alphabet的loon將網際網路氣球的控制權交給了自學型人工智慧
Alphabet的Loon團隊負責將網際網路從平流層氦氣球傳送到地球，該團隊實現了一個新的里程碑：它的導航系統不再由人類設計的軟體執行。
取而代之的是，該公司的網際網路氣球是由人工智慧控制的，特別是一套由基於深度強化學習的飛行控制系統編寫和執行的演算法，該系統比老式的人造系統更高效、更熟練。該系統目前正在肯亞上空管理Loon的氣球車隊，在過去10年的大部分時間裡，Loon在一系列救災計劃和其他測試環境中測試了其車隊，並於今年7月在肯亞推出了首個商業網際網路服務。
類似於研究人員在教計算機玩複雜的影片遊戲和幫助軟體學習如何以逼真的方式操縱機器人手方面取得了突破性的人工智慧進展，強化學習是一種允許軟體透過試錯來自學技能的技術。顯然，在現實世界中，處理高空氣球時，這種重複是不可能的，因為高空氣球的操作成本很高，一旦墜毀，維修成本甚至更高。
因此，像許多其他人工智慧實驗室一樣，Loon已經轉向強化學習來開發複雜的人工智慧程式，在谷歌蒙特利爾人工智慧團隊的幫助下，他教自己的飛行控制系統如何使用計算機模擬來駕駛氣球。這樣，在部署到真實世界的氣球艦隊之前，該系統可以隨著時間的推移而改進。
Sal Candido解釋說：“雖然RL（強化學習）對Loon的應用前景一直很大，但當我們第一次開始探索這項技術時，人們並不總是清楚深RL對於長時間自主穿越平流層的高空平臺是否實用或可行。”，Loon的首席技術官和一篇關於新型飛行控制系統的論文的合著者，這篇論文發表在本週的科學雜誌《自然》上，發表在一篇部落格文章中。“結果表明，RL對於平流層氣球群是可行的。如今，Loon的導航系統最複雜的任務是透過一種演算法來解決的，這種演算法是由計算機在模擬氣球導航的實驗中學習的。”
Loon說，它的系統是世界上第一個在商業航天系統中部署這種人工智慧的系統。不僅如此，它實際上比人類設計的系統更出色。坎迪多寫道：“坦率地說，我們想確認，透過使用RL，一臺機器可以建立一個與我們自己建立的導航系統相當的導航系統。”。“指定飛行控制的學習深度神經網路被適當的安全保證層包裹，以確保代理始終安全駕駛。透過我們的模擬基準測試，我們不僅能夠複製，而且透過利用RL極大地改進了我們的導航系統。”
在2019年7月首次在祕魯進行的真實世界測試中，人工智慧控制的飛行系統與傳統的飛行系統迎頭趕上，由一種名為StationSeeker的人工演算法控制，該演算法是由月球工程師自己設計的。“從某種意義上說，正是這臺機器——它花了幾周時間**控制器——與我作對——與其他許多人一起，花了許多年時間，根據10年的氣球工作經驗，仔細微調了我們的常規控制器。我們很緊張。。。希望輸，”坎迪多說。
人工智慧控制的系統在效能上輕而易舉地超過了人類系統，因為它始終靠近研究小組用來測量現場LTE訊號的裝置，而這項測試為更多的實驗鋪平了道路，以證明該系統的有效性，然後才正式取代了研究小組花了數年時間手工構建的系統。Loon現在認為，它的系統可以“作為一個證據，證明RL可以用來控制複雜的、真實世界的系統，從而實現基本上連續的、動態的活動。”
在閉幕詞中，坎迪多談到了這類人工智慧是否名副其實的概念，因為它是多麼專業，它與傳統但不是自學習的自動化系統有多麼相似，就像那些操作重型機械或公共交通控制元件的系統。
他說：“雖然在平流層中高效漂浮的超級壓力氣球不可能變得有知覺，但我們已經從自己設計導航系統過渡到讓計算機以資料驅動的方式來構建。”。“即使這不是阿西莫夫小說的開頭，這也是一個很好的故事，也許是值得稱之為人工智慧的東西。”
- 發表於 2021-04-16 23:24
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- 分類：網際網路
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