HRL联合DARPA欲使自主系统终身学习

来源：

http://mil-embedded.com/news/joint-program-aims-to-enable-autonomous-systems-to-learn-for-life/

https://www.darpa.mil/news-events/2018-05-03

编译：小智

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加利福尼亚州马利布市的HRL实验室和国防高级研究计划局（DARPA）正在合作开发可能成为自动系统机器学习架构的突破。在由DARPA的Hava Siegelmann博士领导的终身学习机（L2M）计划的资助下，拟议的系统将不断改进其性能并根据经验更新其知识，在没有人为监督的情况下执行这些任务。

如果成功，这个被称为“超级图灵进化终身学习架构（STELLAR）”的项目将是对当前技术的重大改进，使自动系统能够快速适应不可预见的情况，记住从每次体验中学习、巩固，无论是新任务还是以前执行的。当前使用的机器学习系统存在的问题是在学习新的任务时忘记了旧的任务，并且无法在线学习并响应离线训练期间没有出现的新情况。

“我们打算用一种由大脑皮层和海马之间的相互作用而产生的记忆系统来增强大脑的学习整合过程，”HRL的STELLAR项目的主要研究者Praveen Pilly博士说。STELLAR项目的联合首席研究员Soheil Kolouri博士说：“目前的机器学习算法，包括深度神经网络，都是统一的塑料，他们不包括存储以前学过的知识的机制。受成人脑中神经调节系统的启发，我们将结合能够持续学习的结构和功能塑造可塑性机制。“

HRL团队还拥有来自斯坦福大学、加州大学欧文分校、德克萨斯大学奥斯汀分校、拉夫堡大学（英国）、哥本哈根IT大学和法国计算机科学与自动化研究所的成员。

HRL实验室简介

HRL Laboratories是波音公司和通用汽车公司的企业研发实验室。70多年来，HRL的科学家和工程师一直处于技术前沿，开展先锋研究，提供真实的技术解决方案并推动最先进的技术发展。HRL被公认为是世界首屈一指的物理科学和工程研究实验室之一。HRL与LLC成员公司、政府、商业和学术机构的研究合作正在实现超高性能电路，强大计算和通信、自动数据提取以及创新架构材料的突破性进展，其技术在太空、飞机、汽车和各种消费产品中运行。这些技术使美国更安全且支持了美国的国家安全并改善国民的生活质量。

L2M项目介绍

DARPA的L2M计划于2017年首次公布，已选定将在其两个技术领域开展工作的研究团队。第一个技术领域侧重于完整系统及其组成部分的开发，第二个技术领域将探索生物有机体中的学习机制，目的是将其转化为计算过程。两个技术领域的发现预计将产生新的方法，允许AI系统在任务期间学习和改进，将先前的技能和知识应用于新的情况，结合先天的系统限制，并增强自动分配的安全性。

L2M研究团队现在将他们的各种专业知识集中在理解计算系统如何能够实时适应新环境而不失去其先前的知识。加利福尼亚大学欧文分校的一个小组计划研究海马和皮质的双记忆结构。该团队致力于创建一个能够通过将输入与现有记忆进行比较来预测潜在结果的ML系统，这应该允许系统在保留先前学习的同时变得更具适应性。塔夫茨大学团队正在研究在蝾螈这样的动物身上观察到的再生机制，以创造灵活的机器人，能够动态改变其结构和功能，以适应环境的变化。来自怀俄明大学的团队将从生物记忆重新整合中调整方法，致力于开发一种计算系统，该计算系统使用上下文来识别适当的模块化记忆，这些记忆可以通过新的感官输入进行重新组合，以快速形成适合新环境的行为。