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即为设计、测试、验证,来定量和预测设计模型

[据防务宇航网站2015年1月9日报道]DARPA开展项目研究,旨在为量化和预测设计模型中的不确定性而寻求新的数学研究,以替代成本高昂的重复性测试。

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[据军事嵌入式系统网站2019年3月26日报道] 弗吉尼亚州阿灵顿——美国国防先期研究计划局正在研究产生有效人机协作所需的基本机器“社交技能”。

清楚地了解用于设计复杂军事系统的计算模型中的不确定性程度是极为有益的,能够降低成本和开发时间。但是,达到一定清楚程度是一项非常难的数学挑战,因为通常涉及大量的变量。因此,工程师均依赖广泛的测试来验证他们的模拟结果,即为设计、测试、验证,再设计、再测试、再验证的重复过程,这延长了开发过程。

[据美国国防部国防高级研究计划局网站2015年1月8日报道]美国国防高级研究计划局计划开展新的数学研究,来定量和预测设计模型的不确定性,从而替代昂贵的重复性的试验。

DARPA的“成功团队的人工社会智能”项目旨在开发基本的人工智能理论和系统,以展示促进有效的人机协作所必需的基本机器社交技能。

金沙国际会员登录,DARPA的实物系统中不确定性的定量化项目,旨在通过开发数学工具与模型解决这一问题,从而对多种来源的不确定性进行有效量化与管理。项目的目标是为工程师创建计算有效且数学严格的框架,在复杂的设计规范基础上,用以准确预测复杂的国防相关物理与工程系统的功能运行。例如,给出已知不确定性,人们就可能预测机翼的性能,而不必进行广泛的重复性测试。

不确定性有时是不可避免的,但是至少在科学计算和工程世界,比不确定性更糟的是不知道设计的模型的不确定性到底有多少?

ASIST试图创建人工智能个体,该个体具有展现其有效参与团队的能力:通过观察和理解其环境和人类合作伙伴,发展有用的上下文感知操作,并在适当的时间执行这些操作。该项目还研究了人类如何直观地构建周围世界的心智模型,包括对其他人类心智模型的近似——一种被称为心智理论的技能——以及人工智能个体如何在机器中复制ToM。

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