DARPA：PAI项目寻求内嵌物理知识的人工智能

为了加速人工智能（AI）在国防领域的应用，DARPA近期在联邦商机网发布《颠覆性机遇特别通知-物理人工智能（PAI）》信息征询书，寻求开发“嵌入”与国防领域相关的物理、数学知识的创新AI架构、算法和方法，解决AI在科学发现、人工智能协作等各种国防应用中的技术挑战。

项目背景

当前，DARPA持续引领AI研究的创新，继续为广泛研发项目组合提供资金，从基础研究到高级技术开发，塑造未来AI技术。在这些未来技术中，机器将成为可信赖的合作伙伴，用以解决对国家安全至关重要的问题。DARPA认为，未来将通过“第三代”AI技术的系统能够通过生成上下文和解释模型获取新知识。PAI项目的基础研究将支持这一愿景。

AI将在未来国防部活动中将发挥越来越大的作用，从科学发现、人机协作到实时传感器处理、控制和协调各种分布式、智能和自主可组合系统。AI整合到国防应用的速度相当缓慢，原因包括国防部必须在安全性和性能要求之间取得平衡，处理非结构化和不完整数据的技术尚不成熟以及动态系统建模带来的复杂问题。

如果PAI项目在起始阶段就“内嵌”物理相关的科学与数学知识，那么就可以克服当今机器学习和AI系统相关的挑战，特别是在诸多国防应用中。

项目目标

PAI项目旨在开发“嵌入”与国防领域相关的物理、数学知识的创新AI架构、算法和方法，以解决AI在科学发现、AI协作和各种国防应用中的技术挑战。

PAI项目具体包括三个目标：

1. 开发一个AI原型，利用观测、实验和模拟数据以及先前的科学、数学/拓扑信息或统计模型等知识，克服稀疏、嘈杂或不完整数据的局限性。2. 演示AI原型；该原型在国防部相关应用中使用模拟/实际数据，例如卫星、雷达图像处理、人机协作。3. 解决AI系统的计算要求和基本性能限制，提高AI系统的准确性，具备能力以有效预测训练数据之外的行为以及提高处理噪杂、稀疏数据和对抗性欺骗的稳健性。

项目计划

该项目为期18个月，共分两阶段，合同总价值约100万美元。在第一阶段共9个月，研究人员将开发新的原型AI架构、算法和方法，以满足该计划的广泛目标。这些系统将使用模拟或真实数据在充分理解的“小型”或“模型”系统中进行测试。DARPA将开发初始方法来评估“准确性”、“稳健性”和“普适性”，并通过当前的基线机器学习方法来验证新方法。第二阶段共9个月，研究人员将扩展和完善原型方法，量化与国防部实际应用领域的绩效，并与现有的最先进的机器学习方法进行比较。

转载自：“国防科技要闻”（ID：CDSTIC）