瑞士苏黎世大学工程师团队8月30日在《自然》杂志上发表了一项研究，展示了他们设计的一款AI，能够驾驶无人机一对一击败人类冠军赛手；这种机器人训练的混合学习系统有望用于自动驾驶汽车、个人机器人甚至自动飞机等自动化技术。这一重磅研究成果，以封面文章的形式发表在了最新一期的《自然》上。
这个人工智能系统的名字叫Swift，它在一条由一名人类职业无人机赛手设计的、充满了弯道和急转弯的赛道上，击败了3名世界冠军级别的人类无人机竞速赛手，总战绩为15胜10负。
据悉，人类冠军们提前一周时间在赛道上作训练准备，然后在多场一对一比赛中对战Swift。结果，Swift多次击败了每一位人类冠军，而且打破了最快无人机竞速记录，比人类已创下的最快纪录还领先半秒。
Swift自主无人机与人类驾驶无人机比赛
“要让AI驾驶无人机达到职业飞行员的水平，是有挑战性的，因为机器人需要在物理环境极限飞行的同时，完全通过机载传感器估计其在电路中的速度和位置。”论文写道。
据了解，自2011年人类举办第一次人类对战AI的正式无人机比赛后12年间，还没有一款自主无人机能够击败人类飞行员，直到Swift出现。
人类无人机赛手戴着头盔，通过连接在无人机上的摄像头获得“第一人称”的视图，需要外部传感器来帮助自己获得视野；而Swift自身配备一个机载摄像头和一个惯性传感器，无人机加速度和旋转的数据完全由AI算法摄取，并相应地生成控制命令。
“Swift使用机载传感器，因此它是完全自主的。”论文主要作者、苏黎世大学的自主工程师埃利亚·考夫曼解释道， “它不需要先使用外部传感器来测量环境，只需打开机器人，然后起飞！”
Swift自主无人机与人类驾驶无人机比赛
“我们的研究成果标志着，人工智能驱动的机器人首次在为人类设计并由人类创造的真实体育运动中击败了人类冠军。”埃利亚·考夫曼表示，“这个结果对机器人学、机器智能等领域意义深远，是一个里程碑。”
荷兰代尔夫特理工大学的机器人研究员吉多·德·克罗恩在一篇关于这项研究的评论中表示，Swift的“真正创新”在于部署了第二个使用深度强化学习的人工神经网络。与给予一周时间在赛道上练习的人类飞行员一样，Swift接受了训练，其深度学习算法探索了所有穿越赛道的路径，以找到最快路线。
“现实世界远比虚拟世界难以预测。”克罗恩补充说，能够直面不可预测条件的室外环境之前，Swift还需要进一步发展，但AI神经网络可以学习、改进和完善，克服模拟与现实之间存在的微小差异。
“考虑到无人机能够更快地获取传感信息，而人类飞行员依赖延迟的图像，无疑，AI自动驾驶无人机最终也会在这些困难的条件下击败人类。”他总结道。
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