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美国国防先期研究计划局选择团队开发机器学习和人工智能方法
2018-05-11


[据军用嵌入式网站2018510日报道] 
美国国防先期研究计划局(DARPA)已经选择团队开展其终身学习机器(L2M)项目,寻求开发全新的机器学习(ML)方法,使系统能够不断地适应新环境而不会遗忘之前学过的事情。



L2M研究团队现在正在运用他们不同的专业知识来理解计算系统如何能够实时适应新的环境,而不会失去以前的知识。加利福尼亚大学欧文分校的一个研究小组计划研究海马和皮层的双记忆体结构,并将这些知识应用于创建一个机器学习系统。该系统能够通过比较现有记忆的输入来预测潜在结果。这样的系统理论上会变得更具适应性,同时保留以前的学习记忆。



塔夫茨大学的另一组研究人员正在研究在动物(例如蝾螈)中观察到的再生机制,以创建能够随时改变其结构和功能以适应其环境变化的柔性机器人。在怀俄明大学工作的团队将调整生物记忆再巩固方法,以开发一种计算系统,利用上下文识别适当的模块化记忆,可以用新的感官输入重新组合,以快速形成适合新情况的行为。



L2M项目经理Hava Siegelmann博士表示,“有了L2M项目,我们并非寻求最先进的人工智能和神经网络的渐进式改进,而是通过改变机器学习的方法,使系统能够根据经验不断改进。所选团队从事这项创新型研究由各个科学领域的一些世界顶级研究人员组成,他们的方法同样多样化。”



Siegelmann补充道,“我们正处在人工智能技术大幅跳跃的门槛上。L2M项目将需要更多的创造力和努力。L2M旨在使人工智能系统能够从经验中学习,并变得比现有人工智能系统更智能、更安全、更可靠。”(工业和信息化部电子第一研究所 
宋文文)



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