军方的专家研究与开发臂并不总是做出更大，更好事情炸毁或飞快速，有时要发展怪物脑力。在这种情况下，要建立前卫人工智能称为机器阅读计划（MRP），可以（AI）软件捕获从自然发生的文本，并将其转换成使用形式化表示知识AI推理系统。
我们的想法是，这样的智能学习系统会释放出多种新的AI应用 - 军用和民用 - 从根据智能机器人个人导师美国国防部高级研究计划局（DARPA）。
例如，所有在万维网的文本将成为可用的自动监测和国家的技术和政治活动的分析;计划，修辞，和跨国组织的活动;和各学科内的科学发现，DARPA说。从图书馆的书籍数字化的世界全文字变为可用，文化意识和历史研究的新途径，将被启用。随着有效处理自然语言和形式推理的语言之间的不兼容性真正的通用技术，系统可以在主，建造任何学科领域的自然和形式语言之间的映射，DARPA说。
DARPA说，今天几乎所有成功的AI系统取得成功，因为他们拥有关于某一问题充分一致，相关的知识。然而，因为几乎总是需要这样的成功大量的知识，AI系统需要这方面的知识在某种类型的逻辑公式来表示。手动编码这些知识可以成为昂贵。由于文字是，到目前为止，用于对人类利益的不同领域的知识，捕捉最灵活和无处不在的媒介，人们自然会考虑将它可行的AI推理系统采用这个庞大的人类知识的储存。随着AI系统目前还不能使用这些知识，这将是革命性的技术，如果可以开发弥合这一差距，DARPA说。
问题是读和理解居多。必要的信息是可用的，但很少能由目前的AI系统使用的形式，DARPA说。例如，军方经常面临的障碍在新的位置的稳定和重建工作因缺乏对当地情况的了解。同样，一个外国的科学和技术基础的战略评估，包括技术文章，书目和会议议程的持续评估。此信息通常可在Web上，和一些工具来帮助这个分析是可用的，但这一过程将通过可直接分析这些文本源中的信息的系统显著增强。如果应用到其他类型的开源情报分析，包括评估军事准备和装腔作势同样的道理也同样有价值的;政治演讲，行动和更模糊的消息;经济趋势和情绪;从恐怖组织，甚至他们隐藏的基于Web的通信宣传。
DARPA列出了一些新的AI系统的技术目标如下：
- 一种通用的阅读系统：建立全民阅读系统，可以采取任何自然文本和输入任何理由情况下，可以有效地将包含在推理方面的文本知识。
- 从增强结合自然语言和AI推理能力：合并
NLP和AI推理到新的技术，同时提供的好处。
- 从通用系统域的具体表现为：开发一个通用的文本阅读“前端”（抄表系统，简称），可以用任何数量的特定领域的推理系统（DSRS）的使用。
- 夫妇NLP和收敛知识：耦合与收敛知识NLP的目标 - 知识是相互制约的 - 是不是了解了与分离的单个句子隐含的事实。相反，我们的目标是发现物理远程的事实，情况和确定如何认识这些位可以反过来有助于使NLP可行的制约其他信息等位的解释。
- 在实践推理语境中建立了广泛的NLP的部署：开发容易重复使用，可在广泛的实践推理情境，其中文本知识可以提供强大的价值迅速应用于重新定意NLP技术。
- 研究社区进行机读：另一个重要目标是培养一个研究团体，专注于机器阅读的问题。
怎么这样的软件最终将被承包和发展将是很大的问题本身。有些需求是广泛的。
DARPA已经有意利用AI的承诺多年。今年早些时候，它批准了第二阶段人工智能技术将帮助自动军用空中交通管制。广义综合学习建筑学（GILA）系统，由洛克希德·马丁公司先进技术实验室在一亿$ 22 48个月的合同开发的，旨在帮助空军特别是保持空域增加空中交通和无人机的出现，安全运行飞行器（UAV）和其他机载武器。
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