Войны будущего. От ракеты «Сармат» до виртуального противостояния - Елена Поликарпова

Тогда перед нами предстает ускоряющая или замедляющая кадрирующая машина мысленного экспериментирования, дающая возможность раскрыть подоплеку того или иного события. При определенных значениях темпорального охвата событий в кадре прорисовывается какая-то иная, недоступная событийная ткань явлений. «Один слой событийной ткани из многоуровневого множества всплывает в фокус, другие уходят в застывший, обрамляющий его сверху и снизу нерельефный фон. Подобным образом с высоты самолета становятся видны крупномасштабные морские волны в их периодическом следовании, которые для пловца внизу вообще неощутимы… Наш замысел – в создании своего рода «макроскопа», который позволил бы охватывать виртуальным взором большое число раскинутых во времени событий, «запихивать» их все в один продленный фрагмент настоящего и улавливать таким путем некий новый рисунок событий на более широком полотне происходящего»[654]. В интеллектуальных войнах такого рода кадрирующая машина дает возможность раскрыть стратегический замысел противника, увидеть узор хода событий, вытекающий из этого стратегического замысла. Однако перед этим необходимо проверить наблюдаемые в реальности того или иного события при помощи устройства искусственного интеллекта, чтобы установить его аутентичность.

Ведь в современном мире достаточно широко используются «управление восприятием» человека посредством распространения сфабрикованных «документов» о «непроисходивших» событиях[655], которые используются в «постмодернистских» войнах, поэтому для их выявления требуется применение устройства искусственного интеллекта. Системы искусственного интеллекта построены на распознавании образов, когда можно выявить адекватность или их неадекватность тех или иных образов действительности. Иными словами, необходимо иметь в виду эвристический характер искусственного интеллекта, что прекрасно видно на примере процесса познания. Так, в седьмой книге «Государства» Платон излагает миф о пещере, в котором образно представляет тот мир, в котором мы живем как пещеру, а всех людей – как узников, крепко скованных цепями и сидящих в этой пещере. Узники смотрят на глухую стену, на которую падают отблески света, падающего в пещеру сверху, где находится выход из нее. Глядя на тени, люди устанавливают причины и следствия явлений и таким образом полагают, что познают мир. Но если увидеть истинные причины этих явлений, то окажется, что все познанное на основании отображений не имеет почти никакого отношения к действительности, ведь тени представляют свои первообразы в сильно искаженном виде.

В современном мире востребованы автоматические системы, позволяющие уточнить достоверность источника информации (например, способность отличить ложные факты от действительных, особенно, опубликованные в сети Интернет), преобразовать информацию, представленную на первый взгляд в непонятном виде, в вид понятный для человека и т. д. Как частный случай можно рассматривать задачу идентификации теней. В данной работе будут предложены варианты решений для двух задач: 1) поиск соответствия между тенью и ее первообразом; 2) обнаружение тени, для которой первообраз не существует. Для решения этих задач в качестве классифицирующего устройства целесообразно использовать искусственные нейросети, поскольку они обладают необходимыми свойствами для данной задачи классификации[656]. Среди таких свойств можно выделить обучение и обобщение.

Поскольку система распознавания должна работать в реальных условиях, то образ тени, который необходимо классифицировать, будет практически всегда находиться на фоне другого изображения, например, стены с узорами. Таким образом, прежде чем классифицировать оцифрованное изображение, воспринятое, например, видеокамерой, необходимо отделить образ тени от фонового изображения. И на этапе отделения тени от фона, и на этапе классификации выделенной тени можно использовать нейросети прямого распространения (многослойный персептрон). То есть, система будет представлять собой две последовательно включенные нейросети. Первая нейросеть выполняет функцию фильтра, а именно, заменяет узорчатый фон, например, белым фоном. В результате такой фильтрации выполняется удаление избыточной ненужной информации, остается только форма тени, причем вторая нейросеть выполняет функцию классификации полученной тени.

Прежде, чем использовать такую систему, обе нейросети необходимо сначала обучить. Для обучения первой нейросети-фильтра необходимо иметь набор теней и набор фоновых узоров. На вход нейросети подается изображение фонового узора, поверх которого накладывается тень. В качестве цели, нейросети предъявляется изображение только тени, которая подана на вход в смеси с фоном. После этого, используя алгоритм обратного распространения ошибки, путем подстройки весов нейронов, добиваются, чтобы разница между выходом нейросети и изображением этой тени было минимальным. Далее нейросети предъявляется другая пара тень-фон из набора, и опять выполняются вышеописанные процедуры. Данные действия повторяются до того момента, пока нейросеть не будет правильно выполнять функцию фильтрации.

Обучение второй нейросети выполняется аналогичным способом. Только здесь необходимо иметь набор теней и набор соответствующих им действительных ассоциаций. Таким образом, эта нейросеть обучается до того момента, пока она не будет правильно находить ассоциации для каждой из предъявленных теней. То есть, каждый отдельный выход нейросети соответствует определенному классу первообразов, например, класс 1 – фигура человека, класс 2 – форма автомобиля и т. д. Поэтому, если нейросети на вход было предъявлено изображение тени фигуры человека, то на выходе «класс 1» у нейросети будет активный уровень, а все остальные выходы будут в пассивном состоянии. На этой же системе решается задача обнаружения тени, для которой первообраз не существует. Если теперь предъявить данному комплексу на вход образ тени, который не существует, то все выходы второй нейросети примут пассивное состояние, что означает – тень фальшивая и не имеет своего первообраза. Вполне естественно, что именно нейросети можно использовать для выявления дезинформации, распространяемой масс-медиа и другими средствами информации и коммуникации, чтобы выявить неаутентичность того или иного события. Только после этого следует использовать кадрирующую машину для раскрытия стратегического замысла противника на основе выделенных аутентичных событий, чтобы нанести ему эффективный удар в происходящих интеллектуальных войнах и обеспечить свою национальную безопасность.

Эффективное решение задач национальной безопасности невозможно без научной философии, чье применение в интеллектуальных войнах с необходимостью проявляется в эпистемологиии целей атак[657]. Известно, что именно система, которая является целью интеллектуальной войны в ее информационной ипостаси, может включать в себя любой элемент в эпистемологии (научная теория познания) противника. Эта эпистемология включает в себя организацию, структуру, методы и достоверность знаний. На стратегическом уровне цель кампании информационной войны заключается в оказании влияния на принятие решения противника, и, следовательно, на его поведение таким образом, чтобы он не знал об этом влиянии. Даже тогда, когда этой цели трудно достичь, она все-таки остается конечной целью кампании на стратегическом уровне. Успешная, хотя и незавершенная информационная кампания, проведенная на стратегическом уровне, приведет к принятию противником решений (а, следовательно, и его действиям), которые будут противоречить его намерениям или мешать их выполнению.

Успешная информационная кампания, проведенная на оперативном уровне, будет поддерживать стратегические цели, влияя на возможность противника принимать решения оперативно и эффективно. Другими словами, целью информационных атак на операционном уровне является создание таких помех процессу принятия решения противником, чтобы он не мог действовать или вести интеллектуальную (информационную) войну координировано и эффективно. В такого рода войне целью является гармонизация действий на оперативном уровне с решениями стратегического уровня, чтобы вынудить противника принимать решения, заставляющие его осуществлять такие действия, которые помогали достигать нам наших целей и мешали бы противнику добиваться выполнения своих.

На стратегическом уровне лидерам, продумывающим план ведения информационной кампании, нужно знать ответы как минимум на три вопроса: Во-первых, какова связь информационной кампании с глобальными целями кампании? Во-вторых, что мы хотим, чтобы вражеские лидеры знали или предполагали по завершению кампании, т. е. каково желаемое эпистемологическое состояние и, следовательно, критерий успеха операции? В-третьих, какие средства ведения информационной войны являются лучшими для достижения установленного критерия успеха, т. е. как будут связаны средства с результатом?