所谓自洽:“某个理论体系或者数学模型的内在逻辑一致,不含悖论”。

自洽【self-consistent】,简单地说就是按照自身的逻辑推演的话,自己可以证明自己至少不是矛盾或者错误的,这就是简单的自洽性。科学研究本身就是遵循自洽性的,建立于客观基础上,反之则建立于主观之上,最终归属不可证伪与证明,一个不能够满足自洽性的理论或者方法显然是不攻自破的。

平心静气,想一下,生活本身常常不自洽,智能呢?更是不自洽,人机融合智能就是一种不自洽与伪自洽的命题:矛盾丛生,依然生长!

2月14日,美国防高级研究计划局(DARPA)公布“人工智能科学和开放世界新奇学习”(SAIL-ON,泛舟)项目,旨在使人工智能系统自主识别和响应现实世界环境的变化。
一、研究背景
当前的人工智能系统擅长执行按照严格规则定义的任务,但并不能很好地适应现实世界中部队经常面临的不断变化的情况,如对手的突袭行动、不断变化的天气,以及在陌生的地形中作战。为了使人工智能系统能够在各种军事应用中有效地与作战人员合作,智能机器需要从解决限定范围封闭世界的问题模式中走出来,以应对开放世界中变化的新型挑战。
二、研究目标
为实现这一飞跃,DARPA启动SAIL-ON项目,旨在研究和开发创建人工智能系统所需的基础科学原则和通用工程技术和算法,使其在开放世界中出现新情况下能够恰当、有效地发挥作用。项目目标是制定科学原则,以量化和表征人工智能系统,并在国防部选定的领域中对这些系统进行演示验证和评估。
三、研究内容
DARPA国防科学办公室项目经理塞纳托尔表示,人工智能系统必须做的第一件事是认识到世界发生的变化;第二件是表征世界如何变化;第三是适当调整其反应;第四是学会适应后,更新其世界模型。
SAIL-ON将教授AI系统如何学习和作出适当反应,而无需利用大型数据集进行重新训练。该项目将奠定机器赋能技术基础,使其无论在哪个领域都能自主开展军事“观察、适应、决策和行动”(OODA)循环过程,即观察情况、适应观察到的情况、确定最佳行动方案、然后采取行动。
SAIL-ON要求研究团队在开放世界中表征和量化新颖特性的类型和程度,以开发一种能够生成选定领域不同程度新颖层级新情况的软件,并开发能够识别和响应多个开放世界领域的新奇特性的算法和系统。
SAIL-ON寻求人工智能多个子领域的专业知识,包括机器学习、计划识别、知识表征、异常检测、故障诊断和恢复、概率编程等。
四、下一步计划
该项目提案者日活动计划于2019年3月5日在弗吉尼亚州阿灵顿举行,预计不久后将发布广泛机构公告。
来源:DARPA网站/图片来自互联网
军事科学院军事科学信息研究中心 申淼
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