20世紀60年代初，DARPA（當時為ARPA）開始介入自主技術研究，并很快成為該領域的主要研究機構。DARPA意識到，人工智能可以滿足大量的國家安全需要。DARPA雖然研制自主技術的時間較長，但長期以來，其研究的與自主相關的項目并非在一個固定的技術領域內進行，而是分散到多個不同的領域。直到2014年，才正式在國防科學辦公室下劃分出自主技術領域。

DARPA自主技術研究階段

按時間節(jié)點看，DARPA對自主技術的研究大體上可以分為四個階段：

DARPA從四個方面來評判人工智能技術的能力，分別是感知、學習、抽象和推理。下圖描述了人工智能的三次浪潮在這四個方面能力的不同。

人工智能三次浪潮的能力區(qū)別

DARPA人工智能研究內容

DARPA很早啟動了跨學科人工智能項目，綜合了計算機科學、數(shù)學、概率論、統(tǒng)計和認知科學領域內的最新成果。DARPA在人工智能方面的研究主要涉及自然語言理解、問題求解以及感知和機器人等領域。

DARPA在人工智能領域開展的研究

自然語言理解——20世紀70年代初，DARPA啟動了語音識別研究（Speech Understanding Research，SUR）項目。在該計劃中，DARPA支持多個研究機構采用不同的方法進行語音識別研究，取得較好成績的是CMU的Hearsay-Ⅱ技術以及BBN的HWIM（Hear What I Mean）技術。其中Hearsay-II提出了采用并行異步過程，將人講話內容進行零碎化處理的前瞻性觀念；而BBN的HWIM通過龐大的詞匯解碼處理復雜的語音邏輯規(guī)則來提高詞匯識別的準確率。進入80年代，DARPA開始采用統(tǒng)計學的方法研究語音識別技術，開發(fā)了Sphinx、BYBLOS、DECIPHER等一系列語音識別系統(tǒng)，已經(jīng)能夠整句連續(xù)的語音識別。

2000年之后，DARPA開始研制通過對話進行人機交互（HCI）的系統(tǒng)，該系統(tǒng)還能從與不同人的對話中學習經(jīng)驗，提供個性化的服務。2005年，DARPA啟動了全球自動化語言情報利用（GALE）項目。該項目尋求能夠對標準阿拉伯語和漢語的印刷品、網(wǎng)頁、新聞及電視廣播進行實時翻譯的技術，目標是使得95%的文本文檔翻譯和90%的語音文件翻譯均能達到95%的正確率。

2008 年11月，DARPA又啟動了Machine Reading項目，旨在實現(xiàn)人工智能的應用和發(fā)展學習系統(tǒng)的過程中，對自然文本進行知識插入。2012年啟動的文本深度發(fā)掘和過濾（Deep Exploration and Filtering of Text，DEFT）項目更加明確地提出要利用深度學習技術發(fā)掘大量結構化文本中隱含的、有實際價值的特征信息，同時還要具備可將處理后的信息進行進一步整合的能力，在此基礎上，將這些技術用于作戰(zhàn)評估、規(guī)劃、預測的輔助決策支持中。

文本深度發(fā)掘和過濾（DEFT）項目

2014年DARPA啟動大機制（Big Mechanism）項目，開發(fā)協(xié)助計算機閱讀科學和技術文章的技術，將知識片段綜合成更完整的模型，并提出實現(xiàn)特定目標的干預措施。

感知和機器人——DARPA于1976年開始圖像理解（Image Understanding）項目。最初的目標是用5年的時間開發(fā)出能夠自動或半自動分析軍事照片和相關圖片的技術。項目參與單位包括麻省理工學院、斯坦福大學、羅切斯特大學、SRI和霍尼韋爾公司等。1979年，項目的目標增加了圖形繪制技術。到了1981年，預計5年內完成的項目并沒有終止，而是持續(xù)到2001年。

2001年，DARPA為解決環(huán)境感知問題，啟動了PerceptOR項目，其目的是開發(fā)新型無人車用感知系統(tǒng)，要求系統(tǒng)足夠靈巧，能夠保證無人車在越野環(huán)境中執(zhí)行任務，并且能在各種戰(zhàn)場環(huán)境和天氣條件下使用。2005年該項目完成階段性研究，后轉移到“未來作戰(zhàn)系統(tǒng)地面無人車集成產品”項目，進行系統(tǒng)開發(fā)與測試。

2010年3月，DARPA啟動了心靈之眼（Mind’s Eye）項目，旨在為機器建立視覺的智能，可對視頻信息進行形象推理。

Mind’s Eye項目

可解釋的人工智能（Explainable Artificial Intelligence，XAI）項目

2016年10月，DARPA發(fā)布可解釋的人工智能項目的廣泛機構公告（BAA），其目標是建立一套新的或改進的機器學習技術，生成可解釋的模型，結合有效的解釋技術，使得最終用戶能夠理解、一定程度的信任并有效地管理未來的人工智能系統(tǒng)。通過該項目，新的機器學習系統(tǒng)將能解釋自身邏輯原理、描述自身的優(yōu)、缺點，并解釋未來的行為表現(xiàn)。

可解釋的人工智能

這一項目提出了三個挑戰(zhàn)：如何生成可解釋模型、如何設計解釋接口、如何理解用戶心理需求以進行有效地解釋。對此，該項目將開發(fā)一系列新的或改進的機器學習技術，生成更多的可解釋模型；希望將最新的人機交互技術（如可視化、語言理解、語言生成和會話管理）與新的原則、策略和技術相結合，獲得有效的解釋；總結、拓展和應用當前的關于解釋的心理學理論。

該項目分為兩個技術領域：可解釋的學習者（Explainable Learners）和解釋的心理學模型（Psychological Models of Explanation）。

XAI項目的架構

2017年3月，DARPA從學術和工業(yè)界中挑選出了13家研究機構進行資助，包括加州大學伯克利分校、加州大學洛杉磯分校、卡耐基梅隆大學、SRI、Rutgers、PARC、Raytheon等。

目前，華盛頓大學的研究團隊已經(jīng)取得了一些研究成果：研究團隊開發(fā)了一種方法，可以讓人工智能系統(tǒng)闡述其輸出結果的基本原理，人工智能系統(tǒng)（計算機）將會從數(shù)據(jù)集中自動找到一些樣本，然后給出簡短的解釋；研究團隊還針對圖形識別系統(tǒng)設計了一些方法，通過標注圖片上最重要的部分來揭示圖形識別系統(tǒng)的判斷邏輯。

終身學習機器（Lifelong Learning Machines，L2M）項目

DARPA于2017年啟動L2M項目，探索生物學習機理在人工智能中的應用，推進新一代人工智能系統(tǒng)的發(fā)展。該項目的目標是開發(fā)支持下一代自適應人工智能系統(tǒng)所需的技術，使其能夠在實際環(huán)境中基于情景進行在線式現(xiàn)場學習并改善性能，不需要進行線下再編程或再訓練。這種持續(xù)自主學習的能力可幫助系統(tǒng)在沒有預編程與訓練的情況下適應新情景。

終身學習機器

L2M試圖將生物學習機理應用于計算機機器學習系統(tǒng)，打破現(xiàn)有機器學習系統(tǒng)對預編程和訓練樣本的依賴，使人工智能系統(tǒng)像生物系統(tǒng)一樣能夠根據(jù)經(jīng)驗進行決策，提高行動的自主性，增強廣度環(huán)境適應能力。為了實現(xiàn)這一目標，L2M項目旨在從根本上開發(fā)一種全新的機器學習機制，使系統(tǒng)能夠從經(jīng)驗中不斷學習，這與孩童和其他生命體一生不斷從經(jīng)驗中進行學習與訓練的機制非常相像。

L2M項目的架構

L2M項目周期為4年，有兩個技術領域。第一個技術領域是開發(fā)機器學習框架，可持續(xù)應用過去的經(jīng)驗成果，并使用“經(jīng)驗教訓”去適應新的數(shù)據(jù)或情景；同時，還需開發(fā)用于監(jiān)測機器學習系統(tǒng)行為的技術，對系統(tǒng)可以適應的能力范圍進行設置，并具備在必要時對系統(tǒng)進行干預的功能。第二個技術領域源自對生命體學習機制的學習，將專注于研究生命系統(tǒng)自我學習和適應的原理和技術；并考慮這些原理和技術是否能夠以及如何應用在機器學習系統(tǒng)中。

通過研發(fā)新一代機器學習技術，使其具備能夠從環(huán)境中不斷學習并總結出一般性知識的能力，L2M項目將為第三次人工智能技術浪潮打下堅實的技術基礎。

DARPA人工智能探索計劃（AIE）

2018年7月26日，DARPA推出人工智能（AI）探索（Artificial Intelligence Exploration，AIE）計劃，旨在加快AI平臺的研究和開發(fā)工作，以幫助美國保持其在AI領域的技術優(yōu)勢。人工智能探索計劃（AIE）是DARPA的內部計劃，DARPA根據(jù)其下國防科學辦公室開創(chuàng)的“Disruptioneering”快速跟蹤征集流程（用于支持各種技術開發(fā)概念）推出該計劃。與Disruptioneering一樣，AIE將定期發(fā)布與興趣主題相關的特殊通知（“AIE機會”），簡化的提案、合同和資助流程，使個人和組織機構更容易為 DARPA 提供幫助。

DARPA表示，AIE計劃將專注于“第三波”人工智能的應用及理論，旨在讓機器適應不斷變化的情況。AIE計劃旨在進行AI試點、概念驗證、將商業(yè)技術平臺用于國防用途，以及操作或技術工具的設計、開發(fā)與演示。

DARPA宣布投入20億美元，開發(fā)人工智能新技術

2018年9月8日，DARPA宣布計劃投入20億美元開發(fā)新的人工智能（AI）技術，這是該機構“AI Next（下一代人工智能）”計劃的一部分。這筆錢將用于資助DARPA新的和現(xiàn)有的人工智能研究項目。DARPA在一份聲明中稱，該機構將致力于打造具有常識、能感知語境和更高能源效率的系統(tǒng)。