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）。

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。

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。

目前，厄内斯特的公司已经开始探索如何将这项新科技应用到医药研究。除此之外，他们还将目标瞄准到了另一个AI应用的热点：无人驾驶汽车。（止水）