DARPA: 60 años de investigación pionera en Inteligencia Artificial
El gobierno de acceso abierto analiza la investigación de tecnologías de IA pasada y presente de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU. (DARPA), y cómo continúa cambiando el mundo
La Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de la Defensa de EE. UU. (DARPA, por sus siglas en inglés) consta de aproximadamente 220 empleados gubernamentales en seis oficinas técnicas, incluidos casi 100 gerentes de programas, que juntos supervisan alrededor de 250 programas de investigación y desarrollo. Durante 60 años, DARPA ha mantenido su misión singular y duradera: realizar inversiones fundamentales en tecnologías innovadoras para la seguridad nacional.
Trabajando con innovadores dentro y fuera del gobierno, DARPA ha cumplido repetidamente con esa misión, transformando conceptos revolucionarios (que en algún momento parecían imposibles) en capacidades prácticas. Estos resultados han incluido no solo capacidades militares que cambian el juego, como armas de precisión y tecnología sigilosa, sino también íconos de la sociedad civil moderna, como Internet, reconocimiento de voz automatizado y traducción de idiomas, y receptores del Sistema de Posicionamiento Global lo suficientemente pequeños como para integrarse en una miríada. dispositivos de consumo a diario. DARPA está actualmente bajo el liderazgo de la Dra. Victoria Coleman, quien fue nombrada directora número 22 de la organización en septiembre de 2020.
Tecnologías de inteligencia artificial A lo largo de los 60 años de DARPA, ha desempeñado un papel de liderazgo en la creación, el desarrollo y el avance de tecnologías de inteligencia artificial (IA) innovadoras. Sin embargo, no se está desacelerando y continúa liderando la innovación en la investigación de IA al financiar una amplia gama de programas de investigación y desarrollo que imaginan un futuro en el que las máquinas son más que simples herramientas que ejecutan reglas programadas por humanos o generalizan a partir de conjuntos de datos seleccionados por humanos. En cambio, las máquinas que prevé DARPA funcionarán más como colegas que como herramientas. Como se indica en su sitio web; “DARPA cree que este futuro, donde los sistemas son capaces de adquirir nuevos conocimientos a través de modelos explicativos y contextuales generativos, se realizará con el desarrollo y la aplicación de las tecnologías de IA de la “Tercera Ola”.
Para comprender esta noción de tecnologías de "tercera ola", debemos retroceder en el tiempo para abordar las limitaciones de las tecnologías de IA de primera y segunda ola, en las que la investigación de DARPA influyó mucho. La primera ola (la década de 1960) se centró en el conocimiento artesanal, o sistemas basados en reglas capaces de realizar tareas estrictamente definidas, y si bien fue un paso fundamental para el campo, estos sistemas eran frágiles y limitados. Las tecnologías de la segunda ola (la década de 1990) crearon reconocedores de patrones estadísticos a partir de grandes cantidades de datos, lo que llevó a la creación de automóviles autónomos, asistentes personales y prótesis casi naturales, así como aplicaciones militares y comerciales críticas. Sin embargo, dependen de grandes cantidades de datos de entrenamiento de alta calidad, no se adaptan a las condiciones cambiantes, ofrecen garantías de rendimiento limitadas y no pueden proporcionar a los usuarios explicaciones de sus resultados.
DARPA ahora busca explorar nuevas teorías y aplicaciones que podrían hacer posible que las máquinas se adapten a situaciones cambiantes y ve esta próxima generación de IA como una tercera ola de avance tecnológico, una de adaptación contextual. DARPA anunció en septiembre de 2018 una inversión plurianual de más de $2 mil millones en programas nuevos y existentes llamada campaña "AI Next".
Bajo AI Next, DARPA se basará en su experiencia pasada, y las áreas clave que se explorarán incluyen:
●Automatización de procesos comerciales críticos del Departamento de Defensa, como la verificación de la autorización de seguridad en una semana o la acreditación de sistemas de software en un día para su implementación operativa.
●Mejorar la robustez y confiabilidad de los sistemas de IA.
●Mejorar la seguridad y la resiliencia del aprendizaje automático y las tecnologías de IA.
●Reducir las ineficiencias de energía, datos y rendimiento.
Ser pionero en la próxima generación de algoritmos y aplicaciones de IA, como la "explicabilidad" y el razonamiento de sentido común.
●Un componente clave de la campaña es el programa de Exploración de Inteligencia Artificial (AIE) de DARPA, que comprende una serie de proyectos de alto riesgo y alta rentabilidad en los que los investigadores trabajan para establecer la viabilidad de nuevos conceptos de IA en 18 meses.
Aparte de esta campaña, también es valioso destacar solo algunos de los muchos programas de IA en curso en este momento, que son:
●Máquinas de aprendizaje permanente (L2M): “El objetivo principal del programa L2M es desarrollar sistemas que puedan aprender continuamente durante la ejecución y volverse cada vez más expertos mientras realizan tareas, estén sujetos a límites de seguridad y sean capaces de aplicar habilidades y conocimientos previos a nuevas situaciones. , sin olvidar los aprendizajes previos, afirma la Dra. Hava Siegelmann, directora de programas en la Oficina de Innovación de la Información (I2O) de DARPA.
●Sentido común de la máquina (MCS).
●Explotación del entorno espacial (SEE): este programa tiene como objetivo brindar a los futuros comandantes y operadores la conciencia situacional del entorno espacial necesaria y precisa para tomar decisiones operativas / tácticas espaciales relevantes y diferenciar entre perturbaciones dinámicas naturales y provocadas por humanos del entorno.
●Comprender los sesgos de grupo (UGB).
●Aprendizaje automático consciente de la competencia (CAML): tiene como objetivo facilitar la planificación de la misión al brindar a los operadores humanos información sobre los activos de la máquina disponibles en función de los requisitos de la tarea, determinando el nivel de autonomía que se otorgará.
●Garantizar la robustez de la IA contra el engaño (GARD).
Las estrategias de inversión en IA de DARPA ayudarán a garantizar que los EE. UU. mantengan una ventaja tecnológica en esta área crítica y continuarán dando forma a un futuro para la tecnología de IA donde las máquinas pueden servir como socios confiables y colaborativos para resolver problemas de importancia con la seguridad nacional como prioridad.
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