戰勝圍棋大師的 AI 算什麼,打敗戰鬥機飛行員的 AI 才叫牛

雷鋒網 於 30/06/2016 發表 收藏文章

當Google在打造可以擊敗圍棋特級大師的人工智能時,辛辛那提大學的校友採用了不同的策略。他們設計了可以打敗戰鬥機飛行員的人工智能。

這個人工智能被稱為ALPHA,在最近出版的《國防部管理雜誌》(Journal of Defense Management)指出,這個系統在多次飛行模擬試驗中,擊敗了退役美國空軍上校Gene Lee。

研究人員的想法並不是要取代人類戰鬥機飛行員。辛辛那提大學校友和Psibernetix的創始人Nicholas Ernest説,Psibernetix是開發ALPHA的公司,這個人工智能最終可能只是充當數字助理,為飛行員提供實時諮詢。或者,它可能駕駛無武器飛機,充當人類駕駛飛機的僚機。 ALPHA不會取代人類,Ernest解釋,但它可以幫助處理現代戰鬥機各種傳感器的大量數據。

“這不是近距離格鬥,也不是傳統的飛行戰鬥。”他説, “很大程度上需要你看着傳感器,它會告訴你,你在這個特定的時間點,是否有戰術上的優勢,你應該如何做出反應。”

因此,電腦有一個巨大的優勢。正如Google和Facebook等公司研究大量的數據,來確定我們的興趣和決定向我們展示哪些廣告,ALPHA可以從飛機上的傳感器收集、分析大量的數據,從而快速作出應對的決策。因此,ALPHA不應與科技巨頭如Google、Facebook和微軟所使用AI系統相混淆。這些公司使用的是神經網絡的方法,它是從人腦的運作取得的靈感。但是,ALPHA是基於一個非常不同的想法,稱為模糊邏輯(fuzzy logic),它更關心的是數學建模。由於Ernest所説的那樣,模糊邏輯關注的是模仿人們的想法,而不是模擬大腦。

模糊邏輯系統已經存在了幾十年,並且被廣泛地應用,例如工業控制系統。但Ernest説,他們受到了缺乏可擴展性的阻礙。如果是基於少數數據輸入,那麼模糊邏輯系統能出色地作出預測,但是隨着數據輸入的增長,系統變得太複雜,無法在如今的計算機上運行。 但是,多虧了Ernest在辛辛那提大學研發的“基因模糊樹”(genetic fuzzy trees),ALPHA能夠處理數百個數據輸入。在本質上,這種方法將較大的模糊邏輯問題分解成小的問題,同時仍保持各數據輸入之間的關係。這使得系統在廉價的台式電腦度過了其訓練階段。而一旦經過培訓,ALPHA可以在小的、低功耗的計算機如樹莓派或智能手機上運行。

到目前為止,Ernest和團隊只在虛擬世界中訓練ALPHA。Ernest解釋説,該系統一開始是在飛行模擬器與自己戰鬥。之後,它與空軍研究實驗室的基線人工智能作戰,並順利畢業。然後它與上校用虛擬的方式戰鬥,並獲勝了。但Ernest認為它最終將飛上藍天,而這還不是全部。他預測,這種方法不止可以用在無武器飛機上。他的公司已經在探索這個技術如何幫助藥物研究,公司的目光同時還投向了人工智能的其他形式:無人駕駛汽車。

via wired


資料來源:雷鋒網
作者/編輯:潔穎

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  • Gordon NG
    Gordon NG 於 01/07/2016 評論 NO. 1

    mmm... that shouldn't be hard. human can only take so much G's of force

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