AI與人類首次空戰，5:0大勝！美國40億次模擬造出個怪物？

2020-08-27 鄭太尉觀天下

8月20日，美國蒼鷺系統公司的人工智慧空戰系統，與一名坐在模擬器中、戴著虛擬實境頭盔的人類戰鬥機飛行員進行空戰格鬥對抗，最後以5:0的絕對優勢獲勝。這場世界首次人工智慧和人類的空戰大賽，表明在空戰近距格鬥領域，人工智慧可以超越人類。那麼，人工智慧是否會在空軍作戰中獲得巨大發展呢？

2019年8月，國防高級研究開發局DARPA選擇了八個團隊，包括洛克希德·馬丁公司這樣的大型傳統國防承包商到蒼鷺系統公司(Heron Systems)這樣的小公司，在11月和2020年1月的一系列試驗中展開一系列競爭，最后蒼鷺系統公司在與其他七支球隊的較量中脫穎而出獲得冠軍，亞軍洛克希德·馬丁公司獲得亞軍。而20日人工智慧對人類的勝利，再次證明深度強化學習路線的正確性。即人工智慧算法可以在虛擬戰爭環境中一遍又一遍地訓練一項空戰任務，最終發展「理解」空戰的層次。

來自洛克希德·馬丁公司的人工智慧副總裁馬特·塔拉西奧和人工智慧總監兼首席架構師李·裡索爾茨表示，試圖讓算法在空戰中表現良好，與簡單地教軟體「飛」或保持特定的方向、高度和速度有很大的不同。人工智慧軟體一開始甚至對非常基本的飛行任務都完全缺乏理解，這使得它一開始十分「菜」。一個最普通的人也知道飛機它不應該撞到地面，但是算法不知道。在訓練一開始，人工智慧經常把飛機開到地面自殺，就像嬰兒一樣。

克服這種無知的「人工智慧」，需要算法訓練，每個錯誤都有代價，但這些代價並不相等。當算法基於仿真後的分析，能夠為每個動作分配權重，然後隨著經驗的不斷更新，能夠重新分配這些權重，就能夠逐漸加固人工智慧的「戰鬥意識」。但是程式設計師在如何構建模擬方面的，存在有意識和無意識巨大爭論。是基於人類知識編寫軟體規則來約束人工智慧，還是讓人工智慧通過試錯自我學習？這是一場激烈的辯論。最後美方選擇第二種，因為人類的經驗有可能限制了它的性能。

儘管已開始是菜鳥，但人工智慧可以學習的速度有多快是令人震驚的，因為它可以在多臺機器上一遍又一遍地重複訓練。洛克希德公司和其他幾個團隊一樣，有一名戰鬥機飛行員提供建議，還能夠一次在多達25臺伺服器上訓練人工智慧。而蒼鷺系統公司的人工智慧算法，竟然經歷了40億次模擬，等於在1年的時間中獲得了至少「12年資深戰鬥機飛行員的經驗」。美國目標是最終生產的人工智慧產品可以運行在一塊GPU晶片上。

這不是人工智慧第一次在比賽中擊敗人類戰鬥機飛行員。2016年的一次演示顯示，一名為阿爾法的人工智慧特工可以擊敗一名經驗豐富的人類戰鬥飛行教官。但8月20日的模擬對抗意義更大，因為它讓各種人工智慧在高度結構化的框架中相互對抗，然後具備與人類對抗的能力。

而且人工智慧廠商還認為，即便是5:0的結果，但實際上對他們來說並不公平，因為規則不允許在實際對抗中，人工智慧來學習對手的經驗。實際的比賽確實證實了這一點。在了第五輪也是最後一輪比賽時，匿名的人類飛行員已經能夠顯著改變他的戰術，儘管最後失敗了但持續的時間要長得多。顯然人類戰鬥機飛行員也在學習，但是他學的不夠快，還是失敗了。而人工智慧公司認為，如果AI也能在戰鬥中學習人類對手，那麼人類敗得會更快更慘。

這一比賽，將促使美國軍方將不得不對未來做出的重大選擇。企業界建議，美國軍方應該允許人工智慧在實戰中學習更多，而不是簡單計算機模擬，這樣從而在人類的直接監督下，人工智慧學習速度可能更快，並幫助無人駕駛戰鬥機更好地與人類飛行員或其他形態人工智慧競爭。但這需要軍方的決定，特別是在這一關鍵時刻做出決定。至少現在，美軍應該訓練算法，部署人工智慧戰機，然後把數據帶回來，加強學習，然後再次重新部署，不斷循環這一過程。

​

DARPA戰略技術辦公室主任蒂莫西·格雷森認為，這場試驗並不簡單是人工智慧的勝利，更準確的描述是更好的人機合作的勝利，格雷森說：「我認為我們今天看到的是一種我將稱之為人機共生時代的開始。讓我們想像一下，坐在駕駛艙裡的人類，被這些人工智慧算法看做武器系統飛行的一部分。人工智慧正在做人工智慧最擅長的戰鬥。人類專注於人類最擅長的事情，比如更高層次的戰略思維。」

相關焦點

  • 40億次仿真學習:人工智慧5:0大勝人類飛行員!
    最終，「蒼鷺系統」的人工智慧團隊不僅擊敗了其餘7支團隊，而且以5：0的成績大勝真實人類飛行員團隊。去年同樣有8支團隊參加試驗，目的是演示先進的AI算法，該算法能夠執行可視範圍內的模擬近距空戰，俗稱「狗鬥」。該系列試驗旨在為DARPA的空戰演進（ACE）計劃激發並擴大AI開發人員的基礎。
  • 模擬空戰AI完勝美軍飛行員,未來或與有人駕駛戰鬥機協同作戰
    美國「軍事」網站24日披露，由美國國防高級研究計劃局和約翰·霍普金斯大學應用物理實驗室共同舉辦的「阿爾法狗鬥挑戰賽」近日落下帷幕。其中由人工智慧（AI）「駕駛」的F-16戰鬥機在與頂級人類飛行員的5輪模擬空戰中取得完勝，打破了之前認為AI尚無法參與空戰的傳統觀念。
  • 「阿爾法狗鬥」升級,美一公司研發出戰勝人類飛行員的 AI 戰鬥機
    》中，美國有一架人工智慧空軍戰鬥機，當它收到閃電等外力攻擊時，會反抗其創造者，這對人類來說並不是好現象。據《空軍》雜誌報導，在周四美國國防高級研究計劃局的「阿爾法狗鬥」（AlphaDogfight），即纏鬥的模擬空戰中，人工智慧系統以5：0的比分徹底擊敗了一名人類飛行員。這款人工智慧由Heron Systems開發，AlphaDogfight 試用版是一系列嚴格編寫腳本的模擬事件，在與班格競爭之前，它擊敗了其他7家公司的參賽者。
  • 美國知名飛行員談論慘烈的人工智慧和人類的空戰
    美國知名飛行員談論慘烈的人工智慧和人類的空戰。首先，他談論過程的關鍵戰術跟我一樣，人類必須要咬住敵機（Follow up，跟隨），進入後半球（Control Zone，控制區，我能射你而你不能射我）才能攻擊，但AI卻用大偏角（High Aspect Angle）自然打得人類不要不要的。
  • 魔術開賽4勝0負隊史首次 武切維奇34次20+10+5破麥迪隊史紀錄
    直播吧12月30日訊 魔術今天力克雷霆，開賽取得4勝0負的戰績。　　據統計，這是魔術隊史首次能在開賽取得4勝0負的戰績。　　另外，魔術中鋒武切維奇砍下28分10板5助攻，魔術生涯第34次單場20分10板5助攻，打破麥迪保持的隊史紀錄。
  • F-14和F-15哪個更厲害,美軍模擬空戰試驗,結局讓你出乎意料
    的確，F-14和F-15沒有真刀真槍幹過，全球裝備F-15的國家都是美國核心盟友，他們之間不會幹仗；裝備F-14的除了美國之外只有伊朗，但伊朗的F-14和美國的F-15也沒發生過有趣的故事。但是美國國防部曾經在上世紀70年代進行過一次空戰試驗，最後的結果令人大跌眼鏡。1975年，美國國防部計劃統籌海空軍，計劃搞一次大規模針對現代空戰特型的空戰試驗。
  • 如果是實戰,這位美軍飛行員已被人工智慧殺死了五次
    籤署者認為，絕不該把結束人類生命的決定委託給機器，而且此類武器的擴散將危及到每個國家及個人的安全與穩定。然而，上周，在美國國防部資助的一項競賽中，AI駕駛的F-16戰鬥機，以5:0狂虐人類王牌飛行員，顯示了AI有足夠潛力像人類王牌飛行員那樣戰鬥，更可怕的是，AI還可以通過機器學習將自己的戰鬥技能提升至極致。
  • 比摩爾定律快得多:為什麼要將AI算力擴展至ExaFLOPs百億億次量級?
    神經網絡（NN）的一大特點，就是在邏輯層面對人腦神經元行為的模擬。更加高度抽象地說，以「推理」過程為例，我們「感知」世界的方式，總是通過非精確數據進行推理，從經驗中學習，以及基於世界模型的嘗試。就好比人類大腦辨認一隻貓的過程，是基於經驗的、常識模型的，而且是低精度的，我們不需要精確獲知這隻動物身上究竟有多少根毛髮、眼睛尺寸的具體數值等，便可推理出這是一隻貓。
  • 人工智慧邁入空戰領域，人類在象棋上輸了，這次能扳回劣勢嗎？
    空戰模擬據美國防務新聞網站8月8日報導，美國國防高級研究計劃局（DARPA）在當地時間7日宣布，他們將在8月20日舉行一場由資深人類F16戰鬥機飛行員和AI之間的線上模擬空戰對抗，據悉，這次對抗是DARPA阿爾法格鬥試驗的第三場，也是最後一場比賽，這個系列的試驗的主要目的測試人工智慧算法進行空戰的能力。
  • 虛擬空間演繹「空戰」革命 助部隊戰鬥力提升
    「敵」飛彈擦著翼尖呼嘯而過，而我機則以「眼鏡蛇」動作穩穩落到「敵」後，將飛彈發射光標牢牢套住「敵機」……　　這是一場發生在「空戰實驗室」的雙機編隊模擬空戰。　　「空戰」早已結束，坐在模擬器上的飛行員仍舊汗水涔涔，模擬器逼真的三維立體視景和操作感應讓他如身臨其境，經歷了生死瞬間。
  • 「阿爾法狗鬥」升級,美一公司研發出戰勝人類飛行員的 AI 系統
    2005年的科幻電影《絕密飛行》中，美國有一架人工智慧空軍戰鬥機，當它收到閃電等外力攻擊時，會反抗其創造者，這對人類來說並不是好現象。但美國軍方現今研製出一款AI飛機，離生產一個有智慧的飛機夢想又進了一步。
  • AI人機大戰試驗預示著人機共生的未來
    中國航空報訊：近期舉辦了一場為期三天的AI飛行員比賽，這場比賽被稱為「阿爾法狗之戰」，旨在展示能夠在可視距離內執行模擬空戰機動任務的先進算法。蒼鷺系統公司的F-16人工智慧系統擊敗了其他7家公司的人工智慧系統，在之後和一位經驗豐富的空軍F-16飛行員進行的模擬空戰中，蒼鷺系統公司的人工智慧憑藉著人類飛行員無法匹敵的積極和精確的機動性能，最終以5：0獲勝，一戰成名。美國國防高級研究計劃局戰略技術辦公室的項目經理Dan Javorsek上校說:「『阿爾法狗之戰』試驗取得了巨大的成功，這正是我們想取得的成果。
  • 全球最快超級計算機誕生,秒算51億億次,美國Summit只好位居第二
    在2018年，美國超級計算機Summit誕生了，取代了我國「神威·太湖之光」超級計算世界第一的位置，Summit位於美國田納西州橡樹嶺國家實驗室（ORNL），由著名的IBM公司製造，在運算過程中，Summit峰值速度可達每秒20億億次，比我國的「神威·太湖之光」超級計算機要快得多。
  • 3勝0負+51勝0負!掘金30次罰球也難破湖人2大定律,快船學著點吧
    北京時間9月21日，在今日結束的一場NBA季後賽中，湖人以105比103險勝掘金，系列賽大比分2比0領先掘金。這場球湖人贏得非常兇險，他們全場出現了23次失誤，創下了本賽季季後賽新高，同時30次犯規也讓掘金得到了33次罰球，但是最終湖人還是贏球了，這也讓湖人的兩大贏球定律繼續延續。
  • ED宣布《現代空戰》-DCS,Eagle Dynamics,飛行模擬 ——快科技...
    鎖定/怒火危崖/DCS World開發商Eagle Dynamics宣布將為模擬飛行玩家帶來一款全新空戰遊戲《Modern Air Combat》，內含14種飛機，年代背景由韓戰、越戰、伊戰，直至當下。
  • 活了5億年,逃過5次生物大滅絕,卻逃不過人類抽血和吃貨的夾擊
    在這其中，地球上因為內部和外部的環境變化，一共經歷過5次生物大滅絕，而鱟以它堅強的意志力、無與倫比的適應能力，全部逃往了過來，並且還未發生大的變化，始終保持原樣，不能不說是地球生物中一個了不得的奇蹟。生活在遠古時期的鱟5次生物大滅絕：1、第一次大滅絕發生在距今4.4億年左右的奧陶紀晚期，地球上85%的物種被滅絕，最早的時候，科學界猜測，可能是受氣候的影響，全球變冷導致的這次生物大滅絕事件的發生。但是從最新的研究資料來看，科學家有了最新的證據，懷疑這次大滅絕可能是發生在6000光年外的一次伽瑪射線暴導致了這次的滅絕事件發生。
  • 世界第四超級計算機工作40分鐘 模擬1%人腦活動1秒
    日前，德國和日本的科學家，運用世界計算能力第四的超級計算機耗時40分鐘，成功模擬了大腦活動有史以來最長的時間——1秒。本次模擬的是1秒內17.3億神經細胞（當然，這並非完整的人腦細胞數量）的活動，使用K-Computer的82944個處理器+1PB內存進行計算。結果是，完成1秒的模擬計算需要耗費40分鐘。
  • 英國秘密造出155個人獸雜交胚胎,引全球爭議,科學家:違反人倫
    2009年，西班牙上映了影片《人獸雜交》，該電影講述了瘋狂的科學家製造出來一隻人獸雜交的「怪物」，但結局並不是非常好，讓人不禁疑問這樣的實驗，意義到底在哪裡？然而在2007年5月17日，英國衛生部公布了一項關於胚胎研究的法律草案，該法案允許科學家在獲得執照後培養人獸胚胎，但只能用於醫療目的，且只允許在實驗室中培育人獸混合胚胎，時間不得超過兩周。
  • 使用AI和TPU人類首次重建果蠅大腦神經元,論文登上《細胞》雜誌
    機器之心報導機器之心編輯部通過 AI 算法和 TPU 晶片，人類首次成功重建了果蠅大腦神經元的 3D 模型。這項成果意味著人類對於腦科學的研究更進了一步。新研究的論文已經發表在《細胞》雜誌上。為了生成詳盡的大腦圖像，研究人員使用了多達 7062 個大腦切片，共計 2100 萬張圖片——其背後使用的算法和硬體可謂強大。谷歌 AI 負責人，計算機大神 Jeff Dean 點評了這項最新研究：TPU 帶你飛！這一連接組學研究有望加速人類對於果蠅——乃至所有生物學習、記憶和感知方面的研究。
  • 《怪物獵人世界》四個捕捉獎盃達成方法 四個小動物捕獲教程
    導 讀 第1頁：遇到活化石-化石魚 展開 《怪物獵人世界》的獎盃中有四個需要玩家捕獲上面所提示的小動物，大家知道這些小動物是什麼嗎？