人工智慧飛行員在模擬空戰中擊敗人類作戰指導員
一項由美國軍方資助開發的人工智慧專案成功地在訓練模擬器中擊敗了人類飛行員。ALPHA是作為一種研究工具設計的，被美國空軍上校Gene Lee稱為“迄今為止我見過的最具攻擊性、反應最靈敏、最具活力、最可信的人工智慧”，他是一位測試該專案能力的退役空戰指導員。
這不是鬥狗，而是更具戰術性的東西
李明博在一個飛行模擬器中與阿爾法作戰，該模擬器在各種情況下，包括防禦和攻擊特定領土，讓一組飛機相互對峙。這類空戰不是格鬥（近距離作戰），而是遠端戰術作戰，敵機太遠，肉眼看不見，用導彈作戰。在李與阿爾法的比賽中，他沒能在與該專案的比賽中取得一個殺傷力，他說這代表了對以前的人工智慧的一個重大改進。
“直到現在，一個AI對手根本無法跟上任何類似真實壓力和戰鬥速度的場景，”李在一份新聞宣告中說我很驚訝這是多麼的敏感和反應。它似乎意識到了我的意圖，並對我的飛行變化和導彈部署做出了即時反應。它知道如何擊敗我的射門。它根據需要在防禦和進攻行動之間迅速移動。”
李和阿爾法在戰鬥中都獲得了相同的資訊，包括來自各種感測器的資料，再加上隨機噪聲和潛在的儀器故障，使模擬更加真實。開發ALPHA的公司Psibernetix的執行長尼克•歐內斯特（Nick Ernest）對《邊緣報》表示，儘管模擬器在使其更逼真（比如包括更逼真的空氣動力學建模）方面仍有待改進，但人工智慧將更有能力將這些變化融入其中。
在《國防管理雜誌》上發表的一篇論文中，歐內斯特和他的同事們描述了他們是如何利用一種稱為遺傳模糊樹方法（GFT）的機器學習技術開發ALPHA的。這是兩種人工智慧開發方法的結合：一種是遺傳演算法，其中競爭系統以類似於進化競爭的方式相互競爭；第二種是模糊邏輯，它將邏輯計算系統與概率因素相結合，因此具有模糊性。
ALPHA只能在“低成本PC”上執行
除了學習能力，ALPHA還以其輕量級的效能而聞名。該程式的建立者說，它不需要比一臺“低預算PC”更多的計算能力就可以執行實時模擬。他們說，考慮到這一點以及它的戰術能力和快速反應時間，可以使它成為無纜飛機的理想控制器。”研究人員寫道：“將這些優勢結合在一個有人和無人作戰中隊中，可以證明是一支極其有效的戰鬥力量。”阿爾法控制的飛機很樂意自願採取冒險戰術，讓載人飛船扮演更安全的支援角色。”
當然，人工智慧飛行員永遠不會感到疲倦或需要休息。李說，在模擬機裡一次飛行幾個小時對抗阿爾法足以證明這種特殊技能是多麼有用。”“我回家時感到筋疲力盡，”他說我累了，精疲力盡，精神疲憊。這可能是人工智慧，但它代表了一個真正的挑戰。”
- 發表於 2021-05-06 00:01
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- 分類：網際網路
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