人工智能能否获取无限潜力

人类非常善于根据目前有限的信息采取下一步的行动，计算机更是如此。

DARPA的一个新项目的目标是训练人工智能像人类一样处理和评估信息，并在比目前更小的数据集上产生可操作的结果。DARPA将这个非常重要的项目列为VIP级别，其中VIP也是虚拟智能处理（Virtual Intelligence Processing）项目名称的英文缩写。

DARPA在其6月14日发布的一份征求意见书中写道：“如果下一代人工智能要成功地集成到国防部的应用程序中，就必须能够处理不完整、稀疏和嘈杂的数据，并要能处理实际问题中可能出现的意外情况。”因此需要建立新的数学模型，生成高效、强大的人工智能算法，其可以用很少的例子学习新概念，并能够指导新型硬件（未来可支持人工智能算法的硬件）的开发。”为了创建这些数学模型，DARPA希望合作伙伴们创造出一种人工智能，这种人工智能的灵感来自于人类新大脑皮层中大规模的并行工作。如果大脑结构是使人类擅长快速处理信息的奥妙，那么大脑结构就值得被研究。为对人脑进行逆向工程，我们需要为各种计算应用新的数学模型，这些模型必须是完整和透明的，且能够为下一代处理器提供信息，使其更适合第三代人工智能。

DARPA的初衷是向该问题领域注入资金，它认为这些领域既能产生未来的结果，目前也不能由市场提供服务，该招标明确要求建立尚未成为人工智能开发重点的数学模型。它还在寻找能够指导未来开发硬件的模型，而不是能够在现有机器上运行的程序。DARPA对硬件在模拟中的工作方式很感兴趣，但希望合作伙伴推迟为模型制作硬件的时间。

目前来看，DARPA推进该项目的思路大致如下:受大脑的启发，建立一个数学模型，在一个有限的数据集上处理信息，然后为还不存在的硬件设计这个数学模型。

尽管这听起来很简单，但征集活动还要求提案者谈谈这些算法在军事任务中的局限性，特别是在准确性、数据、计算能力和鲁棒性方面的局限性。

根据有限的信息开展工作是未来军事机器的发展方向。在电子战、艰苦的环境和极其罕见且难以记录的战场事件中，对有限的数据进行更多的机载处理应该能够实现更大的自治权。即使在武器系统传输数据以改进算法的罕见情况下，该数据集也比用于培训大多数商用机器学习工具的大数据集小几个数量级。

若提案者的想法符合该项目一、二阶段的计划并被采纳，将获得100万美元的奖励。对任何人来说，若能够计算出让未来计算机像人脑一样在稀疏信息上高效运行的数学方法，这一奖励都将极为可观。