DARPA va construi asistenți "Asistenți de date virtuale" prin A.I.

Agenția pentru proiectele de cercetare avansată în domeniul apărării (DARPA) a anunțat, vineri, lansarea Descoperitorului de modele (D3M), care urmărește să ajute ne-experții să realizeze ceea ce numește "diferența de cunoștințe în domeniul științei datelor", permițând asistenților artificiali să ajute oameni cu învățare mecanică. DARPA îl numește un asistent "om de știință virtuală".

Acest software este dublu important pentru că există o lipsă de oameni de știință de date chiar acum și o cerere mai mare ca niciodată pentru mai multe soluții bazate pe date. DARPA declară că experții proiectează 2016 deficite de 140 000 la 190 000 de oameni de știință din întreaga lume și creșteri neașteptate în următorii ani.

De exemplu, pentru a construi un model pentru modul în care diferitele condiții meteo, școală, locație și factori de criminalitate afectează congestia pentru serviciile de partajare a plimbărilor în centrul orașului Manhattan, o echipă de studenți din NYU a petrecut echivalentul a peste 90 de luni de ore de muncă pentru a finaliza modelul. DARPA vede probleme la fel ca și în prezent și programul D3M se va strădui să-l construiască pentru a reduce drastic timpul și expertiza necesară pentru a face astfel de modele în viitor.

"Construirea modelelor empirice astăzi este în mare parte un proces manual, care necesită experți în date pentru a traduce elemente stochastice, cum ar fi vremea și traficul, în modele pe care inginerii și oamenii de știință le pot pune apoi întrebări", a declarat Wade Shen, manager de program în DARPA Information Innovation Birou. "Credem că este posibil să se automatizeze anumite aspecte ale științei datelor și, în special, să se învețe mașini de la un exemplu anterior cum se construiesc noi modele".

În calitate de agenție de apărare, desigur, DARPA analizează și modul în care acest AI. ar putea afecta câmpul de luptă și ar putea salva mai multe vieți.

Google deja utilizează codul de înregistrare A.I. pentru a efectua activități similare, cum ar fi Parteneriatul Labrador al alfabetului, cu Departamentul de Transport al Statelor Unite ale Americii, Smart City Challenge, care are ca scop utilizarea infrastructurii de colectare a datelor pentru a facilita congestionarea și parcarea în orașele înfrățite.

Dacă echipele mai mici de oameni de știință și non-experți în domeniul datelor pot utiliza modele de învățare mecanică pentru a ajuta la identificarea problemelor în societate, va exista mai mult timp pentru analiza datelor pentru implementarea efectivă a soluțiilor.

"Abilitatea noastră de a înțelege totul de la trafic la comportamentul forțelor ostile este din ce în ce mai posibilă, având în vedere creșterea datelor din senzori și surse deschise", a spus Shen. "Speranța este că D3M va gestiona elementele de bază ale dezvoltării modelului, astfel încât oamenii să poată aplica inteligența lor umană pentru a privi datele în moduri noi și să-și imagineze soluții și posibilități care nu au fost evidente sau chiar concepute înainte".