DARPA最新动态：教机器人“礼貌”的新方法、大规模网络捕猎项目、城市作战新型蜂群战术……
DARPA资助研发教机器人“礼貌”的新方法：
数字捕捉并传递人类行为规范
[据DARPA官网2017年5月31日报道] DARPA资助研究人员开发辅助人工智能机器在与人交往中遵守相应社会行为规范的方法。
人工智能的进步使得虚拟助手和机器人助手执行复杂任务的能力与日俱增。这些“聪明”的机器被视为人类安全、可靠的合作伙伴，然而，机器人必须快速评定给定的情景并应用人类的社会行为规范。这些社会规范对于大多数人来说是显而易见的——例如，在社会中成长，童年时期一些或大或小的线索会影响人在特定群体中如何恰当地反应，或者如何应对人际交往。但是，把这些行为规范教给机器人是一项很大的挑战。
为了应对这一挑战，DARPA近期资助研究人员完成了一个项目，该项目目的主要有：一是为“规范和规范性网络是什么”制定一个理论和形式框架；二是实验研究这些规范是如何在人类意识中形成并激活的；三是判定这些规范如何学习并通过新的交互式算法表现出来。该研究团队已经建立了人类表现中的规范的认知计算模型，并编码至机器，并开发了机器学习算法，使机器能够在由人类数据描绘的不熟悉的情景中学习规范。此项工作代表了人工智能系统开发的重要进步，使人工智能系统能够“凭直觉感知”如何在特定情况下以大多数人类做事的方式来进行社交活动。
据DARPA项目经理Reza 说，“此项研究的目的是，理解人类社会规范系统及其引导人类行为的方式，并将其规范化，使研究人员能够为设计下一代AI机器设定引导规则，使AI机器能够帮助人类并高效地与人类交往。”
举一个人类靠直觉应用社会行为规范的例子，比如在一个安静的图书馆内手机铃声响了，接到电话的人会快速设法使手机静音、低声通话直至离开安静的房间以正常声音通话。然而，当今的人工智能手机应答系统不能自动地回应这类社交敏感问题。
Ghanadan说，“当前，我们也不知道该如何将意义丰富的社会行为规范融入到高效的计算体系中，增加具有很多特点的社会和伦理规范具有独特的挑战。这些规范看起来数量非常庞大，而且具有高度‘上下文特定’的特点，一些相关的子集智能根据特定的情况才能被激活。此外，这些规范似乎存在于组织层次结构中，但是也可以在横向同级层次中被激活——这些规范的网络被特定的环境绑在一起，而且在世界中被应用、在特定‘上下文’环境中被触发。这些规范可能会有两者冲突，但他们也都是在不断更新的。”
面对未来更复杂的模式，这些规范也能迅速被激活。Ghanadan说，“这是我们一直非常熟悉的东西，自从‘规范’的人快速识别违规的人就开始了。”在人们中间，新的规范或者激活的一些先决条件，都是在一个已经很复杂的规范网络中学习的，而且不是通过一种方式，是通过多种方式学习的，例如观察、推理、指示。“这些人类数据输入所固有的不确定性使机器学习人类规范变得极其困难。”
人类在特定社会环境下希望他人去遵守的有大量规范，机器人若要变得“社会化”甚至“伦理化”，则需要具备学习、表达、激活、应用这些大量规范的能力。这项任务将远比教会AI系统一些简单任务（例如标记图片、检测垃圾邮件、引导人们填写纳税申报单等）的规则复杂得多。但是，这项新的研究通过提供开发测试诸如这些复杂算法的体系结构，加速了人工智能机器模仿最佳人类行为规范的进程。
Ghanadan说，“如果未来我们将按照现在设想的情况，与机器人、无人驾驶车辆、手机或家庭虚拟数字助手等人工智能系统密切合作，这些助手必须将遵守和人类相同的社会行为规范。”例如，它可能就是隐藏在图书馆桌子后面的一个机器人，举起手指说“嘘！”。
该项目目前由布朗大学和塔夫斯大学的研究人员进行研究，由布朗大学伯特伦·马卢主导。
（来源：国防科技信息网，作者：工业和信息化部电子第一研究所 李婕敏）
DARPA开发CHASE项目
解决大型网络的安全问题
美国国防高级研究计划局（DARPA）于2017年5月31日发布了“大规模网络捕猎”（CHASE）项目征询书，以解决大量企业网络协同保护所面临的挑战。
DARPA的CHASE项目旨在开发一种数据驱动的网络捕猎工具，能够跨越多个美国防部企业网络和Internet交换点实时探测、表征和抵御网络威胁。CHASE项目主要解决的问题之一是国防部网络和网络存储系统上流动的数据量过于巨大，而分析能力不足的问题。
经验丰富的计算机黑客常常会利用防御措施较弱的网络来进入包含关键设备的网络。目前最先进的商用网络安全工具不能提供最佳防护所需的规模与速度，网络也缺乏收集、共享威胁情报并对其做出响应的方法。并且，网络防御数据通常数量过大，远超过可用网络存储、带宽和分析能力。只对部分存储数据进行了分析，只发出了少量与威胁有关的告警。而CHASE项目主要寻求一些调整网络并以机器速度控制传感器探测此类威胁的方法，该项目开发的工具将战略性地将资源直接指向真正包含威胁信息的数据。
DARPA的计算机科学家正在寻找一些动态的方法，通过在正确的时间从正确的设备提取正确的数据来加速网络威胁搜索过程。其目的是让作战人员能够从网络中的任务关键部分动态收集数据，搜索出避开了常规安全措施的种种威胁，并分发防护措施。
CHASE项目不仅要开发不同网络威胁的表征和反应算法，还将开发网络威胁探测、表征和战略数据管理方面的基础技术，并自动生成一些防护措施。该项目包括五个技术领域：威胁探测和表征；合理数据规划；全局分析；防护措施的生成和分发；评估演练基础设施。
CHASE项目将持续四年，第一阶段两年，第二和第三阶段各一年。第一阶段将开发各技术组件，第二阶段将评估集成各原型组件后带来的反馈，第三阶段将功能扩展至军方和其他联邦部门。该项目将于2018年1月启动。
来源：电科小氙
DARPA为城市作战开发新型蜂群战术
DARPA官网刊文称,城市峡谷因其高且垂直的结构、狭窄的空间和有限的视线限制了时机最佳的军事通信、机动性和战术,使得部队无法在任务开战前对当地环境和潜在威胁进行充分了解。
长期以来,无人飞行器和无人地面车辆已经证明能够在城市环境下有效执行空中侦察和建筑排雷等任务。如果地面部队可以同时控制数十个甚至几百个蜂群机器人部队,那它们对地面部队的价值可大大提升。实现这一目标的主要瓶颈不是机器人系统本身,而是美国军队目前缺乏管理蜂群并与蜂群交互的技术,以及快速开发和推行适用于各种城市环境的蜂群战术的手段。
▲OFFSET旨在开发并演示验证与作战相关的各项蜂群战术，应用于无人机和或地面无人车辆蜂群
为了克服这些挑战,显著提高班组单位在城市环境下作战的有效性,DARPA推出了新的“进攻性蜂群机器人集成战术”(OFFSET)计划。OFFSET旨在开发并演示验证与作战相关的各项蜂群战术,应用于无人机和/或地面无人车辆蜂群(数量超过100个)。这些针对大型无人装备集群的蜂群战术有助于提高部队防护、火力、精确打击效果以及情报、监视和侦察能力。OFFSET计划为工业界提供与美陆军和美海军陆战队预期终端用户频繁接触的机会,并以滚动形式推行测试成功的蜂群战术。
该项目负责人称,通过开发OFFSET项目技术和战术,DARPA将更深入地了解可以利用多少数量的空中和地面机器人来帮助城市作战人员作战。DARPA的目标是提供快速生成蜂群战术的工具,评估这些战术的有效性,并将最好的蜂群战术集成到野外作战。如果成功,这项工作还可为战场带来全新的可扩展的动态能力,如分布式感知、强大灵活的通信、分散式计算和分析以及自适应群体行为等。
为了实现上述目标,OFFSET项目寻求开发一个积极的蜂群战术发展生态系统,并支持开放式系统架构,包括:
★先进的人-蜂群界面,使用户能够实时、同时监视和指挥潜在的数百个无人平台。该程序旨在快速利用新兴的浸入式直观交互技术创建一个具有浸入式态势感知与决策传达能力的新指令界面。
★支持基于物理的蜂群战术游戏的实时、网络化虚拟环境。在演习中,用户使用界面快速探索、发展和评估蜂群战术,快速了解哪些战术可能在现实世界的各种无人平台上更好地发挥作用。
★社区驱动的蜂群战术交流。这个有限制的访问项目门户将提供应用程序帮助参与者设计蜂群战术、组合群体行为以及蜂群算法。
OFFSET的目标是利用各种无人机和地面无人车辆进行频繁的现场测试,对技术进行演示验证。用户将在现实世界中使用蜂群界面测试最好的虚拟战术,并使用自动化部署技术向无人平台提供近实时战术更新。
来源：现代军事（ID:xiandaijunshi），作者：袁政英
DARPA整合区块链
Crypto-Chat平台
美国国防高级研究计划局（DARPA）已签署了另一个区块链创新协议，而此次协议是与Crypto-Chat开发者ITAMCO签署的。
根据其周四公布的计划表示，ITAMCO在获得DARPA的合约之后，将“为美国军方开发安全、不可侵犯的通讯及交易平台”。
而该公司研究与开发总监Joel Neidig在新闻稿中说道：
“我们很高兴与DARPA合作开发使用区块链技术的最新军用加密软件，并期待为行业提供安全的企业通讯解决方案。”
该通讯平台将使用区块链技术来确保通过将消息创建与传输分开来发送的数据“实际上是防黑客入侵”的。
实际上，其用途将“包括总部与地面部队之间的通讯，或者情报部门与五角大楼之间发送信息。”
美国国防承包商洛克希德 - 马丁与Guardtime Federal之间的合作伙伴关系早在5月初就曾有过报道，这是有史以来由承包商实施的第一个区块链。
DARPA在去年九月的时候曾表示：“如果国防部后台基础设施的重要部分可以去中心化，就可以即时、安全地发送并接收智能文件与合约。”
来源：中国比特币，作者：William Suberg
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