El nuevo proyecto no consiste en modelar el cerebro humano y ejecutar el modelo en una computadora. A corto plazo, muchos científicos consideran que este camino es un callejón sin salida debido a la excepcional complejidad del cerebro humano y los principios poco conocidos de cómo funciona nuestra mente. DARPA planea ir por un camino diferente: construir máquinas que aprendan usando algoritmos de programación probabilísticos, es decir, tamizar a través de enormes bases de datos y elegir las mejores soluciones al problema. En el transcurso de este trabajo, la inteligencia artificial aprenderá y, después de un tiempo, podrá resolver fácilmente tareas sencillas. Es con tales proyectos en las novelas de ficción comienza el levantamiento de los coches y la muerte de la humanidad.Los expertos de DARPA sugieren que las campañas comerciales para 46 meses desarrollen nuevas tecnologías de programación probabilística para máquinas de autoaprendizaje, abreviadas PPAML. La tecnología PPAML ayudará a los militares a resolver más eficazmente muchas tareas analíticas que hoy en día requieren enormes recursos humanos. En particular, las máquinas de autoaprendizaje serán extremadamente útiles para conducir inteligencia, observación, reconocimiento de voz, conducir un automóvil, buscar información en busca de datos valiosos, etc.
El hardware de la inteligencia artificial puede ser variado: supercomputadoras basadas en procesadores de múltiples núcleos, una red de computadoras ordinarias y redes en la nube.
Es difícil decir qué tan realista es crear un sistema de inteligencia artificial tan complejo en los próximos años. Actualmente, hay muchas herramientas analíticas automáticas que facilitan el trabajo de las personas, pero hasta ahora ninguna de ellas es capaz de un verdadero autoaprendizaje. Por el momento, el mayor logro de la tecnología de trabajar con la base de datos sigue siendo la comparación de las imágenes archivadas con la imagen que proviene de la cámara de video. Por lo tanto, DARPA enfatiza que los algoritmos PPAML serán mucho más difíciles, en particular, podrán combinar diferentes tipos de información, formular una solicitud de forma independiente y formular una solución basada en los datos obtenidos.