在 Google X 神秘實驗室中，有這樣一個項目 Project Loon，旨在通過高空熱氣球為世界上尚無互聯(lián)網(wǎng)接入的地區(qū)提供互聯(lián)網(wǎng)接入服務(wù)。現(xiàn)在該項目已經(jīng)從實驗室中分離出來。

對于谷歌來說，將熱氣球升空至平流層并不是一件難事。但是有一個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間長達98天。這個消息讓人震驚了。因為現(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。而如果使用更為復(fù)雜導(dǎo)航系統(tǒng)，則會使得熱氣球飛負重過高，會縮短氣球的滯空時間。

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

谷歌的研究人員通過人工智能算法有效引導(dǎo)了高空熱氣球。從某種意義上說，這也代表了整個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，氣球?qū)Ш较到y(tǒng)會根據(jù)高度、位置、風(fēng)速以及時間等變量作出預(yù)定的反應(yīng)。但是 AI 算法則更好利用了機器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢：通過對大量數(shù)據(jù)進行實時分析，算法可以不斷進行學(xué)習(xí)。它根據(jù)過去發(fā)生的事實，預(yù)測并改變即將作出的操縱。

Project Loon 負責(zé)人、前谷歌搜索工程師 Sal Candido 指出，“我們在恰當(dāng)?shù)奈恢煤喜捎昧藱C器學(xué)習(xí)的方法。這些算法比人工處理更加高效。”

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)熱氣球進入平流層后，仍然會有很多的不確定性。但是通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)，研究人員可以對熱氣球進行更有效的控制。

機器學(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，這種技術(shù)是模擬人類大腦的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法，可以用于智能手機的語音識別、人臉識別以及個性化搜索結(jié)果等。

Project Loon 并沒有使用這種深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。它使用的是一種簡單機器學(xué)習(xí)技術(shù)，但基本原理相同。在整個項目進行過程中，公司已經(jīng)收集了超過 1700 萬公里的氣球飛行數(shù)據(jù)，導(dǎo)航系統(tǒng)能夠控制氣球什么時候上升或下降。

不過這種預(yù)測方法并是不完美的，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比想象的要復(fù)雜。

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