上周,微軟的相關技術人員在內華達州的一個沙漠山穀裏進行了兩家滑翔機的性能測試,但是開發這種滑翔機並不是為了用滑翔機執行駕駛任務,而是借用無人駕駛滑翔機來為實現無人駕駛係統的自主決策的準確性而進行的一項項的算法的測試。
據悉,這種滑翔機上裝載的數據係統能夠根據傳感器收集來的數據進行氣流形態的預測,行駛路徑的規劃,並且能夠借助外界條件進行有效駕駛。但是目前這種算法並算不上十分完美,卡普爾團隊最開始的目的是讓無人滑翔機實現超過五小時的無人駕駛飛行記錄。他們需要一種無人駕駛飛行器,消耗能量低,續航時間長,能夠最大程度上幫助研究人員收集數據,報告農作物生長狀況,或者向沒有網絡的地方發射網絡信號,從而更好的為未來的大趨勢無人駕駛係統進行服務。
而卡普爾團隊采用滑翔機來進行數據的收集的原因是,滑翔機能夠在各方麵損失最小的情況下對算法進行一次又一次的演算。目前無人駕駛係統的性能還不算成熟最大的原因之一就是無人駕駛係統很難再麵對突發情況下及時采用應急係統,而利用無人機進行演算的算法如果能夠一步步的成熟,微軟的無人駕駛技術會有質的提升,在應對汽車駕駛者,自行車騎行者,動物和行人等等在公共道路上的出人意料的各種行為上能夠及時做出反應,增加無人駕駛的安全性,對人員的安全和財產安全有著保障。
要想適應真實的世界,人工智能一項急需解決的問題就是直覺性的選擇與判斷,對於程序中並沒有設定出現的狀況能否做出及時的反應是人工智能係統需要克服的一大難題。
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