根據(jù)相關的信息來源顯示,目前全球至少有1700家人工智能(Artificial Intelligence,AI)有關的創(chuàng)業(yè)公司。在全球70多個國家,投資者們向這些創(chuàng)業(yè)公司投資了超過146億美元。投資者預計,到2020年AI創(chuàng)造的收入有望達到470億美元,而這個數(shù)字在2016年僅為80億美元。那么,人工智能在航空業(yè)會有怎么樣的應用前景呢?未來會因為AI而發(fā)生哪些改變?
所謂的AI,指的是一些計算機程序,它們可以象人類一樣具備智能,例如邏輯推理、解決問題、主動學習。AI的表現(xiàn)有兩類,一類是實體的,例如機器人,另一類是非實體的,例如Apple Siri和Google Now。截止到目前我們對AI的認識,可以將AI的發(fā)展分成四代。
第一代AI:規(guī)則驅動的推理
這代的AI始于人們通過靜態(tài)規(guī)則的定義將人們的知識成功并入計算機程序中。例如在早期,象棋程序是通過事先定義好的一套邏輯規(guī)則來運行的,在實際運行中,它很少能夠感知到外界的變化,同時也沒有學習和提煉知識的能力。
GPS導航軟件是另一個第一代AI的案例,它可以感知到地理位置,可以在地圖上分析位置信息,并給出一個前進的方向。但是GPS導航軟件處理路徑偏差方面的能力是非常有限的。
不難看出,第一代AI的計算機程序仍然在廣泛使用中,在各行業(yè)發(fā)揮著其價值。
在航空業(yè)已經(jīng)存在的應用案例有:
1)通過一些飛機儀器儀表,在駕駛艙向飛行員顯示飛機的狀況。例如飛機姿態(tài)和地平線的相對值。
2)自動駕駛功能。根據(jù)預定義好的飛行路徑自動控制飛機的飛行,而不需要飛行員的干預。
3)自動調整飛機客艙中的壓力,來確保客艙環(huán)境的安全和舒適。
第二代AI:通過大數(shù)據(jù)來學習
在歷史上,處理大量的數(shù)據(jù)是令人頭疼的一件事情。但是隨著技術的發(fā)展,現(xiàn)在令人頭疼的事情已經(jīng)變成了巨大的機會。第二代AI就是利用了這些新的技術從大數(shù)據(jù)進行學習。通過神經(jīng)網(wǎng)絡這類的深度學習架構,計算機通過不斷的嘗試和錯誤處理來獲得知識。
第二代AI的主要特點是通過數(shù)據(jù)分析來進行學習,但是它尚未具備邏輯推理能力,也不太能夠理解上下文關系,也很難在不同領域提煉出知識。這種學習方式和人類的學習方式仍然有著很大的差異。通常的做法還是通過預先定義好的靜態(tài)模型來模擬需要解決的問題,然后持續(xù)地使用數(shù)據(jù)來訓練這個模型。第二代AI有時甚至會非常的不智能,例如微軟的Twitter Bot就是一個例子,它會曲解訓練數(shù)據(jù)然后給出不合理的結果。
