注：本文译自Microsoft shares open source system for training drones, other gadgets to move safely on their own

　　（请点击文末的阅读原文，或将网址https://blogs.microsoft.com/next/2017/02/15/microsoft-shares-open-source-system-training-drones-gadgets-move-safely/#dRqLi5TfTzLJmjee.99 复制至浏览器中打开即可查看）

　　拥有正常视力的人走在街上，能轻易区分需要避让的物体，例如灌木丛、小台阶和玻璃门等，以及无需避让的物体，例如建筑物、行人的影子、玻璃的反光以及云彩等。

在多数情况下，人们也能预计到自己即将遇到什么障碍，例如知道在街角应该注意过往车辆并准备迈步跨下马路牙子。

上文提到的区分和预计的能力对人类而言相对容易，但这两种能力对基于人工智能的系统来说还是件难事。这就是为什么自动驾驶汽车或无人机送快递直至目前仍属新兴技术的重要原因之一。

而微软的研究人员们正在努力改变这一点。他们最新研究的一套新工具——AirSim，将可以供其他研究和开发人员用于训练和测试机器人、无人机以及其他功能装置，让它们能够在现实世界中自主、安全地运行。目前该工具的测试版本已在GitHub网站上发布。

　　注：GitHub链接>https://github.com/Microsoft/AirSim

这套工具是“空中信息技术和机器人技术平台”（Aerial Informatics and Robotics Platform）研究项目的组成部分之一。它包含允许研究人员快速编写代码来控制空中机器人和其他功能装置的软件以及一套高度逼真的模拟器，用于收集在虚拟世界中对人工智能系统进行训练和测试所需数据，而后再将系统部署至现实世界中。

　　注：“空中信息技术和机器人技术平台”（Aerial Informatics and Robotics Platform）链接>https://www.microsoft.com/en-us/research/project/aerial-informatics-robotics-platform/

　　负责该项目的微软研究员Ashish Kapoor说，他们希望这些工具能够推动人工智能的功能装置研发取得重大进展，使人们可以放心把开车、送快递甚至洗衣服等工作交给机器去做。

“我们的远景目标是切实创建可以在现实世界中运行的系统，”他说。该项目与许多其他人工智能研究项目的区别之处在于，后者专注于训练人工智能系统在有明确规则的任务中获得成功——例如棋类游戏。Kapoor表示，微软这项工作则希望帮助研究人员开发更为实用的工具，在安全的前提下帮人们完成日常要做的工作。

“这就是AI的下一次飞跃，能真正以现实世界的系统为考量，”Kapoor说。

　　模拟现实世界

　　假设你想教会一个空中机器人分辨墙壁和阴影的区别，你可能想要验证自己的理论而又无需让无人机撞墙数百次。

直到最近，模拟器尽管对此类测试有所协助，但其逼真程度仍不足以准确反映现实世界的复杂性。这对开发能够像人类一样准确感知周围世界的系统而言至关重要。

现在，得益于图形硬件、计算能力和算法的巨大进步，微软的研究人员表示，他们已经可以搭建能够提供更真实环境视角的模拟器。空中信息技术和机器人技术平台的模拟器以最新图形学技术为基础，可以准确地呈现阴影和光线反射等微妙事物，atv，这给计算机视觉算法带来了重大改变。

“如果你真的想让这种高保真的感知技术发挥作用，就必须用非常逼真的细节来渲染场景——例如要设置日光的晃眼、街上的积水等场景，”首席研究软件开发工程师Shital Shah说。他也是模拟器的核心开发人员之一。

由于这种新型模拟器的场景十分逼真，但却并不是真的，因此研究人员可以放心将它当作一个安全、可靠且廉价的自动系统试验场。

这有两个优点：第一，研究人员可以无限次地让昂贵的无人机、机器人或其他功能装置发生“坠毁”，但又丝毫不会真正损毁价值连城的装置、破坏真实建筑物或对人身造成伤害。

第二，它允许研究人员更快、更好地进行人工智能的研究。其中包括收集用于构建算法的训练数据，教导系统做出安全的反应，并进行比如强化学习等需要大量试错的人工智能研究。