項目
美國國防高級研究計劃局（DARPA）著眼于開發(fā)具有詳細(xì)了解其所學(xué)知識的時間維度的AI系統(tǒng)。
DARPA的時間感知機器智能（TAMI）研究項目和 孵化器 正在開發(fā)一個新的類，它包含一個明確的時間維度作為基石的網(wǎng)絡(luò)知識表示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，”根據(jù)TAMI 方案征集書。
總體目標(biāo)是創(chuàng)建一個AI系統(tǒng)，當(dāng)在任務(wù)執(zhí)行中運用其學(xué)習(xí)到的任務(wù)知識時，它能夠“思考時間”。
當(dāng)前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有明確地建模其編碼知識的固有時間特征。
因此，最新的機器學(xué)習(xí)不具有表達(dá)能力來使用時間對編碼的知識進(jìn)行推理。
TAMI的愿景是讓AI系統(tǒng)對所學(xué)知識的時間維度進(jìn)行詳細(xì)的自我理解，并最終能夠在任務(wù)執(zhí)行中行使其所學(xué)任務(wù)知識時“思考時間”。
需要大量的數(shù)據(jù)樣本來輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是，每個數(shù)據(jù)樣本僅存在于特定時間范圍內(nèi)。
為了理解這意味著什么和看起來如何，征詢書指出：
考慮為推理而設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從大量數(shù)據(jù)樣本的分析中得出抽象任務(wù)知識。
每個數(shù)據(jù)樣本僅在特定時間存在。例如，由車輛數(shù)據(jù)樣本給出的特征與該特定車輛的年齡（例如，鐵銹和凹痕）相關(guān)聯(lián)，因此，明確地取決于時間。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含靜態(tài)激活權(quán)重等信息；但是，使用上面的示例，理想情況下應(yīng)根據(jù)時間限制這些權(quán)重的激活。
根據(jù)征詢書，DARPA想要的是一種學(xué)習(xí)機制，該機制能夠“自我感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識編碼的復(fù)雜時間條件屬性”。
TAMI研究計劃將分為兩個階段：
可行性研究：表演者將開發(fā)理論和計算方法，以回答有關(guān)機器學(xué)習(xí)中時間認(rèn)知的基本問題
概念驗證演示：期望執(zhí)行者將具有時間意識的元學(xué)習(xí)方法原型化到計算模型中，并演示新模型是否可以提供當(dāng)前最新的機器學(xué)習(xí)架構(gòu)無法實現(xiàn)的新穎機器智能功能。
對于可行性研究，DARPA尋求以下問題的答案：
時間屬性如何與任務(wù)學(xué)習(xí)本身一起發(fā)展？
應(yīng)該使用什么關(guān)聯(lián)機制來表示編碼知識的時間維度和其他維度之間的交互？
如何捕獲在數(shù)據(jù)中無法直接觀察到的隱式時間相關(guān)信息？
和更多
簡而言之，TAMI計劃將著眼于開發(fā)新的，具有時間感知能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，從而將元學(xué)習(xí)功能引入機器學(xué)習(xí)中，并且這種元學(xué)習(xí)將使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠捕獲其編碼知識的時間依賴性。。
根據(jù)征詢書：
TAMI從人腦時間處理機制的持續(xù)研究中汲取了靈感。
在計算神經(jīng)科學(xué)中已經(jīng)引入了大量計算模型，以解釋大腦中的時間感知機制。
TAMI將在此類研究的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展，以開發(fā)和原型化具體的計算模型。TAMI將利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中元學(xué)習(xí)的最新研究成果。
盡管TAMI計劃征征詢書沒有提及該研究如何轉(zhuǎn)化為國防部的實際應(yīng)用（即，作為 整個部門AI采納的一部分，用于 自動駕駛汽車，武器系統(tǒng)， 無人機群，監(jiān)視等）。），也許程序管理器的某些背景知識可能會為讀者提供一些線索。
周江英博士領(lǐng)導(dǎo)TAMI項目，自2018年11月以來一直擔(dān)任DARPA的項目經(jīng)理。
周江英博士
她還是其他至少四個DARPA研究計劃的項目經(jīng)理：
通過利用主動光場（REVEAL）革命性地增強可視性 -開發(fā)全面的理論框架，以開發(fā)新的成像硬件和軟件技術(shù)。
感知能力的機器學(xué)習(xí)（CAML） —通過編程系統(tǒng)使AI和機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)與人類同行交流其決策和策略，從而使其更值得信賴。
人工智能研究助理（AIRA） —將AI提升為科學(xué)過程中有見識且值得信賴的合作者的角色。
作為計算機的本質(zhì)（NAC） -“破解經(jīng)典模型無法解決的計算問題，例如開發(fā)超音速飛行的仿真，用于大規(guī)模分布式傳感和控制的材料以及強大的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和分析?！?/span>
結(jié)合起來，周博士領(lǐng)導(dǎo)的程序與使AI更加強大和值得信賴，同時又突破了成像，傳感和計算技術(shù)的局限性有關(guān)，這幾乎是DARPA更大的人工智能探索（AIE）程序的全部目標(biāo)。 將機器變成國防合作伙伴。
根據(jù) 周博士的簡歷，她的研究領(lǐng)域包括：
機器學(xué)習(xí)
人工智能
數(shù)據(jù)分析
情報，監(jiān)視和偵察（ISR）開發(fā)技術(shù)
在此之前，周博士曾在Teledyne Scientific and Imaging （Teledyne Technologies Inc.的子公司）擔(dān)任工程師超過10年，在 那里她為公共和私人實體從事“傳感器開發(fā)，信號和圖像處理以及模式識別”工作。
目前，Teledyne Scientific and Imaging包括：
Teledyne科學(xué)公司
Teledyne成像傳感器
該 Teledyne公司科學(xué)公司 專業(yè)生產(chǎn)：
具有多種用途的先進(jìn)無線系統(tǒng)：戰(zhàn)場監(jiān)視和工廠監(jiān)視
適用于增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實的3D視頻和音頻環(huán)境
唇讀，眼動追蹤和語音識別功能，可助您在戰(zhàn)場和呼叫中心輕松控制計算機功能
和更多
Teledyne Imaging Sensors 自稱是軍事，太空，天文學(xué)和商業(yè)應(yīng)用的高性能成像系統(tǒng)的領(lǐng)導(dǎo)者，這些系統(tǒng)包括：
紅外和可見光傳感器
讀出集成電路
紅外科學(xué)戰(zhàn)術(shù)相機
內(nèi)嵌先進(jìn)算法的相機電子設(shè)備
激光眼及傳感器保護裝置和濾光片
去年，另一Teledyne公司子公司 Teledyne公司儀器，被 授予一百萬$ 22合同到期 與自主水下航行器（AUV）和相關(guān)的監(jiān)測和通信聲學(xué)系統(tǒng)供應(yīng)美國海軍。
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