微軟上周在內華達州霍桑附近的沙漠山穀裏測試了兩架無人駕駛滑翔機。借助機載傳感器提供的數據，這套係統便可預測氣流型態，並對路徑進行規劃，從而借助上升氣流在空中滑翔。他們希望這種無人駕駛飛行器能夠在隻消耗很少能量的情況下在空中停留幾個小時甚至幾天，從而幫助研究人員追蹤天氣狀況，監控農作物生長情況，甚至向無法上網的地方發送互聯網信號。
現在有越來越多的研究人員開始開發能在遇到不確定狀況時自行決策的汽車、飛機和其他機器，而由阿西什麼·卡普爾（Ashish Kapoor）領導這個團隊便是其中之一。穀歌已經利用類似的技術開發了能夠在空中漂浮數月的互聯網氣球，還有很多公司也在開發無人駕駛汽車。
得益於神經網絡的快速發展，汽車飛機和各種各樣的機器人現在都能以比肩人類的準確率識別周圍的物體。但要真正實現自主決策，還必須模仿人類的直覺預測方式，並對行為展開相應的調整。微軟、穀歌和加州大學伯克利分校的項目都在向著這個方向努力。
隨著穀歌和越來越多的公司開始開發無人駕駛汽車，這類項目的重要性也逐漸提升。斯坦福大學航空和航天學教授邁克爾·克勤德非（Mykel Kochenderfe）表示，微軟的項目實現了一大進步，使得無人駕駛交通工具有望應對駕駛員、自行車騎行者和行人在公共道路上的各種出人意料的行為。
"借助滑翔機，你可以在人員和財產受損風險最小的情況下測試這些算法。"他說。
卡普爾和他的團隊使用了誕生於幾十年前的馬爾科夫決策流程，其本質就是一種識別和應對不確定狀況的方法。
這種方法類似於你在一個塞滿隨機物品的背包裏尋找零錢的過程。如果你把手放進背包，開始四處亂摸，就會麵臨不確定性。你不知道應該抓向那裏。但如果你把書本和鉛筆等硬幣之外的大東西拿開，零錢就會掉到底下，從而簡化任務難度。微軟就使用了這樣一種算法。最終目的就是為了限製不確定性，縮小問題的範圍。
卡普爾團隊中的安德烈·考羅波夫（Andrey Kolobov）是一位精通這種模式的研究人員。他4年前加入微軟研究團隊時，就把這些理念融入到該公司的Windows操作係統和必應搜索引擎中。他那時候負責應對數字世界的不確定性，現在則要將其應用到現實世界。"這些方法的適用範圍正在擴大。"他說。
通過機載算法，這些滑翔機可以對周圍的環境加以分析，然後根據具體的需要改變方向。它們可以從環境中吸收信息，雖然永遠無法確切知道接下來可能發生什麼，但卻能夠猜測大概率事件。由於身處的環境不受控製，所以滑翔機必須提前規劃。
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Microsoft Teaches Autonomous Gliders to Make Decisions on the Fly
不過，這些算法還算不上完美。該團隊最初希望創造滑翔機的無人駕駛飛行記錄——超過5小時——但經過兩天的試錯後，他們並沒有做到。
這一過程可以用於改進無人駕駛汽車。想要自行適應真實世界，機器就必須模擬人類的直覺，從而應對之前沒有經曆過的狀況。
穀歌旗下的DeepMind開發的係統已經擊敗了全球頂尖圍棋選手，而現在，人工智能研究人員又準備向著現實世界中更大的目標前進。這也正是微軟開發自動滑翔機的重要原因，考羅波夫說："明天的人工智能係統也將麵臨同樣的挑戰。"
[via CetusNews]
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