對于復雜因果關(guān)系最著名的描述就是蝴蝶效應，一只蝴蝶輕抖翅膀，世界那頭就狂風暴雨。這個例子引人深思但卻沒有帶來更深入的研究。我們真正需要的是對颶風的成因進行更詳細的分析，弄清楚是哪只蝴蝶引起了颶風——或者在這只蝴蝶準備振翅而飛之前阻止它。這似乎是不可能的任務(wù)，但美國國防高級研究計劃局(Defense Advanced Research Projects Agency，簡稱DARPA)認為，隨著技術(shù)的發(fā)展，人工智能應該能夠幫助人們實現(xiàn)這一目標。

KAIROS

DARPA針對這一研究目標開展了一個新項目，旨在創(chuàng)建一個機器學習系統(tǒng),該系統(tǒng)可以篩選每天產(chǎn)生的無數(shù)事件和媒體片段，并識別其中任何連接或敘述的線索。它被稱為KAIROS (Knowledge-directed Artificial Intelligence Reasoning Over Schemas) ，即知識導向的人工智能推理模式。

這里所提到的“模式”具有非常具體的含義。這是人類通過相互關(guān)聯(lián)的小事件來理解周圍世界基本過程的想法。例如，當你在商店購物時，你知道情景一般是這樣的：你走進商店，選擇一件商品，把它帶到收銀員面前，收銀員進行結(jié)算，然后你以某種方式支付，最后離開商店。這種“購物”過程是我們所熟知的模式，當然，這其中也包含了各種各樣的模式（選擇商品；支付流程）或成為另一種模式（贈送禮物；家庭烹飪）的一部分。

盡管這些過程很容易浮現(xiàn)在我們的腦海中，但要以計算機系統(tǒng)能夠理解的方式描述它們則非常困難。我們在長期生活的應用和理解中熟悉這些流程，但對于機器來說它們并非是顯而易見、我們還不能通過一些預先定義的規(guī)則來抽取這些模式。而且，數(shù)據(jù)越多描述就越困難。購物的情形還比較簡單，但如何分析和識別冷戰(zhàn)或熊市這樣大尺度的時間和空間模式呢？

而這就是DARPA想要研究的內(nèi)容。DARPA的研究人員表示，發(fā)現(xiàn)跨越信息堆的相關(guān)聯(lián)系及其所依據(jù)的靜態(tài)元素過程需要時間信息和事件模式，這些內(nèi)容很難通過當前可用的工具和系統(tǒng)大規(guī)模獲取。而前文提到的KAIROS旨在開發(fā)一種半自動化系統(tǒng)，能夠識別和繪制看似無關(guān)的事件或數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性 ，以幫助我們了解或創(chuàng)建關(guān)于我們周圍世界的通用描述。

具體來說，KAIROS的研究目標分為了兩部分。首先系統(tǒng)主要利用大規(guī)模的數(shù)據(jù)來學習創(chuàng)建一系列模式，主要基于語言學推理和常識的因果關(guān)系來對各個子事件進行檢測分類和聚類。這一階段的目的在于通過大量普遍的、復雜的和特殊的過程來幫助系統(tǒng)生成一種可以同時描述簡單和復雜事件的機制，將這些機制按照一定的序列組合就能夠發(fā)掘出像時間線和關(guān)鍵角色一類重要的上下文信息。此外隨著專業(yè)知識的加入還可以將其改造為適用于特殊目的的分析系統(tǒng)。

接下來系統(tǒng)將被用于分析復雜的現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)，并嘗試根據(jù)創(chuàng)建的模式提取事件和敘述。此時需要面對的是多媒體、多語言的信息，并從紛繁復雜的世界中抽取出復雜事件的蛛絲馬跡。這一階段需要系統(tǒng)識別出事件及其主體，同時還需要建立起他們之間的關(guān)系以便建立起事件發(fā)展的全貌，并拓展知識結(jié)構(gòu)。

應用前景

這一技術(shù)在軍事和國防中的應用相當現(xiàn)實： 讓我們想象一下，一個系統(tǒng)接收所有新聞和社交媒體的帖子，并通知其管理員可能發(fā)生的事件，比如未來會出現(xiàn)銀行擠兌、政變，或是邪惡勢力的抬頭等。情報人員現(xiàn)正在盡力完成這項任務(wù)，但人類的參與肯定永遠不會停止，不過他們很愿意其電腦伙伴為之代勞，并告訴他們：“有多個關(guān)于大型儲備的報道以及關(guān)于化學戰(zhàn)的文章正在廣泛分享，這或許會引起有關(guān)恐怖襲擊的謠言”、“社交平臺上出現(xiàn)大量對于金融系統(tǒng)的不良言論，也許近期會發(fā)生系統(tǒng)性風險”。如果能夠這樣的系統(tǒng)在背后分析社會的運作和輿論的趨勢，能夠提前預知諸多風險，使得管理部門和政府可以及時防患于未然。

當然，就目前的技術(shù)看來這完全是理論上的設(shè)想。但這就是DARPA研究和開發(fā)的這一技術(shù)的原因，它存在意義就是將一系列天馬行空的大膽理論變?yōu)檎杖氍F(xiàn)實的可行方案，或者即便最終以失敗告終，也能得出無法實現(xiàn)這一技術(shù)的原因。鑒于目前大多數(shù)人工智能系統(tǒng)的局限性，現(xiàn)在我們很難直觀地想象出DARPA正在構(gòu)思的東西。但未來，基于全球信息系統(tǒng)的因果分析和推理系統(tǒng)將會在人工智能的幫助下逐漸成型。那時的世界將會怎樣？會成為更安全更自由的美好新世界，還是更多監(jiān)管更多束縛的老大哥？書寫未來的筆就握在你我手中。