DARPA最新的想法可以让今天的TINGE-ERA计算机有风险

美国国防高级研究项目局（DARPA）过去已经提出了一些疯狂的想法，其最新构思是创建总是学习和适应的计算机。

但是，这不是一个遥远的想法。移动设备，计算机和小工具已经具有人工智能特征，具有显着的例子是Apple的Siri，Microsoft“Cortiana和Amazon的Alexa。

但这些设备只能在预编程到系统的信息范围内学习和得出结论。现有的机器学习技术不允许计算机在盒子外面思考，以便在局面和情况下动态思考。

新的DARPA项目的目标是创建认为像生物实体的电脑，并不断学习。像人类一样，这样的系统会更好地通过以前意识到的问题考虑到账户和苍蝇。

这些计算机将慢慢地学习，就像孩子一样。作为系统成熟和获得经验，学习模型将变得更加灵活。如果它有效，计算机将能够根据具体情况推断更多答案，就像人类一样。

DARPA“恰当地命名为终身学习机（L2M）计划具有雄心勃勃的目标，可以为”在线学习的新AI系统，并基于它们遇到的新AI系统 - 而无需脱机以进行重新编程或再培训对于新条件，“根据周四发布的文件，详细发布了该计划。

AIVA Siegelmann，DARPA的L2M项目的节目经理Hava Siegelmann表示，这是一个自适应的计算机，这是一个“长期的”目标。

“这是因为今天的计算机被设计为在预先运行的程序上运行，这是因为它们执行时无法调整的模型，自英国Polymath Alan在20世纪30年代在20世纪30年代开发了最早的计算机器的模型，”Siegelmann说道有神经科学的背景。

对于DARPA，这样的系统将有许多优点，特别是在自动汽车等地区，这可能变得更加安全。它也可以帮助网络安全，计算机游戏和健康记录自动化。

提供生物智能的能力将涉及开发新的计算机架构和新的机器学习技术。现有计算机在尝试解决问题时，每次可能会考虑每一项可能的计算。

这就是为什么围绕量子计算机有巨大的兴奋，这将比今天的PC具有比今天的计算能力更大。但他们仍然赢得了试图找到答案时对不同情况进行适应的生物学能力。

另一个目标是创建新的计算架构，也许是一个可以打破依赖Von Neumann架构的现有模型的设计。Von Neumann已经挑战了很多次，但仍然驾驶今天的计算机。

L2M计划还涉及到新的机器学习模型。基于开源Tensorflow，Theano和Caffe的现有模型可以适用于高性能计算机，GPU，甚至拇指PC。像谷歌这样的公司正在提出更苗条的机器学习模型，搜索巨头针对Android Wear 2.0可穿戴设备。

来自DARPA的许多项目 - 美国国防部的宣言 - 通常不会产生商业成果，但原子能机构为包括互联网，GPS和电脑鼠标的技术的发展做出了贡献。DARPA还有助于开发新型的脑启发电脑，智能传感器和新芯片材料。