無人機競速。圖片來源：《自然》在線版

科技日報記者?張夢然

《自然》30日發(fā)表的一篇論文報道了一個名為Swift的人工智能（AI）系統(tǒng)，該系統(tǒng)駕駛無人機的能力可在真實世界中一對一冠軍賽里戰(zhàn)勝人類對手。研究結(jié)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(fā)在其他物理系統(tǒng)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(tǒng)已在各類博弈中戰(zhàn)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(huán)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(yè)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(huán)境。自動駕駛無人機要達到職業(yè)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(jù)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(tǒng)，能以人類世界冠軍的水準進行物理世界的競賽。該系統(tǒng)將模擬的深度強化學習與物理世界采集的數(shù)據(jù)相結(jié)合。在由一位職業(yè)無人機競速飛行員設計的現(xiàn)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(zhàn)，包括兩項國際聯(lián)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(zhàn)Swift。該系統(tǒng)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(fā)表的新聞與觀點文章中，科學家評論稱，該系統(tǒng)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(xiàn)有的AI技術構(gòu)成很大挑戰(zhàn)。

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(tǒng)可以在更真實多變的環(huán)境中進一步開發(fā)，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(zhàn)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(qū)動下無人機的異常情況有所防范。