DARPA, 세계 이벤트를 예측하는 KAIROS라는 AI 개발 목표

• DARPA는 디지털 세계에서 발견되는 복잡한 사건을 밝히고자 합니다.
• 그들의 계획은 현재 전 세계에서 발생하는 수십억 개의 이벤트를 감지하고 상관관계를 도출할 수 있는 반자동 시스템을 만드는 것입니다.

인공 지능(AI)은 오늘날 세계에서 수많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 원격 감지, 전자 거래, 의료 진단, 로봇 제어 등 다양한 활동을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

꽃이 만발한 AI 분야는 특히 지난 몇 년 동안 인상적인 발전을 이루었습니다. 오늘날 약한 AI로 실행되는 기계는 이미지 인식 및 정렬에서 세계 최고의 바둑 선수를 물리치고 특정 유형의 암을 진단하는 것까지 다양한 작업을 인간보다 훨씬 더 잘 수행할 수 있습니다.

그러나 DARPA는 글로벌 혼돈 속에서 숨겨진 패턴을 찾을 수 있는 AI를 구축하여 이 분야에서 한 걸음 더 나아가고자 합니다. 최근에 그들은 KAIROS(Knowledge-directed Artificial Intelligence Reasoning Over Schemas)라는 프로그램을 발표하여 현재 전 세계에서 발생하는 수십억 개의 이벤트 사이의 상관 관계를 감지하고 도출할 수 있는 반자동 시스템을 만들었습니다.

KAIROS:스키마 기반 AI

이 새로운 프로그램은 일일 이벤트를 나타내는 많은 양의 데이터를 분석하고 연결 스레드가 있는지 찾을 수 있는 머신 러닝 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다.

그러나 수많은 사건이 순차적으로 발생하는 것이 아니라 여러 부수적 구성요소로 구성된 복잡한 현상을 수반합니다. 비정형 데이터의 양적 증가는 기존 도구 및 시스템에서 이 작업을 훨씬 더 어렵게 만듭니다.

이것이 프로그램이 "스키마"를 사용하여 정보 간의 연결을 찾는 이유입니다. 1920년대 초에 처음 개념화된 스키마는 사건이 일반적으로 발생하는 내러티브 구조로 조직화되는 지식 단위입니다.

예를 들어 사람들은 물건을 사기 위해 상점에 갑니다. 이 유형의 이벤트에는 특정 역할(판매자, 구매자), 일련의 작업(제품, 지불) 및 시간적 제약(금액이 $100보다 큰 경우 카드로 지불 가능)으로 정의되는 구매-거래 스키마가 포함됩니다.

참조:카이로스 | DARPA

복잡한 실제 세계 이벤트에 대한 실행 가능한 이해를 구축하고 전개 방식을 정확하게 예측하기 위해 스키마 기반 AI는 이러한 이벤트의 시간적 및 맥락적 추론을 가능하게 합니다. 간단히 말해서 우리 주변에서 일어나는 모든 일에 대한 게시판 내러티브를 생성합니다.

어떻게 작동합니까?

DARPA의 목표는 두 단계로 접근할 것입니다. 첫 번째 단계에서 시스템은 추론 및 언어적 추론을 기반으로 이벤트를 식별, 분류 및 클러스터링하여 방대한 양의 데이터에서 스키마를 생성합니다.

KAIROS 프로그램의 두 단계 | 크레딧:DARPA

개발자는 일반화, 구성 및 전문화 절차를 사용하여 복잡한 이벤트를 효율적으로 설명하는 스키마를 만들고 특정 요구 사항에 맞게 분석을 수정하기 위해 도메인별 지식을 구현할 계획입니다.

두 번째 단계에서 시스템은 복잡한 실제 데이터에 일련의 스키마(1단계에서 생성됨)를 적용하고 이벤트와 내러티브를 추출하려고 시도합니다. 지식 기반을 구축하고 확장하려면 복잡한 엔터티와 이벤트는 물론 서로 간의 관계도 감지해야 하기 때문에 이것이 말처럼 쉽지는 않을 것입니다.

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현재로서는 전체 시스템이 이론적인 것 같지만, 그렇기 때문에 에이전시에서 검토하고 있는 것입니다. 오늘날 우리가 가지고 있는 AI의 단순성을 감안할 때 가까운 미래에 그러한 정교한 시스템을 상상하기는 매우 어렵습니다.