科技訊9月24日消息，今夏谷歌旗下的Google X在南美秘魯升空了一顆互聯(lián)網(wǎng)熱氣球，其在秘魯平流層的滯空時(shí)間長(zhǎng)達(dá)98天。

對(duì)于谷歌來說，將熱氣球升空至平流層對(duì)谷歌來說已經(jīng)是一件稀松平常的事情?，F(xiàn)在該項(xiàng)目已經(jīng)從谷歌實(shí)驗(yàn)室剝離出來，成為了一個(gè)單獨(dú)的項(xiàng)目Project Loon。其目的是通過熱氣球?yàn)閺V大群眾提供互聯(lián)網(wǎng)接入服務(wù)。但是這種方法有一個(gè)問題，熱氣球在空中往往會(huì)飄忽不定。

這就是為什么谷歌將熱氣球在秘魯空域保持了三個(gè)多月讓人如此的印象深刻。要知道現(xiàn)有的導(dǎo)航系統(tǒng)只能讓氣球上升或下降，卻不能操縱其前后左右移動(dòng)。因?yàn)楦鼮閺?fù)雜導(dǎo)航系統(tǒng)要么太重，會(huì)減少氣球的滯空時(shí)間；要么過于昂貴，不適用于互聯(lián)網(wǎng)氣球。整個(gè)Project Loon項(xiàng)目小組并沒有采用噴氣推進(jìn)系統(tǒng)，而是轉(zhuǎn)向通過人工智能操縱氣球。

這種人工智能是一個(gè)寬泛的概念。但無論如何，谷歌的研究人員通過人工智能算法有效引導(dǎo)了高空熱氣球。從某種意義上說，這也代表了整個(gè)科技界在人工智能領(lǐng)域的重要轉(zhuǎn)變。

在最初，整個(gè)團(tuán)隊(duì)通過手工算法引導(dǎo)氣球，氣球?qū)Ш较到y(tǒng)會(huì)根據(jù)高度、位置、風(fēng)速以及時(shí)間等變量作出預(yù)定的反應(yīng)。但人工智能新算法更好利用了機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)。通過對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，算法可以不斷進(jìn)行學(xué)習(xí)，其基于過去發(fā)生的既定事實(shí)，預(yù)測(cè)并改變即將作出的操縱。Project Loon負(fù)責(zé)人、前谷歌搜索工程師薩爾·坎迪（Sal Candido）指出，“我們?cè)诤线m的地方更多采用了機(jī)器學(xué)習(xí)。這些算法比人工處理更為有效。”

當(dāng)然，人工智能算法并不意味著作出的選擇都是正確的。坎迪擁有隨機(jī)控制的博士學(xué)位，這意味著其對(duì)不確定性的控制更為在行。當(dāng)熱氣球進(jìn)入平流層后，會(huì)有很多的不確定性。雖然無法改變，但卻可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有效對(duì)其進(jìn)行控制。

當(dāng)團(tuán)隊(duì)剛剛開始啟動(dòng)Project Loon項(xiàng)目時(shí)，研究人員認(rèn)為將互聯(lián)網(wǎng)信號(hào)覆蓋地面的唯一方法就是盡可能多的升空熱氣球。而現(xiàn)在，隨著獲取了更多的熱氣球控制權(quán)，這意味著他們的互聯(lián)網(wǎng)接入服務(wù)所需要的氣球數(shù)量將更少?？驳现赋觯?ldquo;通過避免氣球飄到海洋上空，我們可以為用戶提供更多的互聯(lián)網(wǎng)接入時(shí)間。”

機(jī)器學(xué)習(xí)在Project Loon上的應(yīng)用與谷歌、Facebook以及Twitter在人工智能領(lǐng)域的研究有些類似。這些公司的人工智能技術(shù)正在朝著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方向邁進(jìn)，這種技術(shù)是模擬人類大腦的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法。其可以用于智能手機(jī)的語音識(shí)別、人臉識(shí)別以及個(gè)性化搜索結(jié)果等等。

當(dāng)然，Project Loon并沒有使用這種深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，其應(yīng)用的是名為高斯過程的簡(jiǎn)單機(jī)器學(xué)習(xí)，但基本原理相同。在整個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行過程中，公司已經(jīng)收集了超過1700萬公里的氣球飛行數(shù)據(jù)，導(dǎo)航系統(tǒng)通過高斯過程控制氣球何時(shí)上升或下降。

當(dāng)然，這種預(yù)測(cè)方法并不完美，因?yàn)槠搅鲗拥奶鞖馇闆r也很復(fù)雜?？驳现赋?，熱氣球所遇到的情況遠(yuǎn)比想象的要復(fù)雜。因?yàn)樗麄儗?duì)氣球的導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行了升級(jí)，在機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了強(qiáng)化學(xué)習(xí)。通過這種強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，系統(tǒng)會(huì)收集更多的數(shù)據(jù)，從而不斷進(jìn)行學(xué)習(xí)。

同樣，谷歌研發(fā)人工智能系統(tǒng)AlphaGo的研究人員也在使用同樣的方法。該系統(tǒng)通過分析人類下棋的海量數(shù)據(jù)，通過每次比賽成功或失敗的詳細(xì)記錄，不斷提高自己的棋藝，最終戰(zhàn)勝了世界頂級(jí)圍棋選手。AlphaGo設(shè)計(jì)者相信，這些技術(shù)也可用于機(jī)器人或其他領(lǐng)域。

這一切并不是法寶，而僅僅是強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。正如坎迪所說，Project Loon的人工智能導(dǎo)航系統(tǒng)之所以可行，是因?yàn)槠淠軌蜻B接至谷歌龐大的數(shù)據(jù)中心。此外坎迪也承認(rèn)，Project Loon的學(xué)習(xí)能力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)稱不上強(qiáng)大。雖然目前人工智能還不夠完善，但隨著時(shí)間的推移，它總會(huì)變得更好，帶著人類去往任何地方——平流層甚至于外太空。（晗冰）

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