Yapay zekâ uygulamaları eğitim ve öğrenim alanlarında devrim niteliğinde yenilikler getirme potansiyeline sahiptir. Sivil alanda eğitim kurumları bu konuda liderliği üstlenmiş durumdadır ancak aynı şeyi askeri eğitim kurumları için söylemek mümkün değildir. Çünkü halihazırda dünya üzerinde birçok ülkede ordular askeri eğitimde daha çok simülasyon, askeri karar verme süreci destek uygulamaları ve harp oyunu uygulamaları üzerine yoğunlaşmakta ve yapay zekâ tabanlı öğretim metotlarından şimdilik uzak durmaktadır.
Askeri Öğrenim Alanında Yapay Zekâ Uygulama Örnekleri
Askeri öğrenim alanında sivil öğrenimde olduğu gibi pek çok sorun alanı bulunmaktadır. Yapay zekâ kullanımı ile birlikte yaşanan bu güçlüklerin ve sorunların üstesinden gelmesi beklenmektedir.
Eğitim sektöründe son dönemde e-eğitim; başka bir deyişle uzaktan eğitim konusuna bağımlılık gittikçe artmaktadır. Covid-19 Pandemi döneminde gittikçe popüler hale gelen bu eğitim yöntemi, yapay zekâ ile desteklenmek suretiyle eğitici ve uzmanların eksik kaldığı hususları tamamlamayı başarmıştır. Askeri öğrenim konusunda da yapay zekâ tekniklerinin kullanımında ciddi bir artış görülmektedir.
Adaptif öğrenim yazılımı ile birlikte, fabrika modelinden tecrübe odaklı ve birey bazlı eğitim sistemine geçilerek eğitim dinamiklerinde köklü bir değişim yaşanmıştır. Siz soruları okuyup cevaplandırırken, sistem sizin özelliklerinizi öğrenmeye başlamakta ve kendini yani müfredatını buna göre ayarlayabilmektedir. Bu uygulama askeri öğrenim metotlarına eklendiği taktirde askeri personel kendine özel hazırlanmış ve kendilerini anlayan, ihtiyaçlarını analiz eden ve eksik kaldığı hususları ve risk profili de dahil olmak üzere tüm eksiklikleri tespit eden bir system ile eğitilebilecektir. Hatta kişiye özel arka plan renklerinin ve sınavda kullanılan dil de dahil olmak üzere pek çok ayrıntının düzenlenmesi ve kişiye özel harp oyunlaması uygulamalarıyla öğrencinin güçlü ve zayıf taraflarını ortaya çıkarılabilecek, bu hususlarda süratle tedbir alınabilecektir.
ABD Kara Kuvvetleri ve Hava Kuvvetleri, öğrencinin ilgisini artıran ve ders sürelerini kısaltan, böylelikle verimliliği artıran, öğrenen zekâ lar ve yapay zekâ kullanan yeni bir sistemi uygulamaya başladı. Bu sistem CEREGO isimli, personel eğitimi üzerine uzmanlaşmış bir eğitim teknoloji şirketi tarafından kodlanmış ve piyasaya sürülmüştür. Bu yazılım onlarca yıllık araştırma sonuçlarını son adaptif öğrenim kavrama teknolojileri bağlamında ortaya çıkan sonuçlarla birleştirmiş ve kurumların ihtiyaçlarına özel tasarlama imkanı sunmuştur. Şimdi bu firma Kara ve Hava Kuvvetleri’ne yapay zekâ teknolojilerinin tüm avantajlarını sunmakta ve askeri öğrenim alanında tüm esasları kökünden değiştirmektedir.
Bu yazılım powerpoint destekli sistem tarafından katledilen öğrenim metotlarını yeniden canlandıracak potansiyele ve kapasiteye sahiptir. Eğitilecek ve öğretilecek ders konuları videolar, konferanslar, metin ve benzeri yöntemlerle yazılım içerisine yüklendiğinde artık tüm eğitim bilgisayara bırakılmıştır ve bu bilgisayar, ne öğreteceğini, ne zaman sonuçları test edeceğini ve öğrencilerin gösterdiği ilerlemeyi bireysel olarak nasıl ölçeceğini hesaplayabilmektedir.
Uygulamanın üst düzey kodlama yapısı ve algoritması sayesinde, program dersleri öğrenciye özel adapte edebilmekte ve bunu yaparken öğrencinin kişisel güçlü ve zayıf yanlarını kullanmaktadır. Bu yazılımın en önemli özelliği ve CEREGO firmasının arkasındaki konseptin temeli; personeli doğru anda eğitim sürecine dahil etmek ve verimliliği maksimum seviye çıkartarak zaman kaybını engellemektir. Böylece eğitim faaliyeti geleneksel metotlarla karşılaştırıldığında %40 oranında daha az düşük zaman aralıklarında tamamlanabilmektedir.
Askeri Eğitim Alanında Yapay Zekâ Uygulama Örnekleri
Yapay zekânın askeri eğitim alanında kullanılmasına dair ilk örnek İsrail’e aittir. Çatışma simülasyonu dalında İsrail Savunma Sanayi Elektronik Şirketi Elbit Ltd. Çok geniş bir çeşitlilikle, müşterek operasyonları simüle eden bir komutan ve karargah eğitim uygulaması geliştirmiştir. Elbit firması tarafından geliştirilen bu sistem, çatışma alanı simülasyonu kapsamında; tüm muharebe sahası fonksiyon alanlarını modelleyebilmekte, meskun mahal operasyonları da dahil olmak üzere çok geniş bir yelpazede ve farklı birlikleri kapsayacak şekilde muharebe sahasını birlikler ve karargah eğitimi için simüle edebilmektedir. Yapay zekâ algoritması ile çatışma sahasında bulunması muhtemel binlerce varlığı, arazi arızasını, insanı, kurum ve kuruluşları modelleyebilmektedir.
İsrail’de kurulu Elbit firması tarafından üretilen bu sistemi ilk olarak 2012 yılında Hollanda Kraliyet ordusu satın aldı. Sistem bünyesinde komuta kontrol ve karargah eğitimi tatbikatları, konsept geliştirme ve deneme çalışmaları, çok geniş bir yelpazede sivil unsurların da yer aldığı, hem yüksek yoğunluklu hem de düşük yoğunluklu çatışmaların yaşandığı, karmaşık çatışma alanlarında yaşanması muhtemel operasyonların simülasyonu, savaş dışı harekat ve sivil asker işbirliği faaliyetlerinin de yer aldığı harekat türlerinin çalışılması ve tatbikatlar icra edilmesi mümkündür. Askeri birlikler tarafından sivil idareler, polis ve sağlık teşkilleri ile üst düzey koordinasyon içinde gerçekleştirilmesi gereken operasyonların gerçeğe en yakın şekilde modellenmesi ile birliklerin gelecekte alabileceği her türlü göreve muharebe sahasının gerektirdiği özel yetenekleri kazanmak maksadıyla yapılacak eğitim ve hazırlık imkanlarını artırmıştır.
ABD Deniz Kuvvetleri ve Kara Kuvvetleri kendi bünyelerinde gerçekleştirmiş oldukları savaş alanı analizleri neticesinde ortaya çıkan eğitim ihtiyaçları doğrultusunda bir takım sensör simülasyon programlarını geliştirme çalışmaları başlattı. ABD Deniz Kuvvetleri SAIC, AECOM, ve Orbital ATK firmaları ile çalışmalarını sürdürmekte iken, Kara Kuvvetleri geliştirme çalışmaları aralarında SAIC, CACI, Torch Technologies, ve Millennium Engineering ileri teknoloji firmalarından destek almaktadır.
Amerikalı liderler yapay zekâ tabanlı modelleme ve simülasyon uygulamalarını ciddi olarak desteklemekte ve programlarında yer vermektedir. Ancak yine de yapay zekâ şimdilik ordu için en temel eğitim vasıtaları olan harp oyunu uygulamaları ve bir takım yerel simülasyon uygulamaları ile sınırlı kalmıştır. Ordu için eğitimin mümkün olduğunca gerçek şartlara uygun olması ve askerlerin savaşır gibi eğitim yapması esastır. Bu nedenle 1920’deki ilk uçuş simülasyonlarından gerçek ateşli tatbikatlarla sanal dünyayı bir araya getiren Army’s Live Synthetic programına kadar teknoloji tabanlı eğitim ve simülasyon sistemlerine çok büyük önem verilmiştir.
Bundan 10 yıl kadar önce Kara Kuvvetleri komutanlığınca bilgisayar tabanlı ve çok oyunculu harp oyunlarına $50 milyon dolar tutarında bir yatırım yapıldı ve sonrasında bu yatırımlara ve geliştirme çalışmalarına ek kontratlarla devam edildi. Bu kapsamda daha gerçekçi avatarlar, daha yüksek çözünürlüklü görüntü ve çoklu oyun ağı konularında ciddi bir gelişim sağlandı. Elde edilen sonuçlar ve gelinen seviyeler elbette ümit verici ve birliklere önemli katkılar sağladıkları kanıtlandı, ancak gerçeğe yakın çatışmaları canlandırmak için biraz daha fazlasına ihtiyaç var. Yapay zekâ uzmanlarına göre yeni nesil eğitim senaryolarının ve uygulamalarının daha geniş boyutlarda yapay zekâ ve büyük veri yönetimi yeteneklerine ihtiyacı olacak. Çünkü bu teknolojilerin ve yeteneklerin yakın gelecekte gerçek çatışma ortamlarında da fiili olarak kullanılmaya başlayacağını belirtmektedir.
ABD Kara Kuvvetleri ordu araştırma yöneticilerinden Alexander Kott, yapay zekâ programlarını açıklayan makalesinde, “train-as-you fight”; (savaşır gibi eğitim yap) prensibinden hareketle, yapay zekâ destekli gerçeğe en yakın çatışma ortamını canlandıracak simülasyonlar üretmenin önemine vurgu yapmıştır. Bu simülasyonlar gerçek fiziksel ve sosyo-kültürel etkileşimleri modellemeli ve gerçek dünya ile bağlantı yapay zekâ yoluyla sisteme ithal edilmelidir. Kott’a göre bu etkileşim sadece insan makine etkileşimi olarak sınırlı kalmamalı, geleceğin karmaşık operasyon ortamında insan aktörlerin robotik savaşçılarla birlikte koordineli olarak harekat icra edeceği hususu göz önünde bulundurularak, tüm bu unsurlar gerçeğe en yakın haliyle simülasyon uygulamalarına dahil edilmelidir.
Yapay zekâ tabanlı öğrenen makineler ve diğer bilişsel yeteneklere sahip elemanlar eğitim senaryolara dahil edilmekte, böylelikle birlikler geleceğin çok yönlü hibrit savaş ortamına hazırlanabilmektedir. Hibrit savaş taktikleri konusunda en tecrübeli ülkelerden biri olan Rusya tarafından uygulanan taktikler, ekonomik ve siber saldırılar, propaganda kampanyaları, yerel savunma güçleri görünümünde sahada savaşan birlikler ve bir bölgede istikrarsızlık yaratabilecek her türlü operasyon tekniği, yapay zekâ uygulamaları ile eğitim programlarına dahil edilmektedir. Bu tip kaotik ve hibrit çatışma ortamlarında icra edilecek operasyonlara hazırlık maksadıyla, Avrupa Savunma Ajansı tarafından bir yıllık eğitim programı hazırlanmış ve bu eğitim programı kapsamında yapay zekâ ve büyük veri yönetimi uygulamaları, eğitim simülasyonlarına ve harp oyunu programlarına dahil edilmiştir.
NVIDIA halkla ilişkiler müdür yardımcısı Anthony Robbins yaptığı açıklamada; yapay zekânın sentetik ortam yaratmaktan karşıt kuvvet oynamaya kadar, personeli yeni yetenekler kazanacak şekilde zorlayan senaryolar oluşturmakta kullanıldığını ve yapay zekânın yakın gelecekte her yönüyle simülasyon ve eğitim faaliyetlerinde vazgeçilmez unsur olacağını belirtmiştir. Robbins ayrıca, öğrenen sistemler vasıtasıyla faaliyet sonu incelemelerinden çıkarılan sonuçların analiz edilebileceğini ve bir askerin ya da askeri bir birimin kariyeri boyunca oluşan eğitim verilerinin işlenmesiyle, harbe hazırlık seviyelerinin daha önce hiç olmadığı kadar geliştirilebileceğini vurgulamıştır.
IBM Ordu lojistik ve bulut hizmetleri servisi müdürü Charles Walters yaptığı konuşmada yapay zekânın eğitim faaliyetlerine dahil edilmesi ile ilgili şunları söyledi: Yapay zekâ yı operasyonel yeteneklerine dahil eden ABD Savunma Bakanlığı’nın eğitim faaliyetlerinde bunu gözardı etmesi düşünülemez. Yapay zekâ tabanlı eğitim uygulamaları ile askerlerin savaş teknikleri ve teknolojileri konusunda eğitilmeleri süreci hızlanacak ve eğitim verimliliği artacaktır. Yakın gelecekteki ve halen devam eden harekat alanlarındaki arazi, aktörler ve çatışma teknikleri hızla değişmekte ve birliklerin bu hızlı değişime ayak uydurabilmeleri ancak yapay zekânın hazırlık safhasında yapılan eğitimlere ithal edilmesi ile mümkün olacaktır. Çünkü yapay zekâ eğitim ortamını ve buna yönelik senaryoları çok hızlı bir şekilde değiştirmeye imkan tanımakta, hızla değişen ve gittikçe karmaşık hale gelen çatışma alanlarına en kısa sürede uyum gösterilmesini sağlayabilmekte ve yeni taktiklerin süratle uygulamaya konularak sentetik ortamda denenmesine imkan vermektedir.
Yapay zekâ Endüstrisi bu yeni yetenekler konusunda çok iştahlı olsa da, gelecek uygulamalar konusunda temkinli olması gereken hususlar da bulunmaktadır. Pure Storage firmasının Genel Müdür Yardımcısı Gary Newgaard konu ile ilgili yapmış olduğu açıklamasında; geçmişten günümüze süregelen teknolojiler temelinde uygulamaya konulacak eğitim metotlarının bir noktada tıkanacaklarını, bu nedenle geleneksel simülasyon ve harp oyunu uygulamalarının geleceğin senaryolarını karşılamakta yetersiz kalacağını iddia etmektedir.
Askeri eğitim alanında yapay zekâ temelli eğitim uygulamalarının en önemlilerinden biri de ATHENA uygulamasıdır. Bu uygulama vasıtasıyla örneğin amfibi harekat icra eden bir birliğe destek kapsamında bir hava taarruzu planlanabilir. Oyuncu harekat planlamasını Alexa benzeri sesli komut alan bir sisteme sözlü komutlar vererek yapabilmektedir. Sistem planlama esnasında planlayıcıya çeşitli taktik tavsiyelerde bulunabilir ve geçmişte icra edilmiş harekatlar dan örnekler sunabilir. Oyun esnasında oyuncu, davranışları, sahada yaptığı doğru hareketler ile hatalı karar ve davranışları kaydedilerek personelin kişisel gelişim raporuna dahil edilir. Ayrıca bu veriler bir üst karargaha iletilerek genele yayılan hatalar ve doğrular bildirilir ve eksik görülen hususlarda genel eğitimler planlanması sağlanır.
Günümüzde elde mevcut veriler değerlendirildiğinde yapay zekâ vasıtasıyla saha tecrübelerinin eğitim ve öğrenim sistemini aktarılması için yeterli derinlikte saha verisi bulunmadığı görülmektedir. Athena algoritması vasıtasıyla toplanacak bu kişisel verilerin işlenerek genele uyarlanması ile bu ihtiyacın bir nebze de olsa karşılanacağı düşünülmektedir. Bu tip modellemelerin genele yayılması ile birlikte karar verme süreçlerinin simüle edildiği oyunlar da dahil olmak üzere, harp oyunları için ve askeri karar destek uygulamaları için gerekli miktarda veri oluşturulması mümkün olacaktır.
Uygulama halihazırda Marine Corps Üniversitesi tarafından kullanılmakta ve gelecekte uygulamaya konulması tasarlanan yapay zekâ bazlı eğitim sistemlerine temel oluşturması planlanmaktadır. Bir seri harp oyunu turnuvası ile sistem test edilmiş ve şu ana kadar değerlendirmeye alınan harp oyunları arasında en iyi sonuçların elde edildiği ve gelecekte yapay zekâ temelli sistemler için iyi bir başlangıç noktası olacağı değerlendirilmiştir. Oyunun senaryosu temelde basit olmasına rağmen günümüz harekat ortamlarını gerçeğe yakın canlandırabilmektedir. Oyuncuların taktik yeteneklerinin bir senaryo dahilinde enjekte edilen ara durumlara verdiği tepkiler ışığında test edilmesine imkan tanımaktadır. Turnuva esnasında oyunculara karşıt kuvvet olarak Rus kuruluşu sunulmuş ve oyunculardan kendine verilen senaryolara uygun kararlar vermeleri beklenmiştir.
Athena uygulamasında, farklı karar modelleri içerisine teknolojik unsurlar ve insan faktörü de dahil edilmiş, kaotik savaş ortamlarına en yakın ortam yaratılmaya çalışılmış, böylelikle zor koşullar altında personelin karar verme yetenekleri test edilebilmesi imkanı sağlanmıştır. Athena programı ABD ordusuna aşağıda sıralanan dört temel faydayı sağlamak iddiasındadır:
Birincisi; daha uyarlanabilir ve kişiye özel eğitim ortamı sağlamayı taahhüt etmektedir. Kullanıcılar tarafından girilen soruları, verilen cevapları, oyun esnasında ki davranışlarını ve elde ettikleri sonuçları analiz etmek suretiyle, Athena ABD askerlerinin savaşma yetenek ve kapasitelerini anlayacak ve bunun nasıl geliştirilebileceğini ortaya koyacaktır.
Ikincisi Athena yeni nesil yapay zekâ uygulamalarının test edileceği bir platform imkanı sunacaktır. Örneğin geliştiriciler oyun esnasında yeni yapay zekâ temelli lojistik sistemini enjekte ederek sonuçlara olan etkisini gözlemleyecek ve rapor haline getirebilecektir.
Daha çok personel tarafından daha çok oyun oynadıkça, Athena tarafından toplanan veri miktarı artacak ve yapay zekâ uygulamalarının geliştirilmesi için gerekli veritabanı hazırlanmış olacaktır. Yeni nesil yapay zekâ uygulamalarının test edilebilmesi için öncelikle toplanan veriler işlenerek yapılandırılacak ve yapılandırılan bu veriler ile beslenen yeni nesil yapay zekâ uygulamaları oyunlara enjekte edilerek sonuçlar test edilecektir. Ayrıca oyun içerisinde robotik insan işbirliği konusunun test edilebilmesi de mümkün olacaktır.
Üçüncüsü; Athena oyun içerisinde otomatik karşıt kuvvet oluşturma imkanı sunmaktadır. Oyuncuların çeşitli durumlarda verdiği reaksiyonları kaydederek yapılandıran Athena program, bu verileri kullanarak geliştirici ya da oyunu oynatan moderatör tarafından istendiği anda konuşlandırıldığı yerde otomatik karşı kuvvet rolünü oynayabilecek unsurlar yaratabilmektedir. Bu harekatın sevk ve idaresinde elastikiyetin test edilmesini sağlamaktadır.
Son olarak; Athena programı bünyesinde yeterli veriyi oluşturacak kadar oyun oynandığında, elde ettiği verileri yapılandırmak suretiyle program kendi başına senaryolar ve bu senaryolara uygun çeşitli ortamlar hazırlayabilmektedir. Binlerce personelin katıldığı turnuvalar düşünüldüğünde ve her bir personelin her bir koşul karşısında geliştirdiği hal tarzları kayıt altına alındığında, bu verilerden faydalanarak çok büyük miktarlarda ve hacimde senaryolar geliştirmek yapay zekâ tabanlı bir program için zor olmayacaktır. Zamanla program kendini geliştirdikçe orduyu zafere götürecek manevra, tempo, baskın, araziden faydalanma, nisbi güç oranları, cephe taarruzu, kuşatma ya da çevirme manevraları gibi kilit hususlar özel kesitlerde test edilebilecek ve ordunun harbe hazırlık seviyesi ortaya konulabilecektir.