▲最新一期《自然》封面

瑞士蘇黎世大學工程師團隊8月30日在《自然》雜志上發表了一項研究，展示了他們設計的一款AI，能夠駕駛無人機一對一擊敗人類冠軍賽手；這種機器人訓練的混合學習系統有望用于自動駕駛汽車、個人機器人甚至自動飛機等自動化技術。這一重磅研究成果，以封面文章的形式發表在了最新一期的《自然》上。

(資料圖)

這個人工智能系統的名字叫Swift，它在一條由一名人類職業無人機賽手設計的、充滿了彎道和急轉彎的賽道上，擊敗了3名世界冠軍級別的人類無人機競速賽手，總戰績為15勝10負。

據悉，人類冠軍們提前一周時間在賽道上作訓練準備，然后在多場一對一比賽中對戰Swift。結果，Swift多次擊敗了每一位人類冠軍，而且打破了最快無人機競速記錄，比人類已創下的最快紀錄還領先半秒。

▲Swift自主無人機（藍色）與人類駕駛無人機（紅色）比賽

“要讓AI駕駛無人機達到職業飛行員的水平，是有挑戰性的，因為機器人需要在物理環境極限飛行的同時，完全通過機載傳感器估計其在電路中的速度和位置。”論文寫道。

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

人類無人機賽手戴著頭盔，通過連接在無人機上的攝像頭獲得“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自身配備一個機載攝像頭和一個慣性傳感器，無人機加速度和旋轉的數據完全由AI算法攝取，并相應地生成控制命令。

“Swift使用機載傳感器，因此它是完全自主的。”論文主要作者、蘇黎世大學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量環境，只需打開機器人，然后起飛！”

▲Swift自主無人機（藍色）與人類駕駛無人機（紅色）比賽

“我們的研究成果標志著，人工智能驅動的機器人首次在為人類設計并由人類創造的真實體育運動中擊敗了人類冠軍。”埃利亞·考夫曼表示，“這個結果對機器人學、機器智能等領域意義深遠，是一個里程碑。”

荷蘭代爾夫特理工大學的機器人研究員吉多·德·克羅恩在一篇關于這項研究的評論中表示，Swift的“真正創新”在于部署了第二個使用深度強化學習的人工神經網絡。與給予一周時間在賽道上練習的人類飛行員一樣，Swift接受了訓練，其深度學習算法探索了所有穿越賽道的路徑，以找到最快路線。

“現實世界遠比虛擬世界難以預測。”克羅恩補充說，能夠直面不可預測條件的室外環境之前，Swift還需要進一步發展，但AI神經網絡可以學習、改進和完善，克服模擬與現實之間存在的微小差異。

“考慮到無人機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自動駕駛無人機最終也會在這些困難的條件下擊敗人類。”他總結道。

紅星新聞記者 鄧紓怡

編輯 潘莉 責編 任志江

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