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移動機器人學和機器智能的里程碑

AI操控無人機能力超越人類冠軍

科技日報北京8月30日電 (記者張夢然)《自然》30日發表的一篇論文報道了一個名為Swift的人工智能(AI)系統，該系統駕駛無人機的能力可在真實世界中一對一冠軍賽里戰勝人類對手。研究結果標志著移動機器人學和機器智能的一個里程碑，并可啟發在其他物理系統中的部署，如自動駕駛的地面車輛、飛行器和個人機器人。

深度強化學習系統已在各類博弈中戰勝過人類，包括國際象棋、雅達利游戲、《星際爭霸》和GT賽車。不過，這些大部分都是模擬和棋盤游戲環境，而不是物理世界的競賽。在第一人稱視角的無人機競速中，職業選手需駕駛高速飛行器穿過三維賽道。每位飛行員通過機載攝像機的視頻直播從無人機的視角觀察周圍環境。自動駕駛無人機要達到職業飛行員的水準很難，因為機器人需要在其物理限制下飛行，同時只能根據機載傳感器估算其速度和方位。

瑞士蘇黎世大學研究團隊設計了一種自動駕駛系統，能以人類世界冠軍的水準進行物理世界的競賽。該系統將模擬的深度強化學習與物理世界采集的數據相結合。在由一位職業無人機競速飛行員設計的現實世界賽道上進行的一系列比賽中，Swift與三名人類冠軍對戰，包括兩項國際聯賽的世界冠軍。人類飛行員有一周時間在真實賽道上訓練，之后每位飛行員在多場一對一比賽中對戰Swift。該系統在多個回合中擊敗了每一位人類冠軍(25場比賽中共獲勝15場)，而且打破了比賽的最短用時紀錄，比人類飛行員的最快速度還領先半秒。

在同時發表的新聞與觀點文章中，科學家評論稱，該系統必須能應對外部干擾，如風、光照條件變化、定義不太清晰的各種障礙、其他競速無人機等等——所有這些都對現有的AI技術構成很大挑戰。

【總編輯圈點】

這無疑是一項突破性技術，但我們應看到它的兩面性。作為AI領域的重要成就，該系統可以在更真實多變的環境中進一步開發，充分釋放應用潛力；但另一方面，研究人員不得不思考由AI控制的無人機所應具備的技術和倫理范疇——包括但不限于軟件漏洞、權限錯誤、人類最終決策權可能面臨的挑戰等種種問題。無論作為軍事武器還是民用飛行，我們都要對AI驅動下無人機的異常情況有所防范。