DARPA寻求识别人工智能系统的理论和方法

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DARPA寻求识别人工智能系统的理论和方法

简介

3月24日,美国国防高级研究计划局(DARPA)国防科学办公室发布了一份广泛机构公告,寻求确定一个系统是否含有人工智能能力的基础概念和潜在技术,以便从本质上改进人与这类系统交互的方式。

虽然目前尚没有关于人工智能定义的共识,但DARPA将人工智能定义为系统中嵌入的可执行复杂任务和/或自适应学习的能力。人工智能能力涉及各种功能、能力,以及不同等级的复杂性和自主性。如果能提前了解人工智能在系统中所处的位置,即可大幅改善人与这类系统交互的方式。因此,DARPA正寻求如何能够主动或被动确定系统是否具备人工智能能力以及这种能力可实现效果的方法。

DARPA希望投标商能够从以下5个方面开展研究:

1 确定当前或未来人工智能方法对哪些特定系统(如车辆)或应用领域(如玩游戏)产生重大影响。

2 对于特定的系统或领域,投标商应定义该系统或领域内的能力类型以及这些能力类型的各种指标,通过这些指标可发现人工智能方法所产生的本质上完全不同的行为。

3 确定存在人工智能的各种方法,至少包括以下四种测试方式:

白箱方法—系统内部访问(但不包括)源代码级;

黑箱方法—外部信号,包括输入、输出和旁路信号,如电磁、热或声音散射等;

远程监视—在最远的距离对系统正常运行活动进行被动监视;

交互—干扰AI系统或其运行环境(如引入无害输入以测试响应)。

4 探讨以下内容:

可能存在的其他测试形式;

各种测试方式所用的信号;

各种测试方式所展示出的系统能力信息;

收集这些信息所需的时间表,以及需要多少算力或资源耗费。

5 最后,假设尚不了解人工智能系统的能力分类,探讨可通过以上信号来获取人工系统全部能力的方法,并且图灵测试、人工智能IQ测试和僵尸网络探测方法不在广泛机构公告的征求范围内。

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