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李開復說：人工智慧的引爆點已經來到，VR 可以改變世界。VR 改不改變世界先不管，但它已經可以改變人工智慧了。在世界上最大的技術宅集聚地 GitHub 上，微軟開源了一個叫做 AirSim 的項目。這是一個高級虛擬現實訓練系統——空中信息與機器人平台（Aerial Informatics and Robotics Platform），這個平台的主要目的是幫助開發者訓練自己的人工智慧適應各種現實環境中的場景。可能很多小夥伴不太明白這個平台能夠做什麼。但如果你對人工智慧有所研究，你就能明白這個項目對於人工智慧的深度學習有著能夠「彎道超車」的輔助作用。就拿無人機舉例，一個無人機開發者要教會一個無人機能夠自主躲避障礙物要在現實中進行成百上千次的測試來收集證據，再將這些數據進行分析，然後將數據編譯成代碼對無人機 AI 進行教學。如果無人機在現實中訓練，就會出現很多的問題。如要調教無人機 AI 躲避牆壁就要考慮到牆壁的不同材質、牆壁在不同的光照情況下不同的反射、牆壁上的洞如何躲避等等。同樣物體在一天中的光影變化這些問題是每一款無人機都要經過的測試，這些測試不僅枯燥而且要耗費大量的人力物力。最關鍵的是還不一定足夠全面，而且還伴有一定的風險。比如無人機撞毀、誤襲行人、失控。這個無人機是傻的 感覺頭有點涼無人機襲人事件那麼，微軟是怎麼解決這些問題的呢？微軟在 GitHub 上給出了答案——用 VR 去訓練 AI！在微軟開發的這套訓練平台上，開發人員可以：通過很簡單的方法模擬出無數種有細微差別的場景；觀察無人機 AI 在不同情況下的應對是否滿足開發者的預期；完全無視在現實中訓練容易出現的問題，大大節省成本。魔多君本著孜孜不倦的好奇心對微軟在 GiuHub 上的日誌進行了深層次的解析與研究。這套訓練模擬器用虛幻引擎的圖形技術彌補了以往模擬器所不具備的更多細節。如不同程度的炫光、霧霾、牆壁的陰影等等。如上圖所示，在整個監控頁面有三個小的畫中畫。左一用的是灰階影像來顯示距離的遠近。顏色越接近白色表示物體距離機器就越近。中間則用的彩色塊來模擬每一個物體。一種物體就是一種顏色，能夠完整的區分出無人機對於不同情況不同障礙的不同反應。便於數據的整理與收集。右邊就是無人機實時監控畫面，能夠清晰的反映出無人機的抖動、飛行情況等問題。不光如此，主畫面還能實時上帝視角觀察無人機在空中的情況，直接解決無人機上天以後，觀察員無法準確觀察的問題。三管齊下，一舉N得。不得不佩服，微軟這個技術有點牛。這套系統給開發人員帶來的好處也是巨大的。1、開發者不用再擔心無人機在現實環境中的損毀狀況，也不用再擔心無人機撞壞街道、建築及行人，而被警察或者城管分批次敲門。2、可以許多測試同時進行，收集的數據也就更多更快，也更能表現無人機的真實數據。除了模擬器本身之外，空中信息與機器人平台還包括一個軟體庫，方便開發者通過簡單的代碼對接目前最流行的兩個無人機平台 DJI 和 MavLink。除了在無人機上的應用之外，這套系統還將引入到無人駕駛中，不過想想也是，畢竟無人駕駛 AI 技術在現實中但凡出點問題那可就是大問題了啊。特斯拉無人駕駛技術吹上了天，然後撞了。谷歌的無人駕駛汽車不光撞了，還賠錢。如果引用這套系統，那麼這些問題就可以統統避免。在虛擬現實中撞了，小事情，重新驗證數據，再來就是了。省心！負責這項研究的阿什什·卡浦爾（Ashish Kapoor）表示，這個訓練模擬器是 AI 研究的一次飛躍。在以往的 AI 學習中大多數的課題都會給定 AI 一個特定的規則，比如玩遊戲或下棋。而這個模擬器讓 AI 去真正思考在一個現實世界中去如何活動。微軟此次將這個項目開源，是為了促進整個自動駕駛類人工智慧領域的發展。微軟，乾的漂亮！魔多，最專業的 VR 媒體，有料更有趣