人类又输了!人工智能战机击败了退役军官上校

美国辛辛那提大学研究团队开发出驾驶战斗机人工智能阿尔法,连顶尖空军战术专家也成为手下败将。与Alpha在模拟飞行对战的美国退役空军上校Gene Lee表示,阿尔法是他有史以来遇过最有侵略性、反应快速、应变灵活和可靠的人工智能对手。

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阿尔法被称为致命的对手!

阿尔法为专用于模拟空中战斗的研究工具,由美国辛辛那提大学研究团队、辛辛那提大学投资的公司Psibernetix以及美国空军共同研发。

在模拟战斗中,阿尔法在没有损失任何一下飞机的情况下,从两架飞机的攻击成功防守海岸线,更打败了从1980年代就开始测试模拟系统、曾训练上千名美国空军且拥有丰富飞行经验的美国空军上校。它似乎知道这个上校的意图,在他改变飞行和部属导弹后立即做出反应。

公子义发现,过去大部分的人工智能对手无法跟上实战场景的步调和压力,任何一名稍有经验的飞行员便可将之击败,但在和阿尔法的模拟战斗中,美国退役的空军上校不但在多次尝试下仍无法打下任何一架敌机,甚至还反覆被击落好几次。

公子义发现,在模拟环境中,阿尔法俨然已是致命的对手,他们将继续开发更多功能,希望可测试更多受过训练的飞行员,并透过增加仿真的空气流动和感测模型提高拟真度。

模糊逻辑运算提高决策速度、减少所需效能

目前,阿尔法可同时处理和组织四架无人战斗机的感测数据、模拟战斗场景、发想或改变作战计划,这些复杂计算可在一毫秒内完成,比人类眨眼速度快上250倍。

更重要的是,阿尔法不是由超级计算机组成,仅仅需要一台普通约价值人民币3300元左右台式计算机即可运行,其中关键便是阿尔法使用更有效率的模糊逻辑演算系统,称作基因模糊树。

过去,机器在做决定前会将所有可能资料跑过一次,不过,阿尔法的思考过程更像人类,仅考虑最相关的信息以简化变量,减少决策过程面临的选择,也让Alpha可以找出最好决策、却又不需要太高的计算机效能。此外,Alpha同时也可以自我改变,因为团队使用不同版本的程序测试,并选取其中最佳的一段程序码,以培育出最棒的版本,让Alpha不断进化。

尚难以应用在真实战斗环境!

公子义发现,要将这项技术应用于真实的战斗环境并不容易,且若被下令攻击非军事目标,后果将不堪设想。公众的愤怒将无比巨大。但是Alpha作为模拟工具有很好的潜力,可让帮助空军的系统越来越好。

公子义【微信号gongzi348】80后,90后心理研究专家,9年大数据研究,专注于移动互联网,热爱写作。原创文章,未经许可,严禁转载,违者追究法律责任。

作者: 比特币

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