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微软自动滑翔机助力自动驾驶研发 AI系统可共用感知、决策算法

据外媒报道，微软于今年8月19日在其网站发布了一篇博客，该博文谈及了旗下人工智能研发团队在美国内华达州沙漠地区打造自动驾驶滑翔机并开展相关测试活动。该滑翔机（sailplane）全长16.5英寸，重12.5磅，可用于监测气候模式（weather patterns）、农作物或野生动物区（wildlife areas），亦可提供网络连接服务。

微软的滑翔机项目对所有自动驾驶车辆的研发也大有裨益，其提供了一个相对便宜的测试平台，可被用于测试及训练人工智能代理程式（A.I. agents），以助其独立操作滑翔机。尽管该设备目前只能与特定车辆相匹配，但其算法却能弥补人工智能系统，旨在提供三维地图导航服务。

人工智能研发人员兼德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）学习代理程式（Learning Agents Research Group，LARG）主管Peter Stone透露，人工智能并非单一的事物，它是各类技术与知识的结晶。

Stone谈及了自动驾驶车辆算法的三大基本原则——感知、决策与执行操作，前两项的算法可适用于各类自动驾驶车辆。

首先来谈下“感知（perception）”，人工智能系统可获得敏感元件信息（sensory information），用其打造真实世界的建模。自动驾驶车辆务须能接收车辆周边环境的相关信息，打造实时地图，为车辆导航提供辅助。

其次是“决策（decision-making）”，Stone表示：“当获得车辆周边环境信息后，务必要决定所采取的行动。”人工智能代理程式可制定计划，确认将如何应对变化的环境条件。

Stone将感知与决策称为“通用型”能力，可在某款车型上开展研发工作，再将新技术或算法应用到其他车辆中。

最后是执行操作（executing actions）。他表示：“在决定将采取的方案后，如何执行方案则取决于当前所操控车辆的类型。人工智能代理程式可执行特定类型的行动方案。”

纽约大学坦登工程学院（NYU Tandon School of Engineering）的电子与计算机工程助理教授Yi Fang表示：“我们可将车辆的驾驶经验用于厢式休旅车或客车上，因为上述车辆的差异几乎仅限于其尺寸而已，但我们无法将驾驶经验直接应用于滑翔机上，反之亦然。这是因为两种的操作状态与操作方式截然不同。例如，滑翔机可不在意街景（street view），但车辆不行，因为车辆无法像滑翔机那样上下移动。”

Stone表示：“许多人认为，人工智能是“万能型”技术，应用范围很广，但事实并非如此。大体上，在该滑翔机测试中，只有与感知及决策相关的算法可被用于自动驾驶车辆的研发，而与实际执行方案相关的算法却需要经过精准调整后才有可能得到应用。”

Fang表示，“通用型”技术只占了一部分，将这类技术及算法从滑翔机应用到车辆中，其难度并不太大，因为算法训练（training algorithm）本身是相同的，可被用于各类车辆中。”

微软的无人机研发工作对自动驾驶车辆的研发也起到了积极推动作用，其中有三分之二的算法培训可供车辆人工智能的算法研发使用，剩下的三分之一则需要靠车辆的实地测试来完善。

最后更新：2017-10-07 23:36:28

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