DARPA设立“机器常识”项目

【据DARPA网站2018年10月11日报道】美国国防先期研究计划局（DARPA）设立新项目，寻求向智能系统阐明并编码人类的基本背景知识。

今天的机器学习系统比以往任何时候都更先进，它们能够自动化地执行日益复杂的任务，并成为人类操作员的关键工具。尽管人工智能近期取得一些进展，但其发展的一个关键问题——机器常识，仍然无法得到解决。常识被定义为“感知、理解和判断事物的基本能力，这些能力几乎为所有人所共有，而且几乎可以被所有人认同而无需争辩”，常识为人类与周围世界的互动形成了关键的基础。拥有这些基本的背景知识可以显著促进人类和机器之间的共生伙伴关系。但是，要清楚地表达和编码这种晦涩却无处不在的能力并非易事。

DARPA信息创新办公室（I2O）的项目经理Dave Gunning表示:“缺乏常识会阻碍智能系统理解其世界、与人的自然交流、在不可预见的情况下合理行事并从新的体验中学习。”“这种缺失可能是我们今天所拥有的狭隘的人工智能应用程序与我们未来想要创建的更通用的人工智能应用程序之间最大的障碍。”

机器常识的探索并不是一个新的领域。自人工智能诞生之初，研究人员们就一直致力于开发机器的常识和推理能力，他们在基于逻辑的方法和从网络中提取并收集常识知识的方法中付出了很多的努力。虽然这些努力已经产生了有用的结果，但它们的脆弱性和语义理解的缺乏性阻碍了广泛适用的常识能力的产生。

近年来，人工智能在许多方面取得了重大进展，这使我们有可能解决这一难题。DARPA已经创建了“机器常识”（MCS）计划来开发新的能力。MCS将探索认知理解、自然语言处理、深度学习和人工智能研究等领域的最新进展，以找到常识问题的答案。

为了集中精力开展这项新工作，MCS将采用两种方法来开发和评估不同的机器常识服务。第一种方法将创建计算模型，这些模型从经验中学习并模拟由发展心理学定义的认知核心领域。这些核心领域包括对象域（直观物理）、位置域（空间导航）和代理域（意图参与者）。研究人员将寻求开发出与人类婴儿阶段一样的思考和学习的系统，利用认知发展领域的进步提供经验和理论指导。

“在人类生命的最初几年里，我们获得了智力和常识的基本组成部分，” Gunning说。“发展心理学家们已经找到了一种方法，可以将这些认知能力映射到人类的早期生命发育阶段，为研究人员提供一套目标和策略，来为机器常识开发新基础而模拟。”

为了评估第一种方法的计算模型的进展和成果，研究人员将探索发展心理学研究和文献来建立评估标准。DARPA将利用由此产生的认知发展里程碑来确定这些模型在预测/期望、经验学习和问题解决三个层面上的学习能力。

MCS的第二种方法将构建一个常识知识库，使机器能够通过阅读网络上的信息，来回答关于常识现象的自然语言或是基于图像的问题。DARPA预计，研究人员将使用人工构建、信息提取、机器学习、众包技术和其他计算方法来开发这个信息库。由此产生的能力将根据艾伦人工智能研究所（AI2）的常识基准测试进行测试。该常识基准测试通过广泛的众包过程构建，以表示并衡量普通成年人的常识知识程度。