英国《大自然》杂志19日在线公开发表的一项人工智能（AI）研究称之为，机械滑翔机现在早已可以利用机器学习，学会像鸟儿一样“飞翔”。鸟儿不会乘着下降的热气流飞行中、增高，而不必须挥舞翅膀。然而，这些气流复杂多变，人类尚能不确切鸟类如何找到并利用这些气流飞行中。

如果不充份解读这一点，就很难教会飞行器在现实环境里做某种程度的事情。而所谓机器学习，是指计算机提供新的科学知识或技能，新的的组织有数的知识结构，从而大大提高自身的性能。这是人工智能的核心，也可看做是使计算机具备智能的根本途径。

此次，为了应付上述挑战，美国加州大学圣地亚哥分校研究人员马西莫·韦格索拉及其同事，将眼光射击机器学习中的“增强自学”（reinforcementlearning）。这是一种动态机器学习技术，其中的智能主体通过与其环境相互作用来自学，就像孩子自学一样：不道德准确不会被“奖励”，不道德失当则被“惩罚”。研究团队撰写了一个程序，让两米翼展的滑翔机根据机载仪器对周围环境的测量结果，调整其在空中的转动和外侧滑动不作。根据几天首飞总结出有的经验，他们设计了一种导航系统策略，将横向风加速度和侧向扭矩（用作让滑翔机左右转动的力）作为导航系统线索。

研究人员指出，该策略的顺利指出鸟类也有可能倚赖这种线索。科学家认为，需要顺着热气流向上飞，只是候鸟或其机械仿真物可以安全性地展开数百公里较慢飞行中的部分原因。

未来，如果能对如何辨识强劲下降气流的导航系统线索展开补足研究，将更进一步强化人类对鸟类飞行中模式和动力的解读，并有助研发更加高效的远距离自律滑翔机。

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