在不可避免的機器人起義中，人工智能系統再次展現出超越其訓練者的表現，這對人類的生存帶來了一個負面的預兆。最近，蘇黎世大學的研究人員與英特爾合作，通過將他們的「Swift」工智能駕駛系統與三位世界冠軍無人機賽車手進行比賽，再次證明了這一點。然而，所有的人類參賽者都無法超越這個系統的最佳成績。

「Swift」是蘇黎世大學多年來人工智能和機器學習研究的成果。早在2021年，該團隊便開始研發飛行控制算法，該算法利用一系列外部攝像頭實時驗證無人機在太空中的位置，並與業餘人類飛行員進行對抗。在每一場比賽的每一圈中，這個系統輕鬆擊敗了所有的人類對手。這一成果本身就是一個重要的里程碑，因為以前的自動駕駛無人機主要依賴簡化的物理模型，這限制了它們的最大速度。

本週的比賽結果再次突破了一個里程碑，不僅因為人工智能系統擊敗了那些快速駕駛無人機的人類選手，而且因為它不再需要使用繁瑣的外部相機陣列。蘇黎世大學在新聞稿中宣布，「Swift」系統能夠即時回應機載攝像頭收集的數據，就像人類賽車手一樣。它利用內置的慣性測量單元追蹤加速度和速度，並使用前置攝像頭的數據來確定自身在空間中的位置。所有這些數據都通過中央控制單元（同樣是一個深度神經網絡）輸入，該單元處理這些數據並設計出圍繞賽道的最短/最快路徑。

蘇黎世大學機器人和感知小組的負責人Davide Scaramuzza在聲明中表示，對於人工智能來說，體育運動比棋盤遊戲或視頻遊戲更具挑戰性，因為它們更難預測。團隊對無人機和環境模型的了解並不完美，所以人工智能需要通過與物理世界的互動來學習這些知識。

研究團隊並沒有讓無人機在實際賽道上飛行一個月來進行學習，而是通過虛擬模擬學習過程。這讓無人機在虛擬環境中學習賽道的各種曲線和擺動，這個過程只花了整整一個小時。然後，無人機與2019年無人機競速聯盟冠軍Alex Vanover、2019年MultiGP無人機競速冠軍Thomas Bitmatta和三屆瑞士冠軍Marvin Schaepper進行了比賽。

在比賽中，"Swift"取得了最快的總體圈速，領先人類選手半秒，儘管人類選手在比賽過程中能夠更好地適應不斷變化的條件。Scaramuzza表示："無人機的電池容量有限，它們需要大部分的能量來保持在空中。因此，通過飛得更快，我們可以提高它們的效能。"因此，研究團隊希望繼續改進這個算法，最終應用於搜索和救援行動、森林監測、太空探索和電影製作等領域。

儘管人工智能系統在這次比賽中取得了驚人的成績，但我們應該謹慎對待這樣的進展。機器的超越並不意味著它們將取代人類，而是提醒我們需要更加關注和探索人工智能的發展，並確保其在服務人類的同時符合倫理和安全的原則。只有在與人類合作和共存的基礎上，機器人技術才能真正為人類社會帶來積極的影響。

文字：編輯部

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