新時代高科技不計其數越來越發達，小伙伴們看過不少科技新聞吧，在我們生活中應該也用到很多這些高科技東西，有哪些小伙伴值的關注的呢，今天就跟大家分享一篇有關科技方面知識，希望大家會喜歡。

Alphabet的Loon團隊負責從平流層氦氣球將互聯網傳播到地球，現已取得了一個新的里程碑：其導航系統不再由人工設計的軟件來運行。取而代之的是，公司的互聯網氣球是由人工智能操縱的，特別是由深度強化學習為基礎的飛行控制系統編寫和執行的一組算法，該算法比舊的人工制造的更高效，更熟練一。該系統現在正在管理Loon在肯尼亞的氣球機隊，在過去十年的大部分時間里，Loon在一系列救災舉措和其他測試環境中對其機隊進行了測試之后，于7月在Loon推出了首個商業互聯網服務。

類似于研究人員在教學計算機以玩復雜的視頻游戲并幫助軟件學習如何栩栩如生的方式方面取得突破性的AI進步，強化學習是一種允許軟件通過反復試驗來自學技能的技術。顯然，在現實世界中，當處理高成本的氣球時，這種重復是不可能的，這些氣球的操作成本很高，如果發生碰撞，則維修成本更高。

因此，與其他許多轉向強化學習以開發復雜的AI程序的AI實驗室一樣，Loon在Google蒙特利爾的AI團隊的幫助下，向其飛行控制系統教授了如何使用計算機模擬來駕駛氣球的方法。這樣，該系統在部署到現實世界的氣球車隊之前可以隨著時間的推移而改進。

“盡管對Loon來說RL(強化學習)的前景總是很大，但當我們剛開始探索這項技術時，并不總是很清楚深層RL對于長時間在平流層自主漂移的高空平臺是可行的還是可行的，”盧恩(Loon)的首席技術官，本周在科學雜志《自然》(Nature)上發表的有關新飛行控制系統的論文的合著者之一Sal Candido在博客中發表了文章。“事實證明，RL對于平流層氣球機群很實用。如今，Loon的導航系統最復雜的任務是通過一種算法來解決的，該算法是通過計算機在模擬中進行氣球導航的實驗來學習的。”

盧恩(Loon)表示，其系統有資格在商業航空航天系統中成為全球首例部署這種AI的公司。不僅如此，它實際上還優于人類設計的系統。“坦率地說，我們想確認通過使用RL，一臺機器可以構建與我們自己的產品相同的導航系統，” Candido寫道。“指定了飛行控制的學習型深度神經網絡包裹有適當的安全保證層，以確保代理商始終安全行駛。在我們的模擬基準測試中，我們不僅能夠利用RL復制而且可以極大地改善我們的導航系統。”

在2019年7月首次在秘魯進行的真實世界測試中，由AI控制的飛行系統與傳統的飛行系統并駕齊驅，該系統由Loon工程師自己設計的人類人工算法StationSeeker控制。“從某種意義上講，這是機器-花了幾周的時間來構建控制器-對我不利-與許多其他人一起，花了很多年的時間，基于十年來使用Loon氣球的經驗，我們對傳統控制器進行了微調。我們很緊張……希望輸掉比賽。”坎迪多說。

“即使這不是一本阿西莫夫小說的開篇，它也是一個好故事，也許值得稱之為人工智能。”

由AI控制的系統始終保持靠近團隊在現場用于測量LTE信號的設備，從而輕松勝過了人類。該測試為在正式取代該系統之前證明系統功效的更多實驗鋪平了道路。團隊花了多年的時間手工建造。現在，Loon認為其系統可以“證明RL可用于控制復雜的，真實世界的系統，從根本上實現連續的動態活動。”

在結束語中，Candido談到了這種AI是否值得的概念，因為它的專業性和與傳統的但不是自學式的自動化系統(如操作重型機械的系統)非常相似或大眾運輸的控制要素。

他說：“盡管不可能通過平流層有效漂移的超壓氣球變得有感覺，但我們已經從自己設計導航系統過渡到讓計算機以數據驅動的方式構造它，”他說。“即使這不是一本阿西莫夫小說的開篇，它也是一個好故事，也許值得稱之為人工智能。”