Designing Agile Human-Machine Teams

DARPA seeks mathematical methods to enable a general-purpose design tool for optimizing human-machine teams in a diverse range of national security contexts
사람-기계 팀을 국가안보에 최적화시키기 위한 수학적 메소드

Modern military operations are dynamic and complex—requiring, for example, that infantry squads carry out their missions simultaneously in the 3-dimensional physical world, the cyber domain, and across the electromagnetic spectrum. As artificial intelligence becomes more advanced, the future of kinetic, cyber, and electronic warfare envisions humans and intelligent machines working together as a team. A challenge in designing human-machine systems, however, is determining how best to meld human cognitive strengths and the unique capabilities of smart machines to create intelligent teams adaptive to rapidly changing circumstances.

To address this challenge, DARPA today announced the Agile Teams (A-Teams) program, which sets out to discover, test, and demonstrate predictive and generalizable mathematical methods to enable optimized design of agile hybrid teams. A-Teams seeks to fundamentally challenge the current paradigm of human-intelligent machine systems design by changing the focus from simply using machines for automation and substitution of human capacity to an integrated fabric enabling superior collective problem solving.

“A-Teams is focused not on developing new AI technologies per se, but on developing a framework for optimizing the use of smart machines in various roles together with humans to ensure optimal human-machine teamwork for solving dynamic problems,” said John Paschkewitz, DARPA program manager. “Given an uncertain environment and fluid team structure, how does one best use combined human and machine capabilities to make wise decisions? Are there generalizable mathematical abstractions to capture the dynamic interactions of problem space, team structure, and performance? These are the kinds of questions we intend to answer in the program.”

A-Teams results could also apply to complexity and tempo challenges to team performance in non-combat applications, such as scientific and drug discovery, software engineering, logistics planning, advanced hardware engineering, and intelligence forecasting. Problem solving in these complex environments exceeds the capacity of any individual and is best addressed by teams of people augmented by technology, such as with computer-aided design and collaborative work tools. A-Teams seeks to facilitate a leap forward in teamwork in which more intelligent machines in the future could not only provide automated insights but also serve as decision and interaction facilitators among team members. The results of A-Teams could also be applied to enhance human-machine collaboration technologies being developed in various DARPA programs such as Resilient Synchronized Planning and Assessment for the Contested Environment (RSPACE), Collaborative Operations in Denied Environment (CODE), Distributed Battle Management (DBM), System of Systems Integration Technology and Experimentation (SoSITE), and others.

The program focus will be on mathematical methods for designing optimal hybrid teams of humans and intelligent machine elements that will be demonstrated and validated in dynamic and complex problem-solving contexts using experimental testbeds. Intelligent machine elements could take a variety of possible forms, including machine agents capable of peer-level interaction with human team members for executing team goals, or as an intelligent problem solving workspace that can coordinate communications and task assignment to optimize team performance.

Intended A-Teams outputs include abstractions, algorithms, and architectures for a machine-based “intelligent fabric” that would dynamically mitigate gaps in ability, improve team decision making, and accelerate realization of collective goals.

The program seeks expertise in mathematics, organizational theory, operations research, planning and scheduling, cognitive science, human factors, autonomy, and citizen science (for experimental testbeds). A special notice providing details about a Proposers Day to be webcast on Dec. 7, 2016, is available on FedBizOppps here: http://go.usa.gov/x8N5S

현대의 군사시스템은 역동적이며 복잡해서, 군사들은 물리적 차원에서의 임무를 넘어 사이버 공간 및 전자기 분야에서의 임무도 수행해야한다. 인공지능이 발전함에 따라 미래의 전투에서는 사람과 기계가 팀으로 활동하게 될 것이다. 그리고 이 사람-기계팀에서 가장 중요한 부분은 빠르게 변화하는 상황에 대응하기 위해 인간의 인지능력과 기계만의 능력을 적절히 혼합시키는 것이다.

이러한 최적화된 팀 디자인을 위해 DARPA는 예측가능하고 일반적인 수학적 메소드를 게발하는 Agile Teams(A=Teams) 프로그램을 발표했다. A-Teams는 단순한 자동화 및 인간의 능력을 대신하는 현재의 기계 시스템에서 복합적인 사람-기계 시스템으로 패러다임을 변화시키려 한다.

프로그램 매니저 John Paschkewitz은 "A-Teams는 인공지능의 새로운 기술을 개발하는 것이 아니라 사람-기계팀의 팀워크를 최적화시킬 수 있는 프레임워크를 개발하는 것에 촛점을 둔다"라고 말했다. 또 "주어진 환경이 불확실하고 팀 구조가 유동적이라면 어떻게 최적의 현명한 결정을 내릴 수 있는가? 풀고자 하는 문제와 팀구조, 문제 수행 사이의 복잡한 상호작용을 파악할 수 있는 수학적 개념이 있는가? 우리는 이 프로그램을 통해 이 질문에 답을 내리고자 한다."라고 했다.

A-Teams의 연구결과는 전투뿐만이 아니라 과학, 의약품 개발, 소프트웨어 엔지니어링, 군수 기획, 하드웨어 엔지니어링, 인텔리전스 등에도 적용될 수 있다. 이러한 복잡한 문제를 해결하는 것은 개인이 하기 힘들어서 컴퓨터의 디자인툴, 워크툴 등을 이용해야 한다. A-Teams는 미래에 기계가 단순히 자동화된 결과만 제공하는 것 뿐만 아니라 팀 멤버들과의 상호작용을 통해 결과를 낼 수 있도록 하는 것에 목표를 둔다.

프로그램의 포커스는 실험용 테스트베드를 이용해 다이나믹하고 복잡한 문제를 풀 수 있는 사람-기계간의 최적의 하이브리드팀을 구성하는데 있다. 이 하이브리드팀의 기계는 여러가지가 될 수 있는데, 사람과 peer-level로 소통이 가능한 기계의 에이전트일 수도 있고, 혹은 커뮤니케이션을 조직하고 업무를 할당하는 워크스페이스일 수도 있다.

A-Teams의 예정 산출물은 개념, 알고리즘, 그리고 최적의 팀 구성을 위한 아키텍쳐이다.