近两年人工智能又重新热了起来。
标志性事件就是谷歌的AlphaGo击败了人类围棋世界冠军。2017年谷歌公司的AlphaGo Zero通过自主学习,又打败AlphaGo。2018年科学杂志发表了DeepMind最强棋类人工智能算法AlphaZero,可以通过自我对弈训练,提高能力,毫无悬念地击败国际象棋、日本将棋、围棋的人类顶级对手。
人类在与人工智能机器的对弈中,再无胜算可能。与此同时,我们人类智能对于人工智能机器在对弈中下出的许多招法难以理解,需要特别注意。
我们在飞行器设计中要用到许多新技术和新方法,人工智能必然辅助其中。
人工智能辅助设计飞速发展,也许有那么一天,人工智能可以提供全套飞行器的完整设计,然后对人类的设计师说:“这就是最优设计方案!”,而人类设计师可能无法理解其中的设计原理和方法,就像今天无法理解人工智能下棋的招数。
这样的设计我们敢用吗?
对于高风险的航空航天器设计,设计师在采用新布局、新技术时慎之又慎,务必做到理解原理、可控风险。
我们在仿制国外先进飞行器气动布局的过程中,也不是纯粹拿来主义,一定是理论分析、风洞试验、地面仿真,多管齐下。只有“摸透”,才能真正“拿来”。
因此,必须在推动人工智能不断进步的同时,并肩推动人工智能模型、深度学习方法、数据驱动原理、结果应用分析等方面的研究。
就是用人的智能去理解人工智能,去理解人工智能给出的结果,去理解和检验人工智能为我们提供的“优化设计”。
人理解自然规律,就可以成为自然世界的主人,人能理解人工智能,人工智能才是人类的工具。否则,总有一天,人会变成人工智能的宠物,更差的结果,变成人工智能的奴隶。
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