DARPA vybudovat "Virtuální Data Scientist" Asistenti prostřednictvím A.I.

$config[ads_kvadrat] not found

DARPA Artificial Intelligence Colloquium Opening Video

DARPA Artificial Intelligence Colloquium Opening Video
Anonim

Agentura DARPA (Defence Advanced Research Projects Agency) oznámila v pátek spuštění Data-Driven Discovery of Models (D3M), jehož cílem je pomoci neprofesionálním překlenout to, co nazývá „mezera ve znalostech v oblasti datových věd“ tím, že umožní umělým asistentům pomoci lidé se strojovým učením. DARPA to nazývá asistent „virtuálního datového vědce“.

Tento software je dvojnásobně důležitý, protože v současné době je nedostatek vědců a větší poptávka po řešeních založených na více údajích než kdy jindy. DARPA říká, že experti projektují v roce 2016 deficity ve výši 140 000 až 190 000 datových vědců po celém světě a v následujících letech zvyšují nedostatky.

Například, aby se vytvořil model pro to, jak různé faktory počasí, školy, umístění a kriminality ovlivňují přetížení služeb pro sdílení jízd v centru Manhattanu, tým studentů NYU strávil na dokončení práce více než 90 měsíců pracovní doby. modelu. DARPA vidí problémy stejně jako toto po celou dobu a program D3M se ho bude snažit konstruovat tak, aby drasticky zkrátil čas a odborné znalosti potřebné k tomu, aby se modely v budoucnu vyráběly podobně.

„Konstrukce empirických modelů je dnes převážně manuální proces, který vyžaduje, aby odborníci na data převedli stochastické prvky, jako je počasí a provoz, do modelů, na které mohou inženýři a vědci klást otázky,“ řekl Wade Shen, programový manažer pro informační inovaci DARPA Kancelář. „Jsme přesvědčeni, že je možné automatizovat určité aspekty vědy o datech, a konkrétně, aby se stroje učily z předchozího příkladu, jak konstruovat nové modely.“

Jakožto obranná agentura se samozřejmě DARPA také zabývá tím, jak se toto A.I. by mohla ovlivnit bojiště a zachránit více životů.

Google již používá své A.I. provádět podobné úkoly, jako je partnerství společnosti Alphabet's Sidewalk Labs s americkým ministerstvem dopravy Smart City Challenge, jehož cílem je využít infrastrukturu pro shromažďování dat, která by usnadnila přetížení a parkování v soupeřících městech.

Pokud menší týmy vědců a neprofesionálů mohou použít modely strojového učení, aby pomohly identifikovat problémy ve společnosti, bude více času na analýzu dat, aby bylo možné skutečně implementovat řešení.

„Naše schopnost porozumět všemu, od dopravy až po chování nepřátelských sil, je stále větší vzhledem k růstu dat ze senzorů a otevřených zdrojů,“ řekl Shen. „Doufáme, že D3M zvládne základy modelového vývoje, aby lidé mohli aplikovat svou lidskou inteligenci, aby se mohli podívat na data novými způsoby, a představit si řešení a možnosti, které nebyly zřejmé nebo dokonce představitelné dříve.“

$config[ads_kvadrat] not found