

今年 2 月,一架“黑鹰”直升机首次在没有人类在场的情况下自主飞行。这项无人驾驶军用直升机项目涉及国防部高级研究计划局 (DARPA) 和生产 UH-60 直升机的西科斯基公司。
与此同时,在一些地方,像 Zipline 和 Wing 这样的公司正在通过无人机运送货物。其他公司正在研发电动“飞行出租车”来运输人员或货物,当然,还有正常的空中交通——大型机场起降的商业航班,其他机场起降的通用航空飞机。再加上直升机、热气球等等,天空可能会非常繁忙。
鉴于空中交通如此繁忙,卡内基梅隆大学的研究人员正在开发一种人工智能飞行员系统,该系统可以执行预测其他飞机可能做什么,或利用飞机上的摄像头留意附近飞机的任务。其想法是,像这样的人工智能可以帮助驾驶无人机,辅助人类飞行员,甚至有一天可以独立驾驶飞机。
目前,在飞行模拟器中,该人工智能能够弄清楚另一架飞机的动向,或者它可能要做什么,然后相应地找出安全降落飞机的方法。想想看,一辆汽车的驾驶员在路口看到另一辆车驶近时,会提前开始计划,如果对方闯红灯该怎么做。
在这种情况下,人工智能当然是在留意另一架飞机,而不是汽车。“它基本上会观察对方的行为 10 秒钟,”卡内基梅隆大学机器人研究所的博士生 Jay Patrikar 说。“它会试图判断:‘它们在这里。它们有可能做什么?’”
从这个意义上说,这就像一个会下棋的人工智能,Patrikar 说,他会提前考虑如果对手采取某个行动,自己会如何应对。
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人工智能系统需要数据来学习。在这种情况下,该团队正在从宾夕法尼亚州的两个真实机场收集数据。一个有空中交通管制塔台,另一个则没有。Patrikar 说,在这些机场,他们收集的数据包括位于机库或滑行道附近的摄像头的视觉信息、无线电通信、天气数据等。“我们记录了所有这些,”他说。其想法是让人工智能能够通过关注所有这些信息来学习因果关系。
“它知道事物之间的因果关系,”他补充道。这意味着人工智能可以得知,例如,“正是因为天气的原因,他们(飞行员)才决定做这个特定的事情。” Patrikar 说,在这些场景中进行的训练帮助它学会了如何在模拟中进行着陆。
此外,Patrikar 指出,一架人工智能在小型、无管制机场降落飞机,不仅要遵守联邦航空局 (FAA) 的规定,还要遵守与其他飞机互动时的其他规范。“人类之间相互信任的一种方式是依靠我们对规则的共同理解——我们的社会规范,”他说。例如,在繁忙的人行道上,人们可能会选择靠右通行来互相避让,而航空领域也存在类似人工智能飞行员必须遵守的规则。
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在真实世界而非模拟中的相关工作中,该团队在塞斯纳 172 或六旋翼无人机等飞机上安装了摄像头。这些摄像头和人工智能能够以超过 90% 的准确率在 700 米(约 2300 英尺)的距离内发现该区域的其他飞机、识别它们并确定它们有多远。这类技术可以帮助小型飞机的飞行员在视觉上发现该区域的其他交通。“我希望我的飞机上有这个系统,”拥有私人飞行员执照的 Patrikar 说。毕竟,人工智能不会眨眼。
可以肯定的是,卡内基梅隆大学的研究人员并不是唯一探索能够驾驶或协助驾驶飞机的先进人工智能新领域的人。Zipline 无人机公司一直在研究一种方法,利用其无人机上的麦克风来监听该区域的其他飞机,然后采取规避行动以避免任何潜在的碰撞。值得注意的是,一家名为 Merlin Labs 的公司也开发了一种数字飞行员,可以取代人类副驾驶。例如,它正在与空军合作,为 C-130J 货机配备他们的系统,这样,飞机就可以由一名人类飞行员搭配人工智能副驾驶来驾驶,而不是由两名人类飞行员组成机组。