鸟儿并不总是拍打翅膀飞翔；有时，它们利用上升的热空气柱（称为热空气柱）飞行。由于翼展较大，它们可以在空中停留数小时，同时消耗最少的能量。他们到底是如何做到这一点的——在不可预测的气流中驾驭微小的变化——并不为人所知。但是科学家们现在正在使用人工智能来学习他们的技巧，希望他们能教我们的飞机也这样做。

正如本周发表在《自然》杂志上的一篇论文所述，来自美国和意大利大学的研究人员利用机器学习来训练一种控制滑翔机在高温下飞行的算法。这不是人工智能第一次被用于这项任务（微软去年发布了类似的滑翔机研究成果），但这是第一次利用真实飞行数据来更新和提高人工智能在该领域的性能。

这项研究表明，未来的自动驾驶飞机可以利用热能，而不是依靠噪音和能源密集型动力飞行。它还表明，人工智能或许能够帮助我们准确地了解翱翔的鸟类是如何做它们做得如此出色的事情的。在训练他们的算法时，科学家们发现一些因素——特别是垂直风加速度和侧向扭矩——在教系统滑翔机平稳导航时非常重要。他们认为，鸟类可能也是如此。

为了创建他们的人工智能系统，研究人员使用强化学习。这是一个像试错法一样工作的培训工具。系统被给予大量的输入，并被要求以一种最大化某种回报的方式行动。它在不了解任务的情况下启动，并学习如何随着时间的推移正确操作。在这种情况下，输入包括飞行信息，如滑翔机的俯仰、偏航、地面速度和空速。它所寻求的回报是最大化它的爬升速度（它获得高度的速度）。

研究人员首先在模拟器中训练他们的算法，然后在现实生活中训练。他们在加利福尼亚州的波韦上空进行了约240次飞行，平均持续约3分钟。他们使用手动控制器将滑翔机操纵到一个固定位置，然后人工智能接管，利用来自热气的气流（可以以每秒几米的速度飞行）爬上天空。

“在良好的情况下，滑翔机可以在高空停留约45分钟，”论文作者之一Gautam Reddy通过电子邮件告诉Verge我们曾有几次飞行，风力太大，滑翔机无法控制，我们不得不过早地将其取回[而且]我们有几次老鹰攻击滑翔机，还有几次老鹰和滑翔机一起翱翔。”

在我们能够使用人工智能控制真正的飞行滑翔机之前，这方面还有很多工作要做。热气流仅仅是一种上升气流，可以被飞翔的鸟类所利用。另一些则是由于气流从山脊上溢出，或是“汇聚区”（如海岸和沙漠边界）中气团的碰撞而产生的。换言之：仅仅因为AI可以乘坐热力发电机，并不意味着它已经准备好接受世界上提供的各种风力。

然而，戈塔姆和他的同事们对未来充满信心。他们说，创造使用人工智能进行远距离热导航的自动滑翔机并不难。”我们期待着在未来这样做，”Gautam说。这种飞行器可以用于长期的科学调查和雄心勃勃的项目，比如跟踪鸟类从翼尖到翼尖的迁徙。通过学习如何像鸟儿一样飞翔，我们也可以更多地了解它们的生活。