DARPA Bertujuan Mengembangkan AI Bernama KAIROS Untuk Memprediksi Peristiwa Dunia

• DARPA ingin mengungkap peristiwa kompleks yang ditemukan di dunia digital.
• Rencana mereka adalah membuat sistem semi-otomatis yang dapat mendeteksi dan menarik korelasi antara miliaran peristiwa yang saat ini terjadi di seluruh dunia.

Kecerdasan buatan (AI) memiliki banyak aplikasi di dunia saat ini. Alat ini dapat melakukan berbagai aktivitas secara efisien, termasuk penginderaan jauh, perdagangan elektronik, diagnosis medis, dan kontrol robot.

Bidang AI yang berkembang telah membuat beberapa langkah yang mengesankan, terutama dalam beberapa tahun terakhir. Saat ini, mesin yang menjalankan AI yang lemah dapat melakukan berbagai tugas yang jauh lebih baik daripada manusia, mulai dari mengenali dan menyortir gambar hingga mengalahkan pemain Go terbaik dunia dan mendiagnosis jenis kanker tertentu.

Namun, DARPA ingin melangkah lebih jauh di bidang ini dengan membangun AI yang dapat menemukan pola tersembunyi dalam kekacauan global. Baru-baru ini, mereka mengumumkan sebuah program bernama Knowledge-directed Artificial Intelligence Reasoning Over Schemas (KAIROS) untuk membuat sistem semi-otomatis yang mampu mendeteksi dan menggambar korelasi antara miliaran peristiwa yang saat ini terjadi di seluruh dunia.

KAIROS:AI Berbasis Skema

Program baru ini bertujuan untuk membangun sistem pembelajaran mesin yang dapat menganalisis sejumlah besar data yang mewakili peristiwa sehari-hari dan menemukan apakah ada rangkaian hubungan.

Banyak peristiwa, bagaimanapun, tidak terjadi secara berurutan, melainkan melibatkan fenomena kompleks yang terdiri dari beberapa komponen tambahan. Volume data tidak terstruktur yang terus bertambah membuat tugas ini semakin menantang untuk alat dan sistem yang ada.

Itu sebabnya program akan menggunakan "skema" untuk menemukan koneksi di seluruh informasi. Pertama kali dikonseptualisasikan pada awal 1920-an, skema adalah unit pengetahuan di mana peristiwa-peristiwa diorganisasikan dalam struktur naratif yang umum terjadi.

Misalnya, orang pergi ke toko untuk membeli sesuatu. Jenis peristiwa ini melibatkan skema transaksi pembelian yang ditentukan oleh peran tertentu (penjual, pembeli), serangkaian tindakan (produk, pembayaran), dan batasan sementara (dibayar melalui kartu jika jumlahnya lebih besar dari $100).

Referensi: KAIROS | DARPA

Untuk membangun pemahaman yang dapat ditindaklanjuti tentang peristiwa dunia nyata yang kompleks dan memperkirakan secara akurat bagaimana mereka akan terungkap, AI berbasis skema memungkinkan penalaran temporal dan kontekstual dari peristiwa ini. Sederhananya, ini menghasilkan narasi papan tentang semua hal yang terjadi di sekitar kita.

Bagaimana Cara Kerjanya?

Tujuan DARPA akan didekati dalam dua fase. Pada fase pertama, sistem akan menghasilkan skema dari sejumlah besar data dengan mengidentifikasi, mengklasifikasikan, dan mengelompokkan peristiwa berdasarkan penalaran dan inferensi linguistik.

Dua fase program KAIROS | Kredit:DARPA

Pengembang berencana untuk menggunakan prosedur generalisasi, komposisi, dan spesialisasi untuk membuat skema yang secara efisien menggambarkan peristiwa kompleks, dan menerapkan pengetahuan khusus domain untuk memodifikasi analisis untuk kebutuhan khusus.

Pada fase kedua, sistem akan menerapkan serangkaian skema (dihasilkan selama fase satu) ke data dunia nyata yang kompleks, dan mencoba mengekstrak peristiwa dan narasi. Ini tidak akan semudah kedengarannya karena membangun dan memperluas basis pengetahuan memerlukan pendeteksian entitas dan peristiwa yang kompleks, serta hubungannya satu sama lain.

Baca:DARPA Akan Menggunakan Sumber Cahaya Laser Untuk Menghidupkan Pesawat Kecil Saat Terbang

Pada titik ini, seluruh sistem tampak teoretis, tetapi itulah sebabnya agensi sedang menyelidikinya. Mengingat kesederhanaan AI yang kita miliki saat ini, cukup sulit untuk membayangkan sistem secanggih itu dalam waktu dekat.