هوش مصنوعی در صنایع نظامی

هوش مصنوعی در صنایع نظامی نیز پیشرفت های زیادی کرده است. . ساخت سلاح‌های هوشمند، پهبادهای بدون سرنشین و ربات‌های خودکار از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در این صنعت شناخته می‌شود. همچنین ضمن استفاده از این فناوری هوشمند، می‌توان موقعیت جغرافیایی مناطق نظامی را به شکل دقیق بررسی کرد تا امنیت نظامی منطقه افزایش یابد.

 

هوش مصنوعی در دینامیک بازار نظامی:
محرک ها: افزایش سرمایه گذاری در توسعه راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی برای تقویت قابلیت های نظامی
توسعه سیستم های نظامی خودمختار باعث پذیرش هوش مصنوعی در بازار نظامی می شود. سیستم مدرن مجهز به هوش مصنوعی به افزایش کارایی سیستم های نظامی و تقویت قابلیت های آنها در Warfield کمک می کند. بنابراین، نیروهای دفاعی کشورهای پیشرو هزینه های دفاعی خود را برای تقویت استقرار هوش مصنوعی در پلت فرم های نظامی افزایش داده اند. طبق گزارش موسسه تحقیقات صلح بین‌المللی استکهلم (SIPRI) در آوریل 2023، ایالات متحده، روسیه، چین، هند و عربستان سعودی مجموعاً 63 درصد از هزینه‌های دفاعی را در سال 2022 به خود اختصاص دادند. هزینه‌های نظامی جهانی در سال 2022 به میزان 3.7 درصد رشد کرد و به 2240.0 میلیارد دلار آمریکا رسید. در سال‌های اخیر 9 درگیری بزرگ بین‌المللی از جمله جنگ روسیه و اوکراین، درگیری عربستان سعودی و یمن، جنگ داخلی سوریه، تنش‌های آمریکا و ایران، تنش‌های هند و چین و درگیری مرزی ارمنستان و آذربایجان رخ داده است. چنین تضادهایی منجر به افزایش خرید سیستم‌های تسلیحاتی پیشرفته مجهز به هوش مصنوعی و ادغام فناوری‌های جدیدتر در سیستم‌های موجود برای کارآمدتر کردن آنها می‌شود. علاوه بر این، در آوریل 2021، هشت عضو سازمان پیمان آتلانتیک شمالی اروپا (ناتو) به هدف سال 2021 اتحاد مبنی بر تخصیص حداقل 2 درصد از تولید ناخالص داخلی خود به نیروهای مسلح دست یافتند. جدول زیر نشان دهنده هزینه های دفاعی کشورهای بزرگ طی سال های 2020-2022 است.
محدودیت ها: فقدان پروتکل ها و استانداردهای استفاده از هوش مصنوعی در برنامه های نظامی
توسعه، مدیریت و اجرای موفقیت‌آمیز سیستم‌های هوش مصنوعی نیازمند پروتکل‌های خاصی است. در حال حاضر، از آنجایی که تنها چند کشور از هوش مصنوعی در عرصه نظامی استفاده می کنند، استانداردها و پروتکل های بسیار کمی برای استفاده از آنها وجود دارد.

 

محدودیت ها: فقدان پروتکل ها و استانداردهای استفاده از هوش مصنوعی در برنامه های نظامی
توسعه، مدیریت و اجرای موفقیت‌آمیز سیستم‌های هوش مصنوعی نیازمند پروتکل‌های خاصی است. در حال حاضر، از آنجایی که تنها چند کشور از هوش مصنوعی در عرصه نظامی استفاده می کنند، استانداردها و پروتکل های بسیار کمی برای استفاده از آنها وجود دارد.
از آنجایی که بیشتر قابلیت‌های هوش مصنوعی توسط شرکت‌های خصوصی توسعه می‌یابد، عدم همکاری بین دولت‌ها و شرکت‌ها در توسعه این فناوری‌ها وجود دارد. این به این دلیل است که شرکت ها تمایلی به اشتراک گذاری مالکیت معنوی خود با دولت ندارند، زیرا مقررات استانداردی وجود ندارد. آنها همچنین با پیچیدگی‌هایی در فرآیندهای خرید دفاعی و چارچوب قانونی طولانی و پیچیده درگیر مواجه هستند و بنابراین، بسیاری از شرکت‌ها از تجارت با وزارت دفاع ایالات متحده (DoD) خودداری کرده‌اند. چنین عواملی نشان دهنده فقدان استانداردها و پروتکل مناسب برای استفاده از هوش مصنوعی در کاربردهای نظامی است که مانع رشد بازار می شود.
فرصت ها: ادغام محاسبات کوانتومی در هوش مصنوعی
یک کامپیوتر کوانتومی روی پدیده‌هایی مانند «ابرجایگاه» و «درهم‌تنیدگی» کار می‌کند. از طریق این مزیت های محاسباتی، یک کامپیوتر کوانتومی می تواند از هر کامپیوتر کلاسیک مدرنی بهتر عمل کند. به عنوان مثال، گوگل اخیرا گزارش داد که یک پردازنده کوانتومی به نام Sycamore توسعه داده است که توانایی حل یک مسئله پیچیده ریاضی را در 200 ثانیه نشان داده است، در حالی که نتایج مشابه تنها در 10000 سال با استفاده از پیشرفته‌ترین ابررایانه‌های موجود امروزی به دست خواهد آمد. .
این قدرت محاسبات کوانتومی را می توان در سیستم های هوش مصنوعی نیز معرفی کرد. این سیستم‌های هوش مصنوعی را که اکنون به محاسبات کلاسیک مبتنی بر باینری وابسته هستند، شارژ می‌کند و قابلیت‌های آنها را افزایش می‌دهد. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ‌تر را خرد کند و از آن بیاموزد تا مدل بهتر و در نتیجه پیش‌بینی‌های دقیق‌تری ارائه دهد. این می تواند کاربردهای مختلفی در صنایع دفاعی برای امنیت و حفظ حریم خصوصی داشته باشد. با داشتن توانایی پردازش مجموعه داده‌های بزرگ‌تر، اطلاعات را می‌توان خیلی سریع‌تر به‌صورت محلی پردازش کرد تا بسته به ابر. برای مثال، داده‌های تمام حسگرهای متصل به یک مخزن خودکار مجهز به هوش مصنوعی را می‌توان به سرعت پردازش کرد و تصمیم‌گیری سریع‌تر انجام می‌شود. محاسبات کوانتومی نقش بزرگی در امنیت سایبری ایفا می‌کند، زیرا این سیستم‌ها را برای شناسایی سریع‌تر تهدیدات نیرو می‌دهد و اقدامات متقابل لازم را انجام می‌دهد. این فرصت های قابل توجهی را برای هوش مصنوعی در بازار نظامی ارائه می دهد.
چالش ها: نگرانی های مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده ها
ادغام هوش مصنوعی با سیستم های جنگی نیاز به داده هایی دارد که بتوان از آنها برای آموزش و ساخت برنامه های هوش مصنوعی قابل اعتماد استفاده کرد. این داده ها برای توسعه و تقویت سیستم های هوش مصنوعی بسیار مهم است. با این حال، دولت ها تمایلی به اشتراک گذاری داده های نظامی با شرکت های خصوصی به دلیل ماهیت حساس آن ندارند، زیرا ممکن است امنیت اطلاعات حیاتی مبتنی بر ماموریت را به خطر بیندازد. چندین سیستم خودمختار مجهز به هوش مصنوعی به پیوندهای ارتباطی و انتقال داده رمزگذاری شده نیاز دارند و از آنجایی که داده‌های ارسال شده از این سیستم‌ها در برابر حملات سایبری آسیب‌پذیر هستند، دولت‌ها تمایلی به آن ندارند. با افزایش تعداد حملات سایبری پیچیده، دولت‌ها نسبت به سپردن اطلاعات حساس خود به سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی تردید بیشتری دارند.
این در واقع یک چرخه معیوب ایجاد می کند: چرخه ای که از توسعه سیستم های هوش مصنوعی به دلیل در دسترس نبودن داده ها و خطرات امنیتی دیجیتال به دلیل سیستم های هوش مصنوعی آموزش ندیده بعدی جلوگیری می کند. بنابراین، نگرانی های مربوط به اشتراک گذاری داده های حساس نظامی به عنوان یک چالش کلیدی برای رشد هوش مصنوعی در بازار نظامی عمل می کند.
هوش مصنوعی در اکوسیستم بازار نظامی
شرکت های برجسته در این بازار شامل ارائه دهندگان راه حل هوش مصنوعی با ثبات و با ثبات مالی برای اهداف نظامی هستند. بازیگران اصلی فعال در هوش مصنوعی در بازار نظامی عبارتند از: شرکت لاکهید مارتین (ایالات متحده)، شرکت فناوری های ریتون (ایالات متحده)، شرکت نورتروپ گرومن (ایالات متحده)، BAE Systems plc (ایالات متحده)، و گروه تالس (فرانسه).