近期，美国国防高级研究计划局（DARPA）宣告发售一项取名为“AI的下一步”的计划，目的强化研发AI对于常识性科学知识的自学能力，即强化其“机器常识”。据报，该项计划斥资20亿美元，基础研究工作还包括两个方面：第一个，侧重于基础，让AI“像孩子一样自学”；第二个，研发基于深度自学的模型和其他方法，以当前AI行业的研发基准来制订解决问题的框架。然而，构建DARPA计划的前提条件是AI必需享有人类对于物理世界的基本理解。截至目前，AI研究人员仍然为如何协助AI构建这种理解能力而深感疑惑，他们更加偏向于解决问题AI遇上的狭小或一般的问题。
可是这些问题被指出是“薄弱的”，相比之下约将近人类的基本理解水平。DARPA信息创意办公室的项目经理DavidGunning回应：“这是一个全新的领域，而且充满著了无数不得而知的挑战。
每一个“人类”的行动都依赖自己的常识性理解。即使是一个一岁大的孩子也不会对物理世界有一种令人难以置信的解读，而这正是AI难以实现的。
如果DARPA计划以求构建，我们将开始一些可以协同更进一步增进行业发展的事情。”DARPA主任StevenWalker在说明了伞式AI工作时回应：“我们期望探寻机器如何需要取得类似于人类的交流和推理小说能力，需要辨识新的情况和环境并适应环境它们。但是机器缺少上下文推理小说能力，要想要把它们培训的涵括所有可能性，这基本难以实现，而且成本高昂。
”就目前而言，随着全球AI竞争的激化，中国和欧洲等国家大力推展AI发展路线图，美国谷歌和其他公司也在持续发力人工智能研究，投放数十亿美元甚至更加多资金。而DARPA则期望通过高风险，高回报的研究来不断扩大这些希望。
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