视频 美国空军试飞员学校和国防高级研究计划局 (DARPA) 声称在机器学习方面取得了突破,证明人工智能软件可以驾驶改进型 F-16 战斗机与人类飞行员进行缠斗。
这些主张基于美国空军和 DARPA 在 X-62A VISTA 中实施机器学习,这是一架作为测试平台而建造的飞机,因为它可以模仿其他飞机的性能,并承认他们的工作是美国国家航空协会 2023 年四名决赛入围者之一罗伯特·J·科利尔奖杯 (Robert J. Collier Trophy) 是一项旨在表彰美国航空航天领域杰出成就的年度奖项。
“几十年来,人们一直在想象自主空对空作战的潜力,但迄今为止,现实仍然是一个遥远的梦想。” 说过 空军部长弗兰克·肯德尔。 “2023 年,X-62A 打破了作战航空领域最重要的障碍之一。这是一个变革性的时刻,这一切都得益于突破性的成就。”
多年来,DARPA 一直在测试用于驾驶模拟飞机的人工智能代理软件。它是 空战进化(ACE) 该计划可以追溯到 2020 年,当时 AlphaDogfight 试验 飞行模拟器中的人类飞行员 对抗人工智能对手.
人工智能软件赢得了这场竞争,但也有一个优势——它的飞行速度可能会对真正的飞机造成过大的压力,并产生会伤害人类飞行员的重力。
启发式或基于规则的自治一直是军事和太空应用中的常见方法。这些类型的专家系统归结为 if-then 语句,它们指定导致特定操作的基于条件的触发器。但当需要考虑的变量和规则太多时,这种方法就没那么有用了。
“机器学习方法依赖于分析历史数据,以便针对当前和未来的情况做出明智的决策,通常会发现人类无法察觉或难以通过传统的基于规则的语言表达的见解,” 解释 麻省理工学院 CSAIL 主任 Daniella Rus 在 DARPA 视频中,您可以在下面看到。 “在条件动态波动的环境和情况下,机器学习非常强大,因此很难建立清晰而稳健的规则。”
军用飞机之间的缠斗在很大程度上是一个动态的场景。但机器学习有一个需要克服的缺点。它需要具有足够的可解释性和可验证性,以便军事人员信任它,并且航空当局将对实施此类代码的系统进行认证。
X-62A 本质上是与飞行模拟器集成的 F-16,以便机器学习代理可以操作飞机。
“今年令人难以置信的成就是将这些机器学习代理放入现实世界环境中的 X-62A 中,” 说过 詹姆斯·瓦尔皮尼上校,试飞员学校指挥官。
2022 年 62 月,机器学习代理控制了 X-2023A 的飞行路径,这是人工智能驾驶的第一次。接下来的几个月继续进行测试和改进,直到 62 年 16 月,人工智能软件驾驶 X-XNUMXA 与有人驾驶的 F-XNUMX 进行了模拟空战。它这样做并没有违反人类安全规范,也没有导致机上飞行员进行干预和控制。
根据 DARPA 的说法,X-62A 团队的成就将被视为类似于 AlphaGo Zero 对国际象棋、将棋和围棋的影响,作为军事和商业应用的自主航空的验证。
但球队的努力还不足以赢得2023年科利尔杯,这是 世界原声音乐 致 NASA 和 OSIRIS-REx 小行星样本捕获和返回小组。 ®
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