Ответа на этот вопрос почти наверняка нет. Неправильная интерпретация людьми наблюдений за природными явлениями стара как время. Более свежий и актуальный пример - странная люминесцентная структура в небе, вызванная запуском ракеты SpaceX. В таких случаях неправильные интерпретации возникают из-за того, что люди имеют неполную информацию или неправильно понимают, что они видят.

Пентагон хочет избежать такого рода путаницы, поэтому ему нужно лучше понимать летающие объекты, которые он сейчас не может идентифицировать. Во время военной миссии, будь то в мире или на войне, если пилот или солдат не могут идентифицировать объект, у них возникает серьезная проблема: как они должны реагировать, не зная, нейтрален ли он, дружелюбен или угрожает? К счастью, военные могут использовать передовые технологии, чтобы попытаться обнаружить странные объекты в небе.

«Ситуационная осведомленность» - это военный термин, обозначающий полное понимание среды, в которой вы работаете. НЛО представляет собой пробел в ситуационной осведомленности. В настоящее время, когда пилот военно-морского флота видит что-то странное во время полета, почти единственное, что он может сделать, это спросить других пилотов и управление воздушным движением, что они видели в этом месте в то время. Во всем мире число сообщений об НЛО за год достигло более 8000. 

Даже самые тяжело задокументированные инциденты остаются не урегулированными, несмотря на опрос десятков свидетелей и просмотр множества письменных документов, а также множество аудио и видеозаписей.

НЛО предоставляют военным возможность улучшить свои процессы идентификации. По крайней мере, некоторая часть этой работы может быть выполнена в будущем автоматизированными системами, и, возможно, в реальном времени по мере развития инцидента. Военные машины - хаммеры, линейные корабли, самолеты и спутники - покрыты датчиками. Это не только пассивные устройства, такие как радиоприемники, видеокамеры и инфракрасные сканеры, но и активные системы, такие как радар, гидролокатор. Кроме того, военная машина редко бывает одна - машины едут в составах, ходят флотами и летают в соединениях. Над ними все спутники смотрят сверху.

Датчики могут предоставить множество информации о НЛО, в том числе о дальности, скорости, курсе, форме, размере и температуре. Однако с таким большим количеством датчиков и таким большим количеством данных сложно объединить информацию в нечто полезное. Тем не менее, военные активизируют свою работу в области автономии и искусственного интеллекта. Одним из возможных применений этих новых технологий может быть объединение их для анализа всех многочисленных сигналов, поступающих от датчиков, для разделения любых наблюдений, которые он не может идентифицировать. В этих случаях система может даже назначать датчики на близлежащие транспортные средства или орбитальные спутники для сбора дополнительной информации в режиме реального времени. Тогда это могло бы собрать еще более полную картину.

На данный момент, люди должны будут взвесить то, что показывают все данные. Это потому, что ключевой проблемой для любого успешного использования искусственного интеллекта является укрепление доверия к системе. Например, в известном эксперименте ученых Google, продвинутый алгоритм распознавания изображений, основанный на искусственном интеллекте, был введен в заблуждение, позволяя ошибочно идентифицировать фотографию панды как гиббона, просто искажая небольшое количество исходных пикселей.

Так что, пока люди не поймут НЛО лучше, мы не сможем учить компьютеры. На мой взгляд, новый подход ВМС к сообщению о столкновениях с НЛО является хорошим первым шагом. Это может в конечном итоге привести к всеобъемлющему, полностью интегрированному подходу к идентификации объектов, включающему объединение данных от многих датчиков посредством применения искусственного интеллекта и автономии. Только тогда в небе будет все меньше и меньше НЛО - потому что они больше не будут неопознанными.