AI空戰到底有多強？
8月20日，美國國防部計劃局（DAPRA）舉辦的模擬空戰終極挑戰賽落下帷幕，AI飛行員以5:0的壓倒性優勢輕鬆戰勝人類選手Banger。
對於這一結果，ACE計劃的負責人表示，未來，這位AI飛行員將集成到現實小型戰鬥機中，與人類一起並肩作戰。
據了解，這位AI飛行員來自蒼鷺系統（Heron Systems）公司，代號“Heron”，它在與其他AI虛擬飛行員的對抗賽中脱穎而出，才獲得了與資深空戰飛行員對戰的機會。
AI與AI的對抗
這場大型人機挑戰賽名為Alpha Dogfight Trials（ADT），由DAPRA發起。為了實現空戰自動化，並讓AI與人類飛行員建立信任，以便未來能夠並肩作戰。2019年11月，DAPRA正式啟動ACE計劃，併發起了這項賽事。
8月18日比賽正式開始，為期三天。參賽選手來自八支團隊，分別為極光飛行科學公司（Aurora Flight Sciences）、EpiSys 科學公司（EpiSys Science）、佐治亞理工研究院（Georgia Tech Research Institute, GTRI）、蒼鷺系統公司（Heron Systems）、洛克希德 · 馬丁公司（Lockheed Martin）、Perspecta 實驗室（Perspecta Labs）、物理人工智能公司（PhysicsAI）、翱翔技術公司（SoarTech）。
第一天是初級賽，所有AI虛擬飛行員對戰約翰霍普金斯大學應用物理實驗室研發的AI特工，結果八支團隊全部晉級，成功進入第二天的半決賽。
第二天的比賽中，僅有四支參賽團隊獲勝，其中包括Heron Systems。在接下來的循環賽中，僅剩Heron Systems和Lockheed Martin，最終Heron Systems團隊以16：4的成績贏得冠軍，進入終極決賽，與人類選手Banger正面交鋒。
據了解，Heron進攻性極強，而且射擊相當精準。在所有比賽中，它擊中敵方213次，被擊中僅16次。
另外，與其他人工智能系統一樣，Heron及其他AI虛擬飛行員，都依賴深度強化學習，通過在虛擬環境中一次又一次地嘗試完成任務來進行訓練，但值得注意的是，所有AI飛行員不允許使用比賽中的收集到的信息進行學習，因為這些信息與現實生活存在諸多限制，比如飛機之間缺乏碰撞檢測。
人機對抗
受疫情影響，ADT比賽全部由線下轉到了線上，並開啟了全程直播。比賽進入第三天後是真正的人機大戰。
比賽中，Binger頭戴VR眼鏡操控F-16戰機與Heron展開激烈的對抗。Heron的慣用策略是，先躲避敵方導彈，然後操縱好角度自行發射導彈，整個操作過程，不僅速度快而且精準。
一位評論員稱，
在Heron強勢進攻下，Banger幾乎處於被動躲避的劣勢之下，比賽進行到第五回合後，Banger連續三次精準射擊，結束了整場比賽。
不過，回顧整個過程中，Banger也有在嘗試學習AI的方法，調整作戰策略。
Binger稱，他在第三和第四回合時，過於專注所擁有的地理位置優勢，給AI提供了可乘之機。在第五回合時，他操控F-16戰機飛向一座山峰，儘量縮小兩駕飛機之間的距離，此次迫使AI飛行員出現錯誤的決策。
不過最終還是以5:0戰敗，評論員表示，AI飛行員不受人類訓練環境和規則的制約，它可以充分利用操作速度、瞄準技術和完全信息的優勢來戰鬥，這是人類無法比擬的。
但是正是因為這樣的優勢，AI未來可以更好協助人類完成更復雜的空戰任務。DARPA計劃經理Dan Javorsek上校説：
人機共生
現代軍事無人機主要執行監視和地面攻擊任務。多年來，美國軍方一直希望新一代快速無人機能夠處理空對空任務。2016年，俄亥俄州的一家小型軟件公司Psibernetix開發了人工智能系統“ Alpha”，基本實現了空戰中武裝無人機的控制。
那麼接下來如何實現人機共生？
這是ACE計劃要實現的目標。ACE計劃要逐步建立AI理解人類意圖的信任，幫助人類改善無人機的自主運行，同時，還能為有人駕駛飛機的機組人員提供新型自主化協助，同時，這也是DAPRA的目標。
從ADT挑戰賽的結果來看，AI飛行員已基本實現了可信賴，可擴展，人員級別，基於AI的和AI驅動的空戰自主權。
值得一提的是，與ADT同步進行的，還有一項目名為“Skyborg”的無人機AI計劃，該計劃的目的是將Skyborg添加到可操縱的噴氣動力無人機上，讓無人機與人類駕駛的飛機一起編隊飛行，為戰鬥增加新的傳感器和武器。
目前，Skyborg主要用於地面攻擊任務。但是空軍可以採用AlphaDogfight的代碼並將其添加到Skyborg中。這樣，Skyborg控制的無人機也將能夠與敵機作戰。
ACE計劃負責人美國空軍上校Javorsek表示，下一步會將AI飛行員集成到小型飛行器中，並最終集成到全尺寸的有人戰鬥機中。但他估計，這樣做的時間可能會“超過十年，甚至是二十年”。另外，未來他們還會將AI飛行員表現出的自主驅動權擴展到兩架或者更多架飛機中。
另外，不僅是美國軍方，日本，中國，俄羅斯和澳大利亞軍隊也開始研發用於空戰的AI系統。“每個人都在朝這個角度努力”，位於華盛頓新美國安全中心的分析師塞繆爾·本迪特（Samuel Bendett）稱。
引用鏈接：雷鋒網雷鋒網雷鋒網(公眾號：雷鋒網)
https://www.forbes.com/sites/erictegler/2020/08/20/ai-just-won-a-series-of-simulated-dogfights-against-a-human-f-16-pilot-5-to-nothing-what-does-that-mean/#47207c19235d
https://www.engadget.com/alphadogfight-ai-f-16-pilot-025617519.html
https://www.thedailybeast.com/inside-the-wild-finale-of-darpas-simulated-drone-dogfights?ref=scroll
https://www.engadget.com/darpa-alphadogfight-championship-043711508.html
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資料來源：雷鋒網
作者/編輯：貝爽
8月20日，美國國防部計劃局（DAPRA）舉辦的模擬空戰終極挑戰賽落下帷幕，AI飛行員以5:0的壓倒性優勢輕鬆戰勝人類選手Banger。
引用“我們作為戰鬥機飛行員所作的標準工作在AI虛擬飛行員面前根本不起作用”，賽後Banger稱。
對於這一結果，ACE計劃的負責人表示，未來，這位AI飛行員將集成到現實小型戰鬥機中，與人類一起並肩作戰。
據了解，這位AI飛行員來自蒼鷺系統（Heron Systems）公司，代號“Heron”，它在與其他AI虛擬飛行員的對抗賽中脱穎而出，才獲得了與資深空戰飛行員對戰的機會。
AI與AI的對抗
這場大型人機挑戰賽名為Alpha Dogfight Trials（ADT），由DAPRA發起。為了實現空戰自動化，並讓AI與人類飛行員建立信任，以便未來能夠並肩作戰。2019年11月，DAPRA正式啟動ACE計劃，併發起了這項賽事。
8月18日比賽正式開始，為期三天。參賽選手來自八支團隊，分別為極光飛行科學公司（Aurora Flight Sciences）、EpiSys 科學公司（EpiSys Science）、佐治亞理工研究院（Georgia Tech Research Institute, GTRI）、蒼鷺系統公司（Heron Systems）、洛克希德 · 馬丁公司（Lockheed Martin）、Perspecta 實驗室（Perspecta Labs）、物理人工智能公司（PhysicsAI）、翱翔技術公司（SoarTech）。
第一天是初級賽，所有AI虛擬飛行員對戰約翰霍普金斯大學應用物理實驗室研發的AI特工，結果八支團隊全部晉級，成功進入第二天的半決賽。
第二天的比賽中，僅有四支參賽團隊獲勝，其中包括Heron Systems。在接下來的循環賽中，僅剩Heron Systems和Lockheed Martin，最終Heron Systems團隊以16：4的成績贏得冠軍，進入終極決賽，與人類選手Banger正面交鋒。
據了解，Heron進攻性極強，而且射擊相當精準。在所有比賽中，它擊中敵方213次，被擊中僅16次。
另外，與其他人工智能系統一樣，Heron及其他AI虛擬飛行員，都依賴深度強化學習，通過在虛擬環境中一次又一次地嘗試完成任務來進行訓練，但值得注意的是，所有AI飛行員不允許使用比賽中的收集到的信息進行學習，因為這些信息與現實生活存在諸多限制，比如飛機之間缺乏碰撞檢測。
人機對抗
受疫情影響，ADT比賽全部由線下轉到了線上，並開啟了全程直播。比賽進入第三天後是真正的人機大戰。
比賽中，Binger頭戴VR眼鏡操控F-16戰機與Heron展開激烈的對抗。Heron的慣用策略是，先躲避敵方導彈，然後操縱好角度自行發射導彈，整個操作過程，不僅速度快而且精準。
一位評論員稱，
引用“如果人類飛行員需要三分之一秒才能對敵人的行動做出反應，那麼AI飛行員可以在幾毫秒內做出反應，而且就算模擬F-16戰機高速向俯衝到低空盤旋，AI的“超人”瞄準能力仍能發揮優勢”。
在Heron強勢進攻下，Banger幾乎處於被動躲避的劣勢之下，比賽進行到第五回合後，Banger連續三次精準射擊，結束了整場比賽。
不過，回顧整個過程中，Banger也有在嘗試學習AI的方法，調整作戰策略。
Binger稱，他在第三和第四回合時，過於專注所擁有的地理位置優勢，給AI提供了可乘之機。在第五回合時，他操控F-16戰機飛向一座山峰，儘量縮小兩駕飛機之間的距離，此次迫使AI飛行員出現錯誤的決策。
不過最終還是以5:0戰敗，評論員表示，AI飛行員不受人類訓練環境和規則的制約，它可以充分利用操作速度、瞄準技術和完全信息的優勢來戰鬥，這是人類無法比擬的。
但是正是因為這樣的優勢，AI未來可以更好協助人類完成更復雜的空戰任務。DARPA計劃經理Dan Javorsek上校説：
引用“無論人類還是機器贏得了最後的角逐，AlphaDogfight競賽都是為了增加對AI的信任，如果冠軍AI贏得了F-16飛行員的尊敬，那麼，我們在空戰中實現有效的人機協作又邁出了一步。
人機共生
現代軍事無人機主要執行監視和地面攻擊任務。多年來，美國軍方一直希望新一代快速無人機能夠處理空對空任務。2016年，俄亥俄州的一家小型軟件公司Psibernetix開發了人工智能系統“ Alpha”，基本實現了空戰中武裝無人機的控制。
那麼接下來如何實現人機共生？
這是ACE計劃要實現的目標。ACE計劃要逐步建立AI理解人類意圖的信任，幫助人類改善無人機的自主運行，同時，還能為有人駕駛飛機的機組人員提供新型自主化協助，同時，這也是DAPRA的目標。
從ADT挑戰賽的結果來看，AI飛行員已基本實現了可信賴，可擴展，人員級別，基於AI的和AI驅動的空戰自主權。
值得一提的是，與ADT同步進行的，還有一項目名為“Skyborg”的無人機AI計劃，該計劃的目的是將Skyborg添加到可操縱的噴氣動力無人機上，讓無人機與人類駕駛的飛機一起編隊飛行，為戰鬥增加新的傳感器和武器。
目前，Skyborg主要用於地面攻擊任務。但是空軍可以採用AlphaDogfight的代碼並將其添加到Skyborg中。這樣，Skyborg控制的無人機也將能夠與敵機作戰。
ACE計劃負責人美國空軍上校Javorsek表示，下一步會將AI飛行員集成到小型飛行器中，並最終集成到全尺寸的有人戰鬥機中。但他估計，這樣做的時間可能會“超過十年，甚至是二十年”。另外，未來他們還會將AI飛行員表現出的自主驅動權擴展到兩架或者更多架飛機中。
引用“我們的希望是，能夠通過多機操作行為將我們學到的東西擴展到更全球化的環境中。”
另外，不僅是美國軍方，日本，中國，俄羅斯和澳大利亞軍隊也開始研發用於空戰的AI系統。“每個人都在朝這個角度努力”，位於華盛頓新美國安全中心的分析師塞繆爾·本迪特（Samuel Bendett）稱。
引用鏈接：雷鋒網雷鋒網雷鋒網(公眾號：雷鋒網)
https://www.forbes.com/sites/erictegler/2020/08/20/ai-just-won-a-series-of-simulated-dogfights-against-a-human-f-16-pilot-5-to-nothing-what-does-that-mean/#47207c19235d
https://www.engadget.com/alphadogfight-ai-f-16-pilot-025617519.html
https://www.thedailybeast.com/inside-the-wild-finale-of-darpas-simulated-drone-dogfights?ref=scroll
https://www.engadget.com/darpa-alphadogfight-championship-043711508.html
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資料來源：雷鋒網
作者/編輯：貝爽
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