پروژه ماون ، به‌عنوان یکی از پیشرفته‌ترین برنامه‌های نظامی ایالات متحده در حوزه هوش‌مصنوعی، با هدف ارتقای قدرت شناسایی، تحلیل و تصمیم‌گیری ارتش این کشور از طریق پردازش سریع و هوشمند داده‌های میدانی طراحی شده‌است. این پروژه با بهره‌گیری از فناوری‌هایی همچون یادگیری انتقالی، یادگیری عمیق، بینایی ماشین، و پردازش زبان طبیعی، توانسته است تحولی بنیادین در روندهای نظامی ایالات متحده ایجاد کند.
خلاصه اجرایی
پروژه ماون[۱]، به‌عنوان یکی از پیشرفته‌ترین برنامه‌های نظامی ایالات متحده در حوزه هوش‌مصنوعی، با هدف ارتقای قدرت شناسایی، تحلیل و تصمیم‌گیری ارتش این کشور از طریق پردازش سریع و هوشمند داده‌های میدانی طراحی شده‌است. این پروژه با بهره‌گیری از فناوری‌هایی همچون یادگیری انتقالی، یادگیری عمیق، بینایی ماشین، و پردازش زبان طبیعی، توانسته است تحولی بنیادین در روندهای نظامی ایالات متحده ایجاد کند. تحلیل داده‌های ویدئویی و صوتی از منابع مختلف، ترکیب آن‌ها با اطلاعات متنی و ارائه خروجی‌های تحلیلی لحظه‌ای، این امکان را فراهم می‌سازد تا فرماندهان نظامی با دقت و سرعت بیشتری تصمیم‌گیری کنند. لازم به ذکر است که پروژه ماون نه‌فقط یک فناوری نظامی، بلکه نماد سلطه الگوریتمی بر میدان‌های نبرد آینده است. قدرت تحلیل لحظه‌ای و تصمیم‌گیری بدون وقفه، برتری اطلاعاتی چشم‌گیری برای ایالات متحده و متحدانش به همراه دارد. با توجه به پیشینه تخاصم راهبردی میان ایران و آمریکا، پروژه ماون تهدیدی چندلایه برای امنیت ملی جمهوری اسلامی ایران محسوب می‌شود. این تهدید شامل کاهش اثربخشی عملیات‌های پنهان و نامتقارن، افزایش توان دشمن در شناسایی دقیق تحرکات نظامی-اطلاعاتی ایران، امکان هدف‌گیری پیش‌دستانه علیه زیرساخت‌ها و منابع اطلاعاتی و انتقال احتمالی فناوری ماون به متحدان منطقه‌ای واشنگتن است؛ انتقالی که می‌تواند شامل ارائه الگوریتم‌ها و مدل‌ها، زیرساخت‌های نرم‌افزاری و الگوهای عملیاتی هوش‌مصنوعی نظامی به بازیگران منطقه‌ای مانند رژیم صهیونیستی یا برخی کشورهای عربی باشد. همچنین، تلفیق ماون با ابزارهای جنگ سایبری و شنود ارتباطی، خطر پیش‌بینی و مداخله در سیاست‌گذاری‌های امنیتی ایران را نیز افزایش می‌دهد. جمهوری اسلامی ایران برای جلوگیری از عقب‌ماندگی در این عرصه، باید با سرمایه‌گذاری فناورانه، تعاملات منطقه‌ای هدفمند و توسعه ظرفیت‌های سایبری و شناختی، در برابر این تهدید ترکیبی ایستادگی کند. موفقیت در این مسیر نه‌تنها امنیت ملی را تقویت می‌کند، بلکه استقلال راهبردی ایران را در برابر نظم نوین دیجیتال تضمین خواهد کرد.
مقدمه
با توسعه فناوری‌های نوظهور در عرصه نظامی، تأثیر هوش‌مصنوعی بر امنیت ملی کشورها بیش از پیش نمایان شده‌است. در دهه‌های اخیر، کشورهای پیشرو در حوزه فناوری‌های دفاعی به‌سمت استفاده از هوش‌مصنوعی در میدان نبرد و تحلیل داده‌های نظامی حرکت کرده‌اند. ایالات متحده با پروژه ماون، گامی بلند در جهت ترکیب هوش‌مصنوعی با توان نظامی خود برداشته‌است. از طریق این فناوری، که قابلیت پردازش حجم عظیمی از داده‌های بصری، توانمندی تصمیم‌گیری سریع و کاهش وابستگی به نیروی انسانی را دارد، عملیات‌های ارتش آمریکا کارآمدتر خواهد شد. در عین حال، پیشرفت فناوری در این زمینه تهدیدی بالقوه برای سایر کشورهای، به‌ویژه جمله جمهوری اسلامی ایران با توجه به تاریخ تخاصم این دو کشور، محسوب‌می‌شود. بنابر استفاده روزافزون آمریکا از هوش‌مصنوعی در سامانه‌های شناسایی و هدف‌گیری، لازم است که ایران راهبردهای دفاعی مناسبی برای مقابله با این تهدید اتخاذ کند. یکی از چالشهای اساسی در این زمینه، بهبود توانایی‌های مقابله‌ای کشور در برابر سامانه‌های نظارتی و تهاجمی مبتنی بر هوش‌مصنوعی است. این گزارش با هدف بررسی ابعاد مختلف پروژه ماون و تدوین راهبردهای متقابل جمهوری اسلامی ایران در مواجهه با آن تهیه شده‌است.
معرفی پروژه ماون
پروژه ماون در آوریل ۲۰۱۷ به‌عنوان «تیم چندمنظوره جنگ الگوریتمی»[۲] توسط وزارت دفاع ایالات متحده تأسیس شد. هدف آن، ادغام هوش‌مصنوعی، یادگیری ماشین، بینایی ماشین و فناوری یادگیری انتقالی در فرآیندهای شناسایی، نظارت و تصمیم‌گیری نظامی است. ماون تلاش می‌کند با کاهش وابستگی به تحلیل انسانی، افزایش دقت تحلیل داده‌ها و ارتقای سرعت واکنش، ساختار عملیاتی ارتش آمریکا را متحول سازد.
هدف اصلی پروژه ماون استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند بینایی ماشین، یادگیری عمیق و الگوریتم‌های خودآموز برای بهبود دقت، سرعت و کارایی در تحلیل داده‌های عظیم حاصل از حسگرهای تصویری، ویدئویی و صوتی در عملیات‌های اطلاعاتی و نظامی است. پیش از این، تحلیل داده‌ها توسط نیروی انسانی انجام می‌شد که بسیار زمان‌بر و از طرف دیگر مستعد خطاهای انسانی نیز بود. ماون با خودکارسازی این تحلیل‌ها، بار شناختی نیروهای انسانی را کاهش داده است تا صرفاً بر تصمیم‌گیری‌های استراتژیک متمرکز باشند.
در بُعد فنی، ماون از مدل‌های یادگیری انتقالی برای شناسایی خودکار اشیا، وسایل‌نقلیه، ساختمان‌ها، تجهیزات نظامی و حتی تغییرات محیطی در تصاویر و ویدئوهای دریافتی از پهپادها، ماهواره‌ها، سنسورها و دوربین‌های میدانی استفاده می‌کند که این فناوری ستون فقرات پروژه ماون و اصلی‌ترین ویژگی فنی آن محسوب‌می‌شود. این سیستم‌ها با بهره‌گیری از پردازنده‌های گرافیکی و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری قادر است با سرعت بالا پردازش و تنها اطلاعات حیاتی را برای تحلیل‌گران ارسال کند. به‌مرور زمان و با دریافت داده‌های بیشتر، این الگوریتم‌ها از طریق یادگیری مستمر بهینه می‌شود و دقت آن‌ها افزایش می‌یابد. در کنار تحلیل داده‌های تصویری، پروژه ماون از فناوری پردازش زبان طبیعی برای تحلیل گزارش‌های متنی و صوتی بهره می‌برد. این سیستم مکالمات ضبط‌شده و پیام‌های رهگیری‌شده را بررسی، تهدیدات را شناسایی و آن‌ها را با داده‌های تصویری ترکیب می‌کند تا تحلیل‌های جامع‌تری از وضعیت میدان نبرد به‌دست دهد. این قابلیت موجب می‌شود که روابط پنهان میان اهداف نظامی، محل تجمع نیروها، یا برنامه‌ریزی احتمالی دشمن برای حملات آتی سریع‌تر کشف شود. ماون همچنین بر بستر زیرساخت‌های ابری و پردازش توزیع‌شده توسعه یافته است تا از منابع محاسباتی گسترده برای ذخیره‌سازی و تحلیل آنی داده‌های حجیم بهره‌مند شود. این ساختار باعث می‌شود تا اطلاعات از منابع مختلف به‌سرعت در دسترس تصمیم‌گیران نظامی قرار گیرد، تبادل داده میان واحدها سریع‌تر انجام شود و پردازش‌ها میان سرورهای متعدد تقسیم شود تا کارایی افزایش یابد.
از منظر عملیاتی، ماون در چندین حوزه کلیدی به کار گرفته‌می‌شود. نخست، در تحلیل داده‌های تصویری و ویدئویی؛ این سیستم قادر به شناسایی خودکار وسایل‌نقلیه زرهی، استقرار سامانه‌های دفاعی، یا حضور نیروهای دشمن در مناطق شهری و روستایی است و با طبقه‌بندی اهداف، نقش مهمی در کاهش تلفات غیرنظامی ایفا می‌کند. دوم، در تحلیل الگوهای رفتاری، ماون می‌تواند رفتارهای غیرعادی مانند استقرار تجهیزات نظامی در مناطق نامعمول را شناسایی کرده و احتمال تجمع یا حملات را پیش‌بینی کند. سوم، در بهینه‌سازی فرآیندهای فرماندهی و کنترل، داده‌های جمع‌آوری‌شده از منابع مختلف تلفیق شده و تصویر جامعی از میدان نبرد در اختیار فرماندهان قرار می‌گیرد، که این امر سرعت و دقت تصمیم‌گیری‌ها را افزایش می‌دهد. چهارم، ماون در حوزه جنگ سایبری نیز نقشی ایفا می‌کند و با تحلیل الگوهای نفوذ، شناسایی رفتارهای مشکوک در شبکه‌های نظامی، و صدور هشدارهای امنیتی، آسیب‌پذیری‌های دیجیتالی را کاهش می‌دهد. از مهم‌ترین مزایای پروژه ماون می‌توان به افزایش دقت در تحلیل داده‌ها از طریق شناسایی الگوهایی که برای تحلیل‌گران انسانی پنهان هستند، افزایش چشم‌گیر سرعت پردازش اطلاعات، کاهش وابستگی به نیروی انسانی در تحلیل‌های میدانی، کاهش خطاهای انسانی و افزایش امنیت عملیاتی اشاره کرد. این پروژه همچنین با فراهم‌سازی زیرساخت‌ها و چارچوب استاندارد برای استفاده گسترده از هوش‌مصنوعی در بخش‌های مختلف ارتش، قابلیت تعمیم به سایر حوزه‌های نظامی از جمله تحلیل سیگنال‌های الکترونیکی، داده‌های ماهواره‌ای و اطلاعات ارتباطی را نیز دارد. پروژه ماون، افزون بر ایجاد تغییر در روش‌های جنگ سنتی، با بهره‌گیری از ظرفیت‌های بخش خصوصی در حوزه فناوری و نوآوری، پلی میان صنعت و ارتش ایجاد کرده است و توسعه ابزارهای تحلیل داده را با سرعت و کیفیت بالاتری پیش می‌برد. به این ترتیب، ماون نه‌تنها یک ابزار فناورانه، بلکه یک تحول‌ساز راهبردی در ساختار اطلاعاتی، نظارتی و تصمیم‌سازی نیروهای مسلح آمریکا به‌شمار می‌رود که چشم‌انداز جنگ‌های آینده را بر پایه تحلیل لحظه‌ای داده، واکنش سریع و تصمیم‌گیری هوشمندانه بازتعریف می‌کند. در شکل ۱، کلیات اهداف، سازوکار و فرایندهای عملیاتی پروژه ماون به اختصار آمده است.
ضعفهای زیرساختی پروژه ماون
با وجود مزایای راهبردی پروژه ماون در تحول دیجیتال ساختارهای دفاعی ایالات متحده، اجرای آن با چالشهای فنی، اخلاقی، امنیتی و اجتماعی متعددی مواجه است که آینده آن را تحت‌تأثیر قرار می‌دهد.
| چالشهای زیرساختی | چالشهای الگوریتمی | چالشهای امنیتی | چالشهای امنیتی و اخلاقی |
| نیاز به زیرساخت‌های قدرتمند پردازش و ذخیره‌سازی داده برای تحلیل بلادرنگ حجم عظیم اطلاعات. | خطای تشخیص ناشی از سوگیری داده‌های آموزشی یا ضعف در تعمیم‌پذیری مدل‌های یادگیری. | تهدیدات جدی در حوزه امنیت سایبری؛ از جمله احتمال هک شدن سامانه‌ها، نفوذ اطلاعاتی یا دستکاری خروجی‌های تحلیلی. | مخالفت شدید برخی نهادهای مدنی و کارمندان شرکت‌های فناوری (از جمله گوگل) با کاربرد نظامی هوش‌مصنوعی.
|
| آسیب‌پذیری در برابر داده‌های ناسالم یا ناقص که می‌تواند منجر به تحلیل اشتباه و تصمیم‌گیری نادرست شود.
|
وابستگی شدید به یادگیری انتقالی که در شرایط داده‌های بسیار خاص یا ناشناخته ممکن است دچار خطا شود.
|
خطر تولید داده‌های جعلی توسط دشمن و گمراه شدن الگوریتم‌ها. | نگرانی از خودکارسازی تصمیمات مرگ بار بدون مداخله انسانی و نقض حقوق بشر در عملیات نظامی. |
تهدیدات ماون علیه سازوکارهای نظامی-اطلاعاتی جمهوری اسلامی ایران
پروژه ماون با بهره‌گیری از فناوری‌های هوش‌مصنوعی، یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری، ظرفیت شناسایی، ردگیری، تحلیل و تصمیم‌گیری نظامی ایالات متحده را بسیار ارتقا داده است و در صورت بهره‌برداری عملیاتی در منطقه، می‌تواند تهدیدی جدی برای جمهوری اسلامی ایران محسوب شود. این پروژه با امکان تحلیل لحظه‌ای داده‌های دریافتی از پهپادها، ماهواره‌ها، سونارها و حسگرهای زمینی، دقت شناسایی اهداف و پیش‌بینی رفتار نیروهای نظامی را افزایش می‌دهد و به‌واسطه‌ی آن، تحرکات مرزی، استقرار تجهیزات، یا انتقال پنهانی نیروهای متخاصم سریع‌تر، دقیق‌تر و با قابلیت تفکیک بالا تشخیص داده خواهد شد. چنین ظرفیتی می‌تواند اصل ابهام عملیاتی را که یکی از ارکان بازدارندگی در ایران است، تضعیف کند و امکان هدف‌گیری دقیق‌تر و پیش‌دستانه را برای دشمن فراهم سازد. این تهدیدات را می‌توان در چهار سطح، مطابق شکل ۲، دسته‌بندی کرد؛
نتیجه گیری
پروژه ماون نمونه‌ای از تحول در حوزه هوش مصنوعی نظامی است که اثرات گسترده‌ای بر امنیت ملی جمهوری اسلامی ایران دارد. ازاین‌رو، جمهوری اسلامی ایران نیازمند تدوین راهبردی چندلایه و ترکیبی است که هر دو بُعد دفاعی و تهاجمی را پوشش دهد و همزمان بر ارتقای استقلال فناورانه کشور در حوزه‌های کلیدی تمرکز داشته باشد. در این چارچوب، توسعه سامانه‌های جنگ الکترونیک با هدف ایجاد اختلال در داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط حسگرها، پهپادها و سیستم‌های نظارتی دشمن از طریق ارسال پارازیت، امواج پنهان‌ساز و اخلال در سیستم‌های موقعیت‌یاب ضرورت می‌یابد. در کنار آن، جاسوسی علمی-صنعتی از نحوه عملکرد، ابزارها و فناوری‌های مورد استفاده در پروژه ماون با هدف شناسایی، مقابله بهینه‌تر و جمع‌آوری اطلاعات علمی، فنی، اقتصادی، استراتژیک و امنیتی اهمیت ویژه‌ای پیدا می‌کند. همچنین تقویت توان سایبری تهاجمی و دفاعی از طریق انجام حملات پیش‌دستانه به زیرساخت‌های پردازش داده ماون و نفوذ به سامانه‌های ابری آن برای تزریق داده‌های گمراه‌کننده یا تخریب تحلیل‌ها باید در اولویت قرار گیرد. به علاوه، بومی‌سازی سامانه‌های هوش مصنوعی نظامی از طریق توسعه الگوریتم‌های داخلی متناسب با محیط جغرافیایی و فرهنگی کشور، مبتنی بر یادگیری انتقالی و داده‌های واقعی، ضرورتی انکارناپذیر است. همکاری فناورانه با کشورهای همسو در زمینه‌های ضدشناسایی، جنگ شناختی و مقابله با بینایی ماشین نیز، ظرفیت‌های ملی را در این حوزه تقویت خواهد کرد. از سوی دیگر، طراحی الگوریتم‌های فریب‌دهنده برای توسعه پوشش‌ها و الگوهای بصری و حرارتی به منظور گمراه‌سازی الگوریتم‌های تشخیص اشیا، به ویژه در محیط‌های عملیاتی شهری و بیابانی، باید مدنظر قرار گیرد. در نهایت، با توجه به اینکه هدف غایی پروژه ماون و پیروزی نهایی آن در گرو یکپارچهسازی تمامی اطلاعات ارتش و وزارت دفاع ایالات متحده به طور کلی است، در نتیجه تجمیع داده‌های نهادهای ذی‌نفع برای برقراری و استفاده از چنین امکاناتی ضروری خواهد بود، چراکه هیچ نهادی به تنهایی قادر نیست به سطح مطلوبی از شمولیت و کیفیت در جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها دست پیدا کند.
[۱] Maven Project
[۲] Algorithmic Warfare Cross-Functional Team
