DARPA利用人工智能加速科学模型的开发

2018年8月，DARPA发布了其第一个“人工智能探索”（AIE）机会，名为“自动化科学知识提取”（ASKE）。与DARPA典型的四年期项目不同，AIE被设计为快速跟踪（约18个月的时间）类的研究工作，以帮助确定人工智能概念的可行性。ASKE项目的目标是开发能够使科学知识的探索、整理和应用的一些人工过程自动化的人工智能技术。它确定了人工智能如何以及在哪些方面可以加速科学建模的过程，并最终提高研究人员进行严格和及时的实验和验证的能力。

科学模型——或复杂系统的概念表述，被无数的社区用来理解和解释我们周围的世界。通过计算创建这些模型在很大程度上是一项手工操作的繁琐任务，需要从堆积如山的研究中寻找相关内容，然后执行多步骤流程来建立、验证和测试所产生的模型。在这个过程的每一步都有很多机会丢失信息，或者发生其他错误，这使创建模型的挑战更加复杂。ASKE的目标是通过开发定位新数据和科学资源的方法来应对这些挑战，梳理有用的信息，将这些发现与现有的研究进行比较，然后将相关数据整合到机器收集的专家模型中，并以强大的方式执行。该项目研究工作分为两个技术领域。第一个领域侧重于机器辅助策展，研究人员探索如何使用人工智能从研究中提取有用的信息并将其纳入新的模型。第二个领域专注于机器辅助推理，人工智能使用这些新开发的模型来帮助研究人员理解建模系统，回答复杂的问题，或进行预测。

利用简化的合同程序和资助机制，DARPA能够在最初的机会公布后三个月内让研究人员加入进来。研究工作很快就可以启动，ASKE团队开始开发一些新的方法。来自学术机构和商业公司的研究人员设计了从现有模型中自动提取知识和信息的方法（包括不同的数据类型，如书面文本、方程式和软件代码），并创造了查询和链接跨文献信息的技术。他们创造了普遍表示和解释不同建模框架的方法，同时还开发了允许计算模型在新发现和信息出现时自动维护和更新的工具。据领导ASKE的DARPA信息创新办公室（I2O）项目经理约书亚·艾略特（Joshua Elliott）介绍说：“ASKE AIE展示了50倍的速度，与最先进的人工流程相比，用额外的维度和状态扩展了一个现有的流行病学模型。使用同样的工具，它还表明，在不同的领域，用ASKE创建一个新的计算模型比用目前的程序快8倍。”

当新冠肺炎疫情发生时，研究人员有机会测试他们的开发成果并证明其有效性。世界各地的科学家、研究人员和医学专家产生了数百个模型，以帮助理解和预测病毒传播和影响的各个方面，创造了难以比较、核实和验证的科学知识的激增。许多知识被锁定在代码中，特别是传统的代码，这使得人们更难理解模型中的参数选择和假设。随着新的信息和见解的出现，本已具有挑战性的情况又因提取和表现这些新的发现，以及模拟它们对不断发展的新冠肺炎疫情知识库的影响的困难而变得更加严重。当局依靠专家产生的见解来制定公共政策干预措施，使得这些模型的质量和验证极为重要。

ASKE的研究人员试图通过应用他们的工具来评估、比较、完善和验证从代码和文档中提取的模型，从而实现更好的模型理解、相互比较和背景化。所开发的工具被用来从出版物中快速自动提取多模式信息，并将机理片段同化为知识图谱和可执行模型，以告知社区对病毒的理解和可能的治疗方法。

通过与科学界和政府机构合作，ASKE工具被证明在多个领域都很有效。举个例子，来自Galois的研究人员与政府官员合作，应用他们的ASKE组件，使国家流行病学模型和数据与当地情况相适应。他们的努力使当地的规划者能够利用当地的人口、地理和社会行为数据，评估哪些模型能够最好地估计大流行病对医院重要资源的影响，如ICU床位和呼吸机。在另一项工作中，哈佛医学院的研究人员与科学界合作，使用ASKE工具为湿式实验室实验制作候选药物清单和基因目标。这项工作为维生素D和MDL-28170带来了积极的早期结果。用这些工具进行的其他实验目前正在进行中。

ASKE的成功导致了一个更大的DARPA项目的建立，该项目称为“自动化科学知识提取和建模”（ASKEM）。ASKEM旨在创建一个知识-建模-模拟生态系统，并赋予其必要的人工智能方法和工具，以敏捷地创建、维持和增强复杂的模型和模拟器，从而支持专家在不同任务和科学领域的知识和数据知情决策。目标是使专家能够维护、重用和改编大量的异质数据、知识和模型——具有跨知识源、模型假设和模型适应性的可追溯性。

ASKEM开发的工具将在几个科学领域进行演示，建立在ASKE在病毒性流行病（如新冠肺炎疫情）以及空间天气的物理和影响方面的工作之上。

约书亚·艾略特表示：“通过ASKEM，我们希望使专家建模能够适应现代世界的步伐，使决策者能够走在灾难、全球变化和我们的对手之前，以避免损失并提高我们反应的及时性和有效性。ASKE产生了新颖的概念证明，使用户能够从遗留代码中提取模型，并更有效地更新、增强和验证模型。ASKEM将在此基础上扩展，产生适用于多个科学领域的建模工具，并产生一个完整的、可持续的基础设施。

ASKE展示了DARPA的人工智能探索项目的潜力及其探索新人工智能概念的灵活方法。这一快速跟踪的人工智能研究工作帮助启动了一个长期计划，该计划需要额外的资源和专业知识。但可以想象，它可以为国防和商业领域带来巨大的利益。反过来说，AIE也允许DARPA在致力于一项更大的事业之前，了解在其他领域或地区可能需要的额外进展。

AIE是更广泛的机构范围内的人工智能投资战略的一个关键组成部分，称为“人工智能下一步行动”（AI Next Campaign）。AI Next旨在确保美国在这个关键和快速加速的技术领域保持优势。迄今为止，DARPA已经启动了近30个AIE，它们正在探索广泛的AI和机器学习相关的研究课题，包括从推进AI/游戏理论技术到开发新型AI处理架构和能够降低硬件复杂性的创新光子学硬件。获取更多前沿科技 研究进展 访问：https://byteclicks.com