在被譽(yù)為“工業(yè)之花”的航空制造業(yè)中，人工智能也在發(fā)揮著越來越重要的作用。在諸多“神器”的加持下，飛機(jī)越來越“聰明”，飛行越來越安全，飛行員的操縱越來越輕松，乘客體驗(yàn)也越來越好。然而，最近發(fā)生的兩起波音737MAX事故又讓人們開始重新審視人與機(jī)器的關(guān)系。

出于安全考慮，波音近期正在對(duì)737MAX的飛行控制軟件進(jìn)行改進(jìn)和升級(jí)，因?yàn)樵阱e(cuò)誤的大迎角數(shù)據(jù)提供給了飛行操縱系統(tǒng)的罕見情況下，飛機(jī)的機(jī)動(dòng)特性增強(qiáng)系統(tǒng)操縱法則會(huì)發(fā)起非指令性的向下配平。這使得飛行員在起飛階段遇到這種情況時(shí)會(huì)比較難以判斷和處置。

當(dāng)機(jī)器可以幫助人做決策的時(shí)候，問題也來了——隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，它會(huì)強(qiáng)大到失去控制從而對(duì)創(chuàng)造它的人類產(chǎn)生威脅嗎？人工智能領(lǐng)域的“大?！?，在該領(lǐng)域深耕多年的泰雷茲公司的首席技術(shù)官馬克·艾爾曼給出的答案是，不會(huì)?！拔覀円蛟斓氖强尚刨嚨娜斯ぶ悄堋?。

圖片來源視覺中國

人工智能無處不在

人工智能可以實(shí)現(xiàn)感知、學(xué)習(xí)、賦予意義和推理等人類大腦的功能，而推理能力是幫助人們做計(jì)劃和決策的基礎(chǔ)。和很多航空業(yè)界的公司一樣，泰雷茲已將在人工智能領(lǐng)域超過30年的研究經(jīng)驗(yàn)，廣泛應(yīng)用于包括空中管理、人員培訓(xùn)、機(jī)上互聯(lián)、預(yù)測性維護(hù)、無人機(jī)飛行等領(lǐng)域。

以人員培訓(xùn)為例，人工智能已開始在提升空管人員和直升機(jī)飛行員的培訓(xùn)效率等方面發(fā)揮作用。Human Factors是泰雷茲針對(duì)空管人員的創(chuàng)新培訓(xùn)方法。它可以記錄學(xué)員在每個(gè)培訓(xùn)課程期間的語音通信、眼動(dòng)追蹤以及模擬機(jī)操作的實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，從而幫助教練對(duì)學(xué)員進(jìn)行更客觀地評(píng)估。

HuMans則是泰雷茲針對(duì)直升機(jī)飛行員表現(xiàn)監(jiān)測提出的全新解決方案。如今，飛行教員在利用模擬機(jī)培訓(xùn)直升機(jī)飛行員時(shí)，對(duì)飛行員表現(xiàn)的衡量完全基于其操作的完成度和教練的主觀評(píng)估。但是HuMans則利用非侵入式傳感器和監(jiān)控設(shè)備，可以實(shí)時(shí)客觀地評(píng)估飛行員的心理負(fù)荷，這一基于人工智能概念的模型已被用于監(jiān)測飛行員的異常表現(xiàn)。

再以機(jī)載娛樂系統(tǒng)為例，作為全球最大的設(shè)備供應(yīng)商，泰雷茲已經(jīng)利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)上娛樂設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)。在實(shí)際的乘機(jī)過程中我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，如果機(jī)上娛樂設(shè)備在長途飛行中出現(xiàn)故障，會(huì)嚴(yán)重影響乘客的乘機(jī)體驗(yàn)，尤其是兩艙旅客的滿意度，進(jìn)而降低旅客的忠誠度。

按照慣例，為了保證服務(wù)質(zhì)量，航空公司需要定期更換或更新設(shè)備，但這是一種成本很高的做法。因?yàn)橛袝r(shí)他們更換或者更新的設(shè)備本身仍然運(yùn)行良好，而那些真正故障或者即將報(bào)廢的設(shè)備卻并沒有被及時(shí)換掉。

泰雷茲是怎么做得呢？“我們是通過乘客與屏幕之間的所有互動(dòng)、設(shè)備的所有反應(yīng)，以及設(shè)備的運(yùn)作方式來監(jiān)測微小信號(hào)，從而預(yù)測故障的出現(xiàn)的。就像燈一樣。有時(shí)燈管震動(dòng)，燈光強(qiáng)度改變，這很可能預(yù)示著它出了問題，也許下個(gè)星期就壞了”。馬克·艾爾曼說，通過人工智能學(xué)習(xí)故障模式，就叫做預(yù)測性維護(hù)。

當(dāng)然，這只是一種通用方法。泰雷茲的研究實(shí)驗(yàn)室正在進(jìn)行更深入的研究，即“可解釋的預(yù)測性維護(hù)”。“我們將讓人工智能實(shí)現(xiàn)推理，不僅能夠告訴操作人員特定設(shè)備即將發(fā)生故障，而且還能告訴操作人員發(fā)生故障的根本原因是什么”。

當(dāng)結(jié)果無法被驗(yàn)證

從技術(shù)上講，這些功能是通過兩類算法實(shí)現(xiàn)的。

第一種算法是基于模型的，它通常具有確定性。這意味著它們?cè)跀?shù)學(xué)上是可證明的，即可以利用數(shù)學(xué)來證明特定結(jié)果是正確的。第二種算法則是基于數(shù)據(jù)的，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇。這種算法是概率性的，馬克·艾爾曼將其形容為一個(gè)“黑匣子”。也就是說，它可以通過數(shù)據(jù)分析給出一個(gè)結(jié)果，但卻無法證明這個(gè)結(jié)果的正確性。

當(dāng)然，這種對(duì)機(jī)器深度學(xué)習(xí)的不信任還來自于數(shù)據(jù)質(zhì)量的不可控。如果在學(xué)習(xí)中使用了帶有偏差或被破壞過的數(shù)據(jù)，自然不會(huì)得到正確的結(jié)果。這就像一個(gè)學(xué)生在一個(gè)沒有提供正確教學(xué)內(nèi)容的學(xué)校里學(xué)習(xí)一樣。但有意思的是，有些數(shù)據(jù)偏差來源于人為破壞，而有些則來源于數(shù)據(jù)背后開發(fā)算法的團(tuán)隊(duì)或人本身帶有的無意識(shí)偏見。

對(duì)于某些應(yīng)用來說，這并不重要。但如果用于處理生命攸關(guān)的關(guān)鍵問題，那么證明過程就意義重大，因?yàn)闆Q策錯(cuò)誤的代價(jià)太過巨大。

就像在飛行員短缺的背景下，我們討論給一個(gè)航班的機(jī)長配一個(gè)人工智能副駕駛是否可行。這個(gè)“副駕駛”不會(huì)向機(jī)長解釋為何給出某一建議，機(jī)長也無法確定它有沒有給出錯(cuò)誤的反應(yīng)。所以，沒有人愿意以生命安全為代價(jià)換來這樣的功能?！叭绻l(fā)生了事故，誰又來為此負(fù)責(zé)？”

正基于此，完全依靠人工智能操縱的無人駕駛航班到如今依然只存在于想象中。事實(shí)上，不止一家公司或者初創(chuàng)公司已經(jīng)宣布了與無人駕駛飛機(jī)或無人直升機(jī)等相關(guān)的產(chǎn)品。但馬克·艾爾曼認(rèn)為，人工智能完全應(yīng)用于飛行控制的那一天并不會(huì)很快到來?！八麄冋谶M(jìn)行相關(guān)的驗(yàn)證飛行。但是就飛行安全而言，他們并未能證明其結(jié)果。所以我認(rèn)為進(jìn)展可能會(huì)相對(duì)緩慢”。

機(jī)器無法取代人

那么在那些安全至上的任務(wù)環(huán)境中，如何讓人工智能既能為這個(gè)充滿挑戰(zhàn)的世界帶來各種益處，同時(shí)確保其在決策時(shí)刻提供的分析是值得信賴的呢？

“我們提倡一種可解釋、可驗(yàn)證而且負(fù)責(zé)任的人工智能形式?！碧├灼澕瘓F(tuán)董事長兼首席執(zhí)行官帕特里斯·凱恩說，要讓“黑匣子”變得透明，首先需要有監(jiān)管和法規(guī)，在管理人工智能和數(shù)據(jù)的使用方面，要制定相應(yīng)的框架機(jī)制。在這個(gè)基礎(chǔ)上，才能確保人工智能夠按照預(yù)期工作，使用完全被理解的機(jī)制，并且其產(chǎn)生的結(jié)果可以受到獨(dú)立驗(yàn)證。

泰雷茲嘗試將深度學(xué)習(xí)與行為建模結(jié)合起來，除了人工智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力外，要求對(duì)支持智能行為的原則進(jìn)行顯式建模，這將催生出一種可以依靠概念推理做出明確推論的新形式智能。

這也是馬克·艾爾曼提出的關(guān)于人工智能的獨(dú)特理念：即人工智能并非只是基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，而應(yīng)該是同時(shí)結(jié)合了基于模型和數(shù)據(jù)的混合人工智能；只有這樣才能消除僅憑數(shù)據(jù)帶來的局限、偏見以及信任問題，讓人工智能成為一個(gè)可解釋的、可認(rèn)證的“白匣子”。

他還讓人們大可放心，不必相信人工智能將替代人類智能，甚至對(duì)抗人類。“以一臺(tái)經(jīng)過訓(xùn)練的機(jī)器為例，它能識(shí)別叢林中的獅子。但如果你把一輛卡車放進(jìn)叢林的圖片里，機(jī)器仍會(huì)報(bào)告它發(fā)現(xiàn)了一頭獅子。相對(duì)于人工智能無法將學(xué)習(xí)從一種環(huán)境轉(zhuǎn)移到另一種環(huán)境的固有缺陷，人類神經(jīng)系統(tǒng)的工作方式要先進(jìn)得多”。

盡管風(fēng)口上的人工智能備受追捧且擁有廣闊的前景，但是在現(xiàn)階段，這些技術(shù)的能力依然有限。對(duì)人工智能的成熟度以及其在知識(shí)和推理方面的能力，人們有必要保持清醒的認(rèn)識(shí)：人工智能無法取代那些能夠在每個(gè)決策關(guān)頭采取有意識(shí)行動(dòng)的人。人工智能必須尋求在人與機(jī)器之間實(shí)現(xiàn)更加緊密的和諧，以便使人類能夠?qū)Ｗ⒂谌酥疄槿说谋举|(zhì)所在。（《中國民航報(bào)》、中國民航網(wǎng) 記者程婕）

泰雷茲的數(shù)字技術(shù)和人工智能解決方案

航空運(yùn)輸

●互聯(lián)駕駛艙：實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)共享，以優(yōu)化飛機(jī)飛行路徑。

●互聯(lián)客艙：寬帶互聯(lián)網(wǎng)提供空中“家庭式”體驗(yàn)。這一方案將與大數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，創(chuàng)建個(gè)性化方案，以滿足乘客需求并建立忠誠度。

●機(jī)組和維護(hù)：互連的服務(wù)和維護(hù)，便于實(shí)時(shí)監(jiān)控飛機(jī)的健康狀況并確保最大的服務(wù)可用性。

●無人機(jī)：無縫集成到低空空中交通管理系統(tǒng)。

地面運(yùn)輸

●通過整合所有形式的交通來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，乘客出行更加簡單，并提出實(shí)時(shí)更新的最佳選擇，方便乘客從A地旅行至B地。

●預(yù)測性維護(hù)。

●具有“視覺和大腦”的自主運(yùn)行列車，基于人工智能的數(shù)字化軌旁解決方案，可大幅提高性能并降低成本。

安全

●為了輔助監(jiān)控保護(hù)（videoprotection）操作員，深度學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)從視頻流中提取信息，并僅顯示需要做出決定的標(biāo)注。包括人群密度管理，檢測無人看管物品或危險(xiǎn)區(qū)域的移動(dòng)，人員跟蹤，人臉識(shí)別和暴力行為檢測。

●網(wǎng)絡(luò)安全：深度學(xué)習(xí)算法可發(fā)現(xiàn)零日攻擊，漏洞分析日志可識(shí)別攻擊并對(duì)受感染文件執(zhí)行無監(jiān)督檢測。

●人工智能還可以模擬單個(gè)人員的動(dòng)作及其在發(fā)生事故時(shí)的行為和反應(yīng)。借助人工智能技術(shù)，泰雷茲可以在給定環(huán)境中模擬多達(dá)50000個(gè)人的行為，從而幫助管理者設(shè)計(jì)恰當(dāng)?shù)年P(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施并制定事件響應(yīng)流程。

文章來源：中國民航網(wǎng)

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