近期，美國國防高級研究計劃局（DARPA）宣布推出一項名為“AI的下一步”的計劃，旨在加強開發(fā)AI對于常識性知識的學習能力，即加強其“機器常識”。

據(jù)悉，該項計劃耗資20億美元，基礎研究工作包括兩個方面：第一個，側(cè)重于基礎，讓AI“像孩子一樣學習”；第二個，開發(fā)基于深度學習的模型和其他方法，以當前AI行業(yè)的開發(fā)基準來制定解決問題的框架。

然而，實現(xiàn)DARPA計劃的前提條件是AI必須擁有人類對于物理世界的基本認知。截至目前，AI研究人員一直為如何幫助AI實現(xiàn)這種認知能力而感到困惑，他們更傾向于解決AI遇到的狹窄或一般的問題?？墒沁@些問題被認為是“脆弱的”，遠遠達不到人類的基本認知水平。

DARPA信息創(chuàng)新辦公室的項目經(jīng)理David Gunning表示：“這是一個全新的領域，而且充滿了無數(shù)未知的挑戰(zhàn)。每一個“人類”的行動都依賴于自己的常識性認知。即使是一個一歲大的孩子也會對物理世界有一種令人難以置信的理解，而這正是AI難以實現(xiàn)的。如果DARPA計劃得以實現(xiàn)，我們將開始一些可以協(xié)同進一步促進行業(yè)發(fā)展的事情?！?/p>

DARPA主任Steven Walker在揭示傘式AI工作時表示：“我們希望探索機器如何能夠獲得類似人類的溝通和推理能力，能夠識別新的情況和環(huán)境并適應它們。但是機器缺乏上下文推理能力，要想把它們培訓的涵蓋所有可能性，這基本難以實現(xiàn)，而且成本高昂?！?/p>

就目前而言，隨著全球AI競爭的加劇，中國和歐洲等國家積極推動AI發(fā)展路線圖，美國谷歌和其他公司也在持續(xù)發(fā)力人工智能研究，投入數(shù)十億美元甚至更多資金。而DARPA則希望通過高風險，高回報的研究來擴大這些努力。