據《連線》雜誌報道，就在不久前，谷歌憑藉旗下的人工智慧系統AlphaGo，打敗了南韓圍棋大師李世乭，一時風光無兩。日前，美國辛辛那提大學（University of Cincinnati）的人工智慧研究者們將目光鎖定到了另一項更為艱巨的任務，他們設計了一個能用來取代戰鬥機飛行員的AI戰鬥系統。

　　參與了這項研究的科學家們近日在美國國防管理的雜誌上，公佈了他們最新的研究結果。他們所開發出的這個名為“ALPHA”的AI系統，日前在一場多人飛行模擬測試中，打敗了已經退休了的前美國空軍上校李·吉恩（Gene Lee）。

　　然而，辛辛那提大學的研究者們之所以要開發這套AI系統，其原因並不是為了想要取代人類戰鬥機飛行員。

　　專注于將ALPHA背後的技術進行商業化的Psibernetix公司的創始人尼古拉斯·厄內斯特（Nicholas Ernest）同時也是辛辛那提大學的校友。根據厄內斯特的介紹，這套AI系統最終或將變成一款電子個人助手，為飛行員提供實時的飛行建議服務，抑或者在人駕戰機飛行時，駕駛著無人飛機為其僚機。

　　厄內斯特繼續解釋道，ALPHA本身並不能取代人類駕駛員的所有操作，但它可以通過收集大量來自裝載在戰鬥機上，種類繁多的感測器所傳來的數據，來協助處理海量的資訊。

　　“ALPHA並不是為近距離空戰而設計的，它也不會幫你鎖定敵機目標，ALPHA最主要的任務是幫你查看感測器所傳來的數據，理解它的背後含義，並在關鍵的戰略優勢時刻，提供你合適的建議。” 厄內斯特這樣説道。

　　這正是電腦的優勢所在，就像谷歌和Facebook這樣的巨頭公司會從海量的數據中攫取出關鍵的資訊，並定向地確定你的興趣所在，為你推送定制化的廣告資訊，ALPHA也會站在數據流入口處，源源不斷地從戰機感測器的那兒，獲取有用的資訊，並據此迅速地做出決策反應。

　　但ALPHA同谷歌、Facebook和微軟等等這類科技巨頭所開發出來的AI系統，還是有一些區別的。這些公司在設計AI系統時，通常會採用我們所熟知的神經網路演算法，這一演算法的主要思路是對人腦工作方式的模擬。然而，ALPHA的不同之處是在於它採用了名為“模糊邏輯”的演算法，該演算法更關注于對數學模型的構建。正如厄內斯特所説的那樣，較之效倣人腦，模糊邏輯更多得是去效倣人們的所想之物。

　　模糊邏輯系統從誕生至今，已有數十年的歷史了，其應用也非常的廣泛，最常見的是被用於工業控制系統領域。但厄內斯特表示，因為模糊邏輯演算法的擴展性較差，所以與其相關的研究一直處於停滯不前的狀態。

　　當輸入量有限時，模糊邏輯系統在趨勢預測方面表現得十分出色，但一旦輸入量變多時，它就變得太過複雜，即便是今日的電腦技術如此發達的情況下，仍是難以完全處理。

　　然而，多虧了厄內斯特在辛辛那提大學開發出的這個名為“遺傳模糊樹”（genetic fuzzy trees）的新演算法，ALPHA完全實現了對數百個輸入量的處理。

　　從本質上來説，這個新演算法是將大型模糊邏輯問題拆散成了許多小型模糊邏輯問題，與此同時，它還保留了原問題中多輸入量之間的關係。而這一優化的結果，讓它在訓練階段，能順利運作在更低配置的電腦上。而一經訓練，ALPHA就可以在像樹莓派這樣更為小型、低功耗的電腦或智慧手機上運作。

　　就目前來説，厄內斯特和他的同事們還只是在虛擬世界中訓練了ALPHA。

　　厄內斯特解釋道，ALPHA系統最開始還只是在飛行模擬器中進行自我對戰，從那之後，它開始逐漸同美國空軍研究實驗室的初級AI對手對戰，並在隨後開始同李上校交手（在虛擬的模擬飛行對戰中）。

　　厄內斯特相信，ALPHA最終將被真正帶上天空，並預言這一AI新演算法的未來，將不僅僅只是局限在無人機領域。

　　目前，厄內斯特的公司已經開始探索如何將這項新科技應用到醫藥研究。除此之外，他們還將目標瞄準到了另一個AI應用的熱點：無人駕駛汽車。