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DARPA启动“能力感知机器学习”项目提高自主系统可信性
2019-03-13


[据防务系统网站2019225日报道]  美国防先期研究计划局(DARPA)意图自主系统能够评估自身完成特殊任务的好坏,并将其向人类合作伙伴解释。



2019219日,DARPA发布“能力感知机器学习”CAML)项目跨部门公告,旨在利用系统的评估有效性并将信息传达给人类,将自主系统从一种工具转变为可信赖的合作伙伴。



借助“能力感知机器学习”项目,机器将能够将其行为与人类的期望匹配,并使操作员能够快速了解它如何在复杂、变化、高风险的环境中的运作。



目前,机器学习训练系统可以使它们的行为适应类似于他们接受过训练的情况,但它们无法告知其计划如何执行任务,其工作相关的训练充分性或其他因素,可能会影响他们成功几率。这意味着人类必须帮助系统做出选择——这是在作战环境中对资源的不良使用。



“能力感知机器学习”项目计划为对象识别,机器人导航,行动计划和决策创建机器学习框架,将显著提高人与自主系统之间的团队协作能力。



“能力感知机器学习”项目为期48个月,将涉及三个方面:



一是经验自我学习。机器学习系统对任务中首次探索的经理进行捕捉和编码,使系统能够记住以前的操作。



二是任务策略的自我学习。其中系统分析任务行为,将它们总结为一般模式并识别任务依赖性。



三是能力感知学习。建立一个学习框架,通过该框架可以通过人类可理解的方式,描述系统任务策略和预期效能。



初步测试将在提案者机器学习平台和选择的应用程序上进行,但系统最终将在国防部平台上使用真是插图进行测试,评估机器表述能力的准确性,而不是人类对机器能力的感知。潜在平台的示例包括自主地面补给车平台、ISR无人机平台和任务规划系统。



场景可能包括“跟随领导者”的自动驾驶车辆,同时监控环境条件以进行必要的改变,或者人类要求的各种图像识别系统,最好能识别特定类型的主题,例如汽车和卡车。  (工业和信息化部电子第一研究所  李婕敏)



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