Harvard folosește un grant național de informații pentru "Moonshot" A.I. Cercetare

Dacă inteligența artificială va transforma într-adevăr lumea așa cum mulți experți cred că o va face, atunci este bine să începeți să investiți acum. Prin urmare, este puțin surprinzător să aflăm că Universitatea Harvard a solicitat și a obținut un grant de 28 de milioane de dolari pentru a se revărsa într-o perioadă de cinci ani. studiu.

Surpriza, totuși, este locul unde vin banii: Intelligence Advanced Research Projects Activity, o organizație sub Biroul din SUA al Directorului de Informații Naționale.

Banii se vor îndrepta, în mod specific, spre cercetarea proceselor complexe din creierul mamiferelor și de ce sunt bine conectați la învățare și la folosirea informațiilor noi în timp ce se prezintă. Scopul este de a proiecta algoritmi de calculator care sunt optimizați pentru a învăța cum fac oamenii. Lucrând împreună, neurologii și programatorii de la Harvard și alte 13 laboratoare din întreaga țară vor observa și analiza activitatea în cortexul vizual al oamenilor și vor încerca să imite aceste procese într-un sistem de mașină.

"Aceasta este o provocare de luna, asemanatoare proiectului de genom uman, in domeniul de aplicare", a declarat Biolog, om de stiinta de calculator si lider de proiect David Cox Computer World. In timp ce ne dam seama principiile fundamentale care guverneaza modul in care creierul invata, nu este greu sa ne imaginam ca vom putea in cele din urma sa proiecteze sisteme informatice care sa se potriveasca, sau chiar sa depaseasca, oameni.

De ce este IARPA interesat de A.I. cercetare? Organizația finanțează, de fapt, o gamă largă de proiecte diferite - unele strâns legate de colectarea și analiza informațiilor, iar unele dintre acestea sunt legate numai în mod liber. Cu toate acestea, atunci când vine vorba de A.I., este ușor de văzut de ce comunitatea de informații este dornică să vadă progresul sistemelor autonome. A.I. ar putea absorbi bucăți mari de date și ar avea sens mult mai rapid decât oamenii ar putea. Ei puteau identifica modele și tendințe sau valori excepționale în comportamentul uman în moduri în care oamenii nu sunt ușor echipați.

Prima parte a studiului implică instruirea șobolanilor pentru recunoașterea obiectelor pe un monitor de calculator și înregistrarea activității neuronilor lor de vedere. După aceea, creierul de șobolan va fi studiat direct cu primul microscop cu scanare electronică cu mai multe fascicule din lume, situat convenabil și la Harvard.

Sperăm că Cox și echipa lui vor putea să utilizeze aceste date pentru a reconstrui întregul sistem vizual în trei dimensiuni - de la care alți cercetători să poată lua ierarhiile și să construiască algoritmi care să învețe și să identifice modelele bazate pe aceste reconstrucții.

Nu este clar imediat în ce mod IARPA speră să folosească un sistem ca acesta pentru scopuri de inteligență. Singurul lucru sigur este că aceștia cu siguranță nu caută o plată pe termen scurt. Acest studiu ar putea conduce la descoperiri impresionante în A.I. dezvoltare, dar orice aplicații practice nu se vor manifesta pentru cel puțin încă un deceniu (și probabil câteva decenii dacă suntem realiste). Dar investițiile precoce ale IARPA se vor achita, probabil, de această dată.