人工智能战斗系统ALPHA：打败美国空军上校

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人工智能战斗系统ALPHA：打败美国空军上校

据《连线》杂志报道，就在不久前，谷歌凭借旗下的人工智能系统AlphaGo，打败了韩国围棋大师李世乭，一时风光无两。日前，美国辛辛那提大学（University of Cincinnati）的人工智能研究者们将目光锁定到了另一项更为艰巨的任务，他们设计了一个能用来取代战斗机飞行员的AI战斗系统。

参与了这项研究的科学家们近日在美国国防管理的杂志上，公布了他们最新的研究结果。他们所开发出的这个名为 ALPHA 的AI系统，日前在一场多人飞行模拟测试中，打败了已经退休了的前美国空军上校李 吉恩（Gene Lee）。

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然而，辛辛那提大学的研究者们之所以要开发这套AI系统，其原因并不是为了想要取代人类战斗机飞行员。

专注于将ALPHA背后的技术进行商业化的Psibernetix公司的创始人尼古拉斯 厄内斯特（Nicholas Ernest）同时也是辛辛那提大学的校友。根据厄内斯特的介绍，这套AI系统最终或将变成一款电子个人助手，为飞行员提供实时的飞行建议服务，抑或者在人驾战机飞行时，驾驶着无人飞机为其僚机。

厄内斯特继续解释道，ALPHA本身并不能取代人类驾驶员的所有操作，但它可以通过收集大量来自装载在战斗机上，种类繁多的传感器所传来的数据，来协助处理海量的信息。

ALPHA并不是为近距离空战而设计的，它也不会帮你锁定敌机目标，ALPHA最主要的任务是帮你查看传感器所传来的数据，理解它的背后含义，并在关键的战略优势时刻，提供你合适的建议。 厄内斯特这样说道。

这正是计算机的优势所在，就像谷歌和Facebook这样的巨头公司会从海量的数据中攫取出关键的信息，并定向地确定你的兴趣所在，为你推送定制化的广告信息，ALPHA也会站在数据流入口处，源源不断地从战机传感器的那儿，获取有用的信息，并据此迅速地做出决策反应。

但ALPHA同谷歌、Facebook和微软等等这类科技巨头所开发出来的AI系统，还是有一些区别的。这些公司在设计AI系统时，通常会采用我们所熟知的神经网络算法，这一算法的主要思路是对人脑工作方式的模拟。然而，ALPHA的不同之处是在于它采用了名为 模糊逻辑 的算法，该算法更关注于对数学模型的构建。正如厄内斯特所说的那样，较之效仿人脑，模糊逻辑更多得是去效仿人们的所想之物。

模糊逻辑系统从诞生至今，已有数十年的历史了，其应用也非常的广泛，最常见的是被用于工业控制系统领域。但厄内斯特表示，因为模糊逻辑算法的扩展性较差，所以与其相关的研究一直处于停滞不前的状态。

当输入量有限时，模糊逻辑系统在趋势预测方面表现得十分出色，但一旦输入量变多时，它就变得太过复杂，即便是今日的计算机技术如此发达的情况下，仍是难以完全处理。

然而，多亏了厄内斯特在辛辛那提大学开发出的这个名为 遗传模糊树 （genetic fuzzy trees）的新算法，ALPHA完全实现了对数百个输入量的处理。

从本质上来说，这个新算法是将大型模糊逻辑问题拆散成了许多小型模糊逻辑问题，与此同时，它还保留了原问题中多输入量之间的关系。而这一优化的结果，让它在训练阶段，能顺利运行在更低配置的电脑上。而一经训练，ALPHA就可以在像树莓派这样更为小型、低功耗的计算机或智能手机上运行。

智搜（Giiso）信息成立于2013年，是国内首家专注于资讯智能处理技术研发及写作机器人核心软件开发和运营的高科技企业。公司成立之初，就获得了天使轮投资，并在2015年8月获得了金沙江创投500万美元pre-A轮投资。

就目前来说，厄内斯特和他的同事们还只是在虚拟世界中训练了ALPHA。

厄内斯特解释道，ALPHA系统最开始还只是在飞行模拟器中进行自我对战，从那之后，它开始逐渐同美国空军研究实验室的初级AI对手对战，并在随后开始同李上校交手（在虚拟的模拟飞行对战中）。

厄内斯特相信，ALPHA最终将被真正带上天空，并预言这一AI新算法的未来，将不仅仅只是局限在无人机领域。