▲最新一期《自然》封面

瑞士蘇黎世大學(xué)工程師團(tuán)隊(duì)8月30日在《自然》雜志上發(fā)表了一項(xiàng)研究，展示了他們?cè)O(shè)計(jì)的一款A(yù)I，能夠駕駛無人機(jī)一對(duì)一擊敗人類冠軍賽手；這種機(jī)器人訓(xùn)練的混合學(xué)習(xí)系統(tǒng)有望用于自動(dòng)駕駛汽車、個(gè)人機(jī)器人甚至自動(dòng)飛機(jī)等自動(dòng)化技術(shù)。這一重磅研究成果，以封面文章的形式發(fā)表在了最新一期的《自然》上。

(資料圖)

這個(gè)人工智能系統(tǒng)的名字叫Swift，它在一條由一名人類職業(yè)無人機(jī)賽手設(shè)計(jì)的、充滿了彎道和急轉(zhuǎn)彎的賽道上，擊敗了3名世界冠軍級(jí)別的人類無人機(jī)競(jìng)速賽手，總戰(zhàn)績(jī)?yōu)?5勝10負(fù)。

據(jù)悉，人類冠軍們提前一周時(shí)間在賽道上作訓(xùn)練準(zhǔn)備，然后在多場(chǎng)一對(duì)一比賽中對(duì)戰(zhàn)Swift。結(jié)果，Swift多次擊敗了每一位人類冠軍，而且打破了最快無人機(jī)競(jìng)速記錄，比人類已創(chuàng)下的最快紀(jì)錄還領(lǐng)先半秒。

▲Swift自主無人機(jī)（藍(lán)色）與人類駕駛無人機(jī)（紅色）比賽

“要讓AI駕駛無人機(jī)達(dá)到職業(yè)飛行員的水平，是有挑戰(zhàn)性的，因?yàn)闄C(jī)器人需要在物理環(huán)境極限飛行的同時(shí)，完全通過機(jī)載傳感器估計(jì)其在電路中的速度和位置。”論文寫道。

據(jù)了解，自2011年人類舉辦第一次人類對(duì)戰(zhàn)AI的正式無人機(jī)比賽后12年間，還沒有一款自主無人機(jī)（AI自主操控的無人機(jī)）能夠擊敗人類飛行員，直到Swift出現(xiàn)。

人類無人機(jī)賽手戴著頭盔，通過連接在無人機(jī)上的攝像頭獲得“第一人稱”的視圖，需要外部傳感器來幫助自己獲得視野；而Swift自身配備一個(gè)機(jī)載攝像頭和一個(gè)慣性傳感器，無人機(jī)加速度和旋轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù)完全由AI算法攝取，并相應(yīng)地生成控制命令。

“Swift使用機(jī)載傳感器，因此它是完全自主的。”論文主要作者、蘇黎世大學(xué)的自主工程師埃利亞·考夫曼解釋道， “它不需要先使用外部傳感器來測(cè)量環(huán)境，只需打開機(jī)器人，然后起飛！”

▲Swift自主無人機(jī)（藍(lán)色）與人類駕駛無人機(jī)（紅色）比賽

“我們的研究成果標(biāo)志著，人工智能驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人首次在為人類設(shè)計(jì)并由人類創(chuàng)造的真實(shí)體育運(yùn)動(dòng)中擊敗了人類冠軍。”埃利亞·考夫曼表示，“這個(gè)結(jié)果對(duì)機(jī)器人學(xué)、機(jī)器智能等領(lǐng)域意義深遠(yuǎn)，是一個(gè)里程碑。”

荷蘭代爾夫特理工大學(xué)的機(jī)器人研究員吉多·德·克羅恩在一篇關(guān)于這項(xiàng)研究的評(píng)論中表示，Swift的“真正創(chuàng)新”在于部署了第二個(gè)使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與給予一周時(shí)間在賽道上練習(xí)的人類飛行員一樣，Swift接受了訓(xùn)練，其深度學(xué)習(xí)算法探索了所有穿越賽道的路徑，以找到最快路線。

“現(xiàn)實(shí)世界遠(yuǎn)比虛擬世界難以預(yù)測(cè)。”克羅恩補(bǔ)充說，能夠直面不可預(yù)測(cè)條件的室外環(huán)境之前，Swift還需要進(jìn)一步發(fā)展，但AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)、改進(jìn)和完善，克服模擬與現(xiàn)實(shí)之間存在的微小差異。

“考慮到無人機(jī)能夠更快地獲取傳感信息，而人類飛行員依賴延遲的圖像，無疑，AI自動(dòng)駕駛無人機(jī)最終也會(huì)在這些困難的條件下?lián)魯∪祟悺！彼偨Y(jié)道。

紅星新聞?dòng)浾?鄧紓怡

編輯 潘莉 責(zé)編 任志江

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