DARPAは世界の出来事を予測するためにKAIROSという名前のAIを開発することを目指しています

• DARPAは、デジタル世界で見られる複雑なイベントを明らかにしたいと考えています。
• 彼らの計画は、現在世界中で起こっている何十億ものイベント間の相関関係を検出して引き出すことができる半自動化されたシステムを作成することです。

人工知能（AI）は、今日の世界で数多くのアプリケーションを持っています。リモートセンシング、電子取引、医療診断、ロボット制御など、さまざまなアクティビティを効率的に実行できます。

AIの開花分野は、特にここ数年で、いくつかの印象的な進歩を遂げました。今日、弱いAIで動作するマシンは、画像の認識と並べ替えから、世界最高の囲碁プレーヤーの敗北、特定の種類の癌の診断まで、人間よりもはるかに優れたさまざまなタスクを実行できます。

ただし、DARPAは、グローバルな混乱の中に隠されたパターンを見つけることができるAIを構築することにより、この分野でさらに一歩進んでいきたいと考えています。最近、彼らは、Knowledge-directed Artificial Intelligence Reasoning Over Schemas（KAIROS）という名前のプログラムを発表しました。これは、現在世界中で発生している数十億のイベント間の相関関係を検出して描画できる半自動システムを作成するためのものです。

KAIROS：スキーマベースのAI

この新しいプログラムは、毎日のイベントを表す大量のデータを分析し、接続のスレッドがあるかどうかを見つけることができる機械学習システムを構築することを目的としています。

ただし、多数のイベントが連続して発生するのではなく、いくつかの補助コンポーネントで構成される複雑な現象が発生します。非構造化データの量が増え続けると、このタスクは既存のツールやシステムにとってさらに困難になります。

そのため、プログラムは「スキーマ」を使用して情報間のつながりを見つけます。 1920年代初頭に最初に概念化されたスキーマは、イベントが一般的に発生する物語の構造で編成される知識の単位です。

たとえば、人々は何かを購入するために店に行きます。このタイプのイベントには、特定の役割（売り手、買い手）、一連のアクション（製品、支払い）、および時間的制約（金額が100ドルを超える場合はカードで支払う）によって定義される購入トランザクションスキーマが含まれます。

参照：KAIROS | DARPA

複雑な現実世界のイベントの実用的な理解を構築し、それらがどのように展開するかを正確に予測するために、スキーマベースのAIは、これらのイベントの時間的および文脈的な推論を可能にします。簡単に言えば、それは私たちの周りで起こっているすべてのことのボードナラティブを生成します。

どのように機能しますか？

DARPAの目的は2つのフェーズでアプローチされます。最初のフェーズでは、システムは、推論と言語的推論に基づいてイベントを識別、分類、およびクラスタリングすることにより、大量のデータからスキーマを生成します。

KAIROSプログラムの2つのフェーズ|クレジット：DARPA

開発者は、一般化、構成、特殊化の手順を使用して、複雑なイベントを効率的に記述するスキーマを作成し、ドメイン固有の知識を実装して特定のニーズに合わせて分析を変更することを計画しています。

2番目のフェーズでは、システムは一連のスキーマ（フェーズ1で生成された）を複雑な実世界のデータに適用し、イベントと説明を抽出しようとします。ナレッジベースの構築と拡張には、複雑なエンティティとイベント、およびそれらの相互関係を検出する必要があるため、これは思ったほど簡単ではありません。

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この時点では、システム全体が理論的であるように見えますが、それが代理店が調査している理由です。現在のAIのシンプルさを考えると、近い将来、このような高度なシステムを想像するのは非常に困難です。