在 Google X 神秘實(shí)驗(yàn)室中，有這樣一個(gè)項(xiàng)目 Project Loon,，旨在通過(guò)高空熱氣球?yàn)槭澜缟仙袩o(wú)互聯(lián)網(wǎng)接入的地區(qū)提供互聯(lián)網(wǎng)接入服務(wù)?，F(xiàn)在該項(xiàng)目已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室中分離出來(lái)。

　　對(duì)于谷歌來(lái)說(shuō),，將熱氣球升空至平流層并不是一件難事。但是有一個(gè)難題是他們不得不考慮的：熱氣球在空中的位置太難控制,。

　　而近日,，谷歌在南美秘魯升空了一顆互聯(lián)網(wǎng)熱氣球，氣球在秘魯平流層的滯空時(shí)間長(zhǎng)達(dá)98天,。這個(gè)消息讓人震驚了,。因?yàn)楝F(xiàn)階段的導(dǎo)航系統(tǒng)只能讓氣球上升或下降，卻不能操縱它前后左右移動(dòng),。而如果使用更為復(fù)雜導(dǎo)航系統(tǒng),，則會(huì)使得熱氣球飛負(fù)重過(guò)高，會(huì)縮短氣球的滯空時(shí)間,。

　　那么,，谷歌是如何做到的呢？Project Loon 項(xiàng)目小組表示,，這是在人工智能的幫助下完成的,。

　　谷歌的研究人員通過(guò)人工智能算法有效引導(dǎo)了高空熱氣球。從某種意義上說(shuō),，這也代表了整個(gè)科技界在人工智能領(lǐng)域的重要轉(zhuǎn)變,。

　　在使用手工算法引導(dǎo)高空氣球時(shí),，氣球?qū)Ш较到y(tǒng)會(huì)根據(jù)高度、位置,、風(fēng)速以及時(shí)間等變量作出預(yù)定的反應(yīng),。但是 AI 算法則更好利用了機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)：通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，算法可以不斷進(jìn)行學(xué)習(xí),。它根據(jù)過(guò)去發(fā)生的事實(shí),，預(yù)測(cè)并改變即將作出的操縱。

　　Project Loon 負(fù)責(zé)人,、前谷歌搜索工程師 Sal Candido 指出,，“我們?cè)谇‘?dāng)?shù)奈恢煤喜捎昧藱C(jī)器學(xué)習(xí)的方法。這些算法比人工處理更加高效,?！?/p>

　　當(dāng)然，人工智能算法并不意味著作出的選擇都是正確的,。當(dāng)熱氣球進(jìn)入平流層后,，仍然會(huì)有很多的不確定性。但是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),，研究人員可以對(duì)熱氣球進(jìn)行更有效的控制,。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)在 Project Loon 上的應(yīng)用與谷歌、Facebook 以及 Twitter 在 AI 領(lǐng)域的研究有些類(lèi)似,。這些公司的人工智能技術(shù)正在朝著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方向邁進(jìn),，這種技術(shù)是模擬人類(lèi)大腦的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法，可以用于智能手機(jī)的語(yǔ)音識(shí)別,、人臉識(shí)別以及個(gè)性化搜索結(jié)果等,。

　　Project Loon 并沒(méi)有使用這種深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。它使用的是一種簡(jiǎn)單機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),，但基本原理相同,。在整個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行過(guò)程中，公司已經(jīng)收集了超過(guò) 1700 萬(wàn)公里的氣球飛行數(shù)據(jù),，導(dǎo)航系統(tǒng)能夠控制氣球什么時(shí)候上升或下降,。

　　不過(guò)這種預(yù)測(cè)方法并是不完美的，天氣等眾多復(fù)雜因素的影響仍然存在,，熱氣球所遇到的情況遠(yuǎn)比想象的要復(fù)雜,。

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