الجيش الأمريكي يطور تكنولوجيا توصيل الأدمغة لاسلكيا للتحكم في الأسلحة المستقبلية

يوسف بن تاشفين

التحالف يجمعنا🏅🎖
كتاب المنتدى
إنضم
15/1/19
المشاركات
63,408
التفاعلات
180,338
darpa.jpg


تنوي DARPA توصيل العقل البشري بالآلات عبر التكنولوجيا اللاسلكية ، مما يسمح للجنود بالتحكم بشكل كامل في أنظمة الأسلحة ، لرؤية الأشياء أو الإحساس بها عن بُعد.
كانت التقنيات المتقدمة ، وخاصة في علوم الكمبيوتر ، في النهج الأكثر تقدمًا ، مخصصة دائمًا للقطاع العسكري قبل أن تمتد إلى المجال المدني. ومما يعزز هذا التفكير من خلال هذا المشروع من قبل وزارة الدفاع الأمريكية لبحوث وتطوير التكنولوجيات الجديدة للاستخدام العسكري (DARPA).
على الرغم من أن البعض يعتبر المشروع خيالًا علميًا ، إلا أنه يجب ملاحظة أن العلماء قد أحرزوا بالفعل تقدمًا في هذا المجال. في أوائل عام 2010 ، طور الباحثون في جامعة كاليفورنيا في بيركلي نظامًا لالتقاط النشاط البصري في الدماغ البشري وإعادة بنائه كمقاطع فيديو رقمية وتسجيله وإعادة بنائه ونقل الاحلام الخاصة على شاشة الكمبيوتر. في الآونة الأخيرة ، في شهر مارس من هذا العام ، أنشأ العلماء في جامعة واشنطن وجامعة كارنيجي ميلون نظامًا لواجهة من المخ إلى العقل يسمح لشخص أو أكثر ، يُطلق عليهم "المرسلون" Expéditeur ، بالتأثير على قرارات الفرد ، والاخر ب"المتلقي" Recepteur ، من أجل مساعدة المستخدمين.

وكالة الأبحاث مصممة على إكمال هذا المشروع الذي يطلق عليه الجيل التالي N3 Neurotechnology غير الجراحي. وفقا لهذا الأخير ، يهدف هذا المشروع إلى "إنشاء واجهات عصبية موثوقة دون جراحة أو أقطاب كهربائية مزروعة. "بالتفصيل في نتائج البحوث المنشورة هذا الشهر على موقعها ، يجب أن تكون التكنولوجيا" للقراءة والكتابة "، مما يعني أنها ستكون ثنائية الاتجاه. لن يستخدمه الجنود للسيطرة على الطائرات بدون طيار فحسب ، ولكن أيضًا لدمج المعلومات الحسية في أدمغة الناس ، مما يتيح لهم الشعور بالضغط أو رؤية الأشياء.
 
التعديل الأخير:
بالإضافة إلى جامعة رايس ، التي تلقت تمويلًا من DARPA لـ N3 ، سيوفر المشروع ملايين الدولارات لمختبرات جامعة كارنيجي ميلون وجونز هوبكنز ومركز بالو ألتو للأبحاث ومعهد باتيل التذكاري.

كما هو مذكور على موقعها على شبكة الإنترنت ، تفكر داربا في تحقيق ذلك. إحداها متطورة تمامًا وستستخدم شيئًا مشابهًا للخوذة أو الإكليل أو أي جهاز آخر لنقل الموجات اللاسلكية التي تنقل المعلومات داخل الدماغ وخارجه. سيشمل هذا النظام خوارزميات لفك تشفير وترميز إشارات الدماغ والإدراك المعرفي ، مما يؤثر على مناطق معينة من الدماغ.
 
والآخر يسمى "الواجهات العصبية الغازية للغاية" Interfaces neuronales extrêmement invasives والتي ستجبر الشخص على امتصاص مادة في جسمه ، سواء عن طريق الفم ، من خلال رذاذ الأنف أو عن طريق آلية أخرى مثل الحقن. بدلاً من التأثير على مناطق الدماغ ، تتوقع DARPA أن تعمل بدقة الخلايا العصبية ، وتتصل بكل منها على حدة. تتوقع الوكالة أن تصل هذه الطريقة إلى عشر درجات.
 
داربا DARPA وحدود العلم

ولئن كان صحيحا أن وكالة DARPA هي أصل بعض الاختراعات الأكثر إثارة للاهتمام من هذا القرن، مثل الإنترنت، و يمكن الجزم أيضا إن DARPA هي موطن لبعض الابتكارات المظلمة جدا والمرعبة. فميزانيتها السنوية الكبيرة وافتقارها التام إلى المسؤولية القانونية تجاه كل من يثير اهتمام الكثير من الناس بموجب الميثاق والقانون ، بالكاد تجيب DARPA على تساؤلات أي شخص. وتتيح لها درجة الاستقلال المذهلة المضي قدوما للتصرف بسرعة ، و سواء كانت تحمل المخاطر الجريئة فهي مستمرة في متابعة أهدافها باستخدام جميع الوسائل التكنولوجية اللازمة.

كما أي وكالة حكومية، فداربا هي معفاة من بعض القوانين الاتحادية التي تمنعهم عادة لتوظيف وإدارة الموظفين، وهو ما يعني أن الكونغرس قد أعطى عموما الضوء الأخضر لتمويل جميع المشاريع التي ترغب في تحقيقها تحت مفهوم اعمل ما تريد واستخدم ما تريد. نتيجة لذلك ، أنتجت DARPA ابتكارات مذهلة ، بشكل مستقل ومن خلال أطراف ثالثة قادرة على تحقيق كل النتائج.
 
طموحات DARPA لم تكن دائما متوافقة بالإجماع. في مقال نشر على موقع مجلة العلوم الدولية الشهيرة "الطبيعة" Nature ، يبدو أن الوكالة هي موضوع الكثير من النقد بسبب مشاريعها التي يمكن وصفها بأنها سخيفة أو شريرة ، وأساليبها في تمويل الابحاث متقلبة شأنها كشأن "الصندوق الأسود". في الواقع ، لا يتم تحديد قرارات التمويل من قبل صناع القرار ولكن من خلال نزوات مديري البرامج ، الذين يتم إعارتهم عادة من الأوساط الأكاديمية أو الصناعية. مهمتهم هي حصريًا دعم الأبحاث الإبداعية والعالية الخطورة لصالح الدفاع الأمريكي. يشير المقال المذكور.
https://www.developpez.com/actu/263...ant-de-controler-des-armes-avec-votre-esprit/
 
DIRPA : l'armée américaine se lance dans le développement d'une technologie sans fil,
Permettant de contrôler des armes avec votre esprit
DIRPA: يشرع الجيش الأمريكي في تطوير التكنولوجيا اللاسلكية ،
مما يسمح للسيطرة على الأسلحة بعقلك.
 
هذا الكلام خطير جدا إذ يمكن التأثير على عقول الناس سواء كانو أفراد أو جماعات

بالمناسبة أعتقد أن خطوة داربا هذه هي رد على مشاريع السيطرة العقلية الموجودة عند الروس و التي ورثوها من الإتحاد السوفيتي

الأمريكان كان لديهم برنامج للإدراك الحسي البعيد عرف بأسم الرؤيا البعيدة Long vision

تمكن خلال أحد الأشخاص من ذوي القدرات الحسية البعيدة من الشعور بوجود مشروع سري سوفيتي في منطقة محددة من أراضي الإتحاد و قد كانت بعيدة عن البحر و حين ركز الأمريكان أحد أقمارهم الصناعية على تلك المنطقة أكتشفو و جود ورشة ضخمة لبناء طائرة وحش قزوين

الرجل تم تكريمه لكن البنتاجون قرر إنهاء برنامج
Long vision و بعدها تم التركيز على تطوير التقنيات الإلكترونية و حسب علمي لم يتم فتح المجال مرة أخرى لأي مشروع حسي او ذو قدرات خارقة للطبيعة و الذي يعرف بين الناس بأسم بارا سايكولوجي
 
U.S._Army-funded_research_boosts_memory_of_A.I._systems.jpg


طور مشروع للجيش الأمريكي إطارًا جديدًا للشبكات العصبية العميقة التي تسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بتعلم المهام الجديدة بشكل أفضل مع نسيان ما تعلموه في المهام السابقة. يوضح قسم الشؤون العامة في مختبرات أبحاث الجيش CCDC.
وقد أثبت باحثو جامعة ولاية كارولينا الشمالية ، بتمويل من الجيش ، أن استخدام الإطار لتعلم مهمة جديدة يمكن أن يجعل الذكاء الاصطناعي أفضل في أداء المهام السابقة ، وهي ظاهرة تسمى النقل العكسي.

وقالت الدكتورة ماري آن فيلدز ، مديرة برنامج الأنظمة الذكية في مكتب أبحاث الجيش ، أحد عناصر قيادة تطوير قدرات قتالية الجيش الأمريكي: "يجب أن يكون الجيش مستعدًا للقتال في أي مكان في العالم ، لذا يجب أيضًا إعداد أنظمته الذكية". مختبر ابحاث الجيش "نتوقع أن تكتسب الأنظمة الذكية للجيش باستمرار مهارات جديدة أثناء قيامها بمهام في ساحات القتال في جميع أنحاء العالم دون أن ننسى المهارات التي تم تدريبها بالفعل. على سبيل المثال ، أثناء إجراء عملية حضرية ، قد يتعلم روبوت ذو عجلات معلمات ملاحة جديدة للمناطق الحضرية الكثيفة في المدن ، لكنها لا تزال بحاجة إلى العمل بكفاءة في بيئة واجهتها سابقًا مثل الغابة ".

اقترح فريق البحث إطارًا جديدًا ، يُعرف باسم Learn to Grow ، للتعلم المستمر ، والذي يفصل بين تعلم بنية الشبكة وتعلم نموذج المعلمة. في الاختبار التجريبي ، تفوقت على النهج السابقة للتعلم المستمر.
 
يقول Xilai Li ، مؤلف و مشارك في البحث ومرشح دكتوراه في ولاية نورث كارولاينا "تم تصميم أنظمة AI للشبكات العصبية العميقة لتعلم المهام الضيقة." ونتيجة لذلك ، يمكن أن يحدث أحد الأشياء العديدة عند تعلم الجديد المهام ، يمكن للأنظمة أن تنسى المهام القديمة عند تعلم مهام جديدة ، والتي تسمى النسيان الكارثي. يمكن للأنظمة أن تنسى بعض الأشياء التي عرفتها عن المهام القديمة ، بينما لا تتعلم القيام بمهام جديدة أيضًا. أو يمكن للأنظمة إصلاح المهام القديمة في مكانها مع إضافة مهام جديدة - مما يحد من التحسين ويؤدي بسرعة إلى نظام AI كبير جدًا بحيث لا يعمل بكفاءة التعلم المستمر ، الذي يسمى أيضًا التعلم مدى الحياة أو التعلم من أجل التعلم ، حيث يحاول معالجة المشاكل "

لفهم إطار Learn to Grow ، فكر في الشبكات العصبية العميقة كأنبوب مملوء بطبقات متعددة. تذهب البيانات الأولية إلى أعلى الأنبوب ، وتخرج مخرجات المهمة إلى أسفل. كل "طبقة" في الأنبوب هي عملية حسابية تتعامل مع البيانات من أجل مساعدة الشبكة في إنجاز مهمتها ، مثل تحديد الكائنات في صورة رقمية. هناك طرق متعددة لترتيب الطبقات في الأنبوب ، والتي تتوافق مع "بنى" مختلفة من الشبكة.
عند طلب شبكة عصبية عميقة لتعلم مهمة جديدة ، يبدأ إطار عمل Learn to Grow من خلال إجراء شيء يسمى تحسين البنية العصبية الصريح عبر البحث. ما يعنيه هذا هو أنه عندما تأتي الشبكة إلى كل طبقة في نظامها ، يمكنها أن تقرر القيام بأحد الأشياء الأربعة: تخطي الطبقة ؛ استخدم الطبقة بنفس الطريقة التي استخدمتها بها المهام السابقة ؛ قم بتوصيل محول خفيف الوزن بالطبقة ، والذي يعدله قليلاً ؛ أو إنشاء طبقة جديدة تماما.

يحدد تحسين البنية هذا بفعالية أفضل الطوبولوجيا ، أو سلسلة من الطبقات ، اللازمة لإنجاز المهمة الجديدة. بمجرد اكتمال ذلك ، تستخدم الشبكة الهيكل الجديد لتدريب نفسها على كيفية إنجاز المهمة - تمامًا مثل أي نظام تعلم ذكي آخر.

"لقد أجرينا تجارب باستخدام عدة مجموعات من البيانات ، وما وجدناه هو أنه كلما كانت مهمة جديدة أكثر تشابهًا مع المهام السابقة ، كلما زاد التداخل هناك من حيث الطبقات الموجودة التي يتم الاحتفاظ بها لأداء المهمة الجديدة ، يقول لي. "الشيء الأكثر إثارة للاهتمام هو أنه ، مع الهيكل الأمثل - أو" المستفادة "- فإن الشبكة المدربة على أداء مهام جديدة لا تنسى سوى القليل مما تحتاجه لأداء المهام القديمة ، حتى لو لم تكن المهام القديمة مماثلة."
 
يقول فيلدز إن هذا الاستثمار في الجيش يوسع من أساليب تعلم الآلة الحديثة التي ستواجه الباحثين في مختبرات أبحاث الجيش أثناء قيامهم بتطوير تطبيقات روبوتية ، مثل المناورة الذكية والتعلم و كيفية التعرف على الأشياء الجديدة.
لتزويد المقاتلين المستقبلين بأنظمة فعالة بدون طيار يمكن نشرها في ميادين القتال . "

سيتم تقديم ورقة العمل وهي بعنوان "تعلم النمو: إطار تعليمي مستمر للبنية للتغلب على النسيان الكارثي" ، في المؤتمر الدولي السادس والثلاثين حول التعلم الآلي ، الذي سيعقد في الفترة من 9 إلى 15 يونيو في لونج بيتش ، كاليفورنيا. مؤلفون مشاركون في البحث هم تيانفو وو ، دكتوراه ، أستاذ مساعد في الهندسة الكهربائية وهندسة الحاسبات في ولاية نورث كارولاينا ، وشيلاي لي ، طالب دكتوراه في ولاية نورث كارولاينا ، ويينغبو زهو من Salesforce Research. شارك في تأليف البحث ريتشارد سويشر و Caiming Xiong من Salesforce Research.

تم دعم العمل أيضًا من قبل المؤسسة الوطنية للعلوم و تم إنجاز جزء من العمل بينما كان لي متدربًا صيفيًا في Salesforce AI Research.
 
يعد مختبر أبحاث الجيش (CCDC) Army Research Laboratory ARL أحد عناصر قيادة تطوير قدرات القتال في الجيش الأمريكي Army Combat Capabilities Development Command . نظرًا لأن مختبر أبحاث الشركات التابع للجيش يكتشف ويبتكر ويحول العلوم والتكنولوجيا لضمان القوة الأرضية الاستراتيجية المهيمنة للجيش الأمريكي من خلال التعاون عبر الكفاءات التقنية الأساسية للقيادة ، تقود CCDC في اكتشاف وتطوير وتقديم القدرات القائمة على التكنولوجيا اللازمة لجعل الجنود أكثر فعالية لكسب حروب أمتنا والعودة إلى ديارهم بأمان. CCDC هي قيادة تابعة لقيادة العقود الآجلة للجيش الأمريكي.
 
عودة
أعلى