Limite ale cunoașterii în cuvânt, logică, matematică și teorii

Farcaș, Dan D. (2022), Limite ale cunoașterii în cuvânt, logică, matematică și teorii, Cunoașterea Științifică, 2:1, 4-19Farcaș, Dan D. (2022), Limite ale cunoașterii în cuvânt, logică, matematică și teorii, Cunoașterea Științifică, 2:1, 4-19, https://www.cunoasterea.ro/limite-ale-cunoasterii-in-cuvant-logica-matematica-si-teorii/

 

Limits of knowledge in words, logic, mathematics and theories

Abstract

In order to know and understand, even partially, this Universe, so the surrounding reality, people can only rely on their biologically limited senses, extended with culturally and technically limited tools, as well as on their mind, which is far from perfect and mostly using words, mathematical and logical operations or theories, all culturally limited.

Keywords: knowledge

Rezumat

Pentru a cunoaște și înțelege, fie și parțial, acest Univers, deci realitatea înconjurătoare, oamenii nu se pot baza decât pe simțurile lor, limitate biologic, prelungite cu instrumente limitate din punct de vedere cultural și tehnic, ca și pe mintea lor, care este departe de a fi perfectă și care folosește mai ales cuvinte, operații matematice și logice sau teorii, toate limitate din punct de vedere cultural.

Cuvinte cheie: cunoașterea

 

CUNOAȘTEREA ȘTIINȚIFICĂ, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023, pp. 4-19
ISSN 2821 – 8086, ISSN – L 2821 – 8086
URL: https://www.cunoasterea.ro/limite-ale-cunoasterii-in-cuvant-logica-matematica-si-teorii/
© 2022 Dan D. Farcaș. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorilor.

 

Limite ale cunoașterii în cuvânt, logică, matematică și teorii

Dr. mat. Dan D. Farcaș, Președinte ASFAN

dandfarcas@yahoo.com

 

Cunoașterea realității

Experiența m-a obligat să mă atașez de o afirmație din 1927 a biologului J.B.S. Haldane: „Nu mă îndoiesc că, în realitate, viitorul va fi mult mai surprinzător decât orice îmi pot imagina. Acum bănuiala mea este că universul nu numai că este mai ciudat decât presupunem, ci chiar mai ciudat decât putem să presupunem”. O versiune simplificată a acestei idei se spune că ar fi fost enunțată, cam în aceeași perioadă, și de astrofizicianul Arthur Stanley Eddington: „Universul nu doar că este mai straniu decât ne imaginăm, dar este chiar mai straniu decât am fi în stare să ne imaginăm”.

Pentru a cunoaște și înțelege, fie și parțial, acest Univers, deci realitatea înconjurătoare, oamenii nu se pot baza decât pe simțurile lor, limitate biologic, prelungite cu instrumente limitate din punct de vedere cultural și tehnic, ca și pe mintea lor, care este departe de a fi perfectă și care folosește mai ales cuvinte, operații matematice și logice sau teorii, toate limitate din punct de vedere cultural.

Încercând să simulez – cu peste o jumătate de veac în urmă, pe un calculator electronic – procesul cunoașterii la un automat cu un grad rezonabil de autonomie (bazat pe rețele neuronale), am înțeles repede că acesta trebuia să posede cel puțin cinci tipuri diferite de „cunoștințe”, toate fiind susceptibile de a fi îmbunătățite pe parcurs, prin învățare. Aceste cinci tipuri erau: (1) repertoriul de situaţii pe care automatul le putea discerne; (2) repertoriul acțiunilor pe care el le putea efectua; (3) „metoda”, adică repertoriul de acțiuni, de răspunsuri deja pregătite, prin care automatul răspundea la diferitele situaţii care puteau să apară; (4) „reprezentarea” mediului în care automatul îşi desfăşoară activitatea, reprezentare care servea, între altele, fie la evaluarea consecinţelor diferitelor operaţii, fie, pur şi simplu, la urmărirea succesiunii unor evenimente, deci la previziuni, ca şi la construirea de noi metode; (5) „valorile” pozitive sau negative, mai mari sau mai mici, ataşate diferitelor situaţii, pe baza cărora puteau fi definite scopuri, obiective şi motivaţii.

Aceste cinci componente le regăsim și la ființele vii. O vietate extrem de primitivă, poate fi imaginată doar cu primele trei dintre ele. Dar, astfel, ea va acționa orbește. La un om, sau la un animal superior, se pot identifica deja toate cele cinci componente. În cultura noastră, însușirea de cunoștințe vizează în mod normal (de pildă prin școală) preponderent zona „reprezentărilor”, sub formă de propoziții, formule matematice, grafice etc. Deși un chirurg, un muzician virtuoz, un acrobat etc. vor învăța și multe cunoștințe de tipul „metodei”, iar artiștii în special, dar practic toți oamenii, își vor însuși prin educație noi nuanțe în zona „valorilor”, totuși, în cele ce urmează îmi propun să ne concentrăm atenția mai ales asupra accepțiunii mai înguste a cunoașterii, anume cea privind „reprezentările”.

Cuvintele și necuvintele

Cunoștințele de tip „reprezentări” sunt exprimate de oameni, cel mai adesea, prin propoziții formate din cuvinte. Spunem, de pildă, „merele sunt bune de mâncat”, considerând această propoziție un adevăr. Dar cineva ar putea întreba – care mere? Și cele necoapte, pădurețe ori stricate? Bune de mâncat pentru cine? Și pentru un sugar? Sau o pisică? Dar mă mai pot întreba și cine va putea spune (exact şi în aşa fel încât toată lumea să fie de acord) din care clipă o floare fecundată devine fructul numit „măr”? Sau, din care clipă mărul, putrezind ori fiind mâncat, încetează să mai merite să poarte acest nume?

Înțelegem astfel că, așa cum a observat încă Aristotel, suntem obligaţi să denumim un număr infinit de lucruri cu un număr finit de cuvinte, de unde rezultă că vom folosi acelaşi cuvânt pentru mai multe lucruri diferite, cu toate riscurile şi neajunsurile care decurg de aici. Procedeul ar putea fi numit „procustizare”, după obiceiul sinistru al anticului Procust de a potrivi cu forța toți călătorii la lungimea unui anumit pat.

Cunoașterea de tip „reprezentare” poate îmbrăca însă și o altă formă decât cea verbală. De pildă, un pădurar poate deține harta detaliată a zonei de care răspunde, având evidențiate toate elementele sale esențiale; el poate, după un timp, să-și însușească și mental această imagine . În ambele situații el se poate dispensa de cuvinte. La fel stau lucrurile și în cazul unui mecanic care posedă imaginea tuturor angrenajelor unui motor, al unui dirijor care știe partea fiecărui instrument într-o anumită simfonie etc.

Dacă adevărurile de tip propoziție se construiesc din cuvinte, din ce se construiesc reprezentările nonverbale? Propun să cădem de acord să spunem că din necuvinte. Animalele superioare folosesc doar necuvinte. De pildă o vulpe din pădurea de care vorbeam poate avea o reprezentare mintală nonverbală a terenului similară cu cea a pădurarului.

La oameni, cuvintele și necuvintele sunt două modalități complementare de a construi reprezentări ale realității. Ele conlucrează permanent. Un învăţăcel care îşi însuşeşte noi cunoştinţe, nu reţine doar propoziţii, ci şi țesătura de necuvinte aflată în spatele lor. Atunci când e pus să evoce respectivele cunoştinţe, el le va re-da (re‑verbalizându-le) prin cuvinte de regulă uşor diferite de cele prin care le-a primit. Folosirea unor cuvinte diferite este chiar un soi de test, prin care profesorul are dovada că elevul „a înţeles” ce i s-a spus. Se mai întâmplă şi ca cineva să înveţe „pe de rost”, „papagaliceşte”, un text, de pildă definiţia unei noțiuni, dar dacă nu posedă, în spatele acesteia, „dublul” nonverbal, el va fi practic incapabil să folosească acea noțiune într-o situaţie concretă, din realitate.

Ca instrumente, cuvântul și necuvântul au fiecare avantaje și dezavantaje. Adevărurile formulate prin cuvânt sunt excelente pentru a fi memorate pe durată lungă. Necuvintele sunt mult mai nestatornice în timp, în schimb sesizează mult mai multe detalii. Ochiul distinge, după unele estimări, câteva sute de mii de nuanţe de culoare; pentru câte dintre ele există oare cuvinte în dicţionar, să le numească? Sau, cine s‑ar încumeta să numere câte nuanţe poate avea o crispare a feţei sau un zâmbet, nuanţe pe care le înţelegem atât de bine, chiar dacă excludem cuvântul?

Credinţa unora că o dată ce dispunem de cuvânt şi de matematică ne‑am putea dispensa de necuvinte, este nu doar iluzorie, ci şi păguboasă. Multe cunoştinţe sunt greu, dacă nu chiar imposibil de tradus în vorbe; chiar vocabularul depune mărturie în acest sens, prin termenul „inefabil”. Eu pot merge cu bicicleta pe un teren accidentat, sau să-mi leg corect șireturile, ori cravata, dar mi-e foarte greu să spun unui neștiutor, doar prin cuvinte, cum fac asta. Intuiția izvorăște și ea, din necuvânt.

Problema logicii

Înțelegem din cele de mai sus că oamenii dispun de adevăruri verbale, construite din cuvinte, ca și de adevăruri nonverbale, construite din necuvinte. Un avantaj al primelor este și acela că, prin operații logice, din adevăruri verbale cunoscute se pot deriva adevăruri noi, inedite. Primul care a pus în ordine operațiile logice deductive a fost Aristotel, prin sistemul de silogisme.

Nu s-a subliniat totuși îndeajuns că erorile cuvintelor și implicit ale propozițiilor, nu doar că se transmit concluziilor operațiilor logice dar uneori se pot amplifica dramatic. Unul dintre cei care au atras atenția asupra acestui fapt a fost scriitorul american Ambrose Bierce, la începutul secolului XX. Dorind să ia în derâdere și aritmetica şi logica, el oferea cititorului următorul „silogism”:

Premisa majoră: Şaizeci de oameni pot face o treabă de şaizeci de ori mai repede decât un singur om;

Premisa minoră: Un om poate săpa o gaură de stâlp în şaizeci de secunde;

Concluzia: Şaizeci de oameni pot săpa o gaură de stâlp într‑o secundă”…

În primul moment, un om instruit, care citeşte rândurile de mai sus, va avea neplăcutul sentiment că a fost tras pe sfoară, fără a şti exact cum. Sunt sigur că cititorul acestor rânduri a urmărit „silogismul” de mai sus nu doar pe palierul verbal, ci, în paralel, şi pe palierul nonverbal al minții sale. Când am citit (evident, verbal) prima propoziţie a „silogismului”, am văzut concomitent, cu ochii minţii (nonverbal), mai mult sau mai puţin ceţos, cum şaizeci de oameni întreprind ceva şi am fost de acord că ei ar putea să facă de şaizeci de ori mai multă treabă decât un singur om. Deci, cele două instrumente ale cunoaşterii s-au confirmat reciproc, îngăduindu-ne să trecem mai departe. La a doua propoziţie, ne-am imaginat din nou, un muncitor, săpând o groapă (nu prea mare) şi am acceptat că, dacă este priceput şi iute, iar pământul nu prea tare, el poate termina groapa în 60 de secunde. Din nou cele două paliere s-au confirmat şi ne-au permis să continuăm raţionamentul. Când am citit însă concluzia (corectă, conform logicii), în faţa ochilor minţii – deci pe palierul nonverbal – ne-a apărut imaginea a şaizeci de oameni, bulucindu-se cu cazmalele în mâini să sape o aceeaşi groapă într-o secundă. Absurdul reprezentării mintale, contrazicând flagrant judecata aparent corectă, expusă mecanic prin cuvinte, a declanşat involuntar ridicolul…

Iată că pretenţia „gândirii doar prin cuvânt”, promovată încă uneori, este nu doar incorectă, dar şi capabilă să ne inducă în eroare. Ar merita să se oprească asupra acestui exemplu – de pildă – cei care cred că dacă-i vor da unui calculator electronic suficient de multe propoziţii „adevărate” şi un „motor inferenţial” lucrând cu operaţii logice, aşa cum se procedează în „sistemele expert”, atunci calculatorul va putea fabrica automat o mulţime de adevăruri noi, valabile în realitate. Calculatorul electronic n-ar fi observat că e ceva în neregulă în silogismul lui Bierce, deoarece el nu dispune de „necuvintele” care să-i fi semnalat greşeala.

Explicația „paradoxului lui Bierce” este una adesea ignorată: logica (cea bivalentă, de toate zilele, cu care lucrăm cu toții) nu poate lucra corect decât cu propoziții perfect adevărate sau false, or toate propoziţiile de o oarecare generalitate, privind lumea reală, sunt purtătoare de erori. Rezultă, aşadar, că nu putem folosi logica, fără riscul de a greşi, asupra niciunui adevăr, cât de cât general, care se referă nemijlocit la realitate… Mai pe scurt, logica nu e un instrument sigur dacă lucrează cu propoziții descriind realitatea. Stranie concluzie…

Lumile ideale

Soluţia pe care învăţaţii au găsit-o, încă din antichitate, pentru a ieși din această situație, deci a permite totuși utilizarea corectă a logicii sau a matematicii într-un domeniu oarecare, a fost să ia în considerare de fapt două lumi (oarecum „paralele”) şi anume:

– lumea reală, independentă de noi, care descrie colocvial acel domeniu prin adevăruri observate sau experimentate, deci prin ceea ce putem numi adevăruri reale (sau empirice), propoziții purtătoare de erori, asupra cărora logica poate fi folosită doar nesigur;

– o lume ideală, ipotetică, imaginară, apropiată realității în cauză, construită ad hoc de mintea oamenilor, din adevăruri ideale (numite şi teoretice), propoziții considerate perfecte, alcătuite din cuvinte denumind noțiuni abstracte sau simboluri matematice.

Pentru cunoscătorii termodinamicii, un exemplu ar putea fi paralelismul dintre „gazele reale” și „gazele ideale”, cu formulele uzuale perfect valabile doar pentru acestea din urmă, dar aplicabile, între anumite limite, și realității.

O lume ideală astfel considerată trebuie să fie desigur cât mai asemănătoare cu putinţă cu acea parte din realitate pentru dublarea căreia a fost aleasă ori alcătuită. Iar între cele două lumi – reală și ideală – se vor defini punţi de legătură, ca într-un soi de „dicţionar”.

Puţini conştientizează că şcoala ne-a înzestrat, în acest scop, cu două vocabulare, cu două grupe de cuvinte cu totul deosebite, unele potrivite descrierii lumii reale, altele hărăzite lumilor ideale. Doar ca un exemplu: atunci când spunem „punct” sau „dreaptă”, orice persoană instruită ştie exact despre ce este vorba. Totuşi, obiectele la care aceste cuvinte se referă nu există în realitate, ci doar într-o lume ideală, abstractă, cea a geometriei. În lumea reală nu există nicio „dreaptă”; există poate o rază de lumină (care, însă, nu are niciodată grosimea zero şi poate fi curbată de gravitaţie), există poate muchia dreaptă a unui obiect (care, însă, văzută la microscop are cu totul altă formă) ş.a.m.d. La fel, „punct” nu este nici colţul unui cristal, nici semnul de punctuaţie de la sfârşitul frazei, nici un proton, deoarece toate acestea au dimensiuni şi proprietăţi, care punctului din geometrie îi lipsesc. Ș.a.m.d. Multe obiecte din realitate pot fi însă aproximate, mulţumitor şi cu folos, prin conceptele geometrice care li se pun în corespondenţă, folosind instrumentul pe care îl numeam „dicţionar”. O cameră poate fi considerată un paralelipiped dreptunghic, o roată de bicicletă un cerc ş.a.m.d., după care vom trece la calcule. Rezultatele nu vor fi perfecte, dar vor fi satisfăcătoare pentru scopul urmărit.

Prin urmare, vom fi câștigați dacă vom lua în considerare faptul că mintea unui om cât de cât școlit lucrează, de fapt, pe trei paliere: (1) nonverbal, (2) verbal colocvial, metaforic, și (3) ideal, abstract, iar logica nu poate fi aplicată, fără erori, decât pe acest al treilea palier.

Limite ale matematicii

Venind vorba de un adevăr absolut și incontestabil, ne vom gândi probabil la „1 + 1 = 2”. Am învățat acest adevăr încă de la grădiniță, adunând două mere, instruire susținută de o planșă pe care se aflau desenate două mere roșii identice. Iată un exemplu excelent de hipnoză culturală impusă de şcoală şi tradiţie. Ni s‑a sugerat, de fapt, subconştient, ideea că atunci când aduni merele (sau orice altceva), ele pot fi socotite, fără nicio pagubă, identice, deci că pot fi neglijate toate celelalte însuşiri în afara numărului de obiecte şi a categoriei/clasei în care ele se încadrează. Am devenit astfel psihic orbi la ideea că problema adunării merelor s‑ar putea pune şi altfel.

Câți s-au mai întrebat dacă un măr sănătos plus un măr putred, sau un măr mare şi roşu plus unul pădureţ fac oare şi ele două mere? Şi ce anume ar însemna în acest caz „două mere”? mere abstracte? mere bune de mâncat?

În copilărie ni s‑a mai spus că nu avem voie să adunăm mere cu pere. Avem voie totuşi să adunăm două mere diferite? Or, atenţie! două mere perfect identice nu se găsesc nicăieri. Atunci ce ne este permis să adunăm şi ce nu? Unde este granița? Şi ce va fi, în mod exact, rezultatul adunării? de două ori ce anume? Mi-a plăcut să numesc această situaţie încurcată paradoxul merelor. Mai general deci, „1 + 1 = 2” este un adevăr perfect doar în lumea ideală a aritmeticii uzuale, dar el nu este aproape niciodată perfect în lumea reală.

Am mai învățat apoi, la şcoală, că dacă două mere sunt date la doi copii, fiecare va căpăta un măr (asta a fost prima lecţie despre operaţia de împărţire). Nu s‑a suflat nicio vorbă despre ce se întâmplă dacă un măr e mic, stricat sau pădureţ, iar celălalt mare şi gustos. Soluţia ar fi, probabil, de a-l arunca pe primul şi de a‑l tăia în două pe cel de al doilea. Un om normal aşa va proceda, întrucât vor intra în competiţie toate cele trei paliere ale minţii sale: nonverbal, colocvial şi logic; iar concluzia pur aritmetică: „2 : 2 = 1” va ieşi înfrântă, după ce palierul nonverbal îi va atrage atenţia omului nostru asupra erorii şi îi va sugera soluţia corectă.

Din păcate această iluzie a egalității, promovată de aritmetică, e infiltrată în toate acțiunile noastre. Statistic, vorbim doar de cutare număr de oameni, ori de salariați, ori de soldați trimiși în linia întâia, fără a face deosebirea dintre idiot și potențialul geniu. Activitățile de standardizare mai reduc din inegalități, dar nu le pot elimina.

Dar sunt și anumite aspecte ale realității pe care matematica nu le poate descrie deloc. Creionăm mai jos un asemenea exemplu. La lecţiile de matematică din liceu (și nu numai), se folosește adesea în demonstrații metoda inducţiei complete. Ea spune aşa: dacă o afirmaţie este adevărată pentru i = 1 (sau 0) şi dacă din presupunerea că e adevărată pentru i = n, putem să deducem că e adevărată şi pentru i = n+1, atunci rezultă că afirmaţia este adevărată pentru un i oricât de mare.

Metoda este perfect valabilă, dar numai între limitele lumii ideale a matematicii, nu şi în realitate. Un argument convingător în acest sens este faimosul paradox al pleşuvului, enunţat se pare prima oară de Eubulide în secolul IV înainte de Hristos. Paradoxul are nenumărate variante. De pildă, un om care are doar un singur fir de păr pe cap este (evident) chel. Dacă ar avea doar câteva (n) fire şi ar fi chel, el ar rămâne tot chel şi dacă i‑ar creşte un fir în plus (deci ar avea n+1). Rezultă din aceste premise – conform metodei inducţiei complete – că el va rămâne chel oricâte fire i‑ar creşte în cap… Paradoxul poate fi urmărit, chiar mai convingător, şi în sens invers. O persoană cu păr bogat, dacă pierde un fir de păr, rămâne tot cu păr bogat ș.a.m.d. Deci oricâte fire ar pierde, va rămâne mereu cu păr bogat… Fenomenul pe care matematica nu-l poate descrie aici este „saltul calitativ” sau emergența noilor calități. În consecință, o gândire matematizată, mecanicistă, deprinsă cu folosirea inducției complete, va fi înclinată să considere orice nouă calitate ca fiind adăugată dinafară.

Matematica se confruntă și cu alte paradoxuri. Din cauza lor, la începutul secolului XX matematicienii s‑au scindat în şcoli diferite (logiciștii, intuiționiștii, formaliștii), fiecare promovând metode şi adevăruri contestate de ceilalţi. Niciuna dintre aceste şcoli nu a reuşit să-şi ducă programul până la capăt, disputa dintre ele rămânând să mocnească până azi.

În plus, matematicianul Kurt Gödel a demonstrat în 1931 că aritmetica nu poate fi descrisă complet decât cu un număr infinit de axiome. Acest fapt strecoară bănuiala că, în mod analog, s-ar putea ca fenomenele din Univers să nu poată fi descrise exhaustiv, cu instrumente noastre matematice, decât printr-un număr infinit de legi, pe care, evident, nu vom apuca să le formulăm niciodată până la capăt.

Ca o concluzie, putem cita pe fizicianul Werner Heisenberg, care scria: „matematica reprezintă forma în care noi exprimăm înţelegerea pe care o avem asupra naturii; matematica nu reprezintă însă conţinutul ei”.

Abordarea științifică și teoriile

Lumile ideale, de care aminteam în contextul logicii, sunt descrise prin adevăruri ideale (axiome, legi, formule etc.), considerate perfecte, construite, la rândul lor, din abstracții perfecte (concepte, simboluri etc.). O astfel de lume ideală, dacă descrie un domeniu bine delimitat al realității, poartă numele de teorie. Adevărurile ideale ale unei teorii pot fi puse în legătură cu adevăruri ale lumii reale (constatări, imagini, măsurători etc.) numite fapte, pe care le explică.

Rostul oricărei teorii este unul singur – ca din adevărurile ei, prin operații logice sau matematice, să fie deduse adevăruri ideale inedite, acestea să fie traduse în realitate sub forma unor fapte reale prezise, care apoi să fie verificate în practică.

Oamenii de știință, în particular fizicienii, când explorează un anumit domeniu al realității, construiesc, de fapt, o lume ideală perfectă, pe care o descriu sub forma unei teorii, care dublează îndeaproape acel domeniu din lumea reală. Teoria permite apoi raționamente și calcule matematice precise, la capătul cărora se obţin adevăruri care se verifică apoi prin confruntarea cu realitatea.

Un exemplu celebru pentru această metodă a fost descoperirea, în 1846, a planetei Neptun. Plecând de la abaterile mişcării planetei Uranus (fapte) și folosind legile din lumea ideală a mecanicii newtoniene, astronomul francez Urbain Le Verrier a calculat și a prezis poziţia prevăzută, pe cer, a unei planete noi, până atunci de nimeni observată (adevăr ideal). Le Verrier a comunicat coordonatele astronomului german Johann Galle, care, dispunând de un telescop puternic, a găsit vizual planeta, ca un fapt din realitate, în chiar prima seară, foarte aproape de locul indicat, deci cu o eroare acceptabilă.

Această metodă a „descoperirii în vârful peniţei” a devenit, începând din secolul XIX, principala deschizătoare de drumuri în cunoaştere, mai ales în fizică, fiind argumentul cel mai solid care justifică structura ideal-real a teoriilor ştiinţifice. Mai aproape de noi, existenţa celor mai multe elemente chimice, particule elementare, ori a energiei nucleare sau termonucleare au fost prezise înainte, prin teorie, şi abia apoi confirmate practic. Fără această capacitate de previziune n‑ar fi existat, între altele, nimic din ingineria modernă.

Se vorbeşte însă mult mai puţin despre faptul că acelaşi Le Verrier a calculat, în acelaşi mod, că în imediata apropiere a Soarelui trebuie căutată şi o altă planetă, pe care a numit-o Vulcan. Planeta nu a fost găsită niciodată, deoarece… nu există. Se spune că Le Verrier a fost extrem de afectat de acest insucces, semn că nici el nu a înţeles pe deplin faptul că, între realitate şi o lume ideală oricât de fidelă, „acordul” este totdeauna provizoriu, iar „divorţul” dintre teorie și realitate poate veni atunci când te aştepţi mai puţin.

Efectul de felinar

Folosind terminologia filosofului Karl Popper, pentru ca o teorie să fie considerată științifică ea trebuie să fie falsificabilă, adică să admită dintru început că, deși majoritatea previziunilor sale vor fi corecte, anumite previziuni s-ar putea dovedi false, după verificarea în practică. Atunci când aceasta chiar se întâmplă, teoria trebuie completată sau schimbată.

Pentru ca o teorie să fie considerată științifică, mai este nevoie de o condiție specială. Ea trebuie să explice nu doar faptele cunoscute din domeniul pe care îl descrie, ci și faptele noi, apărute pe parcurs sau care nu au fost luate până atunci în considerare, din respectivul domeniu. Dacă nu se găsește o explicație, faptele respective trebuie să fie examinate cu maximă atenție: fie să poată fi aduse, spre studiu, într-un laborator, fie să poată fi observabile de orice sceptic neîncrezător. Din păcate, există și fapte pentru care așa ceva nu e posibil.

Ca un exemplu exotic, știința poate explica mulțumitor comportamentul tuturor obiectelor care zboară pe cer. Dar de cel puțin optzeci de ani, zeci de mii de persoane au semnalat că au observat OZN-uri, obiecte care nu corespund cu nimic cunoscut și care au un comportament care sfidează legile fizicii așa cum le cunoaștem, de pildă, plutesc nemișcat, apoi pleacă brusc cu o viteză hipersonică, virează în unghi drept ș.a.m.d. Aceste OZN-uri nu pot fi aduse într-un laborator pentru a fi studiate și nici nu pot fi observate de orice doritor.

Există multe asemenea aspecte ale realității care nu pot fi (încă?) aduse în laborator, nici observate obiectiv, de pildă: unele fenomene fizice extreme, dar și lumea interioară a conștiinței, mecanismele creației autentice, accesul unor clarvăzători la informații reale din locuri inaccesibile fizic, trăirile mistice, aparițiile religioase ș.a.m.d.

Toate aceste exemple ilustrează că oamenii observă fenomene care se petrec, dar nu pot fi explicate (încă) prin teorii științifice. În mod regretabil, persistă încă și opinia că multe dintre fenomenele de acest tip de fapt nu există, întrucât „nu pot exista”, fiind doar iluzii, interpretări greșite etc.

Prejudecata prin care este negată realitatea unor fenomene, pe motivul că nu pot fi cercetate cu toată rigoarea cerută de abordarea științifică, este numită și „efectul de felinar”, după o veche şi binecunoscută anecdotă engleză: În miez de noapte, un om beat umblă în patru labe în jurul unui felinar. La interpelarea poliţistului, răspunde că şi-a pierdut cheile. Caută amândoi un timp, fără succes. Poliţistul întreabă atunci dacă e sigur că şi-a pierdut cheile aici. „Nu” – sună răspunsul – „mi-am pierdut cheile undeva pe drum”. „Atunci de ce le cauţi aici?” „Pentru că aici se vede mult mai bine”… În acelaşi mod, ştiinţa, afectată de acest „efect de felinar”, cercetează doar în zona fenomenelor materiale, observabile, experimentabile, constante în timp ş.a.m.d., deşi s-ar putea ca unele „chei” foarte importante pentru omenire să se găsească undeva în altă parte.

Din cele spuse până aici despre teorii, înțelegem că existența sau inexistența unui obiect sau fenomen real, încă neatestat dar prezis, se poate dovedi doar explorând realitatea, nicidecum prin raționament. Altfel spus, expresiile de tipul „s-a demonstrat că X nu poate exista” sau „teoria atestă că trebuie să existe Y” sunt fundamental viciate.

Ca o concluzie: multe persoane cu instruire și experiență limitată comit trei greșeli fundamentale: (1) au convingerea că adevărat este doar ceea ce se află sub „felinarul” metodei științifice, (2) consideră că adevărurile teoriilor pe care le cunosc ei sunt ultime și imuabile, luptând din răsputeri pentru a le apăra, (3) confundă realitatea cu imaginea sa ideală din cutare teorie, ignorând toate „procustizările” făcute în construirea teoriei. Evitarea sistematică a acestor trei greșeli ne poate feri de multe surprize neplăcute.

Pluralitatea și pluralismul teoriilor

Sunt situații în care două teorii diferite explică egal de bine anumite fapte din realitate. Pentru a afla care este teoria cea adevărată, se obișnuiește să se efectueze un experiment crucial: se alege o situație, încă neverificată, pentru care una dintre teorii afirmă că lucrurile vor sta într-un fel, iar cealaltă teorie spune că va fi altfel. Prin experimentul numit „crucial” se produce respectiva situație și se vede cine a avut dreptate, teoria perdantă urmând să fie propusă spre revizuire sau eliminare.

Dar există și situații în care experimentul crucial nu este posibil (încă?). Alegând un exemplu din lumea fizică, mecanica ne învață că fenomenele sunt reversibile în timp, deci pot decurge și în sens invers; în formulă trebuie doar să schimbăm un semn. Dimpotrivă, principiul al doilea al termodinamicii ne avertizează că nu putem inversa mersul timpului. Cine are dreptate? Nu se poate realiza un experiment crucial în care să încercăm inversarea scurgerii timpului. Drept urmare, ambele teorii sunt păstrate ca valabile și sunt utilizate în ocaziile potrivite. Știința cunoaște mai multe astfel de cazuri. Conduita corectă este deci următoarea: dacă nu putem respinge o teorie, prin fapte unanim acceptate, atunci e bine s-o păstrăm. Astfel, în anumite domenii, ajungem să dispunem de o pluralitate de teorii, pe care le putem folosi simultan când facem previziuni, chiar dacă pe alocuri teoriile se contrazic între ele. Această metodă, care poate fi numită abordarea pluralistă, deși e mai dificil de folosit, este mult mai rațională decât cramponarea (pentru motive probabil subiective) de una anume dintre teorii, atitudine pe care o putem numi monistă.

Utilizarea simultană a mai multor teorii sau modele, deci a unei pluralităţi de adevăruri, oferă şansa de a putea privi aceeaşi realitate din mai multe unghiuri complementare. E un avantaj important, dacă ne gândim că orice adevăr are limite şi niciun om, în particular, niciun creator de teorii, ori chiar receptor al unor revelații, nu este ferit de „hipnoze culturale”. Informaţia obţinută prin opţiunea pluralistă este mai bogată, deci acţiunea condusă cu ajutorul ei are şanse mai mari să fie eficace. Orice teorie sau viziune forţează realitatea într-un „pat al lui Procust”. Dar pluralistul are măcar „mai multe paturi ale lui Procust”, între care se poate acomoda.

Paradigma și axiomele ascunse

Partea de lume ideală a unei teorii științifice este formată din principii (axiome, postulate) și adevăruri ideale derivate. Acestea sunt construite din concepte primare și derivate (cuvinte, simboluri matematice etc.). De regulă, se pierde însă din vedere că, la baza tuturor teoriilor, pe lângă principiile, axiomele, postulatele declarate, se acceptă tacit și alte adevăruri și metode subînțelese. De pildă, în știința și filosofia europeană se subînțelege, de câteva secole, că realitatea este formată din două părți: realitatea materială, în cunoașterea căreia suverană este știința, și realitatea imaterială, spirituală, domeniu al filosofiei și religiei. La fel, singura metodă valabilă a fost considerată reducționismul cartezian, ideea că lucrurile complexe pot fi înţelese prin reducerea lor la interacțiunile dintre părţi, sau la componente elementare, precum particulele materiale, metodă dublată de dificultatea acceptării schimbărilor calitative, a emergenței, datorită imposibilității descrierii ei matematice.

În ultimele decenii aceste convingeri au fost contestate tot mai des. Studiul așa-numitelor „fenomene psi” indică faptul că uneori putem primi informații semnificative fără a folosi simțurile obișnuite și în moduri care depășesc constrângerile obișnuite ale spațiului și timpului.

De pildă, prin metoda Controlled Remote Viewing (CRV), o unitate secretă a agenției de informații a armatei americane (Defense Intelligence Agency – DIA), de la Fort Meade, în Maryland, în cadrul proiectelor: Grill Flame, Center Lane, Sun Streak sau Stargate, au fost pregătite câteva sute de clarvăzători militari. Între 1986 şi primăvara 1995, aceștia au efectuat peste 200 de sarcini operative concrete, în vederea obţinerii unor informaţii care nu erau accesibile prin alte surse; între acestea: monitorizarea submarinelor ruseşti, a rampelor de lansare a rachetelor, a depozitelor de arme chimice, găsirea de ostatici, spionaj privind planuri politice, militare sau economice, dar şi pentru localizarea unor persoane vizate, rezolvarea unor crime ş.a.m.d. Acurateţea tehnicilor CRV a fost de 65-95%. Deci metoda funcționa, deși știința nu are încă un răspuns cum anume.

În plus, cercetările psi au dovedit că unele persoane pot influența mintal – la distanță – dispozitive fizice și organisme vii (inclusiv alte ființe umane). Studiile psi arată, de asemenea, că mințile îndepărtate se pot comporta în moduri corelate nonlocalizat, nemediat (nefiind legate prin niciun semnal energetic cunoscut), integral (nu se degradează cu creșterea distanței) și instantaneu (par să fie simultane). Aceste evenimente sunt atât de frecvente încât nu mai pot fi privite ca anormale sau ca excepții de la legile naturale, ci ca indicii ale necesității unui cadru mai larg de explicații care să nu fie bazat exclusiv pe materialism. Experimente controlate de laborator au mai documentat faptul că un medium calificat poate obține uneori informații foarte precise despre persoanele decedate. La cele de mai sus putem adăuga mărturiile privind alte fenomene inexplicabile, inclusiv, de ce nu, miracole de tip religios.

Toate aceste fenomene fac ca un număr semnificativ de oameni de știință să ceară o schimbare de paradigmă spre o abordare științifică post-materialistă, care să lărgească (nu să înlăture) știința actuală. În această abordare se cere ca realitatea să fie considerată unică, și să nu mai fie divizată în material și imaterial, mintea să fie considerată un aspect al realității la fel de primordial ca lumea fizică și să admitem existența unei minți unice incluzând toate mințile individuale, particulare. Este luată în considerare și problema supraviețuirii în continuare a conștiinței, după moartea corporală, ca și existența altor niveluri de realitate care sunt non-fizice.

Cunoașterea religioasă

Un domeniu în care putem utiliza și exemplifica noțiunile expuse mai sus este cel al cunoașterii religioase. Religiile au construit și ele de fapt teorii, lumi ideale, cu adevăruri ideale considerate perfect adevărate (dogme, doctrine). Domeniul abordat de ele a fost presupunerea existenței în realitate a unei puteri mult superioare care intervine în viața pământenilor, ca și în supraviețuirea conștiinței după moarte. Faptele la care religiile făceau apel erau miracolele sau trăirile atestate prin mărturii.

Există peste zece mii de religii în lume, dintre care 150 au cel puțin un milion de adepți. Pe de o parte, fiecare dintre diferitele religii este convinsă că ea și numai ea este cea care deține, în litera dogmelor sale, adevărul ultim asupra naturii realităților de dincolo de materie. Pe de altă parte, „adevărurile ultime” ale unor religii contrazic, uneori în totalitate, pe cele ale altora. Iată-ne în prezența unei pluralități de mii de „teorii” care vor să descrie un același aspect al realității. Dacă am dori să le departajăm, eventual să respingem unele dintre ele, ar trebui să realizăm experimente cruciale, care să aibă ca efect fapte pe care să le accepte toată lumea. Așa ceva, în general, nu e posibil. În astfel de cazuri e recomandabil deci să folosim, la fel ca mai sus, abordarea pluralistă.

Oamenii obișnuiți se afiliază, de regulă extrem de puternic, monist, la o anumită religie. Abordarea pluralistă ne asigură însă că este mai rațional să acceptăm și să folosim pentru căutarea adevărurilor despre Divinitate, simultan, toate religiile, poate cu o pondere mai mică sau mai mare atașată fiecăreia. Iată o concluzie care merită o discuție mai aprofundată.

Între judecată și gândire

Există însă o provocare chiar mai grea decât abordarea pluralistă. Lui Carl Gustav Jung i se atribuie afirmația „A gândi e dificil, de aceea majoritatea oamenilor judecă”. Cu elementele din acest articol putem înțelege clar tâlcul acestui mesaj.

Într-adevăr, unei teorii sau dogme îi corespunde o lume ideală perfectă, necontradictorie. În interiorul ei putem efectua, fără teama de a greși, operații logice (sau matematice), adică putem judeca, deducând noi consecințe logice (care, de fapt, existau, potențial, încă în premise).

Dacă folosim însă, ca în abordarea pluralistă, mai multe teorii sau dogme simultan, aproape sigur, în unele dintre acestea există idei care contrazic ideile conținute în altele. Or asupra unor afirmații contradictorii logica e neputincioasă. Înțelegem astfel că o pluralitate de teorii diferite nu poate fi abordată nemijlocit prin raționamente logice. Poate fi abordată însă prin ceea ce numim gândire.

Gândirea, operație mult mai complexă decât logica, este neformalizabilă. Ea se folosește atunci când omul decide sau când creează ceva inedit, care n-a existat în premise. Gândirea ia în considerare, simultan, nu doar pluralitatea unor teorii care se pot contrazice între ele ci și palierul colocvial, metaforic, ca și palierul nonverbal, al necuvintelor, asociind uneori conștientul și subconștientul, dar mai ales legând toate de setul de valori și de afectivitate.

Așadar logica ne permite să facem alegeri raționale, prin operații accesibile și unei mașini, în timp ce gândirea este singura cale pentru realizarea unor decizii, folosind liberul arbitru, ori pentru construirea unor adevăruri „nou create”, inedite. De pildă, în momentul în care Lobacevschi (sau Bolyai, sau Gauss) a postulat că „dintr-un punct la o dreaptă pot fi duse mai multe paralele” acesta a fost un „adevăr nou creat”, întrucât nu a fost nici dedus din alte adevăruri geometrice, nici obținut „prin inducție” asupra unor măsurători de teren.

Operațiile logice cu judecăți, nu pot fi realizate decât în interiorul unei lumi ideale date (de exemplu o teorie formală). Aceste operații nu vor reuși decât să lărgească și să adâncească „groapa de potențial” corespunzătoare acelei teorii. Cel ce gândește (pluralist), atunci când trece de la o teorie la o altă teorie – la fel de plauzibilă – este obligat să „iasă” din prima teorie, să-i uite pe moment principiile, „intrând” apoi în cealaltă teorie, ataşându-se de un alt set de principii, diferit şi uneori contrazicându-l pe cel dinainte. În cele din urmă cel care gândește, punând în competiție cele aflate în fiecare teorie folosită, se va ridica deasupra tuturor acestora (thinking outside the box – ar spune anglofonii), de pildă pentru a găsi un „adevăr nou creat”. Operaţia necesită desigur un oarecare exerciţiu şi o anumită elasticitate a minţii.

Calculatoarele electronice sunt capabile să judece, folosind logica și matematica în interiorul unei singure lumi ideale. Rezultatele operațiilor sale sunt perfecte în raport cu premisele, dar poartă erorile procustizărilor suferite în construirea teoriei. Omul, în schimb, este capabil de gândire, în sensul definit mai sus, cu pluralități de adevăruri pe toate cele trei paliere, cu intervenția inconștientului (poate și a celui colectiv, definit de același C.G. Jung) și, mai ales, a lumii valorilor și afectivității. Și n-am amintit de alte însușiri omenești cum ar fi conștiința sau intenționalitatea.

Gândirea, pluralismul, impun (la modul existenţialist, ar fi spus Jean-Paul Sartre) luarea frecventă a unor decizii şi asumarea răspunderii pentru ele, eforturi de care monistul este scutit în bună măsură și care calculatorului îi rămân complet străine.

Cu cele de mai sus am adus deci argumente nu doar pentru limitele instrumentelor omenești ale cunoașterii ci și pentru a înțelege imensele deosebiri dintre mașina de judecat și gândirea creatoare umană. Acestea sunt și argumente pentru a îndepărta spaima că inteligența artificială va înlătura în curând omul gânditor. Dar o simbioză între cei doi va marca probabil deceniile care urmează.

Aplicații ale AI, machine learning, deep learning și big data în domeniul militar

Barbu, Alida Monica Doriana (2022), Aplicații ale AI, machine learning,  deep learning și big data în domeniul militar, Cunoașterea Științifică, 2:1, 160-175Barbu, Alida Monica Doriana (2022), Aplicații ale AI, machine learning,  deep learning și big data în domeniul militar, Cunoașterea Științifică, 2:1, 160-175, https://www.cunoasterea.ro/aplicatii-ale-ai-machine-learning-deep-learning-si-big-data-in-domeniul-militar/

 

Applications of AI, machine learning, deep learning and big data in the military field

Abstract

AI could decisively influence international security and peace not necessarily through superintelligence or “killer robots,” but through the risks inherent in trusting computer-generated algorithms to make choices that humans used to make. Future research should focus on specific applications of AI, because AI is not a weapon or a weapon system, but a technology that can enhance other technologies. However, the multiple challenges and common risks of a range of AI applications, relevant for international security, such as biases (cognitive biases and lack of complete data), data sharing and poisoning (poisoning), responsible for the huge potential for misperceptions that can lead to misunderstandings that are difficult to quantify.

Keywords: military aplications, AI, Machine Learning, Deep Learning, Big Data

Rezumat

AI ar putea influența în mod decisiv securitatea și pacea internațională nu neapărat prin superinteligență sau „roboți ucigași”, ci prin riscurile inerente încrederii în algoritmi generați de computer pentru a face alegeri pe care mai demult obișnuiau oamenii să le facă. Cercetările viitoare ar trebui să se concentreze pe aplicații specifice ale AI, deoarece AI nu este o armă sau un sistem de arme, ci o tehnologie care poate îmbunătăți alte tehnologii.  Nu sunt de neglijat însă multiplele provocări și riscuri comune ale unei game de aplicații AI, relevante pentru securitatea internațională, precum biases (cognitive biases – părtinire cognitivă și lack of complete data – lipsa datelor complete), data sharing (partajarea datelor) și poisoning (otrăvire), responsabile pentru uriașul potențial de percepții greșite ce pot duce la neînțelegeri greu de cuantificat.

Cuvinte cheie: aplicații militare, AI, Machine Learning, Deep Learning, Big Data

 

CUNOAȘTEREA ȘTIINȚIFICĂ, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023, pp. 160-175
ISSN 2821 – 8086, ISSN – L 2821 – 8086
URL: https://www.cunoasterea.ro/aplicatii-ale-ai-machine-learning-deep-learning-si-big-data-in-domeniul-militar/
© 2022 Alida Monica Doriana Barbu. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorilor.

 

Aplicații ale AI, machine learning, deep learning și big data în domeniul militar

Alida Monica Doriana Barbu

alida.barbu7@gmail.com

 

Introducere

Departamentul Apărării al SUA definește inteligența artificială ca fiind „capacitatea mașinilor de a îndeplini sarcini care necesită în mod normal inteligență umană”, cum ar fi „recunoașterea tiparelor, învățarea din experiență, extragerea de concluzii și formularea de predicții sau acțiunea – fie digitală, fie ca software inteligent din spatele sistemelor fizice autonome.”[1]

Caracterul războiului, ordinea globală, până și viitorul muncii pot fi modelate de progresele în inteligența artificială (AI).[2] Țările și instituțiile organizează această nouă lume a IA.[3] Colocviul intitulat „Cum refac tehnologiile emergente ordinea globală” al Centrului de Afaceri Globale al Universității din Pennsylvania „Perry World House” a încercat să evalueze efectele pe care le are AI în privința ordinii globale și politicii internaționale  și să ajungă la un consens asupra a ceea ce constituie IA. Factori de decizie, cadre universitare, lideri din industrie și experți s-au concentrat pe tehnologiile emergente și pe securitatea internațională, aplecându-se asupra unor întrebări de genul „Cum este posibil ca progresele în IA să schimbe traiectoria competiției marilor puteri?” și „Cât de bine înțeleg militarii și/sau comunitatea de securitate internațională efectele militare și nemilitare ale inteligenței artificiale asupra securității internaționale?”

Militarii care folosesc tehnologii ce integrează inteligența artificială trebuie să fie precauți la prejudecățile sistemice din seturilor de date, deoarece ar putea împiedica aplicațiile militare să funcționeze în siguranță și eficient. Datele eronate, însă, nu sunt mereu întâmplătoare. Adversarii pot manipula algoritmii prin injectarea de date eronate în seturile de date de antrenament prin atacuri de „otrăvire a datelor”. Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA), prin programe precum TrojAI[4] și SAILS[5], încearcă să identifice când algoritmii au fost antrenați pe date otrăvite, respectiv să împiedice atacatorii să găsească date de antrenament susceptibile la manipulare. Cu toate acestea, amenințarea rămâne, pe măsură ce datele de antrenament sunt mai voluminoase și algoritmii devin mai complecși.[6] Atacurile de otrăvire a datelor ar putea, de asemenea, exacerba alte riscuri în AI, cum ar fi fragilitatea sau incapacitatea acesteia de a gestiona medii incerte sau noi.

Sistemele de inteligență artificială ce gestionează o funcție limitată sau singulară (Narrow AI) pot învăța sarcini specifice, depășind oamenii prin algoritmii de joc încă din anii 1950. Mașinile și computerele excelează în medii controlate și simulate, cum ar fi în cazul AlphaGo și IBM Watson Jeopardy, depășind oamenii în căutarea opțiunilor și în respectarea parametrilor determiniști.[7] Acest progres incontestabil în AI și Machine Learning se aplică totuși doar în mediul atent controlat al jocului sau în sarcina specifică restrânsă.

Algoritmii AI în sine sunt adesea fragili atunci când sunt operați în afara unui domeniu determinist. Michael Horowitz și Paul Scharre susțin că sistemelor actuale de inteligență artificială „le lipsește raționamentul cu scop general pe care oamenii îl folosesc pentru a îndeplini în mod flexibil o serie de sarcini” și eșuează dacă sunt „desfășurate în afara contextului pentru care au fost concepute”.[8] În cazul AlphaZero, Scharre și Horowitz avertizează că diferite versiuni ale algoritmului trebuiau antrenate pentru fiecare joc și „nu putea transfera învățarea de la un joc la altul, așa cum ar putea un om”.[9] Scharre remarcă că, în ciuda capacității sistemelor AI de a „atinge performanțe supraomenești în anumite situații”, nu numai că nu pot transfera învățarea, dar pot „eșua catastrofal în altele”.[10] În mediile militare, acest lucru poate fi devastator. Funcționarea în afara unui laborator necesită, așa cum observă Cummings, extragerea de concluzii abstracte care necesită judecată în condiții de incertitudine.

În aplicațiile de securitate națională, aproape toate situațiile sunt întunecate de ceața războiului, generând incertitudine care face ca utilizarea eficientă a inteligenței artificiale să fie mai dificilă. Natura schimbătoare și imprevizibilă a conflictului poate fi incompatibilă cu sistemele fragile activate de IA, care nu se pot adapta așa cum ar putea un soldat uman antrenat. Similar cu mașinile cu conducere autonomă, Mary Cummings susține că aplicațiile militare avansate ale inteligenței artificiale necesită „un șofer de siguranță la volan”.[11] Multe aplicații militare ale inteligenței artificiale sunt încă mai mult teorie decât realitate.[12] Există puține sisteme militare desfășurate în mod activ care se bazează pe inteligența artificială” și cele care există, cum ar fi IA primitivă din sistemul de rachete Tomahawk, lupta cu incertitudinea și schimbările de scenă. Chiar și noua bombă proiectată de Rafael Advanced Defense care se mândrește cu o caracteristică AI și Deep-Learning Advanced Target Recognition, folosește AI doar în etapele finale de ghidare pentru a se ocupa de tinta predefinită.[13]

1. Machine learning, deep learning și big data

Machine Learning (Învățarea automată) ar putea fi una dintre cele mai perturbatoare tehnologii din ultimele decenii. Începând cu 2018, 47% dintre organizațiile din întreaga lume au încorporat AI în operațiunile lor, iar alte 30% pilotează astfel de proiecte.[14] Ratele de adoptare a aplicațiilor de inteligență artificială (AI) din partea fiecărei industrii reflectă încrederea în potențialul său, însă totodată cresc și pericolele poisoning-ului. Riscurile proeminente în IA rezultă din cerința din partea Machine Learning de a accesa cantități mari de date generate de oameni pentru instruire. Partajarea datelor se confruntă cu probleme politice și tehnice. Statele s-ar putea să nu fie dispuse să partajeze date sensibile nici măcar cu aliații, de teama de a nu dezvălui accidental prea multe informații, în special în ceea ce privește problemele de securitate.[15]

Chiar și atunci când datele sunt disponibile, totuși, acestea includ adesea, din neatenție, prejudecăți sistemice rasiale, de gen, etc. Tehnologiile de viziune computerizată, inclusiv cele de la companii precum Google, au identificat greșit oamenii de culoare drept gorile sau au eșuat complet în recunoașterea persoanelor care nu sunt albe[16]. Părtinirile algoritmice sunt mai greu de identificat. Algoritmii de învățare automată concepuți pentru a contribui la evaluările riscurilor penale pot dobândi bias-uri rasiale din datele istorice înțesate de părtiniri rasiale ale sistemului american de justiție penală. Un studiu al unui instrument utilizat în mod obișnuit pentru a identifica recidiva criminală a constatat că algoritmul avea cu 45 la sută mai multe șanse de a acorda scoruri de risc mai mari acuzaților de culoare decât albilor.[17]

Deep Learning (DL) este o subcategorie de algoritmi ML. Rețelele artificiale care au de regulă mai mult de două „straturi ascunse” sunt considerate sisteme de învățare profundă sau Deep Learning.  Diferența dintre DL și ML este că DL este structurată în straturi ierarhice. Programatorul poate alimenta datele la algoritmul Deep Learning, nemaifiind constrâns să extragă manual caracteristici din date, căci algoritmul DL va găsi el caracteristicile relevante. Azi rețelele neuronale de tip DL au câteva zeci de straturi de nivel mare de abstractizare , reușind să descifreze realități complexe și să învețe caracteristicile reprezentative pentru o anumită problemă, ceea ce o diferențiază de ML.

Big Data este o consecință firească a numărului de obiecte conectate la Internet (Internet of Things) și a creșterii datelor digitale pe Internet. Dar când sunt mari datele? În principiu, atunci când capacitățile de calcul tradiționale (analiză, stocare, vizualizare, rețele de transfer) nu mai pot face față vitezei, complexității, cantității sau calității datelor.

Exemplele care ne copleșesc pe noi, ființele umane, sunt: date sociale, e-mail, date XML, fișiere audio, GPS, videoclipuri, fotografii, imagini din satelit, foi de calcul, date de senzor, date mobile, etichete RFID, date de jurnal web și documente PDF. A fost nevoie de investiții în arhitecturi software și hardware inovatoare (ex. sistemul de fișiere distribuit Hadoop standard deschis și aplicația asociată MapReduce) .

Sectorul privat utilizează Big Data pentru a previziona evenimente viitoare și a îmbunătăți procesul decizional. Companiile de telecomunicații și transport, folosind Big Data, pot înțelege profilul clienților, supermarketurile pot prezice ce produse vor vinde, iar companiile de asigurări auto au o perspectivă asupra cât de bine conduc clienții lor.

Capacitatea de a valorifica datele în continuă creștere transformă capacitatea noastră de a înțelege lumea și pe noi înșine. Progresele în analiza Big Data ne permit să decodificăm ADN-ul uman în câteva minute, să anticipăm cu exactitate comportamentul uman, să prevenim bolile, să găsim remedii pentru cancer, să dejucăm atacurile teroriste, să identificăm strategiile de marketing. Big Data este folosit pentru a înțelege mai bine clienții, preferințele și comportamentele acestora, obținând o imagine completă, generatoare de modele predictive.

2. Aplicații militare ale machine learning și deep learning

Harvard Belfer Center a întocmit un raport la cererea IARPA în care recunoștea impactul militarizării inteligenței artificiale asupra strategiilor militare, mediului de securitate și a relațiilor internaționale, similar cu cel al armelor nucleare, constituind un multiplicator de forță, îndeosebi pentru organizațiile non statale, pentru state mici sau grupuri restrânse de indivizi, care pot cauza pierderi semnificative corporațiilor transnaționale sau statelor dezvoltate. Se recomandă recurgerea la tratate internaționale pentru reglementarea folosirii sistemelor AI militarizate.[18]

Sistemele inteligente parțial autonome au fost folosite din punct de vedere militar inclusiv în timpul celui de-al Doilea Război Mondial[19], dar progresele în inteligența artificială (AI) și învățarea automată reprezintă un punct de cotitură în utilizarea automatizării în război.

Învățarea automată a devenit o componentă critică în sistemele moderne de război. În comparație cu sistemele convenționale, sistemele militare echipate cu Machine Learning/Deep Learning gestionează eficient volume mai mari de date. În plus, AI îmbunătățește autocontrolul și autoacționarea sistemelor de luptă datorită capacităților sale de calcul și de luare a deciziilor. Finanțarea sporită pentru cercetare și dezvoltare din partea agențiilor de cercetare militară promite adoptarea sistemelor bazate pe AI/ML în sectorul militar. DoD-ul SUA a cheltuit 7,4 miliarde pe inteligență artificială, Big Data și cloud în anul fiscal 2017, prefigurându-se ca dimensiunea pieței soluțiilor militare de ML să atingă 19 miliarde până în 2025.[20]

Printre aplicații ale ML în domeniul militar, se regăsesc platformele de război, securitatea cibernetică, logistică și transport, Target Recognition (Recunoașterea țintelor), Battlefield HealthCare (Îngrijirea medicală pe câmpul de luptă), Combat Simulation & Training (Antrenamentul și Simularea de luptă) și Threat Monitoring & Situational Awareness (Monitorizarea amenințărilor și conștientizarea situațională).

 

2.1. Platformele de război

Forțele de apărare ale diverselor țări de pe glob încorporează IA în arme și în alte sisteme utilizate pe platformele terestre, navale, aeriene și spațiale. Utilizarea inteligenței artificiale în sisteme bazate pe aceste platforme a permis dezvoltarea unor sisteme de război eficiente, care depind mai puțin de aportul uman. De asemenea, a condus la o sinergie sporită și la îmbunătățirea performanței sistemelor de război, necesitând în același timp mai puțină întreținere. Se așteaptă ca AI să împuternicească armele autonome și de mare viteză pentru a putea efectua atacuri în colaborare.

2.2. Securitatea cibernetică

Sistemele militare sunt adesea vulnerabile la atacurile cibernetice, ceea ce poate conduce la pierderea informațiilor militare clasificate și la deteriorarea sistemelor militare. Cu toate acestea, sistemele echipate cu AI pot proteja în mod autonom rețelele, computerele, programele și datele de orice fel de acces neautorizat. În plus, sistemele de securitate web cu AI pot înregistra tiparul atacurilor cibernetice și pot dezvolta instrumente de contraatac pentru a le combate.

2.3. Logistică și transport[21]

Transportul eficient al mărfurilor, muniției, armamentului și trupelor este o componentă esențială a operațiunilor militare de succes. Integrarea AI cu transportul militar poate reduce costurile de transport și eforturile operaționale umane, permițând flotelor militare să detecteze cu ușurință anomaliile și să prezică rapid defecțiunile componentelor. Recent, armata SUA a colaborat cu IBM pentru a utiliza platforma sa de inteligență artificială Watson pentru a ajuta la pre-identificarea problemelor de întreținere la vehiculele de luptă Stryker.

IBM va ajuta armata să prezică defecțiunile de întreținere a vehiculelor din peste 5 miliarde de puncte de date ale senzorilor IoT de la bord. În plus, armata adoptă serviciile Watson IoT și o nouă soluție Watson IoT Equipment Advisor[22] care analizează datele nestructurate, structurate și ale senzorilor direct din activele militare. Folosind aceste servicii, se poate înțelege mai bine starea de sănătate a vehiculelor și prezice defecțiuni critice. Oprind eșecurile înainte ca acestea să se producă, armata va realiza economii semnificative și va crește eficiența.

2.4. Target recognition (Recunoașterea țintelor)[23]

Tehnicile AI sunt dezvoltate pentru a îmbunătăți acuratețea recunoașterii țintei în medii complexe de luptă. Aceste tehnici permit forțelor de apărare să obțină o înțelegere aprofundată a potențialelor zone de operare prin analiza rapoartelor, documentelor, fluxurilor de știri și a altor forme de informații nestructurate. În plus, AI în sistemele de recunoaștere a țintelor îmbunătățește capacitatea acestor sisteme de a identifica poziția țintelor lor.

Capacitățile sistemelor de recunoaștere a țintelor activate de AI includ previziuni bazate pe probabilități ale comportamentului inamicului, agregarea condițiilor meteorologice și de mediu, anticiparea și semnalarea potențialelor blocaje sau vulnerabilități ale liniilor de aprovizionare, evaluări ale abordărilor misiunii și strategii de atenuare sugerate. Învățarea automată este, de asemenea, folosită pentru a învăța, urmări și descoperi ținte din datele obținute. Programul DARPA de recunoaștere și adaptare în medii contestate (TRACE)[24] utilizează tehnici de învățare automată pentru a localiza și identifica automat ținte cu ajutorul imaginilor radar cu deschidere sintetică (SAR)[25].

Într-un mediu dens cu ținte, adversarul are avantajul de a folosi momeli sofisticate și trafic de fundal pentru a degrada eficiența soluțiilor existente de recunoaștere automată a țintei (ATR). Operațiunile de lovitură aeriană împotriva țintelor relocabile necesită ca piloții să zboare suficient de aproape pentru a obține o identificare vizuală de confirmare înainte de lansarea armei, punând platforma cu echipaj la un risc extrem. Radarul oferă un mijloc de a vizualiza ținte terestre la distanțe mai sigure și mult mai mari, însă rata de alarmă falsă a recunoașterii imaginilor radar atât umane, cât și bazate pe mașini este considerabilă. Algoritmii ATR existenți necesită, de asemenea, resurse de calcul prea mari pentru aplicațiile aeropurtate. Prin urmare, abordările actuale pentru inserarea ATR în aplicațiile tactice fie mută procesarea către stații terestre la distanță, fie reduc drastic performanța pentru a se potrivi cu capacitățile de calcul vechi ale platformei aeriene.

Programul de recunoaștere și adaptare a țintei în medii contestate (TRACE) urmărește să dezvolte un sistem de recunoaștere a țintei precis, în timp real, cu putere redusă, care poate fi amplasat împreună cu radarul pentru a oferi țintire cu rază lungă de răspuns pentru supravegherea și lovirea tactică aeriană.

2.5. Battlefield Healthcare (Îngrijire medicală pe câmpul de luptă)[26]

În zonele de război, AI poate fi integrată cu sistemele robotizate chirurgicale (RSS) și cu platformele robotizate la sol (RGPs) pentru a oferi suport chirurgical la distanță și activități de evacuare. SUA, în special, este implicată în dezvoltarea RSS, RGP-uri și diverse alte sisteme pentru asistența medicală pe câmpul de luptă. În condiții dificile, sistemele echipate cu IA pot extrage fișele medicale ale soldaților și pot ajuta la diagnosticarea complexă.

Echipa de cercetare Watson a IBM a colaborat cu US Veterans Administration pentru a dezvolta un prototip de raționament clinic cunoscut sub numele de Electronic Medical Record Analyzer (EMRA). Această tehnologie preliminară este concepută pentru a utiliza tehnici de învățare automată pentru a procesa dosarele medicale electronice ale pacienților și pentru a identifica și clasifica automat problemele lor de sănătate cele mai critice.

2.6. Combat Simulation & Training (Simulare și Antrenament de luptă)[27]

Simularea și antrenamentul reprezintă un domeniu multidisciplinar care îmbină ingineria sistemelor, ingineria software-ului și informatica pentru a construi modele computerizate care familiarizează soldații cu diferitele sisteme de luptă desfășurate în timpul operațiunilor militare. SUA investește din ce în ce mai mult în aplicațiile de simulare și antrenament.

Marina și armata SUA au efectuat fiecare analiză de război, ceea ce a condus la inițierea mai multor programe de simulare a senzorilor. Marina SUA a înrolat astfel de companii precum Leidos, SAIC, AECOM și Orbital ATK pentru a-și susține programele, în timp ce programele Armatei SUA sunt susținute de firme precum SAIC, CACI, Torch Technologies și Millennium Engineering.[28]

2.7. Threat Monitoring & Situational Awareness (Monitorizarea amenințărilor și conștientizarea situațională)[29]

Monitorizarea amenințărilor și conștientizarea situației se bazează în mare măsură pe operațiunile de Inteligență, Supraveghere și Recunoaștere (ISR). Operațiunile ISR sunt utilizate pentru a obține și procesa informații pentru a sprijini o serie de activități militare.

Sistemele fără pilot utilizate pentru a îndeplini misiunile ISR pot fi operate de la distanță ori trimise pe o rută predefinită. Echiparea acestor sisteme cu inteligență artificială ajută personalul apărării în monitorizarea amenințărilor, sporind astfel conștientizarea situației acestora.

Vehiculele aeriene fără pilot (UAV) – cunoscute și sub numele de drone – cu IA integrată, pot patrula zonele de frontieră, pot identifica potențiale amenințări și pot transmite informații despre aceste amenințări echipelor de răspuns. Utilizarea UAV-urilor poate consolida astfel securitatea bazelor militare, precum și creșterea siguranței și eficacității personalului militar în luptă sau în locații îndepărtate.

3. Ce reprezintă big data pentru capacitățile de apărare?

Big Data a fost numit oxigenul revoluției ML în colectarea informațiilor militare. Intenția este de a oferi în timp util luptătorilor informații critice pentru misiune, prin intermediul capacităților concepute pentru a se completa reciproc.

„Big Data în mediile de modelare și simulare a apărării” (BIDADEMS)   este Studiul EDA care a explorat domeniul Big Data pentru a înțelege cum tehnicile și instrumentele sale ar putea fi cel mai bine aplicate activităților de modelare și simulare (M&S) în mediul de apărare.

Scopul a fost înțelegerea impactulului M&S asupra viitoarelor sisteme militare. Rezultatul studiului atribuie instrumentele Big Data anumitor zone ale M&S pentru a putea dezvolta sistemele de simulare militară într-un mod care optimizează utilizarea instrumentelor și proceselor Big Data.

Acele zone  sunt:

– Pregătirea programului și dezvoltarea viitoarelor concepte de operare și activități de management al capacităților;

– Analiza operațională: tehnici analitice utilizate pentru a informa luarea deciziilor de apărare;

– Dezvoltarea sistemului: achiziționarea, dezvoltarea și punerea în câmp a capacităților militare noi sau îmbunătățite;

– Instruire: dezvoltarea doctrinei în serviciu, analiză pentru identificarea lacunelor de pregătire, probleme de reținere, metode alternative de antrenament și antrenament militar live, virtual sau constructiv;

– Sprijin pentru operațiuni: sprijin pentru luarea deciziilor pentru planificarea și desfășurarea activităților operaționale.

Concluzii

Succesul în adoptarea sistemelor AI în contexte militare va necesita adaptarea structurilor de comandă și control pentru a integra o astfel de capacitate cognitivă în procesele de luare a deciziilor. Lipsă de integrare a IA poate provoca defecțiuni: între operatorii umani și factorii de decizie și sistemele AI; între sistemele AI noi și sistemele moștenite; între organizațiile care utilizează sisteme AI. Interoperabilitatea poate avea de suferit din cauza diferențelor în rata de difuzare a tehnologiei AI între țări, ceea ce face ca o țară să lucreze cu partenerii și aliații săi mai dificil.

Excesul de încredere în posibilitățile AI poate determina armatele să aplice Machine Learning (Învățarea automată) în situații care sunt prea complexe pentru algoritmi fragili. În echipele om-mașină, încrederea excesivă într-un sistem computerizat poate duce la „prejudecățile de automatizare”, în care oamenii delegă alegerea către algoritmi despre care nu își dau seama că au defecte.[30]

Percepția greșită se extinde și la evaluarea de către un stat a presupuselor capacități ale adversarilor săi, în condițiile în care capabilitățile AI sunt greu de verificat. Statele ar putea copia cu ușurință strategia Silicon Valleyfake it till you make it[31], în care operatorii umani creează iluzia unei inteligențe superioare a mașinilor.[32]

O cursă a înarmărilor în privința aplicațiilor militare ale IA în următorii 15 ani este foarte probabilă,  acest lucru putând genera riscuri dacă nu se fac investiții adecvate în transparență, siguranță, reglementare și etică. În cazul în care se acordă prioritate vitezei, se pot lansa sisteme potențial nefiabile și mai volatile decât s-ar putea produce într-un ritm măsurat. Percepția contează din nou la fel de mult ca și realitatea, căci „percepția unei curse va determina pe toată lumea să se grăbească să implementeze sisteme AI nesigure” (Paul Scharre).[33] În cazul dominanței în AI a unor state, precum China și Statele Unite, progresele în inteligența artificială pot exacerba inegalitățile globale, surclasa aliații și extinde decalajul digital.[34]

Investițiile naționale în IA în creștere sunt o dovadă a cursei înarmărilor în domeniul inteligenței artificiale. AI a fost identificată de către SUA drept o prioritate de cercetare și dezvoltare, fiind propusă o finanțare de 850 de milioane de dolari pentru Inițiativa americană de inteligență artificială, repartizată mai multor agenții în anul 2020.[35] Investițiile guvernului chinez, care și-a declarat intențiile de a conduce lumea în IA până în 2030, se estimează că vor depăși zeci de miliarde de dolari.[36]

Statele ar trebui nu doar să investească în aplicații militare bazate pe AI, ci și să înțeleagă punctele slabe ale războiului bazat pe inteligența artificială, precum modelele depășite utilizate pentru crearea mașinilor inteligente. Inovația fără siguranță și fără întreținere poate crește atât numărul accidentelor, cât și al vulnerabilităților. AI părtinitoare sau fragilă este vulnerabilă la înșelăciune, nu doar predispusă la accidente. O echipă de cercetare de la MIT a demonstrat cum un model de țestoasă poate fi modificat pentru a păcăli un algoritm de viziune computerizată, făcându-l să creadă că este o pușcă.[37] Programe precum Guaranteeing AI Robustness against Deception (GARD) de la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)[38] urmăresc să facă IA mai rezistentă la înșelăciune, construind baze teoretice și „bancuri de testare” (imagini, apoi înregistrări audio și video).[39]

Acoperirea împotriva acestor riscuri în IA poate, de asemenea, să crească încrederea în utilizarea tehnologiilor militare benefice activate de AI. 74% dintre sud-coreeni și 72% dintre germani se opun armelor autonome, în comparație cu 52% dintre americani.[40] Diferențele de încredere publică pot tensiona alianțele, având ca rezultat o împărțire inegală a sarcinilor.

Succesul viitor în adoptarea AI implică concentrarea pe integrare și asigurarea interoperabilității și compatibilității între sisteme, oameni, organizații și state. AI folosită ca instrument de asistență, cum ar fi în command-and-control loops și dinamica echilibrată om-mașină, prin interacțiunea strânsă între oameni și mașini, exploatează tipurile lor distincte de inteligență și permite noi tipuri de analize și operații. Oamenii trebuie să fie educați și familiarizați cu AI și cum funcționează, care sunt limitările și beneficiile sale pentru a diminua temerile că tehnologiile avansate vor înlocui oamenii.

Pentru a impune integrarea și coeziunea între state, mașini și oameni, AI trebuie să poată lucra eficient cu tehnologiile existente sau sistemele moștenite, adoptând tehnologii noi și evitând disparitățile dintre forțele cu capacități AI diferite. Aliații care lucrează între ei pentru a asigura interoperabilitatea și militarii din întreaga lume care lucrează cu AI contribuie la creșterea securității internaționale.

Bibliografie

Abell, Nicholas, 7 Key Military Applications of Machine Learning, Oct 2, 2020, disponibil la https://medium.com/@nqabell89/7-key-military-applications-of-machine-learning-9818dfa2ea86, accesat la data de 25 aprilie 2022.

Allen, Greg, Chan, Taniel, Artificial Intelligence and National Security. A study on behalf of Dr. Jason Matheny, Director of the U.S. Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA), Belfer Center for Science and International Affairs, Harvard Kennedy School, July 2017, disponibil la https://www.belfercenter.org/sites/default/files/files/publication/AI%20NatSec%20-%20final.pdf, p.5, accesat la data de 25 aprilie 2022.

Allen, Gregory C., „Understanding China’s AI Strategy,” Center for a New American Security, last modified Feb. 6, 2019, disponibil la https://www.cnas.org/publications/reports/understanding-chinas-ai-strategy, accesat la data de 31.05.2021.

“Autonomous Weapons: An Open Letter from AI & Robotics Researchers”, Future of Life Institute, July 28, 2015, disponibil la https://futureoflife.org/open-letter-autonomous-weapons, accesat la data de 31.05.2021.

Bryant, Adam, Target Recognition and Adaption in Contested Environments (TRACE), Defense Advanced Research Projects Agency, disponibil la https://www.darpa.mil/program/trace, accesat la data de 25 aprilie 2022.

Butcher, Mike, „World Economic Forum Warns of AI’s Potential to Worsen Economic Inequality,” TechCrunch, Jan. 23, 2019, disponibil la https://techcrunch.com/2019/01/23/world-economic-forum-warns-of-ais-potential-to-worsen-global-inequality, accesat la data de 31.05.2021.

Corrigan, Jack, „The Pentagon Wants to Stop Enemies from ‘Poisoning’ AI,” Nextgov, last modified Jan. 25, 2019, disponibil la https://www.nextgov.com/emerging-tech/2019/01/pentagon-wants-stop-enemies-poisoning-ai/154431/, accesat la data de 31.05.2021.

Crawford, Kate, „Artificial Intelligence’s White Guy Problem”,  New York Times, June 25, 2016, disponibil la https://www.nytimes.com/2016/06/26/opinion/sunday/artificial-intelligences-white-guy-problem.html?ref=technology, accesat la data de 31.05.2021.

Deeney, Chris, „Six in Ten (61%) Respondents Across 26 Countries Oppose the Use of Lethal Autonomous Weapons Systems,” IPSOS, last modified Jan. 21, 2019, disponibil la https://www.ipsos.com/en-us/news-polls/human-rights-watch-six-in-ten-oppose-autonomous-weapons, accesat la data de 31.05.2021.

„Defending Against Adversarial Artificial Intelligence”, DARPA, last modified Feb. 6, 2019, disponibil la https://www.darpa.mil/news-events/2019-02-06, accesat la data de 31.05.2021.

Dugan, Cosmin Dragos, Neuroaugmentarea in epoca cognitizării, intre competiție și sinergie. Optimizarea performantelor umane pentru personalul de securitate națională și profesii de elită, Editura Militară, București, 2020, p. 100.

https://earthdata.nasa.gov/learn/backgrounders/what-is-sar, accesat la data de 25 aprilie 2022.

”Fake It Till You Make It: When Silicon Valley’s Culture Turns Criminal”, http://www.wakeforestlawreview.com/2022/01/fake-it-till-you-make-it-when-silicon-valleys-culture-turns-criminal/, accesat la data de 31.05.2021.

Horowitz, Michael C., Kahn Lauren, Ruhl Christian, Contributors: Cummings, Mary (Missy), Lin-Greenberg, Erik, Scharre, Paul, Slayton, Rebecca, ”Policy Roundtable: Artificial Intelligence and International Security”, Texas National Security Review, June 02, 2020, disponibil la https://tnsr.org/roundtable/policy-roundtable-artificial-intelligence-and-international-security/#essay4, accesat la data de 31.05.2021.

Horowitz, Michael C., „Artificial Intelligence, International Competition, and the Balance of Power”, Texas National Security Review 1, no. 3 (May 2018): 36–57, disponibil la https://doi.org/10.15781/T2639KP49, accesat la data de 22.05.2021.

Horowitz, Michael C., Scharre, Paul, Velez-Green, Alexander, “A Stable Nuclear Future? The Impact of Autonomous Systems and Artificial Intelligence”, arXiv, December 2019, disponibil la https://arxiv.org/pdf/1912.05291.pdf, accesat la data de 31.05.2021.

Knight, Will, „Military Artificial Intelligence Can Be Easily and Dangerously Fooled”, Wired, Oct. 21, 2019, disponibil la https://www.technologyreview.com/s/614497/military-artificial-intelligence-can-be-easily-and-dangerously-fooled, accesat la data de 31.05.2021.

Larson,  Jeff, Mattu, Surya,  Angwin, Julia, „How We Analyzed the COMPAS Recidivism Algorithm,” ProPublica, May 23, 2016, disponibil la https://www.propublica.org/article/how-we-analyzed-the-compas-recidivism-algorithm, accesat la data de 31.05.2021.

Markoff, John, “Computer Wins on ‘Jeopardy!’: Trivial, It’s Not,” New York Times, Feb. 16, 2011, disponibil la https://www.nytimes.com/2011/02/17/science/17jeopardy-watson.html, accesat la data de 31 mai 2022.

„National and International AI Strategies”, Future of Life Institute, disponibil la https://futureoflife.org/national-international-ai-strategies/, accesat la data de 22.05.2021.

O’Connor, Chris, ”Army Re-Ups with IBM for logistics, savings and vehicle health”, IBM Business Operations Blog, September 6, 2017, disponibil la https://www.ibm.com/blogs/internet-of-things/iot-army-reups/, accesat la data de 25 aprilie 2022.

Office of the Director of National Intelligence IARPA, Secure, Assured, Intelligent Learning Systems (SAILS) and Trojans in Artificial Intelligence (TrojAI) Proposers’ Day, disponibil la https://www.iarpa.gov/images/PropsersDayPDFs/TrojAI/SAILS-TrojAI_proposersday_briefing.pdf, accesat la data de 31.05.2021.

https://pages.nist.gov/trojai/, accesat la data de 31.05.2021.

“Rafael Unveils New Artificial Intelligence and Deep-Learning Technologies in SPICE-250 to Enable Automatic Target Recognition”, Rafael Advanced Defense Systems LTD., June 10, 2019, disponibil la https://www.rafael.co.il/press/elementor-4174, accesat la data de 31.05.2021.

„Research and Development”, The White House, disponibil la https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2019/03/ap_21_research-fy2020.pdf, accesat la data de 31.05.2021.

Scharre, Paul, Horowitz, Michael, “Artificial Intelligence: What Every Policymaker Needs to Know”, Center for a New American Security, June 19, 2018, disponibil la https://www.cnas.org/publications/reports/artificial-intelligence-what-every-policymaker-needs-to-know, accesat la data de 31.05.2021.

Scharre, Paul, „The Real Dangers of an AI Arms Race,” Foreign Affairs 98, no. 3 (May/June 2019), disponibil la https://www.foreignaffairs.com/articles/2019-04-16/killer-apps, accesat la data de 31.05.2021.

Solon, Olivia, „The Rise of ‘Pseudo-AI,'” The Guardian, July 6, 2018, disponibil la https://www.theguardian.com/technology/2018/jul/06/artificial-intelligence-ai-humans-bots-tech-companies, accesat la data de 31.05.2021.

”Summary of the 2018 Department of Defense Artificial Intelligence Strategy”, U.S. Department  of Defense, last updated Feb. 12, 2019, disponibil la https://media.defense.gov/2019/Feb/12/2002088963/-1/-1/1/SUMMARY-OF-DOD-AI-

STRATEGY.PDF, accesat la data de 22.05.2021.

 

Note

 

[1] ”Summary of the 2018 Department of Defense Artificial Intelligence Strategy”, U.S. Department of Defense, last updated Feb. 12, 2019, disponibil la https://media.defense.gov/2019/Feb/12/2002088963/-1/-1/1/SUMMARY-OF-DOD-AI-STRATEGY.PDF, accesat la data de 22.05.2021.

[2] Michael C. Horowitz, „Artificial Intelligence, International Competition, and the Balance of Power”, Texas National Security Review 1, no. 3 (May 2018): 36–57, disponibil la https://doi.org/10.15781/T2639KP49, accesat la data de 22.05.2021.

[3] „National and International AI Strategies”, Future of Life Institute, disponibil la https://futureoflife.org/national-international-ai-strategies/, accesat la data de 22.05.2021.

[4] https://pages.nist.gov/trojai/, accesat la data de 31.05.2021.

[5] Office of the Director of National Intelligence IARPA, Secure, Assured, Intelligent Learning Systems (SAILS) and Trojans in Artificial Intelligence (TrojAI) Proposers’ Day, disponibil la https://www.iarpa.gov/images/PropsersDayPDFs/TrojAI/SAILS-TrojAI_proposersday_briefing.pdf, accesat la data de 31.05.2021.

[6] Jack Corrigan, „The Pentagon Wants to Stop Enemies from ‘Poisoning’ AI,” Nextgov, last modified Jan. 25, 2019, disponibil la https://www.nextgov.com/emerging-tech/2019/01/pentagon-wants-stop-enemies-poisoning-ai/154431/, accesat la data de 31.05.2021.

[7] John Markoff, “Computer Wins on ‘Jeopardy!’: Trivial, It’s Not,” New York Times, Feb. 16, 2011, disponibil la https://www.nytimes.com/2011/02/17/science/17jeopardy-watson.html, accesat la data de 31 mai 2022.

[8] Paul Scharre and Michael Horowitz, “Artificial Intelligence: What Every Policymaker Needs to Know”, Center for a New American Security, June 19, 2018, disponibil la https://www.cnas.org/publications/reports/artificial-intelligence-what-every-policymaker-needs-to-know, accesat la data de 31.05.2021.

[9] Ibidem.

[10] Chair: Michael C. Horowitz, Lauren Kahn, and Christian Ruhl, Contributors: Mary (Missy) Cummings, Erik Lin-Greenberg, Paul Scharre, Rebecca Slayton, op. cit., June 02, 2020, disponibil la https://tnsr.org/roundtable/policy-roundtable-artificial-intelligence-and-international-security/#essay4, accesat la data de 31.05.2021.

[11] Chair: Michael C. Horowitz, Lauren Kahn, and Christian Ruhl, Contributors: Mary (Missy) Cummings, Erik Lin-Greenberg, Paul Scharre, Rebecca Slayton, op. cit., June 02, 2020, disponibil la https://tnsr.org/roundtable/policy-roundtable-artificial-intelligence-and-international-security/#essay4, accesat la data de 31.05.2021.

[12]Autonomous Weapons: An Open Letter from AI & Robotics Researchers”, Future of Life Institute, July 28, 2015, disponibil la https://futureoflife.org/open-letter-autonomous-weapons, accesat la data de 31.05.2021.

[13]Rafael Unveils New Artificial Intelligence and Deep-Learning Technologies in SPICE-250 to Enable Automatic Target Recognition”, Rafael Advanced Defense Systems LTD., June 10, 2019, disponibil la https://www.rafael.co.il/press/elementor-4174, accesat la data de 31.05.2021.

[14] Ibidem.

[15] Chair: Michael C. Horowitz, Lauren Kahn, and Christian Ruhl, Contributors: Mary (Missy) Cummings, Erik Lin-Greenberg, Paul Scharre, Rebecca Slayton, ”Policy Roundtable: Artificial Intelligence and International Security”, Texas National Security Review, June 02, 2020, disponibil la https://tnsr.org/roundtable/policy-roundtable-artificial-intelligence-and-international-security/#essay4, accesat la data de 31.05.2021.

[16] Kate Crawford, „Artificial Intelligence’s White Guy Problem„,  New York Times, June 25, 2016, disponibil la https://www.nytimes.com/2016/06/26/opinion/sunday/artificial-intelligences-white-guy-problem.html?ref=technology, accesat la data de 31.05.2021.

[17] Jeff Larson, Surya Mattu and Julia Angwin, „How We Analyzed the COMPAS Recidivism Algorithm,” ProPublica, May 23, 2016, disponibil la https://www.propublica.org/article/how-we-analyzed-the-compas-recidivism-algorithm, accesat la data de 31.05.2021.

[18] Cosmin Dragos Dugan, Neuroaugmentarea in epoca cognitizării, intre competiție și sinergie. Optimizarea performantelor umane pentru personalul de securitate națională și profesii de elită, Editura Militară, București, 2020, p. 100.

[19] Greg Allen, Taniel Chan, Artificial Intelligence and National Security.A study on behalf of Dr. Jason Matheny, Director of the U.S. Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA), Belfer Center for Science and International Affairs, Harvard Kennedy School, July 2017, disponibil lahttps://www.belfercenter.org/sites/default/files/files/publication/AI%20NatSec%20-%20final.pdf, p.5, accesat la data de 25 aprilie 2022.

[20] Nicholas Abell, 7 Key Military Applications of Machine Learning, Oct 2, 2020, disponibil la https://medium.com/@nqabell89/7-key-military-applications-of-machine-learning-9818dfa2ea86, accesat la data de 25 aprilie 2022.

[21] Nicholas Abell, op.cit., disponibil la https://medium.com/@nqabell89/7-key-military-applications-of-machine-learning-9818dfa2ea86, accesat la data de 25 aprilie 2022.

[22] Chris O’Connor, ”Army Re-Ups with IBM for logistics, savings and vehicle health”, IBM Business Operations Blog, September 6, 2017, disponibil la https://www.ibm.com/blogs/internet-of-things/iot-army-reups/, accesat la data de 25 aprilie 2022.

[23] Nicholas Abell, ”7 Key Military Applications of Machine Learning”, Oct 2, 2020, disponibil la https://medium.com/@nqabell89/7-key-military-applications-of-machine-learning-9818dfa2ea86, accesat la data de 25 aprilie 2022.

[24] Dr. Adam Bryant, Target Recognition and Adaption in Contested Environments (TRACE), Defense Advanced Research Projects Agency, disponibil la https://www.darpa.mil/program/trace, accesat la data de 25 aprilie 2022.

[25] Oamenii de știință care folosesc imagini de teledetecție sunt familiarizați cu imaginile optice pasive din surse, inclusiv seria de misiuni comune NASA/USGS Landsat, instrumentul MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) al NASA și misiunea Sentinel-2 a Agenției Spațiale Europene. Un alt tip de imagini este Radar cu deschidere sintetică sau SAR, un tip de colectare activă de date în care un senzor își produce propria energie și apoi înregistrează cantitatea de energie reflectată înapoi după interacțiunea cu Pământul. În timp ce imaginile optice sunt similare cu interpretarea unei fotografii, imaginile SAR necesită un mod diferit de gândire, deoarece semnalul se bazează pe caracteristicile suprafeței, cum ar fi structura și umiditatea. Locul de origine al NASA pentru date și imagini SAR din colecția Sistemului de date și informații ale sistemului de observare a Pământului (EOSDIS) este Centrul de arhivă activă distribuită Alaska Satellite Facility (ASF DAAC), disponibil la https://earthdata.nasa.gov/learn/backgrounders/what-is-sar, accesat la data de 25 aprilie 2022.

[26] Nicholas Abell, „7 Key Military Applications of Machine Learning”, Oct 2, 2020, disponibil la https://medium.com/@nqabell89/7-key-military-applications-of-machine-learning-9818dfa2ea86, accesat la data de 25 aprilie 2022.

[27] Nicholas Abell, op.cit., disponibil la https://medium.com/@nqabell89/7-key-military-applications-of-machine-learning-9818dfa2ea86, accesat la data de 25 aprilie 2022.

[28] Greg Allen, Taniel Chan, ”Artificial Intelligence and National Security”, Belfer Center for Science and International Affairs, Harvard Kennedy School, July 2017, disponibil la https://www.belfercenter.org/publication/artificial-intelligence-and-national-security, accesat la data de 25 aprilie 2022.

[29] Nicholas Abell, „7 Key Military Applications of Machine Learning”, Oct 2, 2020, disponibil la https://medium.com/@nqabell89/7-key-military-applications-of-machine-learning-9818dfa2ea86, accesat la data de 25 aprilie 2022.

[30] Michael C. Horowitz, Paul Scharre and Alexander Velez-Green, “A Stable Nuclear Future? The Impact of Autonomous Systems and Artificial Intelligence”, arXiv, December 2019, disponibil la https://arxiv.org/pdf/1912.05291.pdf, accesat la data de 31.05.2021.

[31]Fake It Till You Make It: When Silicon Valley’s Culture Turns Criminal”, http://www.wakeforestlawreview.com/2022/01/fake-it-till-you-make-it-when-silicon-valleys-culture-turns-criminal/, accesat la data de 31.05.2021.

[32]Olivia Solon, „The Rise of ‘Pseudo-AI,'” The Guardian, July 6, 2018, disponibil la https://www.theguardian.com/technology/2018/jul/06/artificial-intelligence-ai-humans-bots-tech-companies, accesat la data de 31.05.2021.

[33] Paul Scharre, „The Real Dangers of an AI Arms Race,” Foreign Affairs 98, no. 3 (May/June 2019), disponibil la https://www.foreignaffairs.com/articles/2019-04-16/killer-apps, accesat la data de 31.05.2021.

[34] Mike Butcher, „World Economic Forum Warns of AI’s Potential to Worsen Economic Inequality,” TechCrunch, Jan. 23, 2019, disponibil la https://techcrunch.com/2019/01/23/world-economic-forum-warns-of-ais-potential-to-worsen-global-inequality, accesat la data de 31.05.2021.

[35]Research and Development„, The White House, disponibil la https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2019/03/ap_21_research-fy2020.pdf, accesat la data de 31.05.2021.

[36] Gregory C. Allen, „Understanding China’s AI Strategy,” Center for a New American Security, last modified Feb. 6, 2019, disponibil la https://www.cnas.org/publications/reports/understanding-chinas-ai-strategy, accesat la data de 31.05.2021.

[37] Will Knight, „Military Artificial Intelligence Can Be Easily and Dangerously Fooled„, Wired, Oct. 21, 2019, disponibil la https://www.technologyreview.com/s/614497/military-artificial-intelligence-can-be-easily-and-dangerously-fooled, accesat la data de 31.05.2021.

[38]Defending Against Adversarial Artificial Intelligence„, DARPA, last modified Feb. 6, 2019, disponibil la https://www.darpa.mil/news-events/2019-02-06, accesat la data de 31.05.2021.

[39] Ibidem.

[40] Chris Deeney, „Six in Ten (61%) Respondents Across 26 Countries Oppose the Use of Lethal Autonomous Weapons Systems,” IPSOS, last modified Jan. 21, 2019, disponibil la https://www.ipsos.com/en-us/news-polls/human-rights-watch-six-in-ten-oppose-autonomous-weapons, accesat la data de 31.05.2021.

O scurtă istorie a investigării fenomenelor aerospațiale neidentificate

Farcaș, Dan D. (2022), O scurtă istorie a investigării fenomenelor aerospațiale neidentificate, Cunoașterea Științifică, 2:1, 45-62Farcaș, Dan D. (2022), O scurtă istorie a investigării fenomenelor aerospațiale neidentificate, Cunoașterea Științifică, 2:1, 45-62, https://www.cunoasterea.ro/o-scurta-istorie-a-investigarii-fenomenelor-aerospatiale-neidentificate/

 

A Brief History of the Investigation of Unidentified Aerial Phenomena

Abstract

Despite some opinions to the contrary, Unidentified Aerial Phenomenon (UAP), popularly called UFOs, do exist. They mostly manifest as aircraft, rockets, drones, very large light globes, etc. which cannot be identified as anything known, perform maneuvers inexplicable by the laws of our physics, and have apparently „intelligent” behavior. UFOs have been reported all over the globe since immemorial times. They left traces in legends, stories, traditions, shamanism, religion, ancient texts, etc.

Keywords: , Unidentified Aerial Phenomenon, UAP, UFO

Rezumat

În ciuda unor opinii contrare, Fenomenele Aerospațiale Neidentificate (FAN), numite popular OZN-uri, există. Ele se manifestă mai ales ca aeronave, rachete, drone, globuri luminoase foarte mari etc. care nu pot fi identificate ca ceva cunoscut, fac manevre inexplicabile prin legile fizicii noastre și au un comportament aparent „inteligent”. OZN-urile au fost semnalate, din toate timpurile, pe tot globul. Au lăsat urme în legende, poveşti, tradiţii, şamanism, religie, texte antice ș.a.m.d.

Cuvinte cheie: Fenomenele Aerospațiale Neidentificate, FAN, OZN

 

CUNOAȘTEREA ȘTIINȚIFICĂ, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023, pp. 45-62
ISSN 2821 – 8086, ISSN – L 2821 – 8086
URL: https://www.cunoasterea.ro/o-scurta-istorie-a-investigarii-fenomenelor-aerospatiale-neidentificate/
© 2022 Dan D. Farcaș. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorilor.

 

O scurtă istorie a investigării fenomenelor aerospațiale neidentificate

Dr. mat. Dan D. Farcaș, Președinte ASFAN

dandfarcas@yahoo.com

 

În ciuda unor opinii contrare, Fenomenele Aerospațiale Neidentificate (FAN), numite popular OZN-uri, există. Ele se manifestă mai ales ca aeronave, rachete, drone, globuri luminoase foarte mari etc. care nu pot fi identificate ca ceva cunoscut, fac manevre inexplicabile prin legile fizicii noastre și au un comportament aparent „inteligent”. OZN-urile au fost semnalate, din toate timpurile, pe tot globul. Au lăsat urme în legende, poveşti, tradiţii, şamanism, religie, texte antice ș.a.m.d.

Fenomenul OZN în România

Ion Hobana, Călin Turcu și alții au adunat multe relatări privind apariții OZN din țara noastră, din vechime, până după anul 2000. Prima semnalare cunoscută din România e cea din 8 noiembrie 1517, după cum scria Grigore Ureche: “sămn mare s-au arătat pe ceriu, c-au strălucit despre miadzănoapte ca un chip de om, de-au stătut multă vreame şi iară s-au ascuns în văzduh”.

Pe data de 15 octombrie 1595, când Mihai Viteazul, domnul Țării Românești, asedia orașul Târgoviște, temporar ocupat de turci, „s-a arătat deasupra taberei o mare cometă”. Fenomenul a durat o oră sau o oră și jumătate, după diferite surse. Nu putea fi cometă, deoarece acestea se văd mai multe zile în șir și din toată lumea, or nu există semnalări că fenomenul a mai fost văzut și în alt loc. În plus, se văd zile în șir, nu dispar după o oră.

Unele apariții par să fi impresionat și pe pictorii de biserici. Pe lângă câteva obiecte plutitoare stranii din biserici ortodoxe din Lainici, Tutana etc, pe o frescă din secolul al 16-lea sau al 17-lea din Biserica Mănăstirii, din Sighișoara, este reprodus, cu detalii, un obiect în formă de disc plutind deasupra unei clădiri de mari dimensiuni.

În România au fost inventariate peste 60 de apariții înainte de 1800 și multe altele după. În ianuarie 1913 nouă rapoarte militare și 14 articole de ziar menționau un obiect zburător, dotat cu un reflector puternic. Tehnica vremii nu permitea o asemenea realizare.

În 1939, în plină zi, nu departe de București, a avut loc o întâlnire de gradul III, martor fiind dr.geolog Gheorghe Pârvu. În anul 1968 a fost un „val” de 94 de observații. Cele mai importante au fost aproape de Cluj, în pădurea Hoia-Baciu. Aici, în 18 august, Emil Barnea a făcut mai multe fotografii bune ale unui OZN, caz popularizat internațional de Florin Gheorghiță.

În 1986 şi 1988, meteorologul Ion Lazeanu a observat, repetate ori, prin radar, la altitudinea de 30 km, deasupra Bulgariei, un OZN lung de circa un kilometru, care reacționa în anumite situații. În august 1991 un avion Tarom s-a prăbușit în Munții Retezat. Cu câteva zile înainte, 7 excursioniști au observat, în aceeași zonă, formațiuni luminoase stranii, imitând un oraș sau un aeroport. Avionul prăbușit transmitea, cu câteva secunde înainte de catastrofă, că vede luminile aeroportului și se pregătește să aterizeze.

În anul 1996, la Cerţeşti, sergentul de poliţie Marian Mancu şi paznicul voluntar Maricel Rusu au avut o întâlnire cu un OZN și cu trei umanoizi. OZN-uri au fost filmate la aeroportul din București Otopeni pe 13/14 august 1993, 14/15 iulie 1997 și 11 mai 2004. Pe 30.06.2001 un fenomen ca un carusel luminos se lățea și cobora, apoi se retrăgea și o lua de la capăt, deasupra satului Năneşti (Vrancea), în care, în tot acest timp a fost o pană inexplicabilă de curent. În Pupezeni, în toamna 2003, au fost observații repetate de OZN-uri. Pe 5 mai 2004, ora 21:00, un obiect neidentificat a fost capturat pe un film făcut la Râmnicu Vâlcea. Pe 13 aprilie 2012, ora 14:28, la nord de Ploiești, un martor a observat un obiect zburător alb, în formă de pălărie, şi a făcut mai multe fotografii ale obiectului. Dar asemenea cazuri au fost mult mai multe.

Sunt și câteva cazuri militare remarcabile. La Alexeni 1984 23 august a fost observat, prin radar și vizual, la altitudinea de 2-55 km., un obiect neidentificat, având viteza de 0-12000 km/h. Martor a fost viitorul general Emil Străinu. Pilotul de MiG pensionat Mihai Bărbuțiu a declarat abia în 2014 că a avut patru întâlniri OZN în 1957, 1966-1967 și în 1970 sau 71. Într-una dintre ele a primit ordin să tragă cu o rachetă asupra OZN-ului. În martie 1989 în jurul orei 21:20, la aeroportul militar Mihail Kogălniceanu, la nord de Constanța, o formațiune imensă în formă de V a fost văzută de mulți piloți din Regimentul 57. Doi martori independenți au relatat că în noiembrie 1992, în apropiere de orașul Buzău, trei elicoptere militare au fost rechemate din exercițiul desfășurat, după ce au fost flancate de o sferă luminoasă roșie cu diametrul de 20 de metri. Toți cei de mai sus au fost puși să semneze angajamente că nu vor divulga ce au văzut, ceea ce, cu trecerea timpului, unora li s-a părut absurd.

O bună parte dintre aceste cazuri au fost studiate de Asociaţia pentru studiul fenomenelor aerospaţiale neidentificate – ASFAN, singura structură cu personalitate juridică, non-guvernamentală și non-profit din România, dedicată exclusiv ufologiei. Ea a fost înfiinţată pe 28 septembrie 1998, luând în considerare aprobările Ministerului Cercetării și Tehnologiei și a primarului general al municipiului București. Primul președinte a fost Ion Hobana. Multe alte informații despre asociație și despre cazurile examinate se găsesc pe http://www.asfanufo.ro/

Mărturii internaționale

Fenomenul OZN este observat în toată lumea. Ca un exemplu, între 1983-87, pe valea fluviului Hudson s-a semnalat un val neobișnuit de apariții OZN. De pildă, pe 17.03.1983 seara, deasupra autostrăzii I-84, pe care navetiștii ieșeau din New York spre suburbii, s-a oprit, la o înălțime de 10-20 de metri, o formație de lumini multicolore, în forma unui V foarte deschis, cu anvergura de 50 de metri. Traficul s-a blocat, sute de persoane au coborât din automobile, mulți au telefonat la poliţie etc. După 15-20 de minute obiectul a plecat agale. Pe 24.03.1983 fenomenul s-a repetat pe Taconic Parkway. Au fost 300 de apeluri la poliție și mii de martori. Obiectul a fost descris ca un portavion sau un oraş zburător. Există sute de schițe, fotografii și filmări privind evenimentele. În lunile și anii care au urmat aparițiile au continuat sub alte forme. S-au avansat explicații: dirijabil, formaţie de avioane uşoare, elicoptere, holograme. S-au cercetat aeroporturile din zonă, fără a se găsi ceva. În plus, în timpul observațiilor, vântul bătea cu rafale de 50 de kilometri pe oră. Cazurile n-au fost explicate nici până azi.

Există un mare număr de rapoarte de la piloți civili şi militari care s-au întâlnit cu OZN-uri. După câteva accidente mortale, atât americanii cât și rușii și-au instruit piloții să evite să se apropie prea mult de aparițiile neidentificate.

După unele estimări, majoritatea OZN-urilor au legătură cu oceane, mări, lacuri. S-a observat că obiectele se deplasează, în mod inexplicabil, sub apă cu aceeași ușurință ca și prin aer.

Atât astronauţii americani cât și cei ruşi au raportat, mai mult sau mai puțin oficial, că au văzut sau au fost urmăriți de obiecte inexplicabile. Maurice Chatelain, fost șef al sistemelor de comunicare NASA, declara: „Toate zborurile Apollo și Gemini, au fost urmărite, de la distanță, dar, uneori, şi destul de aproape, de vehicule spațiale de origine extraterestră – farfurii zburătoare sau OZN-uri, cum doriți să le numiţi. De fiecare dată, astronauții au informat Centrul de control al misiunii, care a ordonat apoi tăcere absolută“.

Și colonelul astronaut Gordon Cooper a afirmat că: „în fiecare zi, în SUA, instrumentele noastre radar captează obiecte de formă și compoziție necunoscută pentru noi. Și există mii de rapoarte ale unor martori și o mare cantitate de documente pentru a dovedi acest lucru, dar nimeni nu vrea să le facă publice”.

Rușii au lansat două sonde spaţiale „Phobos” către planeta Marte. Doar Phobos 2 s-a putut sateliza. Pe 25 martie 1989, în timpul reorientării camerei acestei sonde, contactul s-a întrerupt brusc. S-a mai recuperat o imagine, pe care apărea o umbră inexplicabilă lungă de 20 km. Mult mai târziu s-a dat publicității ultima poză primită. Pe ea apare satelitul marțian Phobos, iar sub el un cilindru subțire, cu lungimea estimată la 20 de kilometri. S-a speculat că ar fi o „navă mamă”.

În ciuda unor afirmații contrare, și astronomii văd OZN-uri. Astronomul J. Allen Hynek, consultant al US Air Force timp de 21 de ani, scria că a făcut sondaje discrete în acest sens la congresele de astronomie. Un procent semnificativ de astronomi au spus că a văzut obiecte neidentificate, dar cereau anonimitate, deoarece orice declarație în acest sens era de natură să le ruineze cariera.

De ce istoria fenomenului OZN e mai ales militară

O istorie consistentă a investigării fenomenelor aerospațiale neidentificate nu se poate realiza decât având în centru domeniul militar. Militarii au fost singurii care au luat fenomenul în serios, încă de la început, iar preocuparea lor în acest sens poate fi urmărită în nenumărate documente oficiale autentice, aflate în arhive în bună măsură desecretizate.

Oamenii de știință s-au dezinteresat tot timpul, cu dispreț, de domeniu, deoarece nu puteau înțelege și explica, pe baza cunoștințelor actuale, ce se întâmplă și nici nu puteau aduce fenomenul, spre studiu, în laborator. Deci au preferat să afirme că fenomenelor neexplicate „probabil li se va găsi o explicație”, dar a te ocupa de ele e o pierdere de timp. Marele public instruit a îmbrățișat cu încântare această opinie, întrucât era liniștitor ca totul să fie explicabil și controlabil. Religiile, la rândul lor, nu puteau încadra aparițiile în litera dogmelor proprii, deci afirmau adesea că „sunt manifestări ale Satanei”. Așadar pentru marele public, fenomenul OZN era și neștiințific și antireligios, rămânând pe seama povestirilor SF, sau a tabloidelor, alături de nenumărate scorneli senzaționale.

Desigur, în tot acest timp, cel puțin din anii 1950 până azi, au existat și organizații de ufologi, interesați de studierea fenomenului, între care și câțiva universitari. Au apărut și cărți scrise cu responsabilitate. Acestea, din păcate, au avut un impact minor asupra marelui public, întrucât nu aveau confirmarea oficialităților și nu ofereau explicații unanim acceptabile.

Interesul militarilor era, în schimb, multiplu. Orice apariție OZN putea fi pusă pe seama unor adversari, care au făcut un salt tehnologic. Comportamentul inexplicabil incita la descoperirea unor principii inedite, care să fie folosite la noi arme. La fel de importante erau eventualele resturi materiale recuperate din OZN-uri, asupra cărora se putea aplica retroingineria.

Un alt avantaj al sectorului militar era că dispunea de o aparatură de vârf, putând culege înregistrări de primă calitate, ca și înalta credibilitate și expertiză a martorilor.

Faptul că interesul pentru fenomenul OZN a aparținut în principal militarilor a avut și evidente dezavantaje pentru avansul cercetării în domeniu. Dorind o proprietate exclusivă asupra eventualelor descoperiri, majoritatea informațiilor despre OZN-uri erau strict secrete. Motivarea investigării lor se făcea doar în cheia unei posibile amenințări la adresa siguranței naționale. În plus, față de marele public, militarii declarau că fenomenul nu-i interesează. De fapt, nu voiau să fie întrebați ce se petrece, întrucât era jenant să admită că nu puteau nici explica nici contracara fenomenul.

OZN-urile au început să intre în atenția militarilor în timpul celui de al doilea război mondial. Toate puterile beligerante au întâlnit așa numitele „foo fighters”, globuri luminoase care însoțeau avioanele. Nu le făceau rău și erau imune la armamentul de bord. În 1946, la început în Suedia, apoi în aproape toate țările europene, s-au semnalat mii de apariții ale unor misterioase „rachete fantomă”, rămase neexplicate până azi.

Pe 8 iulie 1947, la Roswell, conducerea flotei mixte 509 de bombardiere, pe atunci singurele din lume care purtau bombe atomice operaţionale, a dat un comunicat de presă că a intrat în posesia unei „farfurii zburătoare” de origine necunoscută, prăbușită în zonă. Comunicatul, preluat de Associated Press, a fost difuzat în toată lumea. La scurt timp, s-a declarat însă că a fost o confuzie și că a fost, de fapt, un balon. Deși confuzia era rușinoasă pentru ofițerii implicați, ei au fost, în scurt timp, avansați. În decursul deceniilor care au urmat, au apărut, treptat, sute de martori care vorbeau inclusiv despre ocupanți recuperați ai discului. În 1996, US Air Force a declarat că era un balon ultrasecret, apoi că s-au făcut experimente cu manechine aruncate de la înălțime etc. S-a dovedit că toate aceste afirmații contraziceau faptele. În același an a apărut cartea colonelului Philip Corso „După Roswell” (tradus și în românește), în care acesta afirma că a avut acces la resturi OZN recuperate, care au fost folosite pentru a dezvolta tehnologii și materiale pentru industria militară americană. La concluzii asemănătoare a ajuns și jurnalistul de investigație Anthony Bragalia.

S-a pus și întrebarea – de ce incidentul de la Roswell s-a petrecut în preajma singurelor avioane cu bombe nucleare? Era cumva un avertisment? Ulterior s-a descoperit că aparent interesul OZN-urilor pentru armele nucleare era constant. Din timpul războiului, dar și jurul anului 1950, Los Alamos și alte centre ale producției de arme nucleare erau vizitate sistematic de OZN-uri. Mai târziu vizitele s-au mutat la silozurile cu rachete balistice intercontinentale cu focos nuclear. De pildă, pe 16 martie 1967, după miezul nopții, Robert Salas, pe atunci locotenent major, era de gardă la un punct de comandă aflat la 29 de metri sub pământ la baza Air Force din Malmstrom (Montana). În timp ce de afară s-a anunțat prezența unui OZN, pe panoul de comandă, toate rachetele se comutau pe „no go”, deci lansarea devenea imposibilă. Nu a fost un caz singular. La o conferință convocată în 2010 la National Press Club din Washington DC, investigatorul Robert Hastings adunase depozițiile a 115 martori oculari la incidente asemănătoare.

Și la sovietici, pe 4 octombrie 1982, lângă localitatea Hmelniţki (azi în Ucraina) un OZN cu diametrul estimat la circa 250-300 de metri, plutea deasupra unei baze de rachete nucleare. Concomitent, codurile de lansare au fost alterate; s-a activat mesajul „se pregătește lansarea”, care n-a putut fi blocat, dar și-a revenit spontan după 15 secunde… Anumite surse spun că OZN-urile au fost prezente și la catastrofele de la centralele nucleare Cernobâl și Fukushima.

Întrucât în 1947 cazurile OZN raportate se înmulțiseră îngrijorător, US Air Force a decis să se implice. Se cunosc mai multe documente în acest sens. De pildă, generalul Nathan Twining șef al Statului Major al US Air Force, ulterior președinte al Şefilor Statelor Majore Reunite, scria între altele: „Fenomenul [OZN] este ceva real și nu o viziune sau o ficţiune”. În consecință au fost declanșate succesiv proiectele Sign (1948), Grudge (1949-51) și Blue Book (1952-69) pentru studierea fenomenului.

Eventualele rezultate ale cercetării trebuia să rămână necunoscute potențialilor adversari dar și marelui public. În 1950, într-un raport secret către guvernul canadian, raport între timp desecretizat, inginerul Wilbert B. Smith scria despre OZN-uri: „Această problemă este subiectul clasificat la cel mai înalt grad de secret al guvernului Statelor Unite, la un nivel încă mai înalt decât bomba cu hidrogen. Farfuriile zburătoare există; modul lor de operare este necunoscut, dar s-a depus în acest sens un efort important […] problema este considerată de autorităţi ca având o extraordinară importanţă”. Tot el scria în 1953: „Se pare că suntem confruntaţi, cu o foarte mare probabilitate, cu existenţa reală a vehiculelor extraterestre”.

Instalarea unui tabu

Un incident aparte s-a petrecut, în două nopți, în iulie 1952, în Washington DC. Obiecte luminoase neidentificate au survolat Capitoliul și alte zone strict interzise zborurilor. Au fost văzute pe radar și cu ochiul liber. S-au jucat de-a șoarecele și pisica cu avioanele de vânătoare ridicate la interceptare. Liniile de comunicație s-au blocat din cauza telefoanelor prin care oamenii se întrebau ce se întâmplă.

În conferința de presă care a urmat, cea mai mare de la terminarea războiului mondial, un meteorolog a afirmat că au fost doar niște „inversiuni termice” care au derutat radarele. În mod paradoxal, presa a acceptat încântată explicația.

Doar CIA a reacționat. În corespondența dintre directorii agenției scrie că, dacă un obiect metalic poate fi confundat cu un ecou venit de la o inversiune termică, „ne găsim în situația că, în cazul unui atac, să nu fim în stare să deosebim rapid un echipament real de o fantomă. Pe măsură ce tensiunea va crește, noi ne vom găsi confruntați cu un risc din ce în ce mai mare de alarme false și cu pericolul, încă și mai mare, de a lua ceva real drept fantomă”. Dar exista și posibilitatea unui război psihologic pentru a semăna „isterie de masă și panică”. Deci „pentru a reduce la minim riscul de panică, ar trebui instituită o politică națională referitor la ceea ce ar trebui spus publicului despre fenomen”…

Drept urmare, pe 14-17 ianuarie 1953 CIA a organizat așa numitul Robertson Panel, în care câtorva oameni de știință li s-au prezentat cazuri OZN. Răspunsul acestora a fost previzibil: „pot fi găsite explicații rezonabile pentru cele mai multe observații” iar „alte cazuri ar putea fi explicate într-o manieră similară”. Concluzia CIA a fost că important este să fie redus interesul public, prin negarea sau demitizarea sistematică a rapoartelor OZN prin mass media: televiziune, filme, articole publice și prin infiltrarea organizaţiilor civile OZN. Rezultatul a fost o politică de ridiculizare, în ochii marelui public, a fenomenului OZN şi a celor ce se ocupă de el. Iar în acest scop s-a obținul sprijinul marilor companii mass media. Au existat și acțiuni de intimidare, prin așa numiții „Men in black”. Astfel s-a instituit un veritabil TABU privind fenomenul OZN. Piloții care ar fi vorbit despre asemenea observații erau coborâți de la manșă și trimiși la vizite medicale cu lunile. Un cercetător care s-ar fi interesat de fenomen își punea cariera în pericol, iar martorii obișnuiți erau ridiculizați și considerați „plecați cu pluta”.

Roscoe Hillenkoetter, primul director al CIA (1947-50), a declarat în 1960: „În spatele scenei, ofițerii de rang înalt ai Air Force sunt serios preocupaţi de fenomenul OZN. Dar, prin secretul şi ridiculizarea practicate oficial, mulți cetățeni au fost determinați să creadă că obiectele zburătoare neidentificate sunt prostii.“

Amiralul Lord Hill-Norton spunea și el: „Am fost întrebat frecvent de ce, în calitatea mea de fost șef al Statului Major al Apărării [din Regatul Unit] şi fost președinte al Comitetului militar al NATO cred că există o muşamalizare a faptelor privind OZN-urile. Cred că guvernele se tem că, în cazul în care s-ar dezvălui aceste fapte, oamenii ar intra în panică. Eu nu cred deloc asta. Există o posibilitate serioasă că suntem vizitați de fiinţe din spatiul cosmic. Ar fi normal să aflăm cine sunt, de unde vin, și ce anume doresc.“

Alte declarații care ilustrează ideile care circulau atunci îi aparțin lui Hermann Oberth, unul dintre părinţii astronauticii moderne, care spunea în 1954: „OZN-urile sunt concepute şi dirijate de fiinţe inteligente de un nivel foarte înalt; aceste obiecte sunt nişte tipuri de maşinării interplanetare. Nu-şi au originea în sistemul nostru solar şi poate nici măcar în galaxia noastră”. În 1974 el reconfirma: „OZN-urile există, sunt foarte reale […] Sunt, posibil, manevrate de observatori inteligenţi, care aparţin unei rase care investighează ştiinţific Pământul de sute de ani”.

Proiectul „Blue Book” (1952-1969) al US Air Force a strâns în total 12618 observaţii OZN, dintre care 701 (deci peste 5%) în nici un fel explicabile, deși beneficiau de martori de încredere și timp suficient de observare. O evaluare făcută de Prof. Edward Condon de la Universitatea Columbia recomanda totuși sistarea proiectului, întrucât: „nu a contribuit la sporirea cunoașterii științifice”, OZN-urile „nu constituie o amenințare pentru siguranța națională” și „nu există dovezi pentru proveniența lor extraterestră”.

S-a aflat ulterior că proiectul „Blue Book” era în bună măsură un paravan. Într-un document scris de generalul Caroll H. Bolender se preciza: „rapoartele privind obiecte zburătoare neidentificate, care pot afecta securitatea naţională […] nu sunt parte a sistemului Blue Book”. Deci mai exista și o filieră secretă de raportare pentru acest tip de incidente.

Jumătate de veac de duplicitate

Din momentul sistării proiectului Blue Book, timp de aproape cincizeci de ani, oficialitățile răspundeau, în SUA, dar și în alte țări, la întrebările despre OZN-uri ale marelui public prin sintagme de tipul: „nu ne mai ocupăm”, „nu ne interesează”.

Atmosfera instituită este descrisă de Nick Pope, angajat civil timp de 21 de ani la Ministerul Aprării (MoD) din Regatul Unit și care a fost, în perioada 1991-94, şeful unui birou care se ocupa și de rapoarte OZN. El scria: „Nu puteam spune că se petrec nişte lucruri în spaţiul nostru aerian; piloţii le văd; sunt urmărite pe radar; uneori ridicăm avioane să le intercepteze, dar nu le putem prinde. Făcând astfel am fi admis că am pierdut controlul spaţiului nostru aerian… Marelui public îi spuneam că nu suntem interesaţi şi că totul e un nonsens, în timp ce în realitate, urmăream cu disperare toate detaliile fenomenului”.

O dovadă că oficialitățile țineau cont de existența fenomenului OZN este și „Acordul privind măsurile în vederea reducerii riscurilor unui război nuclear între URSS şi SUA” semnat în 1971 de miniștrii de externe Andrei Gromîko și William Rogers, în care articolul 3 stipula: „Părţile se angajează să se informeze una pe alta, imediat ce vor repera un OZN […] dacă astfel de fenomene pot provoca un pericol de dezlănţuire a războiului nuclear între cele două ţări”. Se spune că această clauză chiar a fost folosită.

Azi mai știm că regulamentele militare americane au prevăzut tot timpul ce trebuia să facă piloții care vedeau un OZN. De pildă, în 1954, Regulamentul Air Force AFR 200‑2 stipula că OZN-urile interesează autoritățile ca o „posibilă ameninţare” la adresa SUA, precum și pentru „aspectele tehnice implicate”, Mass-media urma să fie informată doar când „obiectul a fost identificat ca fiind convenţional.” În instrucţiunile Air Force AFI 10-206 existau chiar și în 2011 astfel de prevederi. La vremea aceea, problema OZN fusese plasată însă mai ales către NORAD (North American Airspace Defense Command), care a recunoscut că observa în medie cam un obiect neidentificat pe zi. 20% dintre acestea rămâneau neidentificate chiar și după cele mai riguroase investigații. S-a dovedit, prin documente desecretizate, că de acest domeniu au fost interesate și NSA, CIA și alte agenții.

De asemenea se cunoaște că în URSS, în perioada 1978-91 au existat două proiecte guvernamentale OZN: Setka MO și Setka AN. În Franța, în cadrul Centrului Național de Studii Spațiale (CNRS) din Toulouse, există, din 1977 până azi, un organism oficial destinat OZN-urilor, numit GEIPAN, care are sprijinul tuturor organismelor statului. Tot în Franța, în 1999, grupul de foști generali și specialiști militari „Cometa” a elaborat o cărțulie (apărută apoi și în românește), intitulată: „OZN-urile și apărarea: Pentru ce ar trebui să ne pregătim”, trimisă oficial, ca o scrisoare deschisă, președintelui Jacques Chirac și primului ministru Lionel Jospin. În text scrie, între altele: „Realitatea fizică a OZN-urilor, cu performanțe de zbor neatinse pe Pământ, controlate de ființe inteligente, este «cvasi-certă»” și „faptele acumulate de-a lungul anilor ne obligă să luăm în considerare ipoteza extraterestră, cu diversele sale variante […] singura care poate explica datele existente”.

Intoxicare şi dezinformare

La ora actuală, media senzaționalistă este saturată de informații nu doar despre OZN-uri ci și despre multe alte istorii stranii privind prezența extratereștrilor pe Pământ ori evenimente conexe. Dintr-o estimare personală, coroborată cu a unor cunoscători ai domeniului, din toate aceste informații 90-95% sunt falsuri!

O parte dintre falsuri sunt realizate de amatori de farse care vor să se distreze pe seama credulilor ori vor să tragă foloase din răspândirea unor știri senzaționale inventate. Foarte multe „informații” false au fost însă fabricate de agenții guvernamentale specializate în dezinformare. Astfel, încă din anii 1970, au fost distribuite, mai ales în rândul unor ufologi, știri privind pretinse grupuri ultrasecrete care au mijlocit colaborări ale guvernului SUA cu extratereștrii, ori privind baze subterane în care aceștia colucrează cu militarii americani și în care ar fi avut loc și orori. Un exemplu poate fi și faimoasa „Arie 51”, în care s-ar construi OZN-uri în colaborare cu extratereștri. Azi se știe că o bună parte din aceste „informații” au fost fabricate sau distribuite de Biroul de Investigaţii Speciale al Air Force (AFOSI), numit uneori și „ograda cu păsări”, întrucât anumiți agenți de acolo apăreau la televiziuni cu „dezvăluiri” senzaționale, filmați din spate și sub nume de păsări. Există, de asemenea, suspiciuni serioase că ar fi fost folosiți și „martori” cărora li s-au implantat amintiri false, prin mijloace aflate în afara legii.

Ținta acestor dezinformări oficiale era dublă. Pe de o parte, cu astfel de știri, erau intoxicați potențialii adversari ai națiunii, pe de altă parte se îngroșa vălul de ceață și de ridicol privind subiectul OZN, descurajând interesul marelui public.

Ca un exemplu, s-a relatat că un specialist în efecte speciale de la Hollywood ar fi fost solicitat, în 1955, de specialiști în războiul psihologic ai Forțelor Aeriene ale SUA să facă un număr de manechine, „corpuri extraterestre” mici, fără păr, cu capete mari. Fotografii ale „cadavrelor”, plasate strategic, urma să fie trimise apoi la Ambasada sovietică, chipurile din partea unui „binevoitor”. În plus, persoanele suspectate de simpatii comuniste puteau fi lăsate să zărească niște „corpuri extraterestre”, urmărindu-se apoi cu cine iau legătura. S-a mai aflat că au fost folosite și OZN-uri false, de fapt elicoptere deghizate, în operații „împotriva unui mare adversar străin”.

Dezinformarea OZN viza și marele public. Dacă OZN-urile puteau fi prezentate drept avioane experimentale, contribuabilul era mulţumit că există o explicaţie oficială pentru întregul fenomen OZN. Dacă, dimpotrivă, avioanele experimentale secrete ar fi fost luate drept OZN-uri, iar cei ce vedeau OZN-uri puteau fi prezentaţi drept lunatici, atunci scurgerea unor secrete sensibile putea fi uşor dezminţită. În sfârşit, amplificarea zvonurilor despre pacte guvernamentale cu extratereştrii, utilizând eventual în acest scop persoane cu o structură psihică exaltată, putea acoperi de ridicol, în ochii omului de pe stradă, tot fenomenul OZN.

Dezinformarea a fost practicată și de ruşi. Și aici au circulat zvonuri despre pacte, baze subterane și OZN-uri prăbușite. De pildă a fost foarte populară știrea privind un „OZN prăbușit” la Sverdlovsk în 1969, caz popularizat în filmul TV, din 1998, intitulat „The Secret KGB UFO Files”. S-a aflat repede că întreaga istorie, dată drept autentică, a fost fabricată de doi producători americani, cu largul concurs al unor colaboratori ruși. O istorie asemănătoare a avut și filmul englez „Alien Autopsy” (1996) despre presupuse înregistrări făcute cu ocazia autopsiei unui extraterestru la Roswell.

Sfârșitul negației

Pe 16 decembrie 2017, în The New York Times, care de mult timp nu mai abordase subiectul OZN, a apărut un articol senzațional în care se dezvăluia că Departamentul Apărării al SUA, care nega oficial în continuare orice interes pentru OZN-uri, a cheltuit de fapt 22 de milioane de dolari, între 2008 și 2012, pentru a studia ce sunt și cum funcționează OZN-urile (fără vreun rezultat). Știrea a explodat în toată presa „serioasă” care până atunci se abținuse de la acest subiect. Articolul arăta că banii s-au cheltuit în cadrul așa numitului „Program de identificare a amenințărilor aviatice avansate” (Advanced Aviation Threat Identification Program – AATIP), finanțat din inițiativa liderului de atunci al majorității din Senat, Harry Reid, și a fost realizat de o echipă organizată de magnatul aerospațial, miliardarul Robert Bigelow. Concomitent cu articolul au fost publicate și trei filmulețe cu OZN-uri captate prin aparatura de termoviziune de pe avioanele de vânătoare ale marinei. Au dat declarații și aviatorii și radariștii implicați. Purtătorul de cuvânt al Pentagonului a trebuit să confirme realitatea informațiilor.

Unul dintre incidentele examinate a fost cazul portavionului „Nimitz” care efectua în 2004 exerciții în zona San Diego din Pacific. Timp de două săptămâni au fost reperate zilnic OZN-uri, prin radar și vizual. Pe data de 14 noiembrie, două avioane de vânătoare au fost trimise să intercepteze un asemenea OZN. Pilotul David Fravor a identificat obiectul, descris ca o bomboană „TIC-TAC” de mărimea unui F-18, și s-a angajat în urmărirea lui. La un moment dat OZN-ul a țâșnit și a dispărut, fiind regăsit de radare, peste câteva secunde, la o distanță de 60 de mile, într-un loc desemnat dinainte, în exercițiu, ca „punctul de întâlnire”. Un alt avion, pilotat de Chad Underwood a reușit imediat după aceea să filmeze obiectul.

Celelalte două filmulețe au fost realizate de piloți de pe portavionul „Theodor Roosevelt” în Atlantic. Ei spuneau că în perioada 2014-15 „aceste chestii erau acolo toată ziua”. Uneori au fost evitate coliziuni. După ce portavionul a fost trimis în Golful Persic, obiectele neidentificate au continuat să apară în jurul său.

Două personalități au contribuit decisiv la toate aceste dezvăluiri: Cristopher Mellon, fost subsecretar adjunct (pentru intelligence) al Departamentului Apărării și Louis Elizondo, fost șef al proiectului AATIP, care și-a dat în 2017 demisia din Pentagon, datorită adversității față de ideea dezvăluirii importanței fenomenului. Elizondo declara, între altele: „Atenție, acestea sunt fapte înregistrate prin aparatură militară de ultimă generație și nu că bunica a văzut niște lumini în curtea din spate”. Tot el sublinia că ideea autenticității dovezilor și a caracterului neidentificat este insuportabilă pentru mulți: „Aproximativ 30% dintre oameni, după experiența mea, nu reușesc absolut deloc să o proceseze. E prea mult; ei nu vor să vorbească despre asta. Chiar nu vor să se gândească la asta”. Un motiv ținea de religie…

Dezvăluirile și îngrijorarea piloților au determinat Congresul SUA să ceară să fie informat, prin briefinguri succesive, asupra incursiunilor FAN în zonele de antrenament militar, inclusiv asupra unor accidente evitate în ultimul moment. Amploarea fenomenului a făcut ca în legile de finanțare a militarilor și a structurilor de informații pe 2021, 2022 și 2023 să se prevadă, obligativitatea unei mai bune organizări a investigării FAN/OZN printr-o structură dedicată, care să aibă resursele necesare și să prezinte rapoarte periodice, inclusiv publice.

În urma acestor presiuni, Pentagonul și comunitatea de informații au fost obligate să înființeze încă în 2020 un grup operativ care să gestioneze problematica OZN. Acest grup operativ a fost reorganizat de mai multe ori, pentru a răspunde exigențelor Congresului. Grupul a trebuit să facă și un raport public despre tot ce se cunoaște în acest sens.

În consecință, pe 25 iunie 2021, s-a produs un alt pas important spre recunoașterea oficială a fenomenului OZN – Biroul directorului național de informații a făcut publică o „Evaluare preliminară: fenomene aeriene neidentificate”, având 9 pagini. A existat și un raport secret, mult mai voluminos, însoțit de multe filme, dar numai pentru anumiți membri ai Congresului.

În raportul public scria că au fost examinate 144 de rapoarte OZN, provenind doar din surse guvernamentale americane și din perioada 2004-2021. Majoritatea rapoartelor descriau obiecte care au întrerupt pregătirea pre-planificată sau alte activități militare. 80 de rapoarte au implicat observarea cu mai mulți senzori simultan. În 11 cazuri s-au raportat aproape-ciocniri, iar în 18 incidente s-au observat „modele neobișnuite de mișcare”: staționare pe vânt puternic, mișcare împotriva vântului, manevre bruște sau deplasare cu o viteză considerabilă, fără mijloace de propulsie vizibile, invizibilitate controlată și capacitatea „multimedii”, adică de a se deplasa cu aceeași ușurință în aer și sub apă. Dintre cele 144 de cazuri, 143 au fost declarate neidentificate. Nu erau deci nici creații omenești (americane, rusești, chinezești etc), nici fenomene naturale cunoscute (de pildă meteorologice), nici identificarea greșită a unor apariții banale.

Pentru 2022 nu s-a mai obținut decât organizarea, în Congresul SUA, pe 17 mai 2022, a unei audieri publice dedicată fenomenelor aeriene neidentificate, oricum prima de acest fel după mai mult de 50 de ani. Rezultatele audierii au fost rezumate prin următoarele constatări: OZN-urile sunt reale, OZN-urile posedă cel mai probabil o tehnologie reală, necunoscută nouă și OZN-urile sunt considerate de un interes național pentru Statele Unite.

Începând din 2020 s-a manifestat o competiție între structurile militare, care doreau să controleze organismele dedicate OZN-urilor și, implicit, datele sensibile care puteau fi aflate astfel, și Congres, care – prin intermediul legii bugetului – cerea o structură transparentă, deschisă spre marele public și spre oamenii de știință.

Și în legea de finanțare pentru 2023 Congresul cere o nouă organizație de sincronizare și standardizare a colectării, raportării și analizei incidentelor OZN, inclusiv a efectelor fiziologice adverse, organizație cu acces rezonabil la resurse. În plus, s-a propus ca cei care au semnat angajamente de nedivulgare privind observațiile OZN să poată vorbi, sub protecție guvernamentală, fără a fi pedepsiți. Toate aceste evoluții contribuie în prezent la diminuarea treptată a acelui tabu care însoțește cercetarea fenomenului.

Și alte puteri sunt interesate

La mai puțin de trei luni de la apariția articolului din New York Times, la începutul lunii martie 2018, Asociația ASFAN a primit o invitație pentru o întâlnire cu oficialități ale Ambasadei R.P.Chineză în București. La discuția care a avut loc, partea chineză dorea să afle un singur lucru: părerea membrilor ASFAN despre ce sunt de fapt OZN-urile. Se poate specula că nu am fost singurii care au fost întrebați.

În 16-17 octombrie 2018, s-a organizat la Moscova o Conferință OZN, intitulată „Forumul celor cinci continente”. Au fost invitați reprezentanți din 30 de țări, inclusiv România. Au participat 10 dintre cei invitați. Oficialitățile de stat și economice din Rusia și din China au avut o participare ieșită din comun. Costurile congresului au fost suportate de partea chineză (!). Obiectivul conferinței a fost organizarea unei coaliții internaționale OZN cu sediul în China, la care să fie atrase cele 30 de țări și care să ceară la ONU înființarea unui organism dedicat problemei contactelor extraterestre.

Întâlnirea următoare, din 2019, urma să se țină în China. La început au apărut câteva amânări, iar la sfârșitul anului partea chineză nu mai răspundea la mesaje. În aceste condiții, reprezentanții tuturor celorlalte țări au trecut, în condițiile pandemiei, la contacte pe internet pentru a păstra inițiativa. Ei au înscris oficial, în Portugalia, în 2021, asociația neguvernamentală, nonprofit International Coalition for Extraterrestrial Research (ICER), reunind reprezentanți și adjuncți din 30 de țări și păstrând obiectivele inițiale.

Una dintre acțiunile de răsunet cu o reprezentare semnificativă ICER a fost pe 24 iunie 2022, când Senatul Federal al Braziliei a găzduit o audiere publică de 5 ore, cu subiectul OZN. În Arhivele Naționale din Brasilia, există la ora actuală 20.000 de pagini de documente OZN produse de Forțele Aeriene braziliene, desecretizate și cu acces gratuit pentru public. Cu ocazia audierelor s-au prezentat detalii din două faimoase istorii OZN. Prima, numită Operação Prato (Operațiunea Farfuria), a forțelor aeriene braziliene, s-a derulat în 1977 și 1978, în jurul orașului Colares din statul brazilian Pará, examinând sute de cazuri de agresiune din partea unor globuri luminoase. Cealaltă a fost așa numita „noapte oficială braziliană OZN” din 19 mai 1986, când circa 20 de obiecte zburătoare neidentificate, sfere luminoase cu diametrul sau lungimea de la 30 de metri până la 1500 de metri, au blocat ore în șir sistemul brazilian de control al traficul aerian, mai ales deasupra triunghiului Rio de Janeiro, São José dos Campos şi São Paulo.

Pentru a înțelege contextul internațional, mai menționăm că în perioada 2008-2013 Ministerul Apărării din Regatul Unit a desecretizat 52000 pagini de documente OZN, între care raportul „Condign”, un memorandum ştiinţific şi tehnic de câteva sute de pagini privind OZN-urile, realizat, în cadrul structurii DI55 (Defence Intelligence 55).

Desecretizări masive de documente OZN au avut loc și în Belgia, Spania, Suedia, Rusia, Brazilia, Mexic, Chile, Uruguay, Peru, Danemarca, Finlanda, Canada, Australia, Noua Zeelandă etc. Deocamdată nu și în România.

Atitudinea oamenilor de știință

Am menționat că fenomenul OZN a fost respins sistematic de oamenii de știință, întrucât: (1) caracteristicile raportate contraziceau legile naturii, așa cum le cunoaștem noi azi și (2) fenomenul nu putea fi observat de oricine sau experimentat în laborator. După expresia lui Carl Sagan: „o afirmație extraordinară trebuie însoțită de dovezi extraordinare”. Or, aceste dovezi nu puteau fi obținute. Imaginile puteau fi contrafăcute, iar mărturiile, chiar și de bună credință, ale unor observatori experimentați, puteau fi subiective. În plus, datorită tabuului impus asupra domeniului, chiar dacă unele dovezi ar fi fost plauzibile, niciun cercetător nu s-ar fi încumetat să-și pună renumele și cariera în pericol abordând domeniul OZN.

Iată însă că recent, mai ales după „Evaluarea preliminară” difuzată în mai 2021, atitudinea oamenilor de știință a început să se schimbe ușor.

Ca două exemple, menționăm proiectul UAPx condus de Dr. Kevin Knuth, de la Universitatea din Albany. Începând încă din 2019, cu aparatură de înaltă performanță instalată în locuri în care au fost semnalate frecvent OZN-uri, au fost colectate 600 de ore de videoclipuri în infraroșu, peste 100 de ore de date radiologice și pentru particule de mare energie etc. În 2021, profesorul Avi Loeb de la Universitatea Harvard a lansat proiectul Galileo – urmărirea și înregistrarea unor OZN-uri prin telescoape de înaltă rezoluție. În ambele cazuri obiectivul este colectarea de date, despre fenomenele aerospațiale neidentificate, care să poată fi examinate în laborator.

În mai 2022, la scurt timp după audierile din Congres, și NASA a anunțat crearea unei echipe proprii de lucru având același obiectiv. O primă acțiune va consta în reexaminarea unor înregistrări controversate realizate de astronauți. Șeful echipei este David Spergel fost Profesor la Universitatea Princeton.

În decursul timpului, au fost avansate mai multe ipoteze încercând să explice fenomenul OZN: Fenomene naturale? Arme secrete? Invazie extraterestră? Intratereștri? Călători în timp? Azi toate aceste variante par extrem de puțin probabile.

La ora actuală, cel mai popular răspuns este „o inteligență non-umană”. Cuvântul „extratereștri” nu a fost evocat niciodată oficial, întrucât o ipoteză atât de controversată și chiar toxică ar avea nevoie de dovezi mult mai serioase decât cele disponibile. Există și o excepție. În noiembrie 2021, la întrebarea ce puteau fi cele 143 de cazuri neidentificate menționate în „evaluarea preliminară”, Avril Haines – directorul serviciilor de informații naționale SUA (Director of National Intelligence) – cea care supraveghează toate cele 16 agenții de inteligence americane, inclusiv CIA, NSA sau DIA, a răspuns: „Am fost destul de siguri că nu vom ajunge să caracterizăm fiecare dintre aceste [rapoarte OZN] în diferitele categorii […] există întotdeauna problema: «avem cumva și ceva pe care pur și simplu nu-l înțelegem și care ar putea veni pe căi extraterestre»?”

Poate cel mai aproape de un răspuns este Jacques Vallée, astrofizician şi doctor în informatică. El consideră OZN-urile „dovada existenţei altor dimensiuni, dincolo de spaţiu şi de timp.” Tot el mai spune: „Există un sistem de control spiritual al conștiinței umane, iar fenomenele paranormale, cum ar fi OZN-urile, sunt una dintre manifestările sale. Nu pot spune dacă acest control este natural sau sub puterea unei voințe supraumane. El ar putea fi determinat în întregime de legi pe care nu le-am descoperit încă.” Mai adăugăm că în Univers ar trebui să existe, cu o probabilitate aproape de certitudine, civilizații vechi de peste un miliard de ani. Poate explicația fenomenului OZN are legătură cu ele.

Bibliografie selectivă

  • Vladimir Ajaja, Evgenii Kruşelniţki, NLO vokrug nas (în ruseşte), Golos, Moscova, 1992;
  • Giuseppe Cocconi, Philip Morrison, Searching for Interstellar Communications; Nature, volume 184, pages 844–846 (19 September 1959);
  • Cometa, „Les Ovni Et La Defense: A quoi doit-on se préparer?”, 1999, https://www.bibliotecapleyades.net/sociopolitica/sociopol_cometareport01.htm#pdf files; (trad.rom. OZN-urile şi Apărarea. Pentru ce trebuie să ne pregătim, Ed. AltFel, 2000);
  • Philip J. Corso, William J. Birnes, The Day After Roswell, Simon & Schuster, New York, 1997 (trad.rom. După Roswell, 1998);
  • Richard M. Dolan, UFOs and the National Security State. Cronology of a Cover-up, Hampton Roads Publishing, (vol.I, 2002, vol.II, 2009);
  • Dan D. Farcaş, UFOs over Romania, Flying Disk Press, 2016; (trad.rom. OZN-uri deasupra României, Lifestyle Publishing, 2017);
  • Dan D. Farcaș, Fenomene aerospațiale neidentificate – Un ghid esențial OZN, Ed.Dharana, 2021;
  • Terry Hansen, The Missing Times – News Media Complicity in the UFO Cover-up, Xlibris, 2000;
  • Ion Hobana, Julien Weverbergh, OZN, o sfidare pentru raţiunea umană, Ed. Enciclopedică, Bucureşti, 1971.
  1. Allen Hynek, Philip J. Imbrogno, Bob Pratt, Night Siege – The Hudson Valley UFO Sightings, Ballantine Books, New York, 1987;
  • Leslie Kean, UFOs: Generals, Pilots and Government Officials Go on the Record, Crown Archetype, 2010; (trad.rom. OZN, un mister neelucidat. Generali, piloţi şi oficialităţi depun mărturie, Lifestyle publishing, 2011);
  • Ion Lazeanu, Unusual phenomenon observed with radar device in Romania, în European Journal of UFO & Abduction Studies, vol 1(1) March 2000;
  • Nick Pope, Open Skies, Closed Minds. For the first Time, a Government UFO Expert Speaks Out, Pocket Books, Simon & Shuster, 1997;
  • Călin Turcu, Extratereştrii în România (vol. I și II), Ed. Obiectiv, 2005.
  • Jacques Vallée, Dimensions: A Casebook of Alien Contact, Ballantine Books, 1989; (trad.rom. Alte dimensiuni, Ed. Savas Press, 1993);

 

NOTĂ Textul urmează prezentarea făcută de autor, pe 5 octombrie 2022, în Aula Bibliotecii Academiei Române.

Revista Cunoașterea Științifică, Volumul 1, Numărul 2, Decembrie 2022

postat în: Media 0

Revista Cunoașterea Științifică, Volumul 1, Numărul 2, Decembrie 2022A apărut ultimul număr al revistei Cunoașterea Științifică, Volumul 1, Numărul 2, Decembrie 2022.

Din cuprins:

EDITORIAL
Viitorul științei – Știința științelor, de Nicolae Sfetcu
ȘTIINȚE NATURALE
Anomalii ale relativității generale, de Nicolae Sfetcu
ȘTIINȚE SOCIALE
Dezvoltarea capabilităților europene în domeniul managementului crizelor, de Alexandru Cristian The Security Management System from the Perspective of the Global Energy Crisis and the Extended Black Sea Region Escalating Conflict, de Daniela Georgiana Golea, Andreea Florina Radu, și Tiberiu Tănase Closed Economies, Autarchy – Failure and Economic Disaster, de Darius-Antoniu Ferenț
ȘTIINȚE FORMALE
Învățarea automată a regulilor de asociere în mineritul datelor (data mining), de Drew Bentley
FILOSOFIE
Karl Popper și problema demarcației între știință și ne-știință, de Nicolae Sfetcu A Scientifically Acceptable Mechanism for the Reincarnation Process of the Self, de Adrian Klein
RECENZII CĂRȚI
Republica lui Platon, de Nicolae Sfetcu

Articolele integrale pot fi citite pe site-ul revistei la https://www.cunoasterea.ro/, și pot fi descărcate în format PDF. Revista poate fi descărcată de aici: https://www.cunoasterea.ro/revista/cunoasterea-stiintifica-volumul-1-numarul-2-decembrie-2022/, în oricare din principalele formate digitale (PDF, EPUB, și MOBI pentru Kindle)

Pentru contribuții cu articole din domeniu, vedeți condițiile aici: https://www.cunoasterea.ro/publicarea-articolelor-in-revista-cunoasterea/

Pentru abonare la totate informațiile care apar pe site-ul revistei, inclusiv articolele individuale și revista în format PDF cu articolele integrale: https://groups.google.com/g/revista-cunoasterea

Lectură plăcută!

Revista Cunoașterea Științifică
Piaţa Presei Libere, Nr. 1
Casa Presei Libere, Corp A3, Etaj 1
013701 Bucureşti, Sectorul 1
Telefon / WhatsApp: 0745 526 896
Email: contact@cunoasterea.ro

1 56 57 58 59 60 61 62 65