多くの複雑な軍事用サイバー物理システムは、数十年間持続するよう設計されているが、期待される機能性と能力は時間の経過と共に進化し、変更と適用が必要とされる。国防高等研究計画局（Defense Advanced Research Project Agency: DARPA）のプログラム・マネジャーによると、「軍事システムに変更が伴うことは明白であり、米国軍隊にはより大幅な適用能力が必要とされる」という。こうした中、DARPAは、「内省的制御の学習（Learning Introspective Control: LINC）」プログラムを開始した。本プログラムの狙いは、機械学習ベースのイントロスペクション（内省的）技術を開発することで、物理的なシステムが不測の事態にリアルタイムで適用し、人間及び人工知能（AI）のオペレーターにシステムの変更について効率的にコミュニケーションできる能力を提供することを目指す。
