​AI驾驶仪，让飞行更安全 | 新知

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驾驶仪广泛应用，让飞行员真正驾驶飞机的时间越来越少。不过，传统的驾驶仪无法应对突发紧急情况，而日益生疏的飞行员很可能在此时应对不当，酿成空难。AI可能改变这一切。

2009年6月1日，法航一架由里约热内卢飞往巴黎的班机在大西洋上空遭遇雷暴。测量空速的传感器结冰，导致自动驾驶仪无法获取关键数据而自动关闭。接回控制权的飞行员在一片漆黑中只能慌忙应对，最终导致飞机失速坠毁。事故调查人员认为飞行员训练不足是导致此次悲剧的重要原因。随着飞机驾驶舱的计算机化程度越来越高，飞行员需要确保驾驶技能不断更新。但飞行员人才严重短缺，训练资源只会被进一步压缩。

好消息是，人工智能（AI）专家也许能帮上忙。英国伦敦大学学院（UCL）海赛姆·宝玛尔（Haitham Baomar）及其同事彼得·本特利（Peter Bentley）正在研发一种特殊的自动驾驶仪。这种驾驶仪使用“机器学习”系统来应对突发情况。如今的自动驾驶仪不能接受训练，因为它们的“硬编码”程序只能启动预先编制好的应对策略。而机器学习能从人类飞行员那里学习应对各种突发紧急情况，如突然遇到强烈气流、引擎失灵、甚或像法航班机所遭遇的关键飞行数据缺失。这有可能挽救许多宝贵的生命。

机器学习作为人工智能研究中的热门领域，已被用于完成各种不同的任务，如解码人类语言、图像识别或选择向网页浏览者展示哪些广告。这些程序都利用了人工神经网络（ANN）。ANN可用来处理海量数据、寻找模式、提取那些能帮助自身更高效地完成任何任务的规则。谷歌收购的AlphaGo系统今年击败李世石，其背后的DeepMind公司正是研发这项技术的先头部队。

训练自动驾驶仪时，10个ANN会观察人类如何使用飞行模拟器，并在飞行时自学每一次动力飞行中具体因素之间的关联。将模拟飞行器交给自动驾驶仪系统驾驶后，系统就会知道该如何调整对飞机的控制。令研发团队意外的是，该系统还能驾驭它没有受训飞行过的机型——这是机器学习中“泛化能力”的一个良好例证。虽然此类系统暂时还不太可能驾驶真正的客机，但新型自动驾驶仪或许会率先在无人飞机上应用。

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