Острый, как меч: ИИ становится оружием

Когда в 1943 году в Университете Пенсильвании запускали ENIAC — одну из первых в мире вычислительных машин, — военные уже ждали от нее расчета траекторий баллистических снарядов.

Термин «искусственный интеллект» был предложен на конференции в Дартмуте в 1956 году, а финансирование первых программ, имитирующих человеческое мышление, обеспечивали в том числе оборонные ведомства США.

В 1960–1970-х годах в рамках агентства DARPA (Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США) были запущены десятки программ, направленных на создание систем машинного перевода, распознавания образов и экспертных систем для военного планирования. Эти разработки дали старт глобальному интересу к ИИ и прочно связали его с военными.

Идеальным солдатом ИИ делает способность обрабатывать тысячи потоков данных, принимать тактические решения и уничтожать цели. Без эмоций. Без усталости. Без сомнений. 

Компьютер в строю

Современные боевые системы на основе ИИ — это многослойные программно-аппаратные комплексы. Они строятся на архитектурах нейронных сетей (CNN, RNN, Transformer), обучаются на симуляциях и реальных боевых данных, используют edge-вычисления и взаимодействуют с другими машинами в рое.

В первую очередь ИИ сегодня обеспечивает основу для функционирования автономных систем: от разведывательных дронов до ударных беспилотников. Аппараты могут самостоятельно находить цели, анализировать обстановку, избегать угроз и принимать решения без участия человека.

Речь идет о таких решениях, как американский дрон XQ-58A Valkyrie, действующий в автономном режиме, израильские БПЛА Harpy и Harop, способные самостоятельно атаковать замаскированные с помощью радиоэлектронных средств цели, или российский С-70 «Охотник», интегрированный в единую информационную среду истребителя Су-57.

Следующая ступень развития военной техники на базе ИИ — андроиды, или по-простому человекоподобные роботы. В перспективе такие роботы будут полностью заменять человека на поле боя. Логичность такой замены обусловлена тем же фактором, что и внедрение таких машин в промышленности — вся военная инфраструктура сейчас создана с учетом потребностей и особенностей человека.

Искусственный интеллект в таких платформах используется для навигации, распознавания объектов и целей, коммуникации с человеком, принятия решений в неопределенной среде, манипуляции объектами.

Уже сегодня умные человекоподобные роботы работают в зонах боевых действий. Они участвуют в логистических и эвакуационных работах, например, робот BigDog от Boston Dynamics изначально создавался как механический мул. Его потомки теперь обучаются с ИИ-управлением для устойчивой навигации в условиях боя.

А прототип Atlas участвовал в DARPA Robotics Challenge, демонстрируя способности открывать двери, управлять инструментами, ходить по обломкам. Его планируется использовать в ручном разминировании, работе в радиоактивных и химически опасных средах.

Андроиды под управлением ИИ пока не допущены к использованию оружия. По крайней мере, в большинстве стран мира. Однако соответствующие разработки ведутся очень активно. Для того чтобы научить машину стрелять, требуется «сформировать» у нее точную моторику для удержания оружия, спуска курка и компенсации отдачи, разработать системы сенсорной обработки сигналов, поступающих от окружающих объектов. Кроме того, очень важно, чтобы робот понимал, по кому и когда он стреляет, и мог отличить реальную цель, например, условного противника, от ложной — мирного человека.

Курс молодого робота

Сначала андроид обучается держать и направлять оружие. Делается это с помощью систем inverse kinematics, рассчитывается оптимальное положение конечностей для устойчивой стрельбы. Кроме того, применяются предварительно обученные модели, основанные на захвате движений человека (motion capture), чтобы воспроизвести позицию тела с наименьшей отдачей.

ИИ-модуль должен «понять», где цель и как по ней попасть. В этом ему помогают RGB-камеры, лидары, тепловизоры и depth-сенсоры, нейросеть распознавания целей (например, YOLOv8 или Detectron2), определяющая контуры, расстояние, скорость и алгоритм, который рассчитывает баллистику с учетом расстояния, угла, ветра, перемещения цели.

Важный элемент — feedback loop, или петля обратной связи: после выстрела ИИ получает данные о промахе или попадании, корректируя модель.

Изначально свои навыки робот оттачивает на виртуальном полигоне, работающем на базе движковых симуляторов (Unity, Gazebo, MuJoCo). Обучение ведется по принципу обучения с подкреплением (Reinforcement Learning). В США и Китае используются симуляторы, где андроиды обучаются стрелять в условиях боевого хаоса — с дымом, бегущими фигурами, мигающим светом и звуковыми помехами.

После симуляции начинается работа с реальным оружием. В рамках этой работы внедряются датчики контроля отдачи: гироскопы, акселерометры, энкодеры. ИИ анализирует, как его тело реагирует на выстрел и адаптирует стойку, а также проводится обучение оптимальному моменту выстрела, когда цель наиболее уязвима (учет времени реакции, движения цели).

При этом возникают важные этические вопросы. Например, для того чтобы контролировать робота, обучение ведется в режиме Human-in-the-Loop — человек подтверждает действия. Другой вариант — Human-on-the-Loop. Речь идет о механизме, в рамках которого человек может остановить стрельбу, но не участвует в выборе цели.

Риски кроются и в других технических аспектах роботизированной стрельбы. Даже лучшие ИИ-системы могут ошибаться, что влияет на надежность распознавания целей. Также роботы допускают временные задержки, то есть долго думают, что может быть критически важным в условиях реального боя. 

Стрельба по банкам

Андроиды используются как реалистичные тренажеры для подготовки бойцов: имитируют действия противника, воспроизводят поведение союзников, анализируют действия бойцов через ИИ и дают обратную связь.

Но, пожалуй, ключевой целью внедрения ИИ в военное дело является высокая эффективность технологии для построения моделей и сценариев будущих конфликтов, оценка, анализ и управление действиями войск. Например, в Пентагоне тестируется система Maven, которая анализирует видеопотоки с дронов и помогает идентифицировать объекты.

Кроме того, важную роль ИИ играют для обнаружения аномалий в сетевом трафике, анализа вредоносного ПО, предсказания кибератак. В армиях США и Израиля ИИ-системы анализируют миллионы событий в секунду, выявляя вредоносные активности в режиме реального времени.

Незабываемые технологии

Важность применения ИИ в военном деле в апреле 2025 года подчеркивал президент Российской Федерации Владимир Путин. На заседании военно-промышленной комиссии он заявил, что необходимо «активизировать выпуск и использование защищенных отечественных программных продуктов и разработок в области искусственного интеллекта для их применения в комплексных автоматизированных системах военного управления».

Глава государства указал на то, что внедрение технологий в армию даст огромные преимущества тому, кто завершит этот процесс первым.

Среди российских разработок, решающих соответствующие задачи, стоит выделить «Уран-9» — боевой роботизированный комплекс, разработанный концерном «Калашников». Он оснащен дистанционно управляемым боевым модулем с 30-мм пушкой 2А72, ПТРК «Атака», пулеметом ПКТ и термобарическими гранатометами.

ИИ-модуль используется для навигации в условиях пересеченной местности, а также для селективного распознавания целей на основе визуального анализа с помощью нейросетей. Автономное передвижение реализовано через лидары и ИК-камеры, а устойчивость к РЭБ обеспечивается мультиканальным защищенным каналом связи.

Выше уже упоминался С70 «Охотник». Это тяжелый ударный беспилотник с малозаметным дизайном по схеме «летающее крыло». Оснащен оптико-электронной прицельной системой с ИИ-алгоритмами, которые позволяют анализировать ландшафт, выбирать маршруты и обнаруживать цели по инфракрасному и радиолокационному следу. Интеграция с Су-57 осуществляется через защищенный канал передачи данных, что позволяет БПЛА работать в составе группировки.

Камикадзе-дрон «Ланцет» использует бортовой процессор на базе ARM-архитектуры с предварительно загруженными шаблонами целей (визуальный классификатор). Система может самостоятельно определять приоритет цели и корректировать маршрут при обнаружении средств ПВО или радиопомех.

Еще одна разработка — система умной навигации, которая основана на глубоких рекуррентных нейросетях (LSTM) для дешифровки и анализа перехваченного голосового и текстового радиообмена. Используется адаптивный модуль распознавания речи на базе отечественной платформы STT-Voice. ИИ способен выделять ключевые сигналы, фильтровать шум и автоматически классифицировать источник.

Кибер-паритет

Максимально активны в применении именно военного ИИ Соединенные Штаты. Ключевые проекты:

• Project Maven — анализ видео с БПЛА в реальном времени (CNBC). Работает с видеопотоками от БПЛА MQ-9 Reaper, обрабатывая терабайты данных с использованием сверточных нейросетей (CNN) и Object Detection алгоритмов типа YOLOv5. Система позволяет в реальном времени выявлять объекты — людей, машины, сооружения — и присваивать им уровни угрозы. Обучение производится с помощью разметки экспертов и активного обучения, где модель уточняет выводы на основе обратной связи;
• JAIC (Joint Artificial Intelligence Center) — координирует внедрение ИИ во всех родах войск;
• Replicator — проект DARPA по развертыванию роя из сотен автономных систем (в т. ч. дронов и наземных роботов). Используются распределенные ИИ-алгоритмы децентрализованного управления, где каждый дрон действует как часть «интеллектуального роя». В основе — Reinforcement Learning, адаптирующий поведение к изменяющимся условиям боя;
• ИИ ALPHA на основе Genetically Evolved Fuzzy Decision Tree одержал победу в симуляции против опытного пилота. Система анализировала тысячи вариантов действий за миллисекунды, используя эвристические алгоритмы и предобученные модели поведения;
• DARPA и Ghost Robotics проводят испытания роботов с закрепленным стрелковым оружием и ИИ-распознаванием. Пока все — в режиме удаленного контроля.
• OpenAI (владелец ChatGPT) в июне получила контракт Пентагона на $200 млн на разработку ИИ военного уровня. Средства пойдут на разработку передовых инструментов искусственного интеллекта для обеспечения национальной безопасности. Это первая официальная военная сделка компании и один из крупнейших контрактов Минобороны США, когда-либо заключенных с разработчиком ПО. Заявленная цель: создание прототипов ИИ для поддержки киберзащиты, логистики, принятия решений на поле боя, оказания медпомощи войскам и анализа военных данных.

Активно инвестируют в разработку умных оборонных технологий и страны Европейского Союза. Например, Эстония, Германия и Франция разрабатывают платформу на базе ИИ для наземных роботов iMUGS (Integrated Modular Unmanned Ground System). В основе системы — ROS (Robot Operating System), что позволяет интегрировать ИИ-модули сторонних производителей. Установлены лидары, мультиспектральные камеры и ИИ-процессор Nvidia Jetson для автономной навигации и выявления угроз.

OCEAN2020 — морская программа, объединяющая ИИ с данными от дронов, спутников и кораблей. Используется фьюжн-центр (Fusion Engine), объединяющий данные со спутников, беспилотников и сенсоров кораблей. Алгоритмы — на основе Bayesian Networks и нейросетей для обнаружения аномалий и оценки угроз.

Новый порох

Китай использует ИИ для усиления командования, распознавания лиц, анализа больших данных о враге и координации дронов. Например, Sky Hawk — стелс-БПЛА, оснащенный бортовой ИИ-системой на базе Baidu PaddlePaddle. Умеет самостоятельно планировать маршруты полета, избегать обнаружения радарами и вести разведку. Оснащен искусственной нейросетью для сегментации видео и обнаружения изменений на местности.

Еще один проект — система «Боевое облако» (Battlefield Cloud). Это инфраструктура, объединяющая разведданные в режиме реального времени, включающая синхронизацию данных между БПЛА, наземными роботами и центром управления. Алгоритмы основаны на Federated Learning (федеративном обучении), что позволяет синхронизировать данные без единого хранилища и устойчиво функционировать при потере связи. Данные в систему может передавать БПЛА Sky Hawk.

ИИ в военных играх и симуляторах: активно внедряется в обучение офицеров Народно-освободительной армии Китая. Военные учебные платформы используют ИИ для адаптации сложности, автоматической оценки тактических решений и создания виртуального противника, действующего непредсказуемо. Применяются алгоритмы обучения на основе Markov Decision Processes.

Имеются в КНР и закрытые проекты по созданию стрелковых ИИ-платформ. В 2023 году на военной выставке был показан робот, способный целиться и отслеживать объект в движении, но без огня.

Южнокорейские ВС активно внедряют ИИ в охрану границ и кибербезопасность. Известные системы:

• SGR-A1 — автоматизированная турель, оснащенная ИИ-модулем с технологией распознавания лиц и движения. Использует тепловизоры, стереокамеры и алгоритмы идентификации с применением edge-компьютеров на чипах ARM. ИИ может различать гражданских и вооруженных по форме поведения и наличию оружия;
• Военная платформа DAPA — автоматизированная турель, оснащенная ИИ-модулем с технологией распознавания лиц и движения. Использует тепловизоры, стереокамеры и алгоритмы идентификации с применением edge-компьютеров на чипах ARM. ИИ может различать гражданских и вооруженных по форме поведения и наличию оружия.

Япония, несмотря на ограничения по конституции, развивает ИИ в оборонных направлениях. Например, в создании дрона с ИИ на базе F-15. ИИ реализован на бортовых модулях с использованием Reinforcement Learning и нейросетей, анализирующих тактическую обстановку для автономных маневров.

Другая разработка южнокорейских специалистов — программа Advanced Technology Demonstrator, направленная на испытания систем автоматического анализа угроз, моделирования логистики и взаимодействия между видами войск. В системе используется Multi-Agent System, где каждый блок ИИ принимает решения в рамках глобальной миссии.

Новая реальность войн

ИИ радикально трансформирует понятие войны. Если ранее успех на поле боя определялся численностью армии и огневой мощью, то сегодня в центр выходит способность обрабатывать и использовать данные быстрее и точнее противника. При этом возникает масса проблем. Например, уже упоминавшийся вопрос о том, может ли ИИ сам принимать решение о том, когда и в кого стрелять. Или вопрос о том, кто несет ответственность за действия компьютера.

В рамках ООН и Женевских конвенций регулярно поднимается вопрос о запрете полностью автономных ударных роботов — так называемых LAWS (Lethal Autonomous Weapon Systems).

Однако уже понятно, что к 2030 году большинство армий мира будут иметь элементы автономных ИИ-комплексов: от наземных роботов и беспилотников до морских беспилотных систем. Развитие edge-вычислений и энергоэффективных чипов (например, на базе RISC-V и neuromorphic hardware) позволит размещать ИИ непосредственно на поле боя — без необходимости постоянной связи с облаком.

Армии сформируют отдельные батальоны или роты, полностью укомплектованные боевыми ИИ-платформами. Дроны-камикадзе станут стандартной составляющей любого конфликта, особенно в асимметричных войнах. Совместимость ИИ-платформ с человеком станет ключевым требованием — будут развиваться интерфейсы типа Soldier-in-the-Loop и Soldier-on-the-Loop.

ИИ будет интегрирован в концепцию сетецентрической войны (Network-Centric Warfare). Системы командования и управления станут гетерогенными, объединяя датчики, оружие и операторов в единую архитектуру, основанную на интеллектуальной обработке данных.

В среднесрочной перспективе (до 2045 года) ИИ перейдет от вспомогательной роли к полноценному принятию решений. Командиры-алгоритмы смогут в реальном времени:

• распределять ресурсы;
• перераспределять огневые группы;
• принимать тактические решения при отсутствии связи с человеком.

Появятся «цифровые офицеры» — программы, интегрированные в систему командования, которые будут принимать решения в боевой обстановке с минимальным участием оператора.

С 2045 по 2055 годы произойдет сближение человека и алгоритма. Войска будущего, возможно, будут включать солдат с имплантами нейроинтерфейсов, управляющих ИИ-дронами и роботами мысленно. ИИ будет отслеживать психофизиологическое состояние бойца, предупреждать о рисках, корректировать тактику в реальном времени.

Будет активно развиваться направление «предварительного конфликта» — ИИ анализирует тысячи факторов (экономика, климат, трафик, соцсети, спутниковые данные) для выявления вероятных очагов будущих конфликтов.

ИИ сможет:

• моделировать глобальные войны до их начала;
• рекомендовать сценарии предотвращения или провокации конфликтов;
• автоматически запускать меры сдерживания.

Умная война без войны

Искусственный интеллект в армии — это не только замена людей машинами. Это трансформация самой природы войны: от огневого противостояния к интеллектуальному соревнованию архитектур, алгоритмов и нейронных систем.

Будущие войны, вероятно, будут выигрываться не силой, а скоростью реакции, глубиной анализа и гибкостью ИИ-моделей. Армии станут сетевыми организмами, где важнейшими солдатами станут инженеры, лингвисты и специалисты по машинному обучению.

ИИ не просто меняет войну. Он превращает ее в игру между искусственными умами. И в этой игре человек — уже не всегда главный игрок.