微軟開源的這個系統能讓無人機等裝置安全地自主航行

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注： 本文譯自Microsoft shares open source system for training drones, other gadgets to move safely on their own，（點擊網址 https://blogs.microsoft.com/next/2017/02/15/microsoft-shares-open-source-system-training-drones-gadgets-move-safely/#dRqLi5TfTzLJmjee.99  即可查看）

擁有正常視力的人走在街上，能輕易 區分 需要避讓的物體，例如灌木叢、小臺階和玻璃門等，以及無需避讓的物體，例如建筑物、行人的影子、玻璃的反光以及云彩等。

在多數情況下，人們也能 預計 到自己即將遇到什么障礙，例如知道在街角應該注意過往車輛并準備邁步跨下馬路牙子。

上文提到的 區分 和 預計 的能力對人類而言相對容易，但這兩種能力對基于人工智能的系統來說還是件難事。這就是為什么自動駕駛汽車或無人機送快遞直至目前仍屬新興技術的重要原因之一。

而微軟的研究人員們正在努力改變這一點。他們最新研究的一套新工具——AirSim，將可以供其他研究和開發人員用于訓練和測試機器人、無人機以及其他功能裝置，讓它們能夠在現實世界中自主、安全地運行。目前該工具的測試版本已在GitHub網站上發布。

注：GitHub鏈接> https://github.com/Microsoft/AirSim

這套工具是“空中信息技術和機器人技術平臺”（Aerial Informatics and Robotics Platform）研究項目的組成部分之一。它包含允許研究人員快速編寫代碼來控制空中機器人和其他功能裝置的軟件以及一套高度逼真的模擬器，用于收集在虛擬世界中對人工智能系統進行訓練和測試所需數據，而后再將系統部署至現實世界中。

注：“空中信息技術和機器人技術平臺”（Aerial Informatics and Robotics Platform）鏈接>

https://www.microsoft.com/en-us/research/project/aerial-informatics-robotics-platform

負責該項目的微軟研究員Ashish Kapoor說，他們希望這些工具能夠推動人工智能的功能裝置研發取得重大進展，使人們可以放心把開車、送快遞甚至洗衣服等工作交給機器去做。

“我們的遠景目標是切實創建可以在現實世界中運行的系統，”他說。該項目與許多其他人工智能研究項目的區別之處在于，后者專注于訓練人工智能系統在有明確規則的任務中獲得成功——例如棋類游戲。Kapoor表示，微軟這項工作則希望幫助研究人員開發更為實用的工具，在安全的前提下幫人們完成日常要做的工作。

“這就是AI的下一次飛躍，能真正以現實世界的系統為考量，”Kapoor說。

模擬現實世界

假設你想教會一個空中機器人分辨墻壁和陰影的區別，你可能想要驗證自己的理論而又無需讓無人機撞墻數百次。

直到最近，模擬器盡管對此類測試有所協助，但其逼真程度仍不足以準確反映現實世界的復雜性。這對開發能夠像人類一樣準確感知周圍世界的系統而言至關重要。

現在，得益于圖形硬件、計算能力和算法的巨大進步，微軟的研究人員表示，他們已經可以搭建能夠提供更真實環境視角的模擬器。空中信息技術和機器人技術平臺的模擬器以最新圖形學技術為基礎，可以準確地呈現陰影和光線反射等微妙事物，這給計算機視覺算法帶來了重大改變。

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“如果你真的想讓這種高保真的感知技術發揮作用，就必須用非常逼真的細節來渲染場景——例如要設置日光的晃眼、街上的積水等場景，”首席研究軟件開發工程師Shital Shah說。他也是模擬器的核心開發人員之一。

由于這種新型模擬器的場景十分逼真，但卻并不是真的，因此研究人員可以放心將它當作一個安全、可靠且廉價的自動系統試驗場。

這有兩個優點：第一，研究人員可以無限次地讓昂貴的無人機、機器人或其他功能裝置發生“墜毀”，但又絲毫不會真正損毀價值連城的裝置、破壞真實建筑物或對人身造成傷害。

第二，它允許研究人員更快、更好地進行人工智能的研究。其中包括收集用于構建算法的訓練數據，教導系統做出安全的反應，并進行比如強化學習等需要大量試錯的人工智能研究。

研究人員表示，這款模擬器可以幫助他們更快地實現目標，盡快在幾乎不存在任何試錯余地的現實世界場景中開始測試甚至應用他們的系統。

支持智能機器人系統開發

除模擬器外，空中信息技術和機器人技術平臺還包含一個軟件庫，允許開發人員快速編寫代碼，以操控基于大疆和MavLink這兩個時下最流行平臺的無人機。通常情況下，開發人員必須花時間去學習這些獨立的API，并為每個平臺單獨編寫代碼。

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研究人員預計不久將在該平臺上添加更多工具，同時他們希望軟件庫和模擬器將有助于推動整個領域的發展。例如，這些工具將可以幫助研究人員開發更高超的感知能力，幫助機器人辨認其所處環境中的各項元素，并將門禁等真正的障礙與陰影等虛假的障礙區別開來。這些感知能力也將幫助機器人理解諸如自己距離某個行人有多遠等更為復雜的概念。

同樣，空中信息技術和機器人技術平臺還可以幫助開發人員在機器人等功能裝置在規劃能力方面取得突破，其目的是協助功能裝置預測即將發生的狀況以及如何應對，就像我們人類在穿過街道時預計會有汽車駛過那樣。這種人工智能會密切模仿人類在現實世界中行動的方式，這也是創建可供日常安全使用的現實系統的關鍵所在。

整個平臺設計為可用于需要環境導航的任意類型自主系統。“實際上，我可以使用同樣的代碼基底來操控滑翔機或駕駛汽車，”Kapoor說。

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機器人技術的普及化

目前，研究人員在這一平臺上的探索還不到一年的時間，但他們充分利用了計算機視覺、機器人學、機器學習與規劃等領域過去幾十年間積累的經驗。Kapoor說，他們取得了如此快速的進展，一部分原因是微軟研究院的獨特架構，在這里，背景迥異的研究人員很容易就能開展協作。

研究人員決定開放該項目的資源，以進一步促進可自主運轉人工智能助手的研發。雖然許多人都相信未來無人機、機器人和汽車能夠自行運轉，但現階段這些系統中的大多數仍然高度依賴人類的指引。

研究人員還注意到，許多機器人學和人工智能研究人員并沒有時間或資源來自主開發這些工具，或者在現實世界中進行此類測試。這也是研究人員決定共享研究成果的另一個主要原因。“我們希望讓機器人技術人人共享，”參與這個項目的研究員Debadeepta Dey說。

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他們還希望空中信息技術和機器人技術平臺將有助于快速啟動相關協議和法規的標準化，以便規范人工智能助手在現實世界中的運轉。Kapoor指出，每個會開車的人都知道要遵循一套標準化的交通規則，例如應在道路的哪一側行車、何時停車避讓行人以及開車的限速等等；但目前還不存在針對人工智能助手的類似標準。

?他說，隨著自主系統日益進入主流，有了微軟提供的這樣一個系統，研究人員就可以開發一些最佳案例且能全面推廣，以提高自主系統的安全性。“整個生態系統需要演進，”Kapoor說。

來自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_4caedc7a0102wrzu.html