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微軟自動滑翔機助力自動駕駛研發 AI係統可共用感知、決策算法

據外媒報道，微軟於今年8月19日在其網站發布了一篇博客，該博文談及了旗下人工智能研發團隊在美國內華達州沙漠地區打造自動駕駛滑翔機並開展相關測試活動。該滑翔機（sailplane）全長16.5英寸，重12.5磅，可用於監測氣候模式（weather patterns）、農作物或野生動物區（wildlife areas），亦可提供網絡連接服務。

微軟的滑翔機項目對所有自動駕駛車輛的研發也大有裨益，其提供了一個相對便宜的測試平台，可被用於測試及訓練人工智能代理程式（A.I. agents），以助其獨立操作滑翔機。盡管該設備目前隻能與特定車輛相匹配，但其算法卻能彌補人工智能係統，旨在提供三維地圖導航服務。

人工智能研發人員兼德克薩斯大學奧斯汀分校（University of Texas at Austin）學習代理程式（Learning Agents Research Group，LARG）主管Peter Stone透露，人工智能並非單一的事物，它是各類技術與知識的結晶。

Stone談及了自動駕駛車輛算法的三大基本原則——感知、決策與執行操作，前兩項的算法可適用於各類自動駕駛車輛。

首先來談下“感知（perception）”，人工智能係統可獲得敏感元件信息（sensory information），用其打造真實世界的建模。自動駕駛車輛務須能接收車輛周邊環境的相關信息，打造實時地圖，為車輛導航提供輔助。

其次是“決策（decision-making）”，Stone表示：“當獲得車輛周邊環境信息後，務必要決定所采取的行動。”人工智能代理程式可製定計劃，確認將如何應對變化的環境條件。

Stone將感知與決策稱為“通用型”能力，可在某款車型上開展研發工作，再將新技術或算法應用到其他車輛中。

最後是執行操作（executing actions）。他表示：“在決定將采取的方案後，如何執行方案則取決於當前所操控車輛的類型。人工智能代理程式可執行特定類型的行動方案。”

紐約大學坦登工程學院（NYU Tandon School of Engineering）的電子與計算機工程助理教授Yi Fang表示：“我們可將車輛的駕駛經驗用於廂式休旅車或客車上，因為上述車輛的差異幾乎僅限於其尺寸而已，但我們無法將駕駛經驗直接應用於滑翔機上，反之亦然。這是因為兩種的操作狀態與操作方式截然不同。例如，滑翔機可不在意街景（street view），但車輛不行，因為車輛無法像滑翔機那樣上下移動。”

Stone表示：“許多人認為，人工智能是“萬能型”技術，應用範圍很廣，但事實並非如此。大體上，在該滑翔機測試中，隻有與感知及決策相關的算法可被用於自動駕駛車輛的研發，而與實際執行方案相關的算法卻需要經過精準調整後才有可能得到應用。”

Fang表示，“通用型”技術隻占了一部分，將這類技術及算法從滑翔機應用到車輛中，其難度並不太大，因為算法訓練（training algorithm）本身是相同的，可被用於各類車輛中。”

微軟的無人機研發工作對自動駕駛車輛的研發也起到了積極推動作用，其中有三分之二的算法培訓可供車輛人工智能的算法研發使用，剩下的三分之一則需要靠車輛的實地測試來完善。

最後更新：2017-10-07 23:36:28

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