DARPA will eine KI namens KAIROS entwickeln, um Weltereignisse vorherzusagen

• DARPA möchte komplexe Ereignisse in der digitalen Welt aufdecken.
• Ihr Plan ist es, ein halbautomatisches System zu entwickeln, das Milliarden von Ereignissen, die derzeit auf der ganzen Welt stattfinden, erkennen und Korrelationen ziehen kann.

Künstliche Intelligenz (KI) hat zahlreiche Anwendungen in der heutigen Welt. Es kann eine Vielzahl von Aktivitäten effizient ausführen, darunter Fernerkundung, elektronischer Handel, medizinische Diagnose und Robotersteuerung.

Das blühende Feld der KI hat vor allem in den letzten Jahren einige beeindruckende Fortschritte gemacht. Heutzutage können Maschinen mit schwacher KI eine Vielzahl von Aufgaben weitaus besser ausführen als Menschen, von der Erkennung und Sortierung von Bildern über den Sieg über den weltbesten Go-Spieler bis hin zur Diagnose bestimmter Krebsarten.

DARPA möchte in diesem Bereich jedoch noch einen Schritt weiter gehen und eine KI bauen, die versteckte Muster im globalen Chaos finden kann. Vor kurzem kündigten sie ein Programm namens "Knowledge-directed Artificial Intelligence Reasoning Over Schemas" (KAIROS) an, um ein halbautomatisches System zu entwickeln, das in der Lage ist, Milliarden von Ereignissen, die derzeit auf der ganzen Welt stattfinden, zu erkennen und Korrelationen zu ziehen.

KAIROS:Eine schemabasierte KI

Dieses neue Programm zielt darauf ab, ein maschinelles Lernsystem zu erstellen, das eine große Datenmenge, die tägliche Ereignisse darstellt, analysieren und feststellen kann, ob es einen oder mehrere Verbindungsthreads gibt.

Zahlreiche Ereignisse treten jedoch nicht hintereinander auf, sondern umfassen komplexe Phänomene, die sich aus mehreren Nebenkomponenten zusammensetzen. Die ständig wachsende Menge an unstrukturierten Daten macht diese Aufgabe für bestehende Tools und Systeme noch anspruchsvoller.

Aus diesem Grund verwendet das Programm „Schemata“, um Verbindungen zwischen Informationen zu finden. Schema wurde erstmals in den frühen 1920er Jahren konzipiert und ist eine Wissenseinheit, in der Ereignisse in häufig vorkommenden narrativen Strukturen organisiert sind.

Zum Beispiel gehen die Leute in Geschäfte, um etwas zu kaufen. Bei dieser Art von Ereignis handelt es sich um ein Kauf-Transaktions-Schema, das durch bestimmte Rollen (Verkäufer, Käufer), eine Reihe von Aktionen (Produkt, Zahlung) und zeitliche Beschränkungen (zahlbar per Karte ab einem Betrag von 100 $) definiert ist.

Referenz: KAIROS | DARPA

Um ein umsetzbares Verständnis komplexer realer Ereignisse aufzubauen und ihre Entwicklung genau vorherzusagen, ermöglicht die schemabasierte KI das zeitliche und kontextbezogene Denken dieser Ereignisse. Einfach ausgedrückt, generiert es Schilderungen aller Dinge, die um uns herum passieren.

Wie funktioniert es?

Das Ziel von DARPA wird in zwei Phasen angegangen. In der ersten Phase generiert das System Schemata aus riesigen Datenmengen, indem Ereignisse basierend auf Argumentation und linguistischen Schlussfolgerungen identifiziert, klassifiziert und geclustert werden.

Zwei Phasen des KAIROS-Programms | Bildnachweis:DARPA

Entwickler planen, Generalisierungs-, Kompositions- und Spezialisierungsverfahren einzusetzen, um Schemata zu erstellen, die komplexe Ereignisse effizient beschreiben, und domänenspezifisches Wissen zu implementieren, um die Analyse an spezifische Anforderungen anzupassen.

In der zweiten Phase wendet das System eine Reihe von Schemata (die in Phase eins generiert wurden) auf komplexe, reale Daten an und versucht, Ereignisse und Erzählungen zu extrahieren. Dies wird nicht so einfach sein, wie es sich anhört, denn für den Aufbau und die Erweiterung einer Wissensdatenbank müssen komplexe Entitäten und Ereignisse sowie deren Beziehungen zueinander erkannt werden.

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An dieser Stelle scheint das ganze System theoretisch zu sein, aber deshalb untersucht die Agentur es. Angesichts der Einfachheit der KI, die wir heute haben, ist es in naher Zukunft ziemlich schwer, sich ein so ausgeklügeltes System vorzustellen.