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摘要：DARPA对人工智能技术的研究，加速推动了美国军事科技领域的发展进程。基于此，本文从“第一波”与“第二波”人工智能技术、AI Next项目、人工智能空中格斗技术、智能神经接口项目、SAIL-ON计划、神经形态电子开关这几个方面分析了DARPA人工智能技术研究情况。
关键词：人工智能；神经接口；空中格斗
引言：DARPA是美国国防高级研究计划局的简称，隶属于国防研究与工程署。自人工智能技术被研发以来，DARPA开始不断发掘该技术在军事领域的应用潜能，并构建出了美国人工智能发展战略、战术模式体系，而且制定了在五年内向人工智能研究投入20亿美元的计划，为高级人工智能技术的研究奠定了基础。
一、“第一波”与“第二波”人工智能技术的研究
从人工智能技术被研发出以来，截止到现阶段，DARPA已经完成了两波人工智能技术研究计划，使其逐步占据了创造与发展，AI技术的主导地位，提升了美国国防能力水平。在DARPA内部发起的第一波人工智能技术研究中，其将研究重点放在了手工知识与狭义任务执行这两个方面，构建出了能够基于既定规则运行的AI系统，虽然其应用范围有限，而且系统本身也比较脆弱，但这依然标志着人类向人工智能领域的迈进。在第二波人工智能技术研究中，DARPA引入了AI机器学习技术，并借助该技术，结合大量数据，构建出了统计模式识别器，实现了AI机器的自然语言理解、导向、感知、问题解决功能，而上述AI技术、功能的研发，不仅提升了军事科技水平，同时，也在民用方面上，帮助人们创造出了个人助理、自然假体、自动行驶汽车，开启了人类的智能化生活。
二、AI Next项目的研究
在2019年，DARPA通过五角大楼正式提出了“AI Next”项目，同时针对该项目，DARPA做出了5年内20亿美元以上的投资计划，标志着DARPA第三波人工智能技术研究浪潮的开始。“AI Next”项目中，DARPA的主要研究目的为让AI机器具有适应不断变化环境的能力，以及与人类类似的推理、沟通能力。但从本质上来看，该项目所研究内容为远离脚本响应，也就是说，如果该项目的研发能够达到预期效果，那么AI技术的应用将不仅限于狭义问题的推理以及大数据，而是可以对所有可能性进行认知和识别，并脱离对事物可能性的培训学习，具备上下文推理能力，此时，AI算法的效率将会高于当前AI算法效率的1000倍，使各领域实现更深层次的自动化。此外，在该项目开展之前，DARPA就已经在2019年7月份提出了AIE计划，此计划旨在通过一年半的时间，来证实人工智能技术研发类项目的可行性，由此可以看出，“AI Next”项目很可能也涉及AIE计划。
三、人工智能空中格斗技术的研究
就目前来看，DARPA通过不断加大对人工智能技术的研究力度，来加强复杂空战对人工智能与机械自动化的依赖。但在ACE项目提出之前，该领域仅包含无人作战机和人工驾驶作战机两个方面。由于人工智能技术具有更高的可靠性，因此，相较于传统的无人作战机，呈现出了显著的作战优势。基于此，在ACE项目中，DARPA指出了应基于AI技术研发使能技术，增强各种环境下，人工操作与无人机之间相互的协同性，提升复杂空中格斗技术水平。
此外，ACE项目内容还包括预测、校准、提高人类对智能化空战系统信任度的方法，以及机械自动化向多架飞机、复杂、异质场景中的应用，为人工智能空中格斗技术的研发和应用奠定基础。截止到目前，DARPA策划了两次人工智能空中格斗技术的实验室虚拟竞赛，以期对研发出的先进人工智能算法进行模拟应用。
四、智能神经接口项目的研究
智能神经接口项目是DARPA为了寻求让AI机械成为人体一部分而展开的研究活动，该项研究活动的主要研究内容，是寻找人工智能技术的神经植入接口，以实现人体对远程AI机器的感知和控制。如果该项目获得成功，那么人们就可以通过神经接口来控制假肢，同时，也能够将思想转化为文本信息，借助通讯设施，实现用意念控制AI机器。在此过程中，技术人员需要在人体内构建出一个能够触发人造信号的神经接口，但人体内的一条神经可以传递多种感知，而且人脑在运作中处于一个不断丢失和获取神经元的状态，因此，现阶段，DARPA研发人员面临的主要研究难点是如何将大脑与传感器保持正确的连接。为此，DARPA研发团队将人工智能算法建设、神经接口局限性突破作为该项目的研究切入点。据悉，该项目隶属于DARPA发出的人工智能探索倡议，项目团队最多可以获得100万美元的资助，并且需要在18个月内研发出原型系统。
五、SAIL-ON计划
在DARPA的第三波人工智能技术研究浪潮中，构建AI技术的适应能力，主要体现在军事领域上。当今的人工智能系统虽然能够高效地完成具有严格规定定义的任务，但依然不能适应不断变化的战场环境，尤其在突然行动、陌生地形等场景下，无法正常发挥其军事效用，因此，DARPA指出，应当使人工智能系统与人类建立有效的合作，不能将技术的应用局限在一定的范围内和既定的规定中，要将重心放在任务的独特性以及不可预测性上。基于此，DARPA提出了SAIL-ON计划，以期研发出通用的工程技术和算法，提升人工智能系统的柔性水平。在该项计划中，研究者要让AI系统脱离基于大数据的训练，并使其能够模拟人类学习形式，对环境的变化做出相应的反应，实现OODA环过程。为此，SAIL-ON计划的研究者需要从知识表现、概率编程、计划识别等领域不断寻求技术问题的解决方式，使AIL-ON计划的完成效果得以顺利达到预期[1]。
六、人工智能神经形态电子开关研究
人工智能精神形态电子开关研究项目是DARPA电子复兴计划的一部分，其主要目的是开发出配合人工智能技术应用的计算设计、材料与架构。在此过程中，应用材料公司与Symetrix、Arm建立了合作，以期构建出一种功能与大脑神经元、突触相似的一种人工智能精神形态电子开关，提升AI系统的事件处理能力和效果。基于此，DARPA与应用材料公司正式签订了合同，并对该项目提供了支持，待项目完成后，电子性能很可能将大幅度突破摩尔定律的传统极限。在这种开关的研发中，应用材料公司采用了CeRAM存储器，实现了数据在同种材料中的处理和储存，并准备将模拟信号处理技术应用到人工智能计算能力的改善上。据悉，应用材料公司的高级总裁表示，该项目将成为，通过研发新计算架构、材料，来突破经典摩尔定律约束，提升人工智能运行效率的有效实例[2]。
结论：综上所述，现阶段DARPA对人工智能技术的研究依然保持着世界领先的水平。在人工智能技术研发中，DARPA已经将AI技术从狭义问题推理水平，逐步推进到大数据学习水平，并期望通过第三次技术研发浪潮，实现AI自适应能力的研发，推动基于AI技术的国防军事技术的发展。
参考文献：
[1]马雷鸣.天气预报中的人工智能技术进展[J/OL].地球科学进展:1-10[2020-06-24].
[2]王朴,张兆归,朱昱.基于人工智能技术的电网雷击故障监测方法研究[J].电瓷避雷器,2020(03):121-126.