同時，DARPA也是機器學習的發源地之一，機器學習是一種模仿大腦中神經元行為的人工智能(AI)。 DARPA創新辦公室主任Brian Pierce博士最近在VB Summit 2018年談到了該機構的努力。
其中一個研究領域是所謂的“擁有常識的”人工智能，這種人工智能可以利用環境線索和對世界的理解，像人類一樣進行推理。具體而言，DARPA的機器常識程序旨在設計模擬核心認知領域的計算模型：對象(直觀物理)，場所(空間導航)和代理(意圖行動者)。
“你可以開發一種能夠識別圖像中許多物體的分類器，但如果你提出問題，你沒法兒得到答案。” Pierce說， “我們希望擺脫大量的數據來訓練神經網絡[并且]使用更少的標簽來訓練模型。”
該機構還在尋求可解釋的AI(XAI)，該領域旨在開發下一代機器學習技術，解釋給定系統的基本原理。
“[它]幫助你理解系統的界限，這可以更好地告知人類用戶。” Pierce說。
更廣泛地說，該機構最近承諾在未來五年內投入20億美元用于人工智能，或者每年約4億美元，作為其AI Next計劃的一部分。
任何人都可以通過回復關于fbo.gov上的邀請來參與DARPA資助的計劃。其約30億美元的年度預算資金項目由大約100名項目經理(PM)監督，他們來自于內部和合同人才。
DARPA通過競爭促進了AI的進步。十多年前，在2004年，DARPA啟動了“大挑戰”(Grand Challenge)項目。該項目的任務是讓工程師和研究人員組成的團隊在內華達州沙漠中駕駛自動駕駛汽車跑完132英里全程。隨后的城市挑戰是讓這些汽車在各自景觀中行駛，旨在復制城市景觀。
其他持續存在的挑戰包括：DARPA機器人挑戰賽，團隊開發控制和感知算法(以及界面)，以及Cyber?? Grand Challenge，這是一個創建自動防御系統的競賽。
Pierce說，最終的游戲是實現從能夠執行基本推理的人工智能到能夠進行情境推理的人工智能的范式轉換，這些系統本質上可以在它們從未遇到的情況下得出準確的結論。
“我們認為，如果我們能夠使人與機器之間的相互作用更加對稱，我們可以讓機器成為我們可能解決任何工作中更有效的合作伙伴。” Pierce本月早些時候告訴VentureBeat，“這是開始啟用其他類型應用程序的基礎。”
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