どのようにしたら、頑強で確実で、それゆえ信頼性の高いAIベースのシステムを構築することができるか？－これは、国防高等研究計画局（Defense Advanced Research Project Agency: DARPA）による「確実な深層及び象徴学習と推論（Assured Neuro Symbolic Learning and Reasoning: ANSR）」プログラムの中心にある問いかけである。ANSRプログラムのマネジャーは、「非公式には、『信頼』は、オートノマス・システムが曖昧なタスクを実行する能力への『自信』を示すものである。オートノマス・システムが安全かつ意図した通りに機能することは、信頼にとって重要であり、国防総省（Department of Defense）がオートノミーの導入を成功させるための鍵となる。我々は、データ主導型の深層学習と伝統的な象徴的推論を統合することは、この信頼を達成する鍵となると考えている」と述べる。DARPAは、データ主導型の機械学習と象徴的推論を統合し、多様でハイブリッドなアーキテクチャーを研究するチームとして、ジョンズホプキンス大学応用物理学研究所（Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory）など4チームを選出した。選出されたチームは、信頼性の高いAIベースのシステムの創出につながる新たなアルゴリズムとアーキテクチャーの開発及びモデリングに取り組む。

Defense Advanced Research Project Agency “ANSRs to Hard AI Questions” (9/25/23)