DARPA为什么未能引领这一轮AI革命？

在近期发布的《军事人工智能白皮书》中，数字孪生战场实验室介绍了DARPA在过去AI大爆发的10年期间的行动，它几乎没有参与任何一项颠覆性创新，更谈不上做出了杰出贡献。

DARPA一直宣扬长达50年的AI参与史，最近10年积极跟进，并力图引领AI新一轮的创新发展，至2023年底，DARPA相关主管在参与研讨会时，不再提及辉煌的过去，而开始赞扬商业企业引领的AI革命。

对当前呈现的AI丰富多彩的创新格局，特别是OpenAI近两年推出ChatGPT和Sora，

DARPA感叹这些变化是“仍然吃惊的进展”（amazing progress），认为这些进展将改变大国竞争的态势，重塑全球军事版图，当然，这也将决定美国的命运。

熟悉DARPA的读者应知道，DARPA在推进AI颠覆性创新方面不是不努力，它很早就意识到这个领域将出现大事件，而且希望自己就是制造这些大事件的单位。

经过精心分析，DARPA提出了所谓AI三大浪潮（AI Waves）的代际划分，第一个浪潮是工匠知识阶段，第二个浪潮是机器学习，下一个浪潮是基于上下文的推理，即通过生成的上下文和解释模型获取知识。

既然解释模型这么重要，DARPA于是启动了XAI项目，企图通过该项目解决可解释困境。

DARPA认为，当前自动驾驶和医学影像识别等有小样本的问题，通过引入分布式测度，利用数字孪生体的反馈机制，能够解决这个问题。

相关资料显示，DARPA跟AFRL联合开展的F-16战斗机改为AI飞行员模式，就应用了XAI积累的知识。

跟互联网公司聚焦解决对话问题不同，DARPA希望为物理世界的系统建立一套AI驱动的规则，这显然要困难得多，因为物理世界的各种物体或系统，都需要先实现数字孪生化，以满足“可计算”的要求。

任何物理系统都有门限值，在特定情况下有可能超越这种门限，从而带来危险或失败，有的失败可以接受，有的则不在接受范畴。

对于DARPA来讲，AI必须可以用在军事领域，因此需要符合一定的规则，例如，对作战人员的保护。

在这样的背景下，DARPA难以挑三选四，不能潜心做AI最具有突破性的领域，而不考虑如何把AI转化为战斗力的问题，这是DARPA未能引领AI革命的原因之一。

除此之外，美国国防部有严格的采办流程，这一轮AI革命主要体现为生成式AI，对计算能力要求非常高，从而使得购买芯片的资金规模比较庞大，对于项目预算制的DARPA来讲，则是曼哈顿式的大项目了。

OpenAI公司没有这样的担心，它在起步阶段就获得了微软10亿美元的投入，这为它持续推动该领域的发展奠定了基础。

当前的AI革命是大力出奇迹的模式，如果依靠美国国防部体制的预算支持，不会产生类似ChatGPT和Sora这样的应用，这样的颠覆性创新必然产生在一个拥有顶级聪明的团队，同时还有充足的资金预算的组织中。

从这一轮AI革命的发展来看，成功属于拥有梦想和金钱的团队，即便是曾经创造了奇迹的DARPA，也不得不承认，真正引领AI发展的是别人。

本文内容编辑于数字孪生战场实验室编写的《军事人工智能白皮书》，该报告深入分析美军推动人工智能的情况，是数字孪生国防颠覆性技术三部曲之一。

关于《军事人工智能白皮书》的基本信息，请参考封面链接内容：

http://www.innovation4.cn/toutiao/036224-8221071049