人工智能取代飞行员，人工智能战胜飞行员

斯威夫特与2019年无人机竞赛联盟世界冠军亚历克斯·瓦诺夫(Alex Vanover)进行了比赛。

《自然》杂志8月30日发表的一篇论文报道了一个名为Swift的人工智能(AI)系统，其驾驶无人机的能力可以在一对一的冠军赛中击败人类对手。

该研究成果标志着移动机器人和机器智能的一个里程碑，或者可以启发在其他物理系统中部署基于混合学习的解决方案，如自动地面车辆、飞机和机器人。

深度强化学习系统已经在各种游戏中打败了人类，包括雅达利、国际象棋、星际争霸和GT赛车。但是，这些比赛大多是模拟和桌游环境，而不是物理世界的比赛。

在无人机竞速的第一人称视角中，职业选手需要驾驶高速飞行器穿越三维赛道。每个飞行员通过机载摄像头的视频直播，从无人机的角度观察周围环境。自主无人机很难达到专业飞行员的水平，因为机器人需要在其物理限制下飞行，同时其速度和方位只能根据机载传感器进行估计。

瑞士苏黎世大学的Elia Kaufmann和她的同事们设计了一种自动驾驶系统，它可以在物理世界中以人类世界冠军的水平进行竞争。该系统将模拟的深度强化学习与物理世界中收集的数据相结合。斯威夫特在由专业无人机赛车飞行员设计的真实世界赛道上进行了一系列比赛，与三名人类冠军进行了比赛，其中包括两名国际联赛的世界冠军。

人类飞行员有一周的时间在真正的赛道上训练，然后每个飞行员在几场一对一的比赛中扮演斯威夫特。该系统在几轮比赛中击败了每一个人类冠军——25场比赛中的15场，并打破了最短比赛时间的记录，比人类飞行员的最快速度领先半秒。

荷兰代尔夫特理工大学的Guido de Croon在同时发表的评论文章中写道，应该在更真实、更多变的环境中进一步开发该系统，以充分释放这项技术的潜力。为了在任何比赛环境中击败人类飞行员，系统必须能够应对外部干扰，例如风、照明条件的变化、各种定义不清的门、其他比赛无人机和许多其他因素——所有这些都是AI技术需要应对的挑战。

(赵希希)

相关论文信息:

https://doi.org/10.1038/s41586-023-06419-4