DARPA стремится разработать ИИ под названием KAIROS для прогнозирования мировых событий

• DARPA хочет раскрыть сложные события в цифровом мире.
• Их план - создать полуавтоматическую систему, которая сможет обнаруживать и проводить корреляции между миллиардами событий, происходящих в настоящее время во всем мире.

Искусственный интеллект (ИИ) имеет множество приложений в современном мире. Он может эффективно выполнять широкий спектр действий, включая дистанционное зондирование, электронную торговлю, медицинскую диагностику и управление роботами.

В расцвете искусственного интеллекта удалось добиться впечатляющих успехов, особенно за последние пару лет. Сегодня машины, работающие на слабом ИИ, могут выполнять множество задач намного лучше людей, от распознавания и сортировки изображений до победы над лучшим в мире игроком в го и диагностики определенных типов рака.

Однако DARPA хочет сделать еще один шаг в этой области, создав искусственный интеллект, который может находить скрытые закономерности в глобальном хаосе. Недавно они объявили о программе под названием «Основанный на знаниях искусственный интеллект, рассуждающий по схемам» (KAIROS) для создания полуавтоматической системы, способной обнаруживать и проводить корреляции между миллиардами событий, происходящих в настоящее время во всем мире.

KAIROS:ИИ на основе схемы

Эта новая программа направлена ​​на создание системы машинного обучения, которая может анализировать большой объем данных, представляющих ежедневные события, и определять, есть ли какие-либо потоки соединения.

Однако многочисленные события не происходят в последовательности, вместо этого они включают сложные явления, состоящие из нескольких вспомогательных компонентов. Постоянно растущий объем неструктурированных данных делает эту задачу еще более сложной для существующих инструментов и систем.

Вот почему программа будет использовать «схемы» для поиска связей между информацией. Схема, впервые представленная в начале 1920-х годов, представляет собой единицу знания, в которой события организованы в часто встречающиеся повествовательные структуры.

Например, люди ходят в магазины, чтобы что-то купить. Этот тип событий включает в себя схему транзакции покупки, которая определяется определенными ролями (продавец, покупатель), набором действий (продукт, платеж) и временными ограничениями (оплачивается с помощью карты, если сумма превышает 100 долларов США).

Ссылка:KAIROS | DARPA

Чтобы сформировать действенное понимание сложных реальных событий и точно спрогнозировать, как они будут развиваться, ИИ на основе схемы позволяет временное и контекстное обоснование этих событий. Проще говоря, он генерирует на доске повествования обо всем, что происходит вокруг нас.

Как это работает?

Задача DARPA будет достигнута в два этапа. На первом этапе система будет генерировать схемы из огромных объемов данных путем идентификации, классификации и кластеризации событий на основе рассуждений и лингвистических выводов.

Две фазы программы KAIROS | Предоставлено:DARPA

Разработчики планируют использовать процедуры обобщения, композиции и специализации для создания схем, которые эффективно описывают сложные события, и внедряют знания, относящиеся к предметной области, для модификации анализа для конкретных нужд.

На втором этапе система применяет набор схем (сгенерированных на первом этапе) к сложным реальным данным и пытается извлечь события и повествования. Это будет не так просто, как кажется, потому что для построения и расширения базы знаний требуется обнаруживать сложные сущности и события, а также их отношения друг с другом.

Читайте:DARPA будет использовать лазерный источник света для питания небольших самолетов на лету

На данный момент вся система кажется теоретической, но агентство изучает ее именно поэтому. Учитывая простоту ИИ, который у нас есть сегодня, довольно сложно представить такую ​​сложную систему в ближайшем будущем.