美國 AI 戰(zhàn)機擊敗人類空軍飛行員
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去年 9 月，美國軍事研究部門 DARPA 啟動了一項名為 “ACE” 的 AI 空戰(zhàn)計劃，旨在借助 AI 算法訓練戰(zhàn)斗機自主參與空戰(zhàn)。如今，這一計劃收獲了初步成效。?
據(jù)英國科技媒體?The Register 報道，近日，美國軍事研究部門 DARPA 舉辦了一場人工智能 VS 人類的 “模擬空戰(zhàn)比賽”，該比賽借助美國空軍使用的飛行模擬器進行。最終，一個被稱為 Falco 的人工智能戰(zhàn)斗機在一系列虛擬空戰(zhàn)中擊敗了一名戰(zhàn)場經(jīng)驗豐富的美國空軍教官。?
該比賽采用 1V1 的對戰(zhàn)模式，每位玩家坐在一架由計算機生成的 F-16 軍用戰(zhàn)斗機內(nèi)，通過射擊子彈來消耗對方的健康條，同時避免自身受到傷害。在這場比賽中，先是由不同公司或研究機構打造的 8 種不同的機器學習算法進行相互對決，排名第一的勝者將與一名資深人類戰(zhàn)斗機飛行員進行人機互搏。最終，來自加州的美國國防供應商 Heron Systems 團隊旗下的 AI 戰(zhàn)機 Falco 脫穎而出，獲得了與人類對戰(zhàn)的機會。?
代表人類作戰(zhàn)的戰(zhàn)斗機飛行員是一名綽號為 "Banger" 的美國空軍教官，他擁有多年的實戰(zhàn)經(jīng)驗。而被稱為 Falco 的 AI 戰(zhàn)機采用了深度強化學習代理，并采取了非常積極主動的作戰(zhàn)策略，被視為一個恐怖的對手。不幸的是，代表人類出戰(zhàn)的 Banger 在面對 AI 時幾乎毫無招架之力。盡管 Banger 借助自己豐富的空戰(zhàn)經(jīng)驗頑強抵御，但最終仍然以 0-5 的比分完敗于 Falco 。?
DARPA 方面表示，雖然這場比賽的結果或許會引發(fā)一些擔憂，但暫時還不用擔心現(xiàn)實中會出現(xiàn)像這樣輕松碾壓人類的殺手級 AI 無人機，因為現(xiàn)階段的這種模擬對戰(zhàn)仍然太過簡單，與真實戰(zhàn)爭中的戰(zhàn)斗場景相比相差甚遠。?
ACE 項目經(jīng)理 Dan Javorsek 中校表示，“只有在 AI 算法能夠像人類飛行員一樣在戰(zhàn)斗過程中做出預測、臨場應變等策略性處理，模擬空中交戰(zhàn)場景的難度和真實性才會增加。”?
Heron Systems 公司則表示，他們的 AI 空戰(zhàn)模型通過模擬訓練，已經(jīng)積累了相當于一名人類飛行員 30 年的飛行經(jīng)驗。該公司沒有透露太多關于其強化學習算法的信息，但表示 Falco 是使用其開源的?AdeptRL?框架進行訓練的。?
Falco 采用的 AdeptRL 是一個開源的強化學習框架，旨在通過抽象化與深度強化學習相關的工程挑戰(zhàn)來加速研究。該框架支持單個或多 GPU 訓練，采用 PyTorch 的基線強化學習模型和算法，處理性能達到 3000 steps/s，12000 FPS（Atari）。同時使用自定義網(wǎng)絡、代理和環(huán)境的模塊化界面，內(nèi)置張量板日志記錄，具有模型保存、重新加載、評估和渲染功能。詳情點擊
一名 Heron Systems 的工程師透露，接下來他們將嘗試在真實的無人機上搭載 Falco 進行測試。?
美國軍事研究部門 DARPA 在去年 9 月提出的空中戰(zhàn)斗進化 “ACE 計劃” 旨在創(chuàng)造能夠在沒有人類飛行員幫助的情況下進行空戰(zhàn)的軍用飛機。不過，就像車輛不會完全無人駕駛一樣，DARPA 更感興趣的是打造能夠輔助人類飛行員進行戰(zhàn)斗的人工智能。官方表示，該計劃的最終目標是打造由 AI 控制的自動噴氣式戰(zhàn)斗裝置，能夠以閃電般的速度處理諸如躲開敵人火力等實時操作，而飛行員則承擔一些更復雜的策略性任務，比如執(zhí)行戰(zhàn)略戰(zhàn)斗指令和發(fā)射導彈等。
“我們設想的未來是，AI 能夠處理視距內(nèi)犬牙交錯的戰(zhàn)斗中分秒必爭的快速機動，當飛行員將大量無人系統(tǒng)編排成一張具有壓倒性效果的戰(zhàn)斗網(wǎng)時，就能保持飛行員本身更安全，攻擊更有效。” ACE 項目經(jīng)理 Dan Javorsek 中校說，“ACE 的目標是開發(fā)能夠自動駕駛飛機的算法，同時人類飛行員在戰(zhàn)斗中專注于更復雜的戰(zhàn)略功能，而不是簡單地用機器取代軍隊。”
AdeptRL 項目地址：https://github.com/heronsystems/adeptRL
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