10 月份,在加州的一个仓库里,四轴飞行器在黑白格子拱门组成的障碍赛道上疾驰而过。一支队伍的无人机由软件和人工智能控制,这是 NASA 喷气推进实验室团队的杰作。另一支队伍的无人机由人类专业人士 Ken Loo 操控,他是谷歌工程师和无人机竞速联盟的飞行员。 官方结果如何?实打实的得分。人类驾驶的无人机更快完成了比赛,平均比软件驱动的无人机快两秒多。 比赛凸显了人类和机器在此类情况下学习的不同方式,以及人工智能无人机的工作原理。以下是该系统的工作原理——以及为什么未来的比赛可能会有截然不同的结果。 无人机如何知道自己的位置为了使 NASA 无人机能够顺利绕着航线飞行,设备需要知道它们在太空中的位置。为此,它们使用两个机载摄像头——一个向前看,另一个向下看,这是中高级消费级无人机的常见设置。其他机载传感器测量无人机的加速度和旋转。在室外飞行的无人机可以使用 GPS,但在室内复杂环境中以 30 到 40 英里/小时的速度飞行时,GPS 不是一个选择。 无人机还需要一张机载三维地图,以便能够将摄像头拍摄到的图像与内部地图进行匹配,从而知道自己的实际位置。这个过程被称为重新定位。喷气推进实验室的项目负责人罗伯特·里德说,无人机每秒可以重新定位多达几次。 他说:“只要你足够靠近现有地图,我们就不太可能坠毁。” 在这项研究中(由谷歌资助),NASA 团队使用了谷歌 Tango 的技术,这是一个增强现实平台,可在两款智能手机上运行,分别是联想 Phab 2 Pro 和华硕 ZenFone AR。至关重要的是,同样的技术还可以创建无人机在这种情况下飞行所需的三维地图。 如何导航就像赛车手学习赛道一样,无人机需要知道最佳路线,以便快速到达目的地。“我们要么手提无人机绕赛道飞行,要么手动飞行,”里德说,“这样我们就可以告诉无人机赛道在哪里。” 但这仅仅是个开始。之后,团队通过计算机建模找出无人机的最佳飞行路线。这个过程允许人类参与,并确保飞行路线是安全的,可以保证昂贵的无人机完好无损。换句话说,在这次比赛中,无人机并不是靠自己找到最佳飞行路线,而是需要人类参与。从这个意义上说,它不是一个真正的、独立的人工智能系统,就像那些自动为 Facebook 上的语言翻译提供动力的系统一样。 之后,无人机在设定好路线后,就可以开始比赛了。里德强调,虽然路线规划实际上是在无人机之外进行的,但未来可能只使用无人机的机载计算机即可完成。 学习飞行对于 10 月份的正式比赛,NASA 团队和 Loo 都必须在几个小时内学习新路线并做好准备。但人类和人工智能无人机实际完成这项工作的方式有所不同。 里德说,卢通过多次飞行这条航线很快学会了飞行。但 NASA 团队的做法不同。“我们只需要飞行一次,然后就可以坐在那里花几个小时计算数字,以便做得更好,”他说。有趣的是,优化过程(使用算法找出最佳路线)花费了大量时间。 “人类飞行员必须通过飞行来学习,而我们可以记录下来,甚至无需驾驶无人机就能学习,”里德说。 如果 NASA 团队当天有更多时间运行软件并找出最佳路线,那么最终的比赛时间可能会有所不同——人工智能无人机可能会击败人类。 里德表示,他们正在努力提高算法的效率,以便将来能够用更少的时间来计算最快路线。之后,比赛就开始了。请记住:与人不同,软件不会感到疲倦。 |
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