darpa推動人工智能第三波浪潮

2018-09-30 17:07來源://

原標題：darpa推動人工智能第三波浪潮

darpa推動人工智能第三波浪潮

遠望智庫技術預警中心 樂天

據“勇士專家”網9月27日報道，五角大樓的科研部門正在大力推進先進人工智能水平，旨在整合 “機器學習”，引入更多的“自適應推理”，甚至幫助計算機判斷更多的主觀現象。

美國國防部高級研究計劃局（darpa）局長史蒂文·沃克稱，“ai-next”計劃旨在利用人工智能來幫助培訓數據，使計算機分析對操作員更可靠。

darpa的科學家們將ai-next解釋為提高面向ai的技術，可提供更復雜的“上下文解釋模型”的能力。

以指數級方式提高人類決策的速度

雖然在許多情況下仍然需要人類，但第三波浪潮可以被描述為引入新的能力，不僅提供答案和解釋，而且還使用“機器學習在背景中推理并解釋結果”， darpa副局長彼得·海納姆(peter highnam)。

“當我們談論第三波時，我們專注于語境推理和適應。它需要較少的數據培訓，” 海納姆說。這不僅使判斷更加可靠，而且通過理解不同的詞或數據集之間的相互關系，大大提高解釋的能力。

計算機只能從已經輸入或已有的信息中提取信息。雖然它可以在瞬間添加無窮無盡的數據，但如果底層存儲數據因某種原因發生變化，則人工智能驅動的分析可能面臨挑戰。這正是第三波所要解決的困境。

“如果基礎數據發生變化，那么你的系統就不會得到相應的訓練，” 海納姆解釋道。例如，第三波自適應推理將使計算機算法能夠基于分析周圍單詞和確定上下文的能力來辨別“主要”和“原則”間的差異。這種分析水平自然會產生更高水平的可靠性和細微差別，因為它可以使人們更深入地掌握他們可能尋求的詳細信息。

“這就是未來，在機器中建立足夠的ai，能夠實時通信，以機器速度實時共享數據和網絡，”沃克說。

高級人工智能的另一個例子是能夠迅速組織無人機收集數小時視頻，助力人類決策速度實現指數級增長，而該因素能決定戰爭的生死存亡。海納姆說：“在戰爭場景中，當計算機通過上下文推理給出答案時，人類必須相信它。”

darpa正在與私營部門密切合作，加強硅谷和國防工業合作伙伴的合作，以此來識別和應用最新的創新。

據darpa描述，人工智能第三次浪潮是為帶來“上下文解釋模型”和更高水平的機器學習，是在darpa先前的人工智能進展的第一和第二波的基礎上建立的。根據darpa的信息，第一波“允許對狹義問題進行推理”。雖然它確實帶來了某些學習能力的元素，但它被描述為只“具有低水平的確定性”。

這指明人工智能的主要挑戰，即培養具備“信任”或可靠性的能力，通過這種能力發現新模式、找到答案并將新數據與大量歷史數據進行比較，且其過程必須是準確的。鑒于這一挑戰，某些現有的人工智能集成模型可能難以適應更改數據或確定足夠的上下文。

darpa公開資料解釋說，第二波能夠“創建統計模型并對大數據進行訓練”，但推理極少。這意味著算法能夠識別新信息，并且通常將其置于與現有數據庫相關的更廣泛的上下文中。

因此，第二波ai通常可以通過檢查上下文并執行某些級別的解釋來確定先前未識別的單詞和信息的含義。在此階段，啟用人工智能的計算機可以借助單詞和信息與周圍的數據和概念的上下文來進行準確分析。

對于ai第二次浪潮，darpa科學家解釋說，在某些情況下，解釋的可靠性和響應新信息的能力可能存在局限性， 這可能是因為其決定不太可靠。海納姆解釋說，當新信息發生變化時，訓練現有數據的能力就會降低。因此，darpa信息將這一波描述為“最小推理”。

ai可以做出主觀判斷嗎？

雷神公司目前正在與美國海軍進行合作，以探索預測學、基于條件的維護和訓練算法，以便對其他復雜問題進行實時分析。這是一個為期6個月的合作研發協議(crada)，圍繞廣泛的新型人工智能應用。

雷神公司的開發人員不愿意透露他們正在與海軍合作的相關特定問題或平臺，但有一點可以確認，他們正在研究改進人工智能，以進一步支持大型作戰系統、武器裝備和網絡。

雷神公司負責任務支持和現代化的副總裁托德·普羅伯特表示，他們正在致力于推動國防部當前人工智能推動的舉措。“部署ai的部分目的是未來獲得信心，如果作戰發生變化，人工智能就將其進一步分解。”普羅伯特說，“我們正在訓練算法來完成人類的工作。”

第三波人工智能引領工程ai驅動算法來解釋主觀細微差別的前景。例如，像某些哲學概念、情感和受過去經驗影響的心理細微差別等，這些是計算機無法解釋的東西。

普羅伯特說，雖然在許多方面即使是最先進的算法也不能與人類的認知或情感相提并論，但是在某些方面，人工智能越來越能夠做出判斷。

普羅伯特解釋說，高級人工智能能夠通過收集和組織選詞、語音識別、表達模式和語調有關的信息來處理某些類型的意圖、情緒和偏見，以此來識別更多的主觀現象。

此外，一個系統擁有足夠大的數據庫，還可以將新的單詞、表達式和輸入的數據置于更廣泛、更主觀的范圍內，普羅伯特解釋說。

人工智能成為防御網絡系統的重要資產

防務合作伙伴正在使用新級別的人工智能來加強反恐調查和網絡取證。例如，一家名為托雷斯（torres aes）的全球安全公司，采用先進的人工智能來探尋恐怖組織、跨國犯罪分子或其他美國對手之間的隱蔽或隱藏的通信。

公司開發人員表示，雖然出于安全原因，這類人工智能應用程序的大部分細節無法獲得，但托雷斯網絡取證專家確實表示，先進的算法可以使用更高級的人工智能方法，找到與不良分子或敵人活動相關的 “數字足跡”。

作為對美國及其盟軍反恐部隊的網絡取證訓練的一部分，torres網絡戰士和調查人員利用人工智能進行網絡取證，例如，在連接巴拉圭、阿根廷和巴西的疏于松散治理的“三邊”地區打擊金融恐怖主義活動。

“我們訓練的系統建立在人工智能上。支持ai的算法可以識別壞人之間直接和間接數字關系，“torres aes首席執行官杰瑞·托雷斯說。例如，ai可以使用自適應推理來辨別不良參與者使用的位置、姓名、電子郵件地址或銀行賬戶之間的關系。

托雷斯補充說：“人工智能可以成為我們的防御網絡系統了解攻擊者的一項重要資產，我們可以從每一次攻擊中豐富知識庫，并發起智能反擊來中和攻擊者，或者假裝反擊，讓攻擊者暴露自己。人工智能對打擊攻擊者至關重要。”

未來戰爭將圍繞速度

人工智能迅速發展到前所未有的自主機器學習，其算法能夠立即吸收和分析新的模式和信息，推理上下文，與海量數據進行比較。目前在軍事網絡、數據系統、武器和大型平臺上的應用吸引了諸多關注。

計算機自主執行程序，規整信息，憑借驚人的處理速度，實現更迅捷的決策、執行、指揮和控制。但在許多情況下，人類的認知仍然需要整合較少的“有形”變量、解決動態問題或作出更多的主觀判斷。

就目前和新興平臺而言，人工智能領域已經取得了很大進展。 f-35“傳感器融合”依賴于人工智能的早期迭代，海軍“福特”級航母使用更高水平的自動化來執行艦載功能，“弗吉尼亞”級block iii攻擊潛艇利用觸摸屏線控技術為海底導航帶來更多自主性。

其他例子包括軍方目前在ibm啟用人工智能的沃森計算機上進行的試驗，該計算機可用于對“斯特雷克”裝甲車的作戰相關維修細節進行無線實時分析。與此類似，c3iot公司利用ai授權進行實時分析，對空軍f-16進行狀態檢修維護。

“盡管自主程度更高，但最終還是會由人做出決定，電腦只是作為合作伙伴。” 海納姆解釋說：“我們著眼未來，不是說讓機器做所有的事情，而是讓人類和機器共同努力，為下一場戰斗做好準備。”

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