Acelerar la campaña pro inteligencia artificial

Un nuevo esfuerzo acelerará la investigación pionera de la IA, pasando rápidamente de la idea a la concesión de becas y subvenciones.

Durante más de cinco décadas, DARPA ha sido líder en la generación de investigación y desarrollo (I+D) que facilitó el avance y la aplicación de tecnologías de IA basadas en reglas y en el aprendizaje estadístico. Hoy en día, DARPA continúa liderando la innovación en la investigación de la IA, ya que financia una amplia cartera de programas de I+D, que van desde la investigación básica hasta el desarrollo de tecnología avanzada. DARPA cree que este futuro, en el que los sistemas son capaces de adquirir nuevos conocimientos a través de modelos generativos, contextuales y explicativos, se realizará a partir del desarrollo y la aplicación de tecnologías de IA de "Tercera Ola".

DARPA anunció en septiembre de 2018 una inversión plurianual de más de 2.000 millones de dólares en programas nuevos y existentes llamados la campaña " IA Next ". Las áreas clave de la campaña incluyen la automatización de procesos críticos de negocio del DoD, tales como la investigación de autorizaciones de seguridad o la acreditación de sistemas de software para el despliegue operativo; la mejora de la robustez y fiabilidad de los sistemas de IA; la mejora de la seguridad y la resistencia de las tecnologías de aprendizaje de máquinas y de IA; la reducción de la potencia, los datos y las ineficiencias de rendimiento; y el ser pioneros en la próxima generación de algoritmos y aplicaciones de IA, tales como la "explicabilidad" y el razonamiento de sentido común.

IA Next aprovecha las cinco décadas de creación de tecnología de IA de DARPA para definir y dar forma al futuro, siempre teniendo en cuenta los problemas más difíciles del Departamento. Por consiguiente, DARPA creará capacidades muy potentes para el DoD al atender específicamente las siguientes áreas:

    Nuevas Capacidades: Las tecnologías de IA se aplican rutinariamente para permitir proyectos de I+D de DARPA, incluyendo más de 60 programas existentes, como la Iniciativa de Resurgimiento Electrónico, y otros programas relacionados con el análisis en tiempo real de sofisticados ataques cibernéticos, la detección de imágenes falsas, la creación de cadenas dinámicas de asesinos para la guerra de todos los dominios, las tecnologías de lenguajes humanos, el reconocimiento de objetivos automático de multi-modalidades, los adelantos biomédicos, y el control de las prótesis de las extremidades.  DARPA hará avanzar las tecnologías de IA para permitir la automatización de los procesos críticos de la actividad del Departamento. Uno de estos procesos es la larga homologación de los sistemas de software antes de su despliegue operativo. Ahora parece posible automatizar este proceso de validación con IA conocida y otras tecnologías.

 Robustez de la IA:
Las tecnologías de IA han demostrado ser de gran valor para misiones tan diversas como el análisis de imágenes desde el espacio, la alerta de ataques cibernéticos, la logística de la cadena de suministro y el análisis de sistemas microbiológicos. Al mismo tiempo, los tipos de fallo de las tecnologías de IA son poco conocidos. DARPA está trabajando para hacer frente a este déficit, con una I+D enfocada, tanto de forma analítica como empírica. El éxito de DARPA es esencial para que el Departamento pueda desplegar las tecnologías de inteligencia artificial, en particular hasta el extremo táctico, donde se requiere un comportamiento fiable.

    IA adversa: La herramienta de IA más poderosa hoy en día es el aprendizaje automático (ML). Los sistemas ML pueden ser fácilmente engañados por cambios en las entradas que nunca engañarían a un humano. Los datos utilizados para entrenar tales sistemas pueden estar corruptos. Y, el software en sí mismo es vulnerable a los ataques cibernéticos. Estas áreas, y otras más, deben abordarse a escala a medida que se despliegan operativamente más sistemas habilitados para la IA.

    IA de alto rendimiento:
El aumento del rendimiento de los ordenadores durante la última década ha permitido el éxito del aprendizaje automático, en combinación con grandes conjuntos de datos y bibliotecas de software. Un mayor rendimiento con una menor energía eléctrica es esencial para permitir despliegues tanto del centro de datos como tácticos. DARPA ha demostrado el procesamiento analógico de algoritmos de IA con una velocidad de 1000x y una eficiencia energética de 1000x sobre procesadores digitales de última generación, y está investigando diseños de hardware específicos para IA. DARPA también está atacando la ineficiencia actual del aprendizaje automático, investigando métodos para reducir drásticamente los requisitos de los datos de formación etiquetados.

    AI de última generación: Los algoritmos de aprendizaje automático que permiten el reconocimiento facial y la conducción automática de vehículos se inventaron hace más de 20 años. DARPA ha tomado la delantera en la investigación pionera para desarrollar la próxima generación de algoritmos de Inteligencia Artificial, que transformarán las computadoras de herramientas en socios para la resolución de problemas. El objetivo de la investigación DARPA es permitir que los sistemas de IA expliquen sus acciones, y que adquieran y razonen con conocimiento de causa. DARPA I+D produjo los primeros éxitos de la IA, como los sistemas especializados y de búsqueda, y más recientemente ha avanzado en herramientas de aprendizaje de máquinas y hardware. DARPA está ahora creando la próxima ola de tecnologías de IA que permitirá a los Estados Unidos mantener su ventaja tecnológica en esta área crítica.

Además de la investigación nueva y existente de DARPA, un componente clave de la campaña será el programa de Exploración de Inteligencia Artificial (AIE) de DARPA, que se anunció por primera vez en julio de 2018. AIE constituye una serie de proyectos de alto riesgo y alto rendimiento en los que los investigadores trabajarán para establecer la viabilidad de nuevos conceptos de IA en un plazo de 18 meses a partir de la adjudicación. La utilización de procedimientos de contratación y mecanismos de financiación racionalizados permitirá que estos esfuerzos pasen de la propuesta a la puesta en marcha del proyecto en un plazo de tres meses a partir del anuncio de la oportunidad. Las próximas Oportunidades de AIE serán publicadas en el sitio web de FedBizOpps bajo el Anuncio de Programa DARPA-PA-18-02.

Antecedentes

El avance de la tecnología ha hecho que el papel de los seres humanos y las máquinas en conflicto haya evolucionado de confrontaciones directas entre los seres humanos a compromisos mediados por las máquinas. Originalmente, los humanos se dedicaban a formas primitivas de combate. Con el advenimiento de la era industrial, sin embargo, los humanos reconocieron que las máquinas podían mejorar enormemente sus capacidades de combate. Las redes permitían entonces la teleoperación, que finalmente resultó vulnerable a los ataques electrónicos y sujeta a restricciones debido a las largas distancias y tiempos de propagación de la señal. La próxima etapa de la guerra implicará sistemas autónomos más capaces, pero antes de que podamos permitir que estas máquinas complementen a los combatientes humanos, deben alcanzar niveles mucho mayores de inteligencia.

Tradicionalmente, hemos diseñado máquinas para manejar tareas bien definidas, de alto volumen o de alta velocidad, liberando a los humanos para que se concentren en problemas cada vez más complejos. En las décadas de 1950 y 1960, las primeras computadoras automatizaban tareas tediosas o laboriosas. Fue durante esta época cuando los científicos se dieron cuenta de que era posible simular la inteligencia humana y así nació el campo de la inteligencia artificial (IA). La IA sería el medio para que los ordenadores pudieran resolver problemas y realizar funciones que normalmente requerirían un intelecto humano.

Los primeros trabajos en AI hacían hincapié en el conocimiento artesanal, y los informáticos construían los denominados sistemas expertos que captaban el conocimiento especializado de los expertos en normas que el sistema podía aplicar en situaciones de interés. Estas tecnologías de IA de "primera ola" tuvieron bastante éxito (el software de gestión de impuestos es un buen ejemplo de un sistema experto), pero la necesidad de elaborar reglas de forma individual resulta costosa y lenta y, por lo tanto, limita la aplicabilidad de la IA basada en reglas.

En los últimos años se ha observado una explosión de interés en un subcampo de la IA denominado aprendizaje automático que aplica métodos estadísticos y probabilísticos a grandes conjuntos de datos para crear representaciones generalizadas que se pueden aplicar a muestras futuras. Entre estos enfoques destacan las redes neuronales de aprendizaje profundo (artificiales) que pueden ser entrenadas para realizar una variedad de tareas de clasificación y predicción cuando se dispone de datos históricos adecuados. Sin embargo, ahí radica el problema, ya que la tarea de recopilar, etiquetar e investigar los datos sobre los cuales se pueden entrenar estas técnicas de IA de "segunda ola" es prohibitivamente costosa y lleva mucho tiempo.


DARPA vislumbra un futuro en el que las máquinas son algo más que herramientas que ejecutan reglas programadas por el ser humano o que generalizan a partir de conjuntos de datos curados por el ser humano. Más bien, las máquinas que DARPA prevé funcionarán más como colegas que como herramientas. Con este fin, la investigación y el desarrollo de DARPA en simbiosis hombre-máquina tiene como objetivo asociarse con las máquinas. Habilitar los sistemas de computación de esta manera es de importancia crítica porque los sistemas de sensores, información y comunicación generan datos a velocidades más allá de las cuales los seres humanos pueden asimilarlos, comprenderlos y actuar. La incorporación de estas tecnologías en los sistemas militares que colaboran con los combatientes facilitará la toma de mejores decisiones en entornos de campo de batalla complejos y en los que el tiempo es un factor crítico; permitirá una comprensión compartida de la información masiva, incompleta y contradictoria; y facultará a los sistemas no tripulados para llevar a cabo misiones críticas de forma segura y con un alto grado de autonomía. DARPA está centrando sus inversiones en una tercera ola de IA que da lugar a máquinas que entienden y razonan en su contexto.


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