日前，蘇黎世大學研究人員開發了一款名為 Swift 的 AI 無人機，該無人機在比賽中的飛行速度超過了人類競爭對手。
這一研究成果以封面文章的形式發表在了最新一期 Nature 雜誌上。
其中，在25場比賽中，Swift 15場以比人類同行更快的速度完成室內賽道，展示了其能力，而且，Swift 能夠在不撞毀或者儘量少撞毀的情況下，以極快的速度飛行。這標誌著人工智慧首次在現實世界的競技運動中挑戰並擊敗人類冠軍。
雖然，人工智慧在雅達利（Atari）遊戲、西洋棋、《星際爭霸》和 GT 賽車（Gran Turismo）等遊戲中已經超越了人類冠軍。但現在 AI 首次在一個由人類設計並參與的真實體育項目中擊敗了人類冠軍。
Elia Kaufmann博士表示，模擬環境與真實環境的差距使得在駕駛無人機時很難重現現實世界的場景。為了克服這一差距，該團隊使用了人工智慧和傳統編程策略，即在數萬張圖像中手動識別賽車門，並教給無人機它們的樣子。在該研究中，Swift 系統通過將 AI 學習技術與傳統工程算法融合，實現了智能訓練。
此外，無人機還利用攝像機的視覺線索來確定位置和方向。
然而，Swift AI 無人機成功的關鍵因素來自一種稱為「強化學習」的技術。無人機的控制代碼被放置在虛擬版本的賽道中，並在周圍進行了相當於23天計算時間的飛行練習。代碼持續練習，直到學會最佳路線。
Swift AI 無人機的最終代碼使其在60%的比賽中超越了人類競爭對手。
此外，Swift 能夠適應真實世界的挑戰，如空氣動力學湍流、攝影機模糊和光照變化，這些都可能使得試圖遵循預先計算出軌跡的系統出錯。Swift 開發者表示，這種技術也可以用於其他領域，如火災搜救或者大型結構（如船隻）檢查。
儘管如此，Swift AI 無人機也有局限性。它受限於特定的訓練課程和所處環境，照明變化或競爭對手的意外碰撞都有可能導致無人機發生故障。
人工智慧與無人機競賽的成功集成為該領域的未來打開了大門，它展示了人工智慧無人機在一系列現實世界競技運動中取得優異成績的潛力。隨著這項技術的不斷發展，它可能會帶來休閒賽車領域之外的新可能性和應用。
