據(jù)aviationweek網(wǎng)站2019年7月24日刊文，從概念探索到自主作戰(zhàn)，人工智能(AI)正被逐步引入航空航天和國(guó)防領(lǐng)域。目前機(jī)器學(xué)習(xí)已在數(shù)據(jù)分析方面進(jìn)展迅速，但接下來(lái)的發(fā)展可能會(huì)帶來(lái)更大的影響，如改變飛機(jī)的設(shè)計(jì)和制造流程以及飛行員的編配和飛行方式。
波音公司首席執(zhí)行官丹尼斯·穆伊倫伯格表示：“AI已經(jīng)影響到了各方面的業(yè)務(wù)，而且這種影響將繼續(xù)增強(qiáng)。”2017年成立的波音公司AnalytX組織的專家已將AI應(yīng)用到供應(yīng)鏈、制造系統(tǒng)管理以及工程工具集中。但是在AI駕駛飛機(jī)之前，仍有需要克服很多阻礙?？湛汀⒉ㄒ?、洛馬和其他公司正在研究機(jī)載AI，但仍處于初級(jí)階段。
現(xiàn)在，航空航天領(lǐng)域AI的本質(zhì)是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)。這不是AI的非確定性給航空航天領(lǐng)域帶來(lái)的唯一問(wèn)題。今天的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在經(jīng)過(guò)訓(xùn)練以篩選大量數(shù)據(jù)時(shí)，在統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方面非常強(qiáng)大，但他們不能解釋所做的決定。沒(méi)有解釋就很難讓人進(jìn)行預(yù)測(cè)，因此就不能建立對(duì)AI與人類共同執(zhí)行任務(wù)時(shí)的信任。
由于機(jī)器學(xué)習(xí)固有的復(fù)雜性，解釋能力是客戶接受AI系統(tǒng)的關(guān)鍵。因此，DARPA已啟動(dòng)了在未來(lái)五年內(nèi)開展的AI Next活動(dòng)，資金超過(guò)20億美元。開發(fā)可解釋AI是一個(gè)關(guān)鍵目標(biāo)，創(chuàng)建能在真實(shí)世界中使用并從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)的系統(tǒng)，降低訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的手動(dòng)標(biāo)記實(shí)例的數(shù)量，并防御網(wǎng)絡(luò)上的誤分類攻擊。
DARPA長(zhǎng)期以來(lái)一直在研究AI，1980年代引領(lǐng)了以專家系統(tǒng)為代表的第一波AI。這些系統(tǒng)以手工輸入規(guī)則的形式對(duì)某領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)進(jìn)行編碼。典型的案例是飛行員伙伴項(xiàng)目，其旨在開發(fā)一個(gè)決策支持系統(tǒng)來(lái)幫助單座戰(zhàn)斗機(jī)的飛行員。
AI的第二波浪潮集中在受人腦啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，并利用大量的標(biāo)注實(shí)例對(duì)它們進(jìn)行訓(xùn)練。然而，像專家系統(tǒng)一樣，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有缺點(diǎn)。例如在圖片中添加細(xì)微的噪點(diǎn)會(huì)導(dǎo)致經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)明顯的錯(cuò)誤。由于機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)踐已遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于理論，到目前為止，我們對(duì)這種對(duì)抗式的圖像攻擊僅有有限的解決方案。
面向未來(lái)，DARPA的“可解釋的AI”(XAI)項(xiàng)目正在開發(fā)一種計(jì)算架構(gòu)，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠解釋自己。XAI正在構(gòu)建輸出可解釋模型的機(jī)器學(xué)習(xí)程序，以及允許用戶查詢?cè)撃Ｐ偷慕缑?，這將使用戶知道何時(shí)可信任該系統(tǒng)。XAI專注于兩種類型的應(yīng)用程序：數(shù)據(jù)分析和自主控制。第一個(gè)應(yīng)用程序的案例是與機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)一起工作的智能分析師系統(tǒng)。該系統(tǒng)負(fù)責(zé)查看圖像、識(shí)別某些對(duì)象和活動(dòng)，并建議如何響應(yīng)其所看到的內(nèi)容。研究表明，機(jī)器學(xué)習(xí)算法中隱藏的偏差會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)，例如將購(gòu)物中心看成太陽(yáng)能發(fā)電場(chǎng)。因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)比人類對(duì)諸如停車場(chǎng)之類的特征更加關(guān)注，這使得預(yù)測(cè)復(fù)雜化。XAI打算在不犧牲學(xué)習(xí)性能的同時(shí)提高解釋能力。當(dāng)與傳感器數(shù)據(jù)一起工作時(shí)，深度學(xué)習(xí)模型的性能極大提升，
在另一個(gè)涉及自駕駛汽車的XAI項(xiàng)目中，車輛控制命令將生成模型行為的文本解釋。例如軟件生產(chǎn)，不僅系統(tǒng)中的代碼量在增加，而且生產(chǎn)也是軟件實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵功能的一部分。目前軟件生產(chǎn)和質(zhì)量保證的工具和方法并沒(méi)有根據(jù)所需的代碼量進(jìn)行擴(kuò)展。軟件工程師無(wú)法有效利用現(xiàn)有的大型代碼庫(kù)，以了解程序缺陷的來(lái)源并確保不會(huì)重復(fù)錯(cuò)誤。一個(gè)解決方案是把軟件程序作為機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)。DARPA正在開發(fā)代碼挖掘、漏洞檢測(cè)和程序合成中的新功能，目標(biāo)是使工程師能夠容易地搜索現(xiàn)有的可用代碼數(shù)據(jù)庫(kù)，并將基于學(xué)習(xí)的方法應(yīng)用于異常檢測(cè)，生成具有最小規(guī)格的程序工件。
DARPA也正在將AI應(yīng)用于設(shè)計(jì)中。研究人員訓(xùn)練了一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其可獲得在流體繞圓柱體流動(dòng)的可觀測(cè)數(shù)據(jù)，并用它來(lái)生成控制物理行為的方程式，其結(jié)果與描述粘性流體運(yùn)動(dòng)的N-S方程非常一致。在另一個(gè)項(xiàng)目中，研究人員將強(qiáng)化學(xué)習(xí)與在游戲機(jī)中使用的物理引擎相結(jié)合，以尋找新的滑翔飛行方式。另一個(gè)DARPAAI程序正在利用拓?fù)鋬?yōu)化——基于基礎(chǔ)物理來(lái)放置和去除材料，以最大限度地減少重量——將形狀與材料進(jìn)行平衡。AI也被應(yīng)用于新的制造工藝。當(dāng)3D打印制造零件時(shí)，金屬在底部的受熱時(shí)間比頂部更長(zhǎng)，使合金晶粒有更多的時(shí)間生長(zhǎng)，因此底部的材料特性與頂部的材料特性并不相同。
波音公司將此應(yīng)用于電子射束增材制造。洛馬公司解決了一些不同的問(wèn)題：如何信任兩個(gè)復(fù)合材料之間牢固的黏合。由于沒(méi)有可靠的數(shù)學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)黏合強(qiáng)度，因此洛馬公司對(duì)原材料的溫度、濕度和時(shí)間等參數(shù)的影響進(jìn)行了詳細(xì)的研究。
DARPA的ALIAS項(xiàng)目正在開發(fā)高水平的自動(dòng)化，可以添加到飛機(jī)上以減少機(jī)上人員。由西科斯基公司開發(fā)的系統(tǒng)正在可選有人駕駛的UH-60“黑鷹”上進(jìn)行測(cè)試。它可以有兩個(gè)、一個(gè)或零個(gè)飛行員。
在目前的形式中，ALIAS系統(tǒng)不包括AI，因?yàn)樵撓到y(tǒng)被設(shè)計(jì)為可認(rèn)證的，并且美國(guó)聯(lián)邦航空管理局無(wú)法確定具有學(xué)習(xí)行為的非確定性系統(tǒng)的適航性。但是AI正在接近空戰(zhàn)。DARPA已經(jīng)啟動(dòng)了“空戰(zhàn)進(jìn)化”(ACE)項(xiàng)目，以自動(dòng)進(jìn)行空中格斗，擁有機(jī)器速度的反應(yīng)時(shí)間，并解放飛行員來(lái)管理空中作戰(zhàn)。
DARPA將空戰(zhàn)訓(xùn)練描述成嚴(yán)酷的考驗(yàn)，在其中飛行員的表現(xiàn)和信任是高度優(yōu)化的。ACE項(xiàng)目使用人機(jī)協(xié)同空中格斗作為挑戰(zhàn)場(chǎng)景，以增加飛行員對(duì)自主作戰(zhàn)技術(shù)的信任。ACE項(xiàng)目將為期四年，并分三個(gè)階段實(shí)施，自主作戰(zhàn)算法和人機(jī)接口將在一系列逐漸復(fù)雜的演習(xí)中開發(fā)和測(cè)試。這些演習(xí)最初是縮比飛機(jī)的1對(duì)1和2對(duì)2空戰(zhàn)，最后是全尺寸飛機(jī)。通過(guò)在類似戰(zhàn)斗機(jī)飛行員的空中格斗規(guī)則中訓(xùn)練AI，ACE項(xiàng)目將在加速機(jī)器學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)中心進(jìn)入未來(lái)飛機(jī)駕駛艙中發(fā)揮關(guān)鍵作用。
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