大机制项目（Big Mechanism）由社交网络算法性能和硬件图形理论研究（Graph-theoretical Research in Algorithm Performance & Hardware for Social networks (GRAPHS)）项目衍生而来，在2014财年获得资助，资助期5年，累计资助额0.746亿美元，年平均资助额0.1492亿美元，2018财年该项目完结时，在该项目成果基础上，衍生出世界建模者（World Modelers）项目。

2018财年项目描述：大机制计划正在创建适用于生物学、网络、经济学、社会科学和情报学等不同领域的自动计算智能新方法。要驾驭这些领域，就必须有能力从人类行为者、物理传感器和联网设备生成的大量不同数据中创建抽象但具有预测性（最好是因果关系）的模型。当前的建模方法在很大程度上依赖于人类的洞察力和专业知识，但这些模型的复杂性正呈指数级增长，现在或不久将超过人类的理解能力。大机制将创造出各种技术，用于提取信息并将其规范化，以便纳入灵活的知识库，随时适应新的问题场景；创造出强大的推理引擎，能够从一系列观察结果中推断出一般规则，将一般规则应用于特定实例，并为一系列事件生成（并计算其可能性）最合理的解释；创造出知识合成技术，以推导出抽象原理和/或创建与海量数据相一致的极端复杂的模型。大机制应用程序将通过接受以人类自然语言提出的问题、提供深入分析以揭示答案的基础、接受用户输入以改进/纠正推导出的关联、权重和结论，以及查询操作员以澄清含糊不清之处和调和检测到的不一致，来满足操作员在环中的需求。大机制技术将把大量数据整合到因果模型中，并探索这些模型以进行精确干预。该计划将癌症建模作为最初的重点，因为实验数据的可用性和问题的复杂性代表了国防部在网络归因和开源情报等领域面临的挑战。

从项目描述来看，大机制项目资助期始末，项目描述变化幅度较小，仅在2017财年及2018财年的项目描述中，将原先较为宽泛的关键应用领域（癌症建模、系统生物学、流行病学、网络归因、开源情报以及经济指标和预警）聚焦至癌症建模方面，因其在实验数据的可用性和问题的复杂性方面最具代表性。

表1  大机制项目资助计划一览表

从资助计划来看，与其它重点分析项目不同的是大机制项目的开发环节基本贯穿整个资助期计划的始终，而其它项目多为在资助中前期以开发为主，中后期以验证应用为主，但这并不意味着验证应用环节的缺失，与开发环节相对应的验证应用环节在当年或次年财年计划中会与开发环节形成配套，如2015财年推理引擎的开发与应用，以及2016-2018财年均列在财年资助计划中的用于揭示大型、复杂、异构数据集中因果关系网络的可扩展算法的开发及实施。

写在最后：大机制项目作为隶属于DARPA基础研究阶段的项目，其应用色彩十分浓厚，无论是在项目描述中对于应用领域的选定、筛选和聚焦，还是在项目资助计划中围绕开发成果应用开展的资助计划逐层部署，均体现DARPA所资助项目极为明显的应用导向。