 항공 우주 엔지니어들이 개발한 인공지능 전투기입니다.
그들은 인공지능 부 파일럿을 개발하고 있습니다. 이 인공지능은 실제 전투에서 비행기를 구할 수 있고,
엔지니어들 중 한 명인 Emre Saldiran은 영국 크랜필드 대학교에서 공부하고 있으며, 이 대학교는 항공우주 분야와 강한 관계를 가지고 있습니다.그는 인공지능 부 파일럿이 시험과 오류를 통해 전투 전술을 어떻게 배웠는지 설명합니다.우리는 AI의 학습을 더 많은 데이터로 강화합니다.
그의 목표 중 하나는 전투기 조종사가 겪는 정보 과부하에 대처하는 것입니다. 그의 동료 Mevlϋt Uzun는 AI가 인간을 이길 때 많은 학습을 필요로한다고 확신합니다.인공지능은 수백만 가지 실수를 했습니다.가르친다는 것은 어린이를 지도하는 것과 같습니다.
하지만 훈련된 인공지능은 귀한 조언을 제공할 수 있다고 우즈누 씨는 말합니다.
인공지능은 조종사에게 속도를 늦추거나 가속시킬 수 있습니다. 그리고 새로운 도그파트를 평가하고 전투에 뛰어들면 조종사가 잃을 확률이 70%인지 경고할 수 있습니다.
그래서 인공지능은 조종사들에게 그들의 제트기가 격추될 가능성이 있는 상황을 경고하고 그 결정을 밀리초 안에 내립니다. 하지만 설계팀은 조종사를 대체하는 것에 대해 큰 주장을 하지 않습니다..
"그건 단지 코드일 뿐이고, 휴대폰으로 실행할 수 있다"고 우즈노 씨는 말합니다.
마이클 템프시미 공군은 2023년에 AI용 개 전투기를 공개했습니다. 이 전투기는 F-16 전투기를 조종하는 것을 보여주었습니다.
이 비행은 살아있는 조종사를 이길 수 있는 인공지능을 만드는 데 몇 년의 노력의 정점이었습니다.
미국의 8개 인공지능 회사는 2020년 알파도그파이트 트라이얼 이벤트로 알려진 3일간의 대회에서 대결을 벌였습니다.이것은 경쟁하는 인공지능 프로그램과 경험이 많은 USAF 전투기 조종사 사이의 온라인 시뮬레이션 전투를 포함했습니다..
이긴 프로그램은 조종사를 여러 번 이겼고, 미국의 방위업체인 쉴드 AI의 브렛 다시 (Brett Darcey) 는 이 프로그램을 만든 3인 팀에 속했습니다.
그는 알파도그 파이팅 행사를 생생하게 기억합니다. 경쟁자들은 로크히드 마틴과 같은 큰 소년들부터 우리까지 다양했습니다.
그들은 인공지능 조종사를 직선과 평면으로 날아가는 목표물에 맞대고 쏘아 올리는 것으로 시작했습니다.
그들은 다른 인공지능 조종사와 싸우게 되었고 인공지능이 전술에 대해 생각하도록 했습니다.각 개투의 길이가 (일반적으로 5분) 그리고 그들이 도달할 수 있는 최대 속도는.
그러나 USAF의 교리를 준수할 필요성이 없었습니다. "우리의 인공지능은 목표물과 정면 합병을 총을 쏘는 기회로 사용했습니다".라고 그는 말합니다.
이 새로운 전술은 공중 전투에 대한 기존의 이론에 어긋났습니다. 인공지능은 더 나은 움직임을 감지할 때 규칙을 거부하는 법을 배웠습니다.
각 전투에서 포인트가 주어졌고, 인공지능은 성공적인 결과와 일치하도록 진화했습니다.이 진화로 인해 인공지능의 복사본이 여러 개 생성되었습니다. 경쟁하는 인공지능 조종사들이 서로 변화하는 전술에 따라 측정됨에 따라.
이 열기 때문에 다시 씨의 그룹은 경험 많은 USAF 전투기 조종사와 맞붙었습니다.
그 인간 조종사와의 승리로 인해, Mr. Darcey의 작은 팀은 정부의 Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) 에 초청되었습니다.미국 국방부에서 기술을 개발하는 회사입니다.
특히, 그들은 DARPA의 공중 전투 진화 (ACE) 프로젝트에 참여했습니다.
DARPA의 인공지능 F-16가 공중으로 날아갔을 때, 2020년 다세이 팀이 작성한 소프트웨어의 먼 후손에 의해 전투 중에 제어되었습니다.
인공지능은 놀라울 정도로 빠르게 진화하고 있습니다.
놀라운 발전 속도가 있음에도 불구하고 인공지능은 갈 길이 멀지만 ACE 제트에는 언제든 인공지능을 끄는 안전 조종사가 탑재되어 있습니다.
미국 공군인공지능 파일럿이 효과적이기 위해서는 많은 신뢰를 얻어야 하고, 그 주변의 더 넓은 세력과 통합할 수 있어야 합니다.
흥미롭게도 다시 씨는 인공지능 조종사가 인공지능 조종사의 행동과 동기에 대해 인간 컨트롤러에게 어떻게 설명할 수 있는지에 대한 큰 질문이라고 말합니다.
영국 인공지능 공작기는 미국형동기와 비교하면 매우 절감합니다. 그들은 인공지능에 비행기를 조종하는 법을 가르치고 있습니다.
전투 동작에만 집중함으로써 프로젝트를 줄이는 것은 크랜필드 팀이 빠르게 작업한다는 것을 의미했습니다.
디지털 방어 도구의 발전에 관한 경력을 가진 한 사람은 마이클 헐입니다.그는 1990년에 전자공학 수련생으로 이 사업에 참여했습니다..
그가 목격한 극적인 변화들 중에는 한때 방위사 내부에서 생겨난 혁신이 이제 다른 방향으로 이동하는 방식도 포함됩니다.우리는 인공지능과 같은 기술을 공공 영역에서 방어로 끌어냅니다..
그래서 인공지능 개 전투기의 소모적인 유산은 위키백과에서 다운로드한 공중 대 공중 전투 전술도 포함합니다.기밀 정보를 잘 벗어나서 프로젝트의 속도를 높이는 데 기여합니다..
믹 헐빠른 조립의 영국 인공지능 전투기는 실제 톱건과 어떻게 맞대결을 했나요?
벤 웨스토비 브룩스는 영국 공군에서 태풍을 조종했고 BAE 시스템에서 일했습니다.
인공지능 도그파이터는 매우 까다로운 상황에서 수천 시간 동안 빠른 제트기를 비행하는 것을 대체할 수 없습니다.하지만 현실적인 온라인 전투 훈련에 활용되어 실제 조종석에서 조종사의 과부하를 줄일 수 있습니다..
