微軟演示人工智能駕駛的滑翔機, AI的下一步征程是天空

8月16日，微軟官方在Youtube發布了一則視頻，展示微軟AI研究院工作者在內華達州霍桑沙漠山穀中測試的一架AI控製滑翔機。

微軟AI研究院7月剛籌建，下屬13個研究小組，其中，致力於推進AI和互動原理進步的“自適應係統和互動組”負責研發和測試AI飛行器，而飛行器用到的軟件AirSim已於今年2月在GItHub上開源。

之所以選用滑翔機而不是飛機，是因為現階段的研究目標隻是訓練機載算法，讓飛行器在空中停留盡可能長的時間，因而，結構更為簡單的滑翔機，無論是從成本還是飛控的難易程度考慮，都比飛機更合適。

起初，他們想用純粹的沒有動力的滑翔機測試，但發現就算崩斷橡皮筋也不能讓滑翔機飛上天以後，不得不為它裝上了發動機，這樣，在起降和緊急情況下，還可以切換成手動控製，減少意外造成的損失。

自然界中，鷹有時會在空中盤旋，尋找上升的熱氣流，這是動物經過上億年進化，習得的借力飛行技巧。要讓滑翔機滯空時間盡可能長，就要教會控製它的AI模擬飛禽，預測和判斷上升熱氣流所在的區域，是否要冒著失速的風險趕過去，更要命的是，這一連串決策都要在極短時間內完成。

為攻克一係列難題，首席研究員Ashish Kapoor與他的同僚Andrey Kolobov等一共十幾位科研人員將圖像識別、機器學習、機器人學、航空情報學等諸多技術結合起來，在滑翔機上安裝了諸如速度計、GPS定位、視覺傳感器等設備，讓它擁有比鳥類更強大的感知能力。

滑翔時，AI係統中的低級計劃器先基於傳感器收集到的實時數據，使用貝葉斯強化學習算法檢測並捕捉熱氣流，再讓高級計劃器把所有環境因素都納入考慮，生成一份應該在哪裏尋找熱氣流的策略。雖然滑翔機不知道接下來會發生什麼，但隨著訓練次數、搜集數據的增長，最終會形成一種類似動物直覺的能力。

然而，讓滑翔機能飛、會飛隻是他們AI控製飛行器項目的一小步而已，據研究人員透露，最繁瑣的都不是技術難題，而是讓飛行器遵循諸多約束，如民航法律法規和社會準則，這又要求AI了解哪些地方能飛、哪些地方避讓、許可的飛行高度是多少等等。

該項目的下一步計劃是讓滑翔機滯空時間超過5小時，這就是王健林所謂的“小目標”。至於應用前景，實則相當廣泛，在加裝太陽能電池板、發動機以後，大範圍、遠距離、長時間的空中運輸、地圖測繪、天氣數據收集和為偏遠地區提供互聯網接入等服務，都有用武之地。