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DARPA新项目使人工智能具备“经验”学习能力
走出去对接“一带一路” 引进来促进“双返双创”
看望旅赞江西籍侨胞并与卢萨卡市建立友好交流合作关系

发布时间:2018-01-20 21:09:58 来源: 抚州日报
  

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  【据DARPA官网2017年3月20日报道】人工智能(AI)已成为重要的新兴技术领域,不但在民用和商业领域占据了重要地位,更在国防领域显露巨大应用潜力,如赛博安全和动态物流规划等领域。然而,目前最聪明的AI系统仍然无法超越生物智能,最鲜明的例子就是目前的AI都依赖编程和广泛的数据训练,即机器学习,来实现看似智能的任务。如果这些程序或训练设置没有专门用于一个特定的元素、情况或环境,这些机器学习系统将受到阻碍,无法确定将要执行的任务。一个人类驾驶员可以凭借其驾驶经验处理真实世界中从未遇到的挑战,而目前机器学习系统不具备这种“经验”。这与一个简单生物系统所具有的适应力和经验学习的能力都相去甚远。为解决这一问题,DARPA启动了新项目——“终身学习机器”(L2M),目的是开发可以从任务中学习并变得更先进和可靠,而且这种“经验”将得到积累。这种自动和持续学习的能力可以帮助无人驾驶汽车提升安全性,因为它们将从以往上路遇到的事故、盲点和漏洞中学习并获取经验,而这些经验是在之前的程序设定和训练中没有涉及的。该项目经理表示,生活是不可预测的,程序员无法预测将要出现的每个问题或意外情况,这意味着现有的机器学习系统在真实世界汇总遇到违规和意外情况时仍然无法应对。目前,想要扩展机器学习系统应对新情况的能力,必须通过程序和数据训练得以实现,然而这种方法使不可扩展的。而L2M项目将开发新型的机器学习机制,可以使系统像儿童和其他生物系统一样,从生活中自我训练,获得经验。然而,如何使机器局部在特定的场景下获得普适性经验的方法尚不成熟。L2M项目将提供一个独特的机会来建立一个计算机科学家和生物学家的社区来共同探讨这种新机制。L2M项目将持续4年,包含两个技术领域。第一个是技术领域是开发可持续应用的新型机器学习框架,该框架可以获取以往的机器学习经验并适应新型数据或场景的“经验教训”,同时,还需要开发新技术用于机器学习系统的行为监测,设定其在适应的范围内,并干预系统的功能需求。研究将包括网络理论,算法,软件和计算机体系结构。第二个技术领域源于“持久兴趣的生物学习机制”,着重探讨生命系统如何学习和适应,以及这些原则和技术如何应用到机器学习系统。L2M项目经理和支持人员将与2017年3月30日举办提案日,项目广泛机构公告(BAA)已经发布。(中国船舶工业综合技术经济研究院 志伟)


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