近期，美国国防高级研究计划局（DARPA）宣布推出一项名为“AI的下一步”的计划，旨在加强开发AI对于常识性知识的学习能力，即加强其“机器常识”。
据悉，该项计划耗资20亿美元，基础研究工作包括两个方面：第一个，侧重于基础，让AI“像孩子一样学习”；第二个，开发基于 学习的模型和其他方法，以当前AI行业的开发基准来制定解决问题的框架。
然而，实现DARPA计划的前提条件是AI必须拥有人类对于物理世界的基本认知。截至目前，AI研究人员一直为如何帮助AI实现这种认知能力而感到困惑，他们更倾向于解决AI遇到的狭窄或一般的问题。可是这些问题被认为是“脆弱的”，远远达不到人类的基本认知水平。
DARPA信息创新办公室的项目经理David Gunning表示：“这是一个全新的领域，而且充满了无数未知的挑战。每一个“人类”的行动都依赖于自己的常识性认知。即使是一个一岁大的孩子也会对物理世界有一种令人难以置信的理解，而这正是AI难以实现的。如果DARPA计划得以实现，我们将开始一些可以协同进一步促进行业发展的事情。”
DARPA主任Steven Walker在揭示伞式AI工作时表示：“我们希望探索机器如何能够获得类似人类的沟通和推理能力，能够识别新的情况和环境并适应它们。但是机器缺乏上下文推理能力，要想把它们培训的涵盖所有可能性，这基本难以实现，而且成本高昂。”
就目前而言，随着全球AI竞争的加剧，中国和欧洲等国家积极推动AI发展路线图，美国谷歌和其他公司也在持续发力人工智能研究，投入数十亿美元甚至更多资金。而DARPA则希望通过高风险，高回报的研究来扩大这些努力。
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