خاص: مستقبل الذكاء الاصطناعي القتالي يتطلب العمل دون اتصال.

---

بينما تسعى الولايات المتحدة لدمج Более من أنظمة الذكاء الاصطناعي في كل فرع من فروع جيشها، تثير الأوضاع على الأرض في الشرق الأوسط مشاكل جدية فيما يتعلق بالحفاظ على القدرة الحاسوبية والاتصالية اللازمة لإبقاء هذه الأنظمة متصلة بالإنترنت.

تعتمد الطائرات المسيرة وأجهزة الاستشعار والاستهداف واتخاذ القرار المدعوم بالذكاء الاصطناعي، جميعها، على هذه الأنظمة بطريقة Или بأخرى. ويمكن لتدمير مركز بيانات واحد للذكاء الاصطناعي في الخطوط الأمامية أن يضر بشكل خطير بقدرة الجيش على العمل.

لكن هذه المشاكل تتجاوز مجرد الأجهزة. فكيف يمكن لطائرة مسيرة أن تكيف معايير مهمتها دون أن تتمكن من التواصل؟ وكيف يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي مواصلة الاستدلال دون الوصول إلى بيانات ساحة المعركة الحيوية؟ وما هي التنازلات التي يجب تقديمها لإعداد الذكاء الاصطناعي في ساحة المعركة لمثل هذه الظروف؟

يجب أن يواصل الذكاء الاصطناعي في ساحة المعركة عمله، حتى عند تعطل الاتصالات Или تعطيل الأجهزة

على الرغم من أن الصراع الدائر حول مضيق هرمز قد يكون مسعى مكلفاً للغاية، إلا أن إيران تقدم دروساً قيمة للمقاتلين. فقد أظهر الاعتماد على مراكز البيانات التقليدية في الشرق الأوسط نقاط ضعفها بالفعل. تشكل هذه المستودعات المترامية الأطراف أهدافاً سهلة للصواريخ الرخيصة، ويمكن إخراج أنظمة بأكملها عن الخدمة بضربة واحدة.

بدأت شركة Palantir بالفعل في نشر حاويات شحن مليئة بأجهزة Nvidia كبديل لمركز البيانات التقليدي. يمكن نشر هذه الحاويات في الخطوط الأمامية والاتصال مباشرة بسير العمليات التشغيلية، مما يوفر قدرة حاسوبية لامركزية حيث تكون الحاجة إليها ماسة.

Scaleout هي شركة تبني بنية تحتية للذكاء الاصطناعي الحافي والتعلم الموحد الذي يدرب النماذج على بيانات موزعة وحساسة دون مركزتها. وقد عملت الشركة مع حلف الناتو (NATO) – ومؤخراً مع القوات الجوية السويدية – ومع شركات الدفاع الكبرى مثل BAE Systems.

أندرياس هيلاندر هو الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Scaleout. يحمل درجة الدكتوراه في الحوسبة العلمية وماجستير في هندسة التكنولوجيا الحيوية، وهو أستاذ مشارك في جامعة أوبسالا، حيث بنى أحد أفضل المجموعات البحثية في قسم تكنولوجيا المعلومات قبل تأسيس Scaleout.

تحدثت إلى أندرياس لمعرفة Более حول كيفية جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي في ساحة المعركة أكثر مرونة، وكيف يمكن للطائرات المسيرة وأجهزة الاستشعار وغيرها من تقنيات الخطوط الأمامية أن تواصل العمل عندما تسوء الظروف.

• ماذا يحدث عندما تتعطل أجزاء من القدرة الحاسوبية والأجهزة الخاصة بالذكاء الاصطناعي في ساحة المعركة؟ وما هي آليات التكرار الموجودة للحفاظ على الاتصالات بين الأنظمة عاملة؟

الهدف ليس الوعد باتصال غير قابل للانقطاع؛ بل هو منع فقدان مكون واحد من تعطيل القدرة بأكملها. في بنيتنا، تستمر العقدة المنفصلة في الاستدلال المحلي باستخدام نموذجها المعتمد الأخير، وتخزن الاكتشافات والقياس عن بعد مؤقتًا حتى يعود الاتصال.

يمكن استخدام نقاط تجميع متعددة فوق مستوى الحافة. إذا أصبح أحدها غير متاح، يمكن إعادة تعيين العملاء ويمكن أن يستمر التدريب مع تلك النقاط التي لا تزال قابلة للوصول. وهذا يؤدي إلى تدهور تدريجي للأداء بدلاً من فشل كلي. نحن لا نوفر شبكة الاتصالات التكتيكية نفسها؛ مهمتنا هي ضمان ألا يفترض عبء عمل الذكاء الاصطناعي أن أي رابط لاسلكي Или فضائي Или غيره سيكون متاحًا دائمًا.

• ما هي المفاضلات بين شبكة الذكاء الاصطناعي المركزية للغاية في ساحة المعركة والنهج الأكثر توزيعًا، خاصة فيما يتعلق بجمع البيانات، والاستهداف، وتنسيق ساحة المعركة، واللوجستيات؟

توفر المركزية صورة عملياتية متسقة، وقدرة حاسوبية كبيرة، ومكانًا واضحًا لتطبيق الأمن، والموافقة على النماذج، وسياسة القيادة. وهي تدعم التنسيق واللوجستيات على مستوى مسرح العمليات، لكنها تركز المخاطر أيضًا: ففقدان رابط واحد Или منشأة يمكن أن يزيل حصة غير متناسبة من القدرة، بينما قد يكون نقل مجموعات البيانات الكبيرة Или السرية بطيئًا Или محظورًا Или مستحيلاً.

يحافظ النظام الموزع على التحليل قريبًا من المستشعر، مما يقلل من زمن الاستجابة ويسمح للوظائف المحلية بالاستمرار أثناء الانقطاع. المفاضلة هنا هي التجزئة. الاستهداف بناءً على صورة جزئية Или قديمة محفوف بالمخاطر، وقد لا تكون قرارات اللوجستيات المحلية مثالية للقوة الأوسع. أفضل تصميم عادة ما يكون هجينًا: تنسيق مركزي عند توفره، مع قدرة محلية محددة بوضوح عندما لا يكون متاحًا. وتبقى السلطة بيد القيادة والتحكم وعملية اتخاذ القرار البشري относится к.

• كيف تتكيف طائرات الذكاء الاصطناعي المسيرة والمستشعرات مع ساحة المعركة، وما هي الاختلافات في سلوك طائرة الذكاء الاصطناعي المسيرة التي لا تزال قادرة على الاتصال وتلك التي فقدت الاتصال؟

من المهم الفصل بين تشغيل النموذج وإعادة تدريبه. عادةً ما تُجري المنصات الصغيرة الاستدلال أثناء الطيران، بينما تتم إعادة التدريب والموافقة الخاضعة للتحكم على عقدة أرضية Или حاسوب حافة أكثر قدرة. التعلم على متن الطائرة موجود في الأبحاث، لكن إعادة التدريب غير المتحكم فيها في منتصف المهمة تخلق مشاكل ضمان خطيرة.

يمكن للمنصة المتصلة مشاركة الاكتشافات، وتلقي المهام، والمساهمة في صورة عملياتية أوسع. بعد فقدان اتصالها، تتبع الطائرة المسيرة إجراء الأمان (failsafe) الموافق عليه مسبقًا: اعتمادًا على المهمة، قد تستمر في مهمة محددة، Или تعود، Или تنتظر، Или تهبط. يمكن للمعالجة على متن الطائرة أن تبقي الإدراك والملاحة عاملين، لكن المنصة تفقد السياق الخارجي، والتعليمات الجديدة، وتنسيق الأسطول. يجب أن يكون الانقطاع حالة تشغيل مصممة بحدود واضحة، وليس وضع طوارئ مرتجلًا.

• كيف تُستخدم البيانات التي تجمعها هذه الطائرات بدون طيار والمستشعرات لمساعدة أنظمة الذكاء الاصطناعي في ساحة المعركة على التكيف مع الظروف والتهديدات والتكتيكات الجديدة؟

غالبًا ما تكون البيانات المفيدة هي الأصعب في النقل، لذلك نرسل النموذج إلى البيانات بدلاً من مركزة اللقطات. يحدد برنامج التعلم النشط الإطارات الأكثر احتمالاً لتحسين النموذج، مثل الاكتشافات غير المؤكدة، Или الأجسام غير المألوفة، Или الظروف المتغيرة. لا يزال الإنسان يقوم بتصنيف المواد المختارة؛ فالبرنامج يقلل من عملية البحث، وليس الحاجة إلى الحكم البشري، مما يسلط الضوء على أهمية سد فجوة المساءلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي.

يتم بعد ذلك ضبط النموذج بدقة محليًا واختباره مقابل معيار محدد. يمكن لنموذج مرشح أيضًا العمل جنبًا إلى جنب مع النموذج الحالي في وضع الظل قبل أن يوافق عليه المشغل. وحيثما تسمح السياسات والاتصال، تتبادل المواقع تحديثات النموذج المحمية بدلاً من لقطات التدريب الخام، ودمجها في نموذج مشترك. يقلل التعلم الموحد من حركة البيانات، ولكن لا يزال يتعين تأمين التحديثات والتحقق منها ومراجعتها.

• ما هي التحديات الرئيسية التي تواجهونها عند نشر الطائرات بدون طيار والمستشعرات المزودة بالذكاء الاصطناعي؟ وما هي القدرات المتاحة للجيوش لتوفير متطلبات الحوسبة وإنتاج الطاقة بالقرب من خطوط المواجهة؟

عادةً ما تكون القيود الأكثر صعوبة هي الطاقة والحرارة والوزن والطقس والاهتزاز والحرب الإلكترونية والبيانات غير المتسقة والتحديثات الآمنة للبرامج عبر أسطول متنوع. ويمكن أن يكون التكامل والاعتماد بنفس صعوبة التعلم الآلي، وهو تحدٍ يبرز أيضًا في مجال الذكاء الاصطناعي الصناعي.

تتوفر قدرات الحوسبة تجاريًا: وحدات منخفضة الطاقة مثل NVIDIA Jetson للمنصات الصغيرة، وخوادم GPU المتينة Или وحدات الحوسبة الطرفية المعبأة في حاويات للمواقع الأرضية. أما الطاقة فهي أكثر صعوبة. يتنافس كل معالج مع أنظمة الدفع والاستشعار والاتصالات، بينما تضيف المولدات والبطاريات ومعدات التوزيع عبئًا لوجستيًا ونقاط فشل جديدة. في عرضنا العام مع BAE Systems Bofors، عمل حمل عمل الإدراك على حوسبة مدمجة عند درجة حرارة -18 درجة مئوية دون اتصال. المبدأ هو استخدام أصغر بصمة عملية ممكنة وافتراض أن كلاً من الطاقة وعرض النطاق الترددي نادران.

• يتزايد تداخل دور الشركات التجارية في تقديم الخدمات للاستخدام العسكري، مثل مراكز بيانات AWS في الشرق الأوسط وإنتاج الطائرات بدون طيار في المملكة المتحدة لأوكرانيا. كيف تتكيف الشركات التي تقدم خدمات للجيش مع الضغوط المحتملة لاعتبارها هدفًا عسكريًا مشروعًا؟

بالحديث عن Scaleout، وليس عن القطاع بأكمله، نصمم منصتنا بحيث لا تعتمد عمليات العميل على توافر Scaleout بشكل مستمر. تعمل المنصة ضمن البنية التحتية الخاصة بالعميل، وتعمل بمعزل هوائي (air-gapped)، ولا تتطلب اتصالاً لترخيص “call-home” Или اتصالاً دائمًا بأنظمتنا Или بسحابة عامة. تثير هذه الظاهرة تساؤلات حول قضايا مثل سيادة السحابة، وكيف تتكيف الشركات التي تقدم خدمات للجيش مع الضغوط المحتملة لاعتبارها هدفًا عسكريًا مشروعًا؟

يُعد هذا الأمر بالغ الأهمية في أي بيئة متنازع عليها Или منقطعة الاتصال؛ فالاعتماد على مزود خدمة عن بُعد قد يتحول إلى نقطة ضعف تشغيلية. لذا، كان نهجنا يتمثل في الحفاظ على التحكم والاستمرارية محليًا لدى العميل، بدلاً من جعل بنيتنا التحتية الخاصة بنا اعتمادًا حاسمًا.

أما السؤال الأوسع حول كيفية النظر إلى المزودين التجاريين في سياق النزاعات، فهو أمر يخص صانعي السياسات والخبراء القانونيين والشركات المعنية. نحن لا نرغب في التكهن بتقييمات المخاطر Или نماذج التشغيل الخاصة بالمزودين الآخرين.

• ما هو المسار المستقبلي لهذه الأنظمة؟ هل ستمتلك كل طائرة مسيرة ومستشعر على حدة اتصالها الخاص الذي يمكنه إرسال البيانات عبر شبكة أقمار صناعية عالمية؟ وهل ستكون هذه الأنظمة قادرة على العمل بشكل مستقل لأيام Или أسابيع متعددة دون تدخل بشري؟

ستتحسن إمكانيات الاتصال، بما في ذلك عبر الأقمار الصناعية ذات المدار الأرضي المنخفض، لكن ربط كل مستشعر مباشرة بالفضاء من غير المرجح أن يكون الحل الشامل. فالمحطات الطرفية تستهلك الطاقة والطيف الترددي، وتزيد التكلفة، ويمكن أن تُحدث بصمة إلكترونية. النمط الأكثر مرونة يجمع بين روابط الشبكة المحلية (mesh links)، والمزامنة الانتهازية (opportunistic synchronisation)، والبوابات المختارة للاتصال بالأقمار الصناعية Или غيرها من وسائل الاتصال بعيدة المدى.

إن التشغيل لفترات أطول دون اتصال أمر واقعي، لكن القدرة على التحمل غالبًا ما تحدها البطاريات والطقس والصيانة، وليس برمجيات Искусственный интеллект. كما يوجد فرق جوهري بين العمل دون اتصال والعمل دون سلطة بشرية. الأول يمثل خاصية مرونة؛ أما الثاني فهو قرار سياسي وقانوني وأخلاقي. وبالتالي، فإن المستقبل لا يقتصر ببساطة على مزيد من الاستقلالية، بل على التحكم القابل للتحقق: معرفة النموذج الذي تم تشغيله على كل منصة، وما الذي أنتجه، وأين كانت حدوده، ومن وافق عليه. سد فجوة المساءلة أمر بالغ الأهمية لضمان هذا التحكم.

---

---