【DARPAAI】美国DARPA人工智能研究综述
近年来，深度学习方法等取得突破性进展，推动人工智能技术快速地发展。美国充分认识到人工智能的战略意义，一直注重该领域的技术研发，从国家战略层面开始加紧布局，卓越的技术研发机构为人工智能的发展奠定了雄厚的技术基础，取得了大批令人瞩目的成果。美国国防高级研究计划局（DARPA）是美军开展人工智能研究的领导者，也是最重要的研究机构，美国人工智能的发展很大程度上也要归功于DARPA的支持。1人工智能技术发展的三次浪潮
DARPA依据技术特征，认为人工智能技术的发展已经历第一次和第二次浪潮，将迎来第三次浪潮。第一次人工智能技术浪潮开始于20世纪60年代初，以“手工知识”为特征，通过建立一套逻辑规则来表示特定领域中的知识，针对严密定义的问题进行推理，没有学习能力，处理不确定性的能力很弱。第二次人工智能技术浪潮开始于20世纪60年代末，以“统计学习”为特征，针对特定的问题域建立统计模型，利用大数据对它们进行训练，具有很低程度的推理能力，但不具有上下文能力。第三次人工智能技术浪潮以“适应环境”（上下文自适应）为特征，可持续学习并且可解释，针对真实世界现象建立能够生成解释性模型的系统，机器与人之间可以进行自然的交流，系统在遇到新的任务和情况时能够学习及推理。人工智能的持续自主学习能力将是第三次人工智能技术浪潮的核心动力。
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人工智能技术发展的三次浪潮
DARPA从四个方面来评判人工智能技术的能力，分别是感知、学习、抽象和推理。图1描述了人工智能的三次浪潮在这四个方面能力的不同。
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图1 人工智能三次浪潮的能力区别
2DARPA人工智能研究历程
DARPA很早启动了跨学科人工智能项目，综合了计算机科学、数学、概率论、统计和认知科学领域内的最新成果。DARPA在人工智能方面的研究主要涉及自然语言理解、问题求解以及感知和机器人等领域。
DARPA在人工智能方面开展的主要研究如图2所示。
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图2DARPA在人工智能领域开展的研究
1）自然语言理解
20世纪70年代初，DARPA启动了语音识别研究（SpeechUnderstandingResearch，SUR）项目。在该计划中，DARPA支持多个研究机构采用不同的方法进行语音识别研究，取得较好成绩的是CMU的Hearsay-技术以及BBN的HWIM（HearWhatIMean）技术。其中Hearsay-II提出了采用并行异步过程，将人讲话内容进行零碎化处理的前瞻性观念；而BBN的HWIM通过庞大的词汇解码处理复杂的语音逻辑规则来提高词汇识别的准确率。进入80年代，DARPA开始采用统计学的方法研究语音识别技术，开发了Sphinx、BYBLOS、DECIPHER等一系列语音识别系统，已经能够整句连续的语音识别。
2000年之后，DARPA开始研制通过对话进行人机交互（HCI）的系统，该系统还能从与不同人的对话中学习经验，提供个性化的服务。2005年，DARPA启动了全球自动化语言情报利用（GALE）项目。该项目寻求能够对标准阿拉伯语和汉语的印刷品、网页、新闻及电视广播进行实时翻译的技术，目标是使得95%的文本文档翻译和90%的语音文件翻译均能达到95%的正确率。2008年11月，DARPA又启动了MachineReading项目，旨在实现人工智能的应用和发展学习系统的过程中，对自然文本进行知识插入。2012年启动的文本深度发掘和过滤（DeepExplorationandFilteringofText，DEFT）项目更加明确地提出要利用深度学习技术发掘大量结构化文本中隐含的、有实际价值的特征信息，同时还要具备可将处理后的信息进行进一步整合的能力，在此基础上，将这些技术用于作战评估、规划、预测的辅助决策支持中。2014年DARPA启动大机制（BigMechanism）项目，开发协助计算机阅读科学和技术文章的技术，将知识片段综合成更完整的模型，并提出实现特定目标的干预措施。
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文本深度发掘和过滤（DEFT）项目
2）感知和机器人
环境感知主要涉及各类传感器信息的识别和应用。随着研究的深入，特别是研制无人系统（主要是无人车）对信息输入的苛刻要求，DARPA的项目从对静态信息的识别逐渐向动态信息的感应和识别方向发展。
DARPA于1976年开始图像理解（ImageUnderstanding）项目。最初的目标是用5年的时间开发出能够自动或半自动分析军事照片和相关图片的技术。项目参与单位包括麻省理工学院、斯坦福大学、罗切斯特大学、SRI和霍尼韦尔公司等。1979年，项目的目标增加了图形绘制技术。到了1981年，预计5年内完成的项目并没有终止，而是持续到2001年。
2001年，DARPA为解决环境感知问题，启动了PerceptOR项目，其目的是开发新型无人车用感知系统，要求系统足够灵巧，能够保证无人车在越野环境中执行任务，并且能在各种战场环境和天气条件下使用。2005年该项目完成阶段性研究，后转移到“未来作战系统地面无人车集成产品”项目，进行系统开发与测试。
2010年3月，DARPA启动了心灵之眼（Mind’sEye）项目，旨在为机器建立视觉的智能，可对视频信息进行形象推理。
3）问题求解
DARPA在20世纪80年代资助动态分析和重新规划工具（DART）项目，采用自动推理，显著改善沙漠风暴和沙漠盾牌行动中后勤和其他规划职能的问题解决辅助计划。在DART的帮助下，之前需要四天才能完成的部署计划，现在仅需要数小时就能完成。
通过其可学习个性化助理（PAL）计划，DARPA创建了认知计算系统，提高了不同层次军事决策的效率，降低了对于大量指挥人员的需求，并实现更小型、移动性更高且不易受到影响的指挥中心。
DARPA的先进机器学习概率规划（PPAML）计划旨在创建用户友好的编程语言来简化和普及机器学习应用。通过避免专家从头开始构建定制软件的繁琐工作，这样做将加快的智力密集型应用程序的开发，包括垃圾邮件过滤器、智能手机个人助理和自动驾驶车辆等。
2006年DARPA开始综合学习（IntegratedLearning）项目，目标是将专业领域知识和常识综合建立一个推理系统，该系统能像人一样学习并可用于多种复杂任务。
2010年，DARPA开始资助深度学习（DL）项目，目标是构建一个通用的机器学习引擎。深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模能力。深度学习是目前最接近人脑的智能学习方法，将人工智能带上了一个新的台阶，将对一大批产品和服务产生深远影响。
3最新研究项目
1）可解释的人工智能（ExplainableArtificialIntelligence，XAI）
由于机器不能向用户解释其想法和行动，研究人员也无法完全理解人工智能系统的决策过程，难以分辨人工智能系统某个具体行动背后的逻辑。可解释性是人类与人工智能关系发展的核心，人工智能系统必须向操作人员解释行为决策原因，以获得人类信任。
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可解释的人工智能
2016年10月，DARPA发布可解释的人工智能项目的广泛机构公告（BAA），其目标是建立一套新的或改进的机器学习技术，生成可解释的模型，结合有效的解释技术，使得最终用户能够理解、一定程度的信任并有效地管理未来的人工智能系统。通过该项目，新的机器学习系统将能解释自身逻辑原理、描述自身的优、缺点，并解释未来的行为表现。
这一项目提出了三个挑战：如何生成可解释模型、如何设计解释接口、如何理解用户心理需求以进行有效地解释。对此，该项目将开发一系列新的或改进的机器学习技术，生成更多的可解释模型；希望将最新的人机交互技术（如可视化、语言理解、语言生成和会话管理）与新的原则、策略和技术相结合，获得有效的解释；总结、拓展和应用当前的关于解释的心理学理论。
该项目分为两个技术领域：可解释的学习者（ExplainableLearners）和解释的心理学模型（PsychologicalModelsofExplanation）。图3描述了该项目的总体架构。
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图3XAI项目的架构
2017年3月，DARPA从学术和工业界中挑选出了13家研究机构进行资助，包括加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校、卡耐基梅隆大学、SRI、Rutgers、PARC、Raytheon等。
目前，华盛顿大学的研究团队已经取得了一些研究成果：研究团队开发了一种方法，可以让人工智能系统阐述其输出结果的基本原理，人工智能系统（计算机）将会从数据集中自动找到一些样本，然后给出简短的解释；研究团队还针对图形识别系统设计了一些方法，通过标注图片上最重要的部分来揭示图形识别系统的判断逻辑。
2）终身学习机器（LifelongLearningMachines，L2M）
目前人工智能以机器学习技术为核心，并依赖于庞大的数据支撑。但编程者无法预知所有可能出现的元素或面对的情景。当这些机器学习系统遇到程序和数据库中并未包含的特殊情形时就会不知所措。如果想扩展机器学习系统在该新环境下的能力，必须停止其服务并利用额外的数据对其进行再训练，但这种做法依赖于人类的介入且效率较低。与此不同，生物系统能够实现自主训练，从过往经历中不断汲取经验，即使面对全新的环境也能根据积累的知识做出适应性调整。
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终身学习机器
DARPA于2017年启动L2M项目，探索生物学习机理在人工智能中的应用，推进新一代人工智能系统的发展。该项目的目标是开发支持下一代自适应人工智能系统所需的技术，使其能够在实际环境中基于情景进行在线式现场学习并改善性能，不需要进行线下再编程或再训练。这种持续自主学习的能力可帮助系统在没有预编程与训练的情况下适应新情景。
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终身学习机器
L2M试图将生物学习机理应用于计算机机器学习系统，打破现有机器学习系统对预编程和训练样本的依赖，使人工智能系统像生物系统一样能够根据经验进行决策，提高行动的自主性，增强广度环境适应能力。为了实现这一目标，L2M项目旨在从根本上开发一种全新的机器学习机制，使系统能够从经验中不断学习，这与孩童和其他生命体一生不断从经验中进行学习与训练的机制非常相像。L2M项目周期为4年，有两个技术领域。第一个技术领域是开发机器学习框架，可持续应用过去的经验成果，并使用“经验教训”去适应新的数据或情景；同时，还需开发用于监测机器学习系统行为的技术，对系统可以适应的能力范围进行设置，并具备在必要时对系统进行干预的功能。第二个技术领域源自对生命体学习机制的学习，将专注于研究生命系统自我学习和适应的原理和技术；并考虑这些原理和技术是否能够以及如何应用在机器学习系统中。L2M项目的结构如图4所示。
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图4L2M项目的架构
L2M项目的新型机器学习机制所具有的核心能力包括：持续学习，系统在执行期间能够学习；适应新的任务和环境，将已有的学习能力应用于新的场景，但不丢弃之前已学习过的任务；目标驱动的感知，从任务的角度去理解输入信号；选择性的可塑性，在稳定性和可塑性之间平衡；安全性和可监控。
目前，L2M研究团队致力于研究计算系统如何能够实时适应新环境而不会丢失之前的知识。加州大学欧文分校的一个研究团队计划研究海马和大脑皮层的双重记忆结构。该团队试图创建一种能够通过对比现有记忆输入来预测潜在结果的ML系统，这将使系统在保留之前学习内容的同时变得更具适应性。塔夫茨大学研究小组正在研究在蝾螈等动物中观察到的再生机制，以研究能够在任务过程中通过改变其结构和功能来适应环境变化的柔性机器人。
通过研发新一代机器学习技术，使其具备能够从环境中不断学习并总结出一般性知识的能力，L2M项目将为第三次人工智能技术浪潮打下坚实的技术基础。
4结语
人工智能技术在感知与信息处理、指挥决策、赛博安全、无人系统等军事领域正发挥着越来越重要的作用。随着人工智能技术的不断发展，具有可持续学习并且可解释其决策的能力，获得人类信任，将推动无人自主系统成为未来重要的作战力量，促进各种新型作战样式的发展。
人工智能
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===========================================清华AMiner团队
通过AMiner大数据平台对AMiner的自动驾驶人才库进行数据挖掘，统计分析出领域内学者分布及迁徙代表性研究学者自动驾驶技术领域的国内代表性研究学者包括贺汉根、李德毅、杨静宇、郑南宁等，国外包括SebastianThrun、ChrisUrmson、ElonMusk、AmnonShashua等。贺汉根国防科技大学机电工程与自动化学院教授、博士生导师，中国智能驾驶与自动驾驶技术领军人物。学习经历、获得荣誉：完成国家自然科学基金重点项目、国家863计划、国际合作等课题20余项，先后获国家科技进步三等奖1项、国防科工委科技进步一等奖1项、教育部科技成果一等奖1项等奖励。在国际期刊及国内核心期刊发表论文多篇，享受国务院政府特殊津贴。科研成果：2000年国防科学技术大学以一辆老式北京吉普车为平台的自主驾驶汽车进行了75.6km/h的高速公路车道跟踪实验。2003年6月，国防科学技术大学与一汽集团合作研制成功红旗CA7460自主驾驶轿车。该车在正常交通状况下，高速公路上最高稳定自主驾驶速度为每小时130km，最高峰值自主驾驶速度为每小时170km，并具备超车功能，其总体技术性能达到了当时世界先进水平。2006年8月，国防科技大学与一汽集团合作研制成功红旗HQ3自主驾驶轿车，在硬件系统小型化、控制精度和稳定性等方面都有明显提高。该自主车于当年9月参加了在吉林长春举办的东北亚博览会。2007年3月，该车又被国家商务部选送到莫斯科参加“俄罗斯—中国年”展览。2011年7月14日，智能化自动驾驶系统在红旗HQ3轿车平台上研发成功，获准进入京珠高速长沙至武汉段，开展我国首次自动驾驶汽车高速公路长途自主驾驶试验。2017年3月6日，经有关部门批准同意，新一代红旗自动驾驶汽车获准在长沙绕城高速公路上开展试验。
李德毅指挥自动化、计算机工程和人工智能专家，深入研究云计算和人工智能领域，独创出自动驾驶感知认知理论体系及“驾驶脑”产品，被称为是“中国自动驾驶产学研界的代表”。学习经历、获得荣誉：1983年获英国爱丁堡海里奥特·瓦特大学博士学位。1996年被授予少将军衔，1999年当选中国工程院院士，2004年当选为国际欧亚科学院院士。指挥自动化、计算机工程和人工智能专家，中国人工智能学会理事长，中国指挥与控制学会名誉理事长。清华大学、国防大学兼职教授、博士生导师。长期从事不确定性人工智能、大数据和智能驾驶领域研究。科研成果：参加了多项电子信息系统重大工程的研制和开发。最早提出控制流—数据流图对理论和一整套用逻辑语言实现的方法；证明了关系数据库模式和一阶谓词逻辑的对等性；提出云模型和发现状态空间，用于不确定性知识表示和数据控制；在智能控制“三级倒立摆动平衡”实验中取得显著成效。先后获得国家科技进步奖，军队科技进步奖，获得发明专利10项，发表论文130多篇，出版中文著作5本、英文专著3本，在国际上享有极高声誉。
杨静宇南京理工大学“模式识别与智能系统”国家重点学科学术带头人、计算机科学与工程学院博士生导师。学习经历、获得荣誉：1982年2月—1984年4月，在美国伊利诺斯大学CSL实验室T.S.Huang指导下进行计算机视觉领域的合作研究，1993年6月—1994年3月在美国密苏里大学堪萨斯分校计算机系担任访问教授，1997年12月—1998年4月在加拿大康科迪亚大学国际知名的模式分析与机器智能研究中心担任访问教授。1998年在加拿大ConcordiaUniversity的模式分析与机器智能中心担任客座教授。全国优秀留学回国人员，享受国务院特殊津贴。目前担任南京理工大学计算机科学与工程学院的国家重点学科“模式识别与智能系统”学术带头人，同时是教育部信息领域规划专家组成员、国防科工局“微小型系统技术”规划组成员、中国人工智能学会常务理事。科研成果：2009年，主持的“特征抽取理论与算法研究”理论研究成果被评为国家自然科学二等奖，实现了南京理工大学在自然科学技术奖上零的突破。研制的我国第一套自主式地面自动驾驶平台，被称为是“在我国智能机器人领域具有开创性，是我国科技战线，特别是高技术领域的一项重大科技成果”。获得国家级科技成果奖2项，省部级科技进步奖15项。在国际学术刊物发表论文67篇，其中56篇被SCI收录。出版论著和译著7部。获得国家发明专利2项。
郑南宁现任西安交通大学教授，陕西省科学技术协会主席。1996年，获中国青年科学家奖。1999年，当选为中国工程院院士。学习经历、获得荣誉：1985年获日本庆应大学博士学位。现任西安交通大学教授，陕西省科学技术协会主席。1993年被授予全国优秀教师称号。1996年获中国青年科学家奖。1999年当选为中国工程院院士。科研成果：提出图像分析和视觉知识描述新方法，为构造计算机视觉系统和基于图像信息的智能控制系统，提供了理论指导和关键技术。完成“精密装配机器人机器视觉系统”研究，获1996年国家科技进步奖二等奖。发明了一种图像边缘曲线拟合的新方法，获1995年国家发明奖四等奖。“高性能机器视觉及车型与牌照自动识别系统”获1991年国家科技进步奖二等奖。提出在线交互式立体测深方法，研制出“X线数字减影血管造影系统”及“DSA1250数字减影血管造影系统”。研制出具有自主知识产权的数字电视扫描制式转换及视频处理芯片；获已授权的中国发明专利七项。发表论文100余篇，著作2部。
SebastianThrun2003年，加入斯坦福大学，开始自动驾驶汽车的研究。2011年，获得MaxPlanckResearchAward和首届AAAIEdFeigenbaumPrize。世界顶级人工智能专家。谷歌无人车之父学习经历、获得荣誉：1995年获得波恩大学计算机与统计学双博士学位，后任教于卡内基·梅隆大学。2003年，加入斯坦福大学，开始自动驾驶汽车的研究。2011年，获得MaxPlanckResearchAward和首届AAAIEdFeigenbaumPrize。世界顶级人工智能专家，2007年当选美国国家工程院院士，目前是斯坦福大学和佐治亚理工学院的兼职教授。科研成果：2005年，SebastianThrun的团队创建了机器人车辆Stanley，该车赢得了2005年DARPA大挑战赛，并在史密森尼美国国家历史博物馆展出。2007年，应谷歌的LarryPage和SergeyBrin邀请，在谷歌内部主导建立了一个硬件创新实验室，也就是后来的GoogleX实验室，产出了包括自动驾驶汽车、谷歌眼镜在内的众多标志性项目。2012年初，受到可汗学院启发，参与创立了Udacity。
ChrisUrmsonhttps://www.ted.com/speakers/chris_urmson2009年加入GoogleX，并于2013年接替SebastianThrun担任项目负责人。学习经历、获得荣誉：2005年，获得卡内基·梅隆大学机器人方向（Robotics）博士学位。卡内基·梅隆大学的助理研究教授。参加的卡内基·梅隆大学团队赢得了2007年DARPA大挑战赛。科研成果：于2009年加入GoogleX，并于2013年接替SebastianThrun担任项目负责人，于2016年离任。与SterlingAnderson以及DrewBagnell共同创立了一家致力于自动驾驶汽车软件、数据和硬件的创业公司AuroraInnovation。
ElonMusk企业家、工程师、慈善家，现担任太空探索技术公司（SpaceX）CEO兼CTO、特斯拉公司CEO兼产品架构师、太阳城公司（SolarCity）董事会主席，自动驾驶汽车产业的先驱。学习经历、获得荣誉：本科毕业于宾夕法尼亚大学，获经济学和物理学双学位。2013年11月21日，美国《财富》揭晓了“2013年度商业人物”，荣登榜首。2016年9月22日，彭博全球50大最具影响力人物排行榜，排第11名。2016年12月14日，荣获“2016年最具影响力CEO”荣誉。2017年12月4日，位列《彭博商业周刊》2017年度全球50大最具影响力人物榜单第43位。科研成果：2015年10月，特斯拉推出了半自动驾驶系统Autopilot，Autopilot是第一个投入商用的自动驾驶技术。目前，特斯拉的量产车上均已安装Autopilot1.0、2.0或2.5硬件系统。
AmnonShashuahttps://newsroom.intel.com/biography/amnon-shashua/耶路撒冷希伯来大学的计算机科学教授，Mobileye的联合创始人兼首席技术官以及OrCam的联合创始人。自2017年英特尔收购Mobileye后，担任Mobileye的首席执行官兼CTO以及英特尔公司高级副总裁。学习经历、获得荣誉：1985年，在以色列特拉维夫大学的专业是数学和计算机科学。1989年，在魏兹曼科学研究所获得计算机科学学位，后在麻省理工学院取得脑与认知科学博士学位。科研成果：自1996年以来，一直担任耶路撒冷希伯来大学的计算机科学系教员。1999年，被任命为副教授，2003年为全职教授。在2002—2005年间，是希伯来大学工程和计算机科学学院的负责人。多年来，在机器学习和计算机视觉领域发表了超过100篇论文。1999年，创立Mobileye，专注于自动驾驶视觉系统，开发了一款鼠标大小的辅助驾驶系统。该设备的摄像机和定制芯片卡在汽车后视镜后面，提供的算法和计算机芯片能够根据图像（由车辆上的摄像机拍摄）预测潜在碰撞事故。2017年3月13日，英特尔宣布以每股63.54美元现金收购Mobileye，股权价值约153亿美元。这是以色列有史以来金额最大的一笔交易，也是英特尔发展史上的重大一步。