ANSR Program

DARPA는 신뢰성, 안전성, 보안성, 생존성 등을 요구하는 defense system과 같은 dependable system에는 학습데이타에 양과 질에 의존적인 딥러닝 기반의 data-driven Ai는 한계가 존재한다고 인식하고 있습니다. 또한 ANI(artificial narrow intelligence)를 넘어 AGI(artificial general intelligence)로 발전하기 위해서는 새로운 인공지능 기술이 필요함을 인식하고 이를 위해서는 사람이 갖고 있는 상식이나 기본적인 배경지식을 포함하는 contextual model을 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.

 

이러한 새로운 Ai의 접근을 contextual adaptation이라고 지칭하며 이를 위한 알고리즘과 구조를 개발하기 위한 ANSR(Assured Neuro Symbolic Learning and Reasoning)이라는 프로그램을 진행하고 있습니다. 이 프로그램의 이름에 포함된 Neuro Symbolic이라는 단어에서 알수 있듯이 이 프로그램은 인간의 지식을 표현하고 습득하는 기존의 1세대 Ai 기술을 지금의 딥러닝기술과 조합하려는 것으로 이해될 수 있습니다. (이러한 접근을 Neuro-Symbolic Ai라고 통칭하기도 합니다.)

 

ANSR 프로그램의 가장 중요한 목표는 하이브리드 Ai 알고리즘을 발전시키고 이러한 알고리즘에 대한 확신을 줄 수 있는 증거 기반의 기술을 개발하는 것입니다. 이 프로그램은 사전 지식을 포함하는 다양한 하이브리드 아키텍처를 탐색하고, 학습을 통해 통계적인 방법 뿐만 아니라 기호기반의 지식을 모두 습득할 계획입니다. 

 

 

ANSR 프로그램은 다음과 같은 4개의 TA(technical area)로 구성됩니다. 

 

TA1: Algorithms and Architectures - TA1의 목표는 데이터 기반 기계학습과 지식 추론을 밀접하게 통합하는 새로운 AI 알고리즘 및 아키텍처를 개발하고 모델링하는 것입니다.

 

TA2: Specification and Assurance - TA2의 목표는 정확성에 대한 증거를 도출하고 통합하는 방법과 임무별 위험을 정량화하는 방법뿐만 아니라 보증 프레임워크를 개발하는 것입니다.

 

TA3: Platforms and Capability Demonstration - TA3의 목표는 강력하고 보장된 성능의 시연 및 평가를 위해 하이브리드 Ai 알고리즘의 엔지니어링 임무 관련 응용 프로그램을 위한 사용 사례 및 아키텍처를 개발하는 것입니다. 특히, 이 프로그램은 매우 역동적인 밀집 도시 환경의 COP(common operational pircture)를 개발하기 위한 무인정찰임무의 실현을 통해 실증을 추구하고자 합니다.

 

TA4: Assurance Assays and Evaluation - TA4의 목표는 (a) 적대적 Ai를 포함하는 보증 테스트 장치를 개발하고, (b) 특히 TA3에 설명된 사용 사례에 대해 개별 기술 영역과 이들 통합한 완전한 시스템에서의  ANSR 기술을 평가하는 것입니다.

 

프로그램은 각 TA별로 다음과 같은 3단계로 추진될 예정입니다. 2023년 부터 시작하여 1단계는 18개월이며 프로토타입 hybrid Ai알고리즘과 미션 스레드로 구성됩니다. 2단계는 15개월이 될 것이며 시스템 구성 및 임무 보증에 중점을 둘 것입니다. 3단계는 또한 15개월이 될 것이며 라이브 데모 및 전환에 중점을 둘 것입니다.