本文摘要：近日，在美国华盛顿特区的一次研讨会上，美国国防部高级研究计划局（DARPA）宣告，计划在未来五年内，投资20亿美元用作人工智能的研究。在一个取名为“AINext”的计划中，该机构目前有多达20个项目正在展开中。这些项目的研究重点还包括提升机器学习和人工智能技术的安全性和弹性，提升电力、数据和性能方面的效率，并探寻这些系统的“可解释性”。 “机器缺少上下文推理小说能力，它们的训练必需涵括所有有可能再次发生的情况，这样不仅成本高昂，而且完全不有可能已完成。

近日，在美国华盛顿特区的一次研讨会上，美国国防部高级研究计划局（DARPA）宣告，计划在未来五年内，投资20亿美元用作人工智能的研究。在一个取名为“AINext”的计划中，该机构目前有多达20个项目正在展开中。这些项目的研究重点还包括提升机器学习和人工智能技术的安全性和弹性，提升电力、数据和性能方面的效率，并探寻这些系统的“可解释性”。

“机器缺少上下文推理小说能力，它们的训练必需涵括所有有可能再次发生的情况，这样不仅成本高昂，而且完全不有可能已完成。”项目主管StevenWalker博士说道，“我们期望探寻机器如何以类似于人类的交流和推理小说能力，来辨识新的情况和环境，并以此适应环境它们。

”人工智能是一个广义术语，它涵括了从检索能力到机器学习的所有内容，而且所有的定义都相当严重依赖消耗数据来告诉算法和“自学”。DARPA在这一领域具有历史悠久的研发历史，但最近它的研发成果已被中国等外国强国打破。今年夏天早些时候，中国宣告计划到2030年沦为人工智能领域的领军者。

在许多情况下，这些人工智能仍正处于跟上阶段，但这项技术——特别是在是机器学习——不仅有可能彻底改变用户与技术的交互方式，还有可能彻底改变企业和政府机构利用这种技术与员工和公民展开交互的方式。机器学习有一个特点，在自学时，不会将自学数据里的偏差划入人工智能系统。如果数据中包括漏洞或错误信息，机器有可能得出结论错误的结论，例如：哪类人“更加有可能”犯罪，这类错误的结论可能会产生十分相当严重的后果。

更加可怕的是，即使机器产生了偏差，由于人工智能类似于“黑盒子”的原理结构，我们没办法搞清楚它们否有偏差、产生了哪些偏差以及为什么产生偏差。换句话说，即使是设计算法的研究人员，也不过于理解机器如何得出结论它们的结论。

也就是说，人工智能不存在危险性。但是，如果开发者充足谨小慎微，人工智能研究也可以沦为创意和变革的源泉。随着DARPA的研究大大向前前进，我们将不会看见他们如何处置这些最重要问题。

这些问题早已某种程度是技术问题，堪称关系到每个人的社会问题。

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