美企业研制出能驾驶战斗机的人工智能技术

据《连线》杂志报道，美国一家企业设计出了可驾驶战斗机的人工智能。

这套系统名为ALPHA（与战胜世界围棋冠军的谷歌AlphaGo系统同名），最近在多次飞行模拟器演练中胜过了美国空军退役上校Gene Lee。相关成果已在近期出版的《国防管理杂志》（Journal of Defense Management）上发表。

ALPHA系统的开发公司Psibernetix的创始人Nicholas Ernest表示，设计该系统的出发点并不是取代人类战斗机飞行员。这项人工智能技术最终可能将起到数字助手的作用，为飞行员提供实时建议；或者，它可能被用于驾驶无人机，作为人类驾驶的飞机的僚机。Ernest解释说，ALPHA并不会取代人类的一切工作，而是帮助应对当代战斗机上各种感应器输出的大量数据。他表示：“这项技术并不是为了近距离混战而设计，也不是说你就可以不把注意力放在驾驶舱内。它会关注传感器显示的信息，然后诠释这些信息，让你判断你在某个具体时刻是否有战术上的优势，你应该做出什么响应。”

计算机在这方面具有优势。就像谷歌和Facebook等公司收集海量数据来判断用户的兴趣所在、决定接下来要对用户显示什么广告一样，ALPHA也可以吸收来自飞机传感器的源源不断的数据，并迅速决定如何响应。尽管如此，不应将ALPHA与谷歌、Facebook和微软等技术巨头的人工智能系统相混淆。巨头公司使用的是名为神经网络的方法，以人类大脑的工作方式为原型；而ALPHA则是基于名为模糊逻辑的理念，这种理念主要与数学建模有关。如Earnest所说，模糊逻辑更多的是模拟人们的想法，而不是模拟大脑。

模糊逻辑系统面世至今已有数十年，应用极为广泛，例如工业控制系统。但Ernest表示由于扩展性的限制，模糊逻辑系统的发展略微滞后。模糊逻辑系统在根据少数信息进行预测时具有强大能力，但随着输入信息量的增加，系统就会变得过于复杂，无法在目前的计算机上运行。而由于ALPHA采用了Ernest开发的名为“遗传模糊树”（genetic fuzzy trees）的算法，它能够处理大量输入信息。从本质上来讲，该算法将较大的模糊逻辑问题分解为小得多的问题，同时维持各种输入信息之间的关系。因此，在训练阶段，该系统能够在低成本的台式电脑上运行。而在训练完成后，ALPHA可以在Raspberry Pi等小型、低能耗计算机或智能手机上运行。

截至目前，Ernest及其团队仅在虚拟世界中训练了ALPHA。Ernest解释说，该系统已经在飞行模拟器中进行过自行飞行，之后，它与美国空军研究实验室的人工智能对手进行了对抗，然后还在虚拟环境下和Lee上校进行了比赛。Ernest认为，这套系统将最终被用于真实飞行——而它的成就不会仅限于此。他预测说，“遗传模糊树”这种算法不仅仅可以用于无人飞行器，他的公司已经开始探索这项技术在协助制药研究方面的用途，另外还着眼于另一个人工智能热点：自动驾驶汽车。