ШІ в оборонній сфері: від аналізу даних до автономного впливу

Проте багато хто не помічає, що армії світу давновикористовують різні форми ШІ. Штучний інтелект стрімко стає невід’ємною частиною сучасної військової стратегії, відкриваючи нові можливості та підвищуючи ефективність армій по всьому світу.

Хоча повністю автономні бойові системи поки що не готові до розгортання, ШІ може стати критично важливим інструментом, звільняючи штабних офіцерів від рутинних завдань і дозволяючи зосередитися на стратегічно важливих аспектах планування операцій.

Але коли ми кажемо «штучний інтелект», ми зазвичай маємо на увазі все й одразу. У масовій уяві ШІ це такий собі Skynet. Насправді ж, під поняттям AI (Artificial Intelligence) у військових технологіях мають на увазі цілий спектр підходів.

Тож спланував серію статтей, в яких спершу розясню, які саме технології ШІ допомагають військовим і чим вони відрізняються? А потім детально пройдусь по кожні із них, показуючи на конкретних прикладах, як вони допомагають долати найскладніші завдання та як вони відрізняються між собою.

Загалом в технічній реальності військових технологій існує щонайменше п’ять різних підходи, які мають кардинально різну логіку, цілі та рівень автономності.

«Машинне навчання не розуміє, як ми. Воно не шукає істини, воно шукає статистичну стабільність». Йошуа Бенджіо, лауреат премії Тюрінга

1. Машинне навчання (ML): виявлення закономірностей в умовах невизначеності

Машинне навчання є підгалуззю штучного інтелекту, яка ґрунтується на побудові математичних моделей, здатних виявляти закономірності у даних без прямого програмування на конкретні сценарії. Його суть полягає у статистичному аналізі масивів інформації, адаптації до нових даних та формуванні прогнозів або класифікацій на основі виявлених патернів.

На відміну від класичних алгоритмів, які працюють за жорстко заданими правилами, ML-системи формують власні правила через навчання на прикладах (training data). У військовому контексті це дозволяє моделювати складні сценарії поведінки як противника, так і власних сил.

Основні приклади застосування в оборонній сфері це кібербезпека, розпізнавання об’єктів на зображеннях,Логістичне планування

ML це не "штучний мозок", а високоточний аналітичний інструмент, що дозволяє адаптуватися до складного середовища на полі бою. Його ефективність прямо залежить від якості даних, що використовуються для навчання, та правильності постановки задачі.

«Глибокі нейронні мережі це не магія. Це лише спосіб навчити машину розуміти, що ми бачимо інтуїтивно». Ян ЛеКун, директор з ШІ в Meta, лауреат премії Тюрінга

2. Глибинне навчання (Deep Learning, DL): високорівневе розпізнавання складних структур

Глибоке навчання є спеціалізованим підходом у рамках машинного навчання, який використовує багаторівневі штучні нейронні мережі для моделювання складних взаємозв’язків у великих масивах даних. На відміну від традиційних ML-методів, які часто оперують вручну визначеними ознаками, DL-системи здатні самостійно витягувати релевантні ознаки з "сирих" даних, що дає змогу досягати високої точності в задачах розпізнавання зображень, обробки мовлення та відеоаналізу.

Ключові особливості DL в оборонних технологіях це бробка відео та зображень (computer vision), розпізнавання осіб (face recognition), Аналіз динаміки об’єктів (motion tracking). У контексті бойових дій глибоке навчання дозволяє реалізувати т.зв. “зорову автономність” для дронів, наземних роботизованих систем, спостережних платформ. Це критично важливо в умовах швидкоплинного бою, де людина фізично не встигає обробляти вхідні потоки інформації в режимі реального часу. Таким чином, глибоке навчання є технологічною основою для створення машинного зору і слуху, що дозволяє бойовим системам не лише "дивитись", а й "розуміти", що вони бачать у хаосі поля бою.

«Підкріплювальне навчання це не просто навчити машину діяти. Це навчити її діяти в системі, де правила змінюються щосекунди». Річ Саттон, засновник сучасного RL

3. Підкріплювальне навчання (Reinforcement Learning, RL): оптимізація поведінки у невизначеному середовищі

Підкріплювальне навчання (RL) — це один із фундаментальних підходів до побудови адаптивного агенту в умовах складної, динамічної та стохастичної взаємодії зі середовищем. На відміну від методів supervised learning (навчання з учителем), RL не потребує попередньо розмічених даних, а формує оптимальні стратегії поведінки на основі власного досвіду через серію спроб і зворотного зв’язку (reward signal).

RL є основою для алгоритмів навчання в реальному часі (on-policy learning), стратегічного планування (policy gradients), та адаптації до нових умов без необхідності повного перенавчання. Застосування RL у військових технологіях: це втономна навігація та ухилення від загроз, кооперативні стратегії у роях, Ігрове моделювання і симуляції бою:

Підкріплювальне навчання забезпечує системам адаптивність, та імпровізаційність. Це критично важливі в умовах нестабільного та непередбачуваного бойового середовища. На відміну від жорстко запрограмованих алгоритмів, RL-агенти вчаться діяти там, де сценарії заздалегідь не визначені — що робить їх ідеальними для застосування у війні нового покоління.

«У цифрову епоху ми не лише боремося за території — ми воюємо за значення». Шошана Зубофф, дослідниця цифрової влади

4. Генеративні моделі (GAN, LLM): автоматизація інформаційного впливу і когнітивного обману

Генеративні моделі це клас алгоритмів у сфері штучного інтелекту, що здатні створювати нові дані, подібні до тих, на яких вони були натреновані. На відміну від дискримінативних моделей, які лише класифікують чи оцінюють, генеративні відтворюють текст, зображення, аудіо або відео, формуючи контент з нуля.

До найвідоміших представників належать: Генеративно-змагальні мережі (GAN, Generative Adversarial Networks), що побудовані за принципом змагання генератора й дискримінатора, що дозволяє створювати високореалістичні фейкові зображення та відео. Та великі мовні моделі (LLM, Large Language Models), які генерують послідовності тексту у заданому стилі або з імітацією особи.

Механізми впливу в умовах інформаційної війни це автоматизована дезінформація, глибокі фейки (deepfakes), підміна історичного наративу, саботаж соціального довіри, психологічні операції (PSYOPS).

У військовому середовищі генеративний ШІ поставив безпрецедентне питання: хто володіє реальністю? Якщо будь-яке відео чи текст може бути згенеровано ШІ, єдиним джерелом істини лишається довіра. І саме ця довіра стає мішенню в сучасній війні.

Таким чином, генеративні моделі — це не просто інструмент обману, а системна загроза національній когнітивній безпеці. У 21 столітті фейки — це не прикра інформаційна похибка. Це зброя стратегічного рівня

«Слова це сенс, а сенс це ціль. NLP трансформує мовлення на полі бою у боєприпас для аналітики». Джонатан Аллен, фахівець з інформаційної розвідки НАТО

5. Обробка природної мови (Natural Language Processing, NLP): автоматизація лінгвістичної інтерпретації у військовій аналітиці

Обробка природної мови (NLP) — це міждисциплінарна галузь штучного інтелекту, яка поєднує лінгвістику, комп’ютерні науки та статистику з метою забезпечення машинного розуміння, інтерпретації та генерації людської мови. У військових системах NLP відіграє критичну роль у структурованні неструктурованих текстових даних, інтерфейсах взаємодії людини з машиною, розвідці відкритих джерел (OSINT), та протидії інформаційним загрозам.

Ключові напрями застосування NLP у військових і розвідувальних структурах: Масова обробка комунікацій (SIGINT / COMINT), що дозволяє автоматично аналізувати великі масиви текстової або транскрибованої мови з перехоплених радіоперемовин, чатів, електронної пошти або соціальних мереж. Та звісно розвідка з відкритих джерел (OSINT):

NLP перетворює традиційно повільний і складний для аналізу носій інформації у структурований масив даних,що піддається автоматичному обробленню та інтеграції у C6ISR-системи. Це не лише підвищує швидкість реакції, а й дозволяє забезпечити контроль над інформаційним середовищем у реальному часі, що є вирішальним у війнах нового покоління.

Тож як бачимо штучний інтелект стрімко стає невід’ємною частиною сучасної військової стратегії, відкриваючи нові можливості та підвищуючи ефективність армій по всьому світу. У наступнихстаттях ми розглянемо, як саме технології ШІ допомагають військовим долати найскладніші завдання.

Віктор Таран, експерт з оборонних та військово-технічних інновацій, спеціалізується на безпілотниках та кібербезпеці

* Точка зору автора може не збігатися з позицією агентства