ДОП
Для общественного пользования

Отчет №ИИ-045-ВЕН/2026

Стратегическое вычисление и оценка применения систем искусственного интеллекта в операции «Абсолютная решимость»
по состоянию на 05 января 2026 года
ОБЩЕСТВЕННАЯ ИНФОРМАЦИЯ // ДОП // ОТЧЕТ № IA-045-ВЕН/2026-АДДЕНДУМ
К ВНИМАНИЮ: Центр стратегических оценок и подготовки аналитического персонала (ЦСОиПАП)
ТЕМА: Стратегическое вычисление и оценка применения систем искусственного интеллекта (поколения 2.0/2.5) в операции «Абсолютная решимость». Прогностическая модель развития поколения ИИ 3.0 к 2050 г.
АВТОР: Ведущий консультант по развитию аналитических систем и ИИ.
1. Введение и постановка задачи

На основании анализа материалов операции «Абсолютная решимость» (3.01.2026) поставлена задача: провести ретроградную оценку вероятных классов и архитектур нейросетевых моделей, использованных США на всех этапах планирования и исполнения операции.

Ключевые вопросы:
1. Какие системы ИИ могли быть использованы для моделирования и планирования?
2. Почему виртуальная модель была критически необходима?
3. Чего опасалось командование США, отказываясь от «прямого» сценария?
4. Осуществлялась ли онлайн-коррекция силами ИИ?
5. Каковы качественные показатели применения (эффективность, ограничения)?
6. Какие уроки следует извлечь для развития ИИ поколения 3.0 к 2050 году?
2. Стратегическое вычисление: вероятные системы ИИ и их роль

Анализ характера операции (синхронизация кибератак, РЭБ, ВТУ, действий спецназа с точностью до минут) указывает на применение не отдельных нейросетей, а гибридной экосистемы взаимосвязанных ИИ-агентов, работающих в рамках единой архитектуры управления (вероятно, на базе или в дополнение к концепции JADC2 — Объединенное вседоменное командование и управление).

Этап операции Вероятный класс/архитектура ИИ Конкретные расчетные задачи Оценка качества применения
1. Стратегическое планирование и моделирование (2024-2025 гг.) Генеративно-состязательные сети (GAN) / Агентное моделирование в симуляторах типа «EVE» Моделирование тысяч вариантов развития операции с учетом тысяч переменных: состояние ПВО Венесуэлы, возможные реакции РФ/КНР, погодные условия, мораль войск, время суток. Высокая. Операция прошла с минимальными задержками, что указывает на глубокое предсказание «слабой связности» венесуэльской системы обороны.
2. Оперативное планирование и создание «цифрового двойника» Глубокое обучение с подкреплением (RL) + Компьютерное зрение (CV) Создание виртуальной динамической модели (цифрового двойника) театра военных действий. Точное позиционирование целей, моделирование электромагнитного спектра, траекторий полета, логистики. Исключительная. Успешный прорыв ПВО и быстрый захват цели свидетельствуют о высоком соответствии цифровой модели физической реальности.
3. Онлайн-коррекция и исполнение (ночь 3.01.2026) Сверточные нейронные сети (CNN) + Рецирентные нейронные сети (RNN/LSTM) Анализ потока данных в реальном времени: перехват коммуникаций ВСВ, данные с БПЛА и датчиков F-35, киберразведка. Адаптивное целеуказание и коррекция ударов. Высокая, но с ограничениями. Скорость принятия решений человеком оставалась критичным узлом. Финальное решение на штурм, вероятно, принимал командир группы Delta Force на месте.
3. Обоснование критической важности виртуальной модели и опасения США

Почему была построена виртуальная модель?

  • Страх перед «системой-в-системе»: Главным объектом опасений был не отдельный комплекс С-300ВМ или Су-30, а непредсказуемость слабых связей в системе обороны. Модель позволяла протестировать, как отказ одного элемента (энергосети, командного центра) каскадно повлияет на всю оборону.
  • Неопределенность человеческого фактора: Моделирование должно было дать вероятностный ответ на вопрос: «Станет ли расчет российского ЗРК сражаться до конца, если Мадуро будет нейтрализован, а связь пропадет?» Анализ социальных сетей, перехватов и данных агентуры, обработанный ИИ, дал отрицательный ответ, что стало ключом к плану.
  • Оптимизация ресурсов и минимизация рисков: Прямой штурм укрепленной президентской резиденции без предварительного «прогона» в симуляторе чреват высокими потерями даже у элитных подразделений. Модель позволила отработать каждое движение спецназа.

Чего боялось командование США, планируя операцию без применения таких моделей?

4. Была ли онлайн-коррекция с помощью нейросетей?

Да, с высокой степенью вероятности. Однако, важно понимать ее ограниченный, ассистирующий характер (Human-on-the-loop, а не Human-out-of-the-loop).

Области онлайн-коррекции:

  • Кибер- и РЭБ-подавление: ИИ в реальном времени анализировал эффективность подавления каналов связи и адаптировал параметры РЭБ-атак для глушения наиболее активных частот.
  • Динамическое перепланирование ударов: При уничтожении запланированной цели (радара) ИИ мог мгновенно предлагать следующий приоритет для авиации или флота, чтобы поддерживать «окно» в ПВО открытым.
  • Анализ реакции противника: Системы NLP (обработки естественного языка) в режиме, близком к реальному времени, могли анализировать панику в незашифрованных переговорах ВСВ, подтверждая успех обезглавливающего удара.
Ограничение: Финальное тактическое решение («стрелять/не стрелять», «входить/не входить») оставалось за человеком. «Тупая» сила ИИ была подчинена «гибкому» человеческому сознанию для работы в условиях абсолютной моральной и правовой неопределенности.
5. Стратегические выводы и траектория развития к поколению ИИ 3.0 (к 2050 г.)

Успех операции «Абсолютная решимость» — это демонстрация возможностей ИИ поколения 2.5 (узкий ИИ, гибридные системы, человек в контуре). Провал Венесуэлы — это поражение системы, не обладающей даже зачатками ИИ поколения 1.0 для анализа своих уязвимостей.

СРАВНИТЕЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ИИ ПОКОЛЕНИЙ

Характеристика ИИ 2.5 (Использованный в операции) Цель: ИИ 3.0 (К 2050 году)
Принятие решений Ассистирование. Человек принимает финальное решение. Автономное принятие тактических решений в заданных этических и правовых рамках (Rules of Engagement, вшитые в архитектуру ИИ).
Адаптивность Высокая в заранее смоделированных рамках. Креативность и импровизация на тактическом уровне. Способность генерировать непредсказуемые для противника схемы действий.
Скорость «OODA-цикла» Сокращен цикл наблюдения и ориентации. Решение и действие — за человеком. Полная автономия цикла на тактическом уровне. Возможность формирования роевого интеллекта беспилотных систем.
Понимание контекста Ограниченное, в рамках военных и логистических параметров. Глубокая семантическая модель мира, включающая политические, культурные, исторические, социальные факторы.
Уязвимости Зависимость от данных, энергии, уязвимость к атакам «adversarial learning». Кибер- и когнитивная устойчивость. Способность к самовосстановлению и децентрализованному функционированию при потере связи с центром.

ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ВЫВОД:

Операция 3.01.2026 стала «Синдромом Перл-Харбора для эпохи ИИ». Она показала, что страна, обладающая даже современным вооружением, но не имеющая собственной экосистемы военного ИИ для его интеграции, анализа и управления, стратегически беззащитна перед противником, который эту экосистему построил.

К 2050 году разрыв между обладателями ИИ 3.0 и остальными будет носить цивилизационный характер, аналогичный разрыву между ядерными и безъядерными державами в XX веке. Задача нашего Центра — обеспечить, чтобы развитие следующего поколения ИИ велось не вслепую, а как стратегический проект национального выживания.