ما هو غوسبل الذي يساعد إسرائيل في تحديد أهدافها؟
تاريخ النشر: 14th, December 2023 GMT
ضربت القوات الإسرائيلية أكثر من 22 ألف هدف داخل غزة منذ السابع من أكتوبر، في أعقاب الهجوم الذي نفذته حماس على بلدات إسرائيلية وراح ضحيته نحو 1200 شخص معظمهم مدنيون.
ويقول الجيش الإسرائيلي إنه يستخدم الذكاء الاصطناعي لاختيار العديد من هذه الأهداف في الوقت الفعلي، عبر نظام يدعى غوسبل "Gospel".
يتفق الكثير من الخبراء على أن هذه هي بداية مرحلة جديدة في استخدام الذكاء الاصطناعي في الحروب.
يقول الرئيس السابق لوكالة استخبارات الدفاع الأميركية روبرت أشلي إن "الخوارزميات يمكنها التدقيق في كميات هائلة من البيانات الاستخباراتية بشكل أسرع بكثير من المحللين البشر".
ويضيف أن "استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في الاستهداف لديه القدرة على منح القادة ميزة هائلة".
وفقا لمنشورات على موقع الجيش الإسرائيلي، تم تطوير "Gospel" من قبل الوحدة "8200" إحدى أقوى أذرع هيئة الاستخبارات الإسرائيلية في السنوات القليلة الماضية.
يمكن لنظام الاستهداف بالذكاء الاصطناعي الذي تستخدمه إسرائيل أن يولد أهدافا بمعدل سريع مقارنة بالعنصر البشري.
ويساعد النظام في التعرف بسرعة على مسلحي العدو ومعداته، مع تقليل الخسائر في صفوف المدنيين.
يؤكد تال ميمران، المحاضر في الجامعة العبرية في القدس والذي عمل لصالح الحكومة الإسرائيلية في مجال الاستهداف خلال العمليات العسكرية السابقة أن "Gospel" هو في الواقع أحد برامج الذكاء الاصطناعي العديدة التي تستخدمها المخابرات الإسرائيلية.
تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى بتجميع كميات هائلة من البيانات الاستخباراتية وتصنيفها، وبعدها يقدم "Gospel" توصية الاستهداف لمحلل بيانات بشري.
يمكن أن تشمل الأهداف أي شيء، بدءا من المسلحين الأفراد، وحتى المعدات مثل قاذفات الصواريخ، أو المنشآت مثل مراكز قيادة حماس.
تنقل الإذاعة الوطنية العامة الأميركية عن ميمران القول: "في الأساس، هذا النظام يقلد ما كانت تفعله مجموعة من ضباط المخابرات في الماضي، لكنه أكثر فعالية بكثير".
ويبين أن "مجموعة مكونة من 20 ضابطا قد تنتج ما بين 50 إلى 100 هدف خلال 300 يوم، بينما يمكن لهذا النظام وأنظمة الذكاء الاصطناعي المرتبطة به أن تقترح حوالي 200 هدف في غضون 10 إلى 12 يوما، وهو معدل أسرع بـ 50 مرة على الأقل".
على الرغم من أنه ليس من المعروف بالضبط ما هي البيانات التي يستخدمها هذا النظام لتقديم اقتراحاته، إلا من المحتمل أنها تأتي من مجموعة واسعة من المصادر المختلفة.
تشمل القائمة رسائل الهاتف الخليوي وصور الأقمار الاصطناعية، ولقطات مأخوذة من طائرات من دون طيار وحتى أجهزة الاستشعار الزلزالية، وفقا لبليز ميستال، نائب رئيس المعهد اليهودي للأمن القومي الأميركي، وهي مجموعة تسهل التعاون العسكري بين إسرائيل والولايات المتحدة.
في هذا الصراع الأخير، تستخدم إسرائيل الذكاء الاصطناعي الخاص بها على نطاق لم يسبق له مثيل.
وتوضح تدوينة مختصرة نشرها الجيش الإسرائيلي في الثاني من نوفمبر كيفية استخدام النظام في الصراع الحالي.
وفقا للمنشور، تستخدم مديرية الأهداف العسكرية في الجيش الإسرائيلي النظام لتحديد أهداف مقترحة بسرعة بناء على أحدث المعلومات الاستخبارية. يوفر النظام توصية استهداف للمحلل البشري الذي يقرر بعد ذلك ما إذا كان سيتم تمريرها إلى الجنود في الميدان.
ويشير المنشور إلى أن قسم الاستهداف قادر على إرسال هذه الأهداف إلى القوات الجوية والبحرية، ومباشرة إلى القوات البرية عبر تطبيق يعرف باسم "عمود النار"، والذي يحمله القادة العسكريون على الهواتف الذكية والأجهزة الأخرى التي يستخدمها الجيش.
تعتمد الجيوش في جميع أنحاء العالم بتجربة الذكاء الاصطناعي منذ أكثر من عقد من الزمن، وفقا لأنطوني كينغ، أستاذ دراسات الدفاع والأمن في جامعة إكستر في إنكلترا.
ويشير كينغ إلى أن الصراع الحالي بين إسرائيل وحماس قد يكون الأول من نوعه الذي يتم فيها تحديد الأهداف بواسطة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
ويقول: "إن هذه الحرب الأخيرة في غزة سوف تنشر هذا النوع من التقنية لتصل مستقبلا إلى الجيوش النظامية".
المصدر: الحرة
كلمات دلالية: الجیش الإسرائیلی الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
فيديو.. مباراة تنس بلا نهاية بين روبوتات غوغل لتدريب الذكاء الاصطناعي
في صيف 2010، خاض لاعبا التنس جون إيسنر ونيكولا ماهو واحدة من أكثر المواجهات استنزافًا في تاريخ ويمبلدون، فقد استمرت المباراة 11 ساعة على مدار 3 أيام. وبعد أكثر من عقد، يخوض خصمان من نوع آخر مباراة لا تقل عنادًا، لكن هذه المرة داخل مختبرات ديب مايند التابعة لغوغل، وبلا جمهور.
فبحسب تقرير لموقع بوبيلار سينس (Popular Science)، تتحرك ذراعان روبوتيتان في مباراة تنس طاولة بلا نهاية في مركز الأبحاث جنوب لندن، ضمن مشروع أطلقته ديب مايند عام 2022 لتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي عبر التنافس الذاتي المستمر. الهدف لا يقتصر على تحسين مهارات اللعب، بل يتعداه إلى تدريب خوارزميات قادرة على التكيف مع بيئات معقدة، مثل تلك التي تواجهها الروبوتات في المصانع أو المنازل.
من مناوشة بلا فائز إلى تدريب بلا توقففي بدايات المشروع، اقتصر التمرين على ضربات تبادلية بسيطة بين الروبوتين، من دون سعي لتحقيق نقاط. ومع الوقت، وباستخدام تقنيات التعلم المعزز، أصبح كل روبوت يتعلم من خصمه ويطوّر إستراتيجياته.
وعندما أُضيف هدف الفوز بالنقطة، واجه النظام صعوبة في التكيف، إذ كانت الذراعان تفقدان بعض الحركات التي أتقنتاها سابقًا. لكن عند مواجهة لاعبين بشريين، بدأت تظهر بوادر تقدم لافت، بفضل تنوع أساليب اللعب التي وفّرت فرص تعلم أوسع.
ووفق الباحثين، فازت الروبوتات بنسبة 45% من أصل 29 مباراة ضد بشر، وتفوقت على لاعبين متوسطين بنسبة بلغت 55%. فالأداء الإجمالي يُصنّف في مستوى لاعب هاوٍ، لكنه يزداد تعقيدًا مع الوقت، خصوصًا مع إدخال تقنيات جديدة لمراقبة الأداء وتحسينه.
عندما يعلّم الفيديو الذكاء الاصطناعيالتحسينات لم تتوقف على التمرين الفعلي، إذ استخدم الباحثون نموذج جيمناي (Gemini) للرؤية واللغة من غوغل لتوليد ملاحظات من مقاطع الفيديو الخاصة بالمباريات.
ويمكن للروبوت الآن تعديل سلوكه بناء على أوامر نصيّة، مثل "اضرب الكرة إلى أقصى اليمين" أو "قرّب الشبكة". هذه التغذية الراجعة البصرية اللغوية تعزز قدرات الروبوت على اتخاذ قرارات دقيقة خلال اللعب.
إعلان تنس الطاولة بوابة لروبوتات المستقبلتُعد لعبة تنس الطاولة بيئة مثالية لاختبار الذكاء الاصطناعي، لما فيها من توازن بين السرعة والدقة واتخاذ القرار. وهي تتيح تدريب الروبوتات على مهارات تتجاوز مجرد الحركة، لتشمل التحليل والاستجابة في الوقت الحقيقي، وهي مهارات ضرورية للروبوتات المستقبلية في البيئات الواقعية.
ورغم أن الروبوتات المتقدمة ما زالت تتعثر في مهام بسيطة بالنسبة للبشر، مثل ربط الحذاء أو الكتابة، فإن التطورات الأخيرة -كنجاح ديب مايند في تعليم روبوت ربط الحذاء، أو نموذج "أطلس" الجديد الذي قدّمته بوسطن ديناميكس- تشير إلى تقارب تدريجي بين أداء الآلة والإنسان.
نحو ذكاء عام قابل للتكيفيرى خبراء ديب مايند أن هذا النهج في التعلم، القائم على المنافسة والتحسين الذاتي، قد يكون المفتاح لتطوير ذكاء اصطناعي عام متعدد الاستخدامات. والهدف النهائي هو تمكين الروبوتات من أداء مهام متنوعة، ليس فقط في بيئات صناعية بل أيضًا في الحياة اليومية، بأسلوب طبيعي وآمن.
حتى ذلك الحين، ستبقى ذراعا ديب مايند في مباراة مفتوحة، تتبادلان الكرات والمهارات، في طريق طويل نحو مستقبل روبوتي أكثر ذكاء ومرونة.
متى ينتهي تأثير الكتلة الحارة ؟