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DARPA授予UMass教授Hava Siegelmann认可的AI重大进展

导读 在绕过限制的情况下,近100位同事最近参加了一次在线庆祝活动,以纪念DARPA计划主任Hava T Siegelmann教授,这是从马萨诸塞大学信息与计
2020-11-30 19:17:30

在绕过限制的情况下,近100位同事最近参加了一次在线庆祝活动,以纪念DARPA计划主任Hava T. Siegelmann教授,这是从马萨诸塞大学信息与计算机学院借来的科学(CICS)获得了极少获得的“功勋公共服务奖章”-国防部机构可以授予私人公民的最高荣誉之一。该奖项旨在表彰Siegelmann对L2M的创建,研究和管理,L2M是目前世界上最先进,最先进的AI计划。

Siegelmann博士是神经网络,机器学习(ML)和人工智能(AI)方面的国际公认专家,他说:“该机构的认可令我感动;我为能为之贡献感到荣幸。” 她补充说:“我感谢UMass支持我运行一个非常高级的AI实验室,因此政府希望邀请我。” 麻省理工学院的CICS院长劳拉·哈斯(Laura Haas)表示:“我为哈瓦为DARPA和整个国家提供的服务感到非常自豪。她在DARPA的工作为我们所有人推动了AI的发展。”

西格尔曼(Siegelmann)引证说:“她创建并管理了DARPA的一些最大和最先进的AI程序,包括L2M-开发下一代实时高级AI系统,该系统能够实时学习并将学习应用于未经专门培训的环境和情况。” 她的奖项还引用了“ GARD”,这是她创建的另一个主要DARPA程序,用于建立理论上的ML漏洞,表征特性以增强系统的鲁棒性并创建有效的防御措施。她说:“随着系统的进步,这些进步为攻击它们提供了新的途径,” GARD会识别出通常难以理解的,技术复杂的漏洞,并为它们建立新一代的防御体系。

DARPA指出,Siegelmann的“非凡的生产性”术语包括开发一种系统,该系统可以智能地管理胰岛素和葡萄糖,以维持糖尿病患者和重症监护患者的安全葡萄糖水平。传感器可从安全距离识别危险化学品;协作,安全的学习平台,使不隶属的团体能够协同工作而不会泄露敏感数据;以及反向工程方法以识别网络攻击,保护系统并找到攻击者。

Siegelmann举例说明了当前的AI和新的L2M系统之间的区别,“自动驾驶汽车代表了最先进的计算技术的巅峰之作-展示了当前的技术可以通过越来越聪明的编程使我们走多远。但是,即使这些系统遇到超出训练范围的情况而失败-正如各种广为宣传的自动驾驶汽车坠毁所证明的那样。” 她说,L2M系统代表“机器学习的根本变化,” L2M系统学习;它们运用经验并适应新的情况;体验越多,它们就不会失败,而是会变得更好。

Siegelmann继续说道:“我们取得了真正的进步,展示了实际的学习-以前从未做过;这为下一代的专家自动系统奠定了基础。她补充说:“ L2M改进已经被整合到现实系统中;在五年内,AI系统将主要是L2M变体或包含L2M组件。但这很难,因为要使机器能够主动学习并在那里学习。还有很多事情要做。”

西格尔曼说:“ DARPA是一次奇妙的,高产的体验。” “对于我的DARPA同事以及与我合作过的真正聪明而有远见的研究人员,我还说不清。” Siegelmann现在的目标是继续她的研究–推进AI学习;她说,但同样重要的是,“开始教下一代计算机科学家,为他们提供所需的新技能,当前AI程序中尚未教授的技能,以创建和改进将越来越多地参与其中的系统我们的基础架构。” 西格尔曼还担任科技公司的顾问。

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