Google DeepMind用它来教AI如何玩经典的Atari视频游戏

如果您不知道，Google会有一个子公司Project Loon，该子公司由充氦气球组成，旨在向世界偏远地区提供Internet访问。这些高空气球位于平流层中，可形成空中无线网络。

就在去年，该子公司宣布其气球达到了100万小时的平流层飞行。而在10月，据透露，卢恩（Loon）在空中停留了312天，这意味着将近一年的时间，创造了平流层最长飞行的新纪录。它还覆盖了约135，000英里（约21万公里）的距离。现在，在《自然》杂志上，懒人高管已经解释了这些氦气球如何能够在空气中停留近一年。

事实证明，这很大程度上与风流和机器学习有关。气球由Loon的首席技术官Sal Candido提到“数字趋势”，气球在高空向上或向下导航，以捕捉有利的风流，从而将其引导至所需的方向。

氦气球何时上升或下降没有手动控制。因此，该决定是由复杂算法提取的数据来决定的。尽管这些算法是由人类编写的，并且经过了强化学习，但是Google能够利用AI并自行构建这些算法。因此从技术上讲，这使其成为更好的导航系统。

还提到的是，与人类花费的时间相比，机器可以在很短的时间内构建这些导航系统。对于那些好奇的人来说，强化学习是一种受行为主义心理学极大启发的机器学习。Google DeepMind用它来教AI如何玩经典的Atari视频游戏。

尽管飞行气球离玩游戏还很遥远，但背后的想法却保持不变。据说这些人工智能气球还基于历史风知识以及预测的风和预计的未来飞行路线做出决策。

因此，在气球最终决定改变其航向或采取任何行动之前，必须对所有这些数据进行处理和计算。除此之外，新的强化学习方法还使Loon气球靠近地面站，因此它们可以轻松发送和接收信号。

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