候鳥為什麼能飛那麼高

感謝候鳥對上升熱氣流的戰略使用，它們能夠在出最小力扇翅膀的情況下滑翔很遠的距離。一項新研究發現候鳥會利用兩種基本的感官線索，結合增強學習演算法(RLA)在它們遇到的動蕩不安的環境中導航。

新的計算機模擬採用的架構與谷歌AlphaGo的一樣，而科學家們了解到的信息則有助於研發遠程自動滑翔機和自動駕駛汽車。

某些候鳥，比如軍艦鳥能夠遷徙上千公里，並連續幾周不落地。一項發表在科學期刊上的研究發現候鳥會利用上升的熱氣流來節省拍翅膀的力氣，從而跨越海洋上的遙遠距離。

這些熱氣流非常混亂，因此人類飛行員駕駛飛機的時候通常會避開它們。但法國國家科學研究中心的研究人員們發現，軍艦鳥可以利用這些風來升高。這使得它們能夠在遇上新的熱氣流之前，滑翔很長一段距離。

如果這需要複雜的決策，那麼這些鳥兒如何在如此複雜的環境中導航呢？之前模擬的上升熱氣流只假定了非常簡單的條件，並不適用於現實生活。

索爾克研究所的神經生物學家Terrence Sejnowski及其同事結合混亂熱氣流模擬和RLA，訓練出一種模型滑翔機，它能夠根據簡單的感官信息反饋在熱氣流中導航。他們的研究被發表在美國國家科學院院刊上。

該團隊發現候鳥使用的關鍵感官信息是垂直風加速度和扭矩(即繞軸加速度)。這使得它們能夠在升力最大的熱氣流中心保持拍打翅膀的狀態。研究共同作者Massimo Vergassola表示鳥兒可以藉此在混亂的情況下導航：它們採用了更加保守也更能規避風險的飛行策略，比起轉向它們會遵循當前的飛行路徑。

Sejnowski透露說鳥兒和人類一樣，頭部擁有能夠感應加速度的器官。因此從原則上來說鳥兒能夠感應加速度，只不過科學家們目前不知道它們使用的是哪種神經通路或者它們如何整理感官信息。

Sejnowski及其團隊還買了一架翼展為3米的滑翔機。他們打算利用一部手機，將學習演算法整合到內置控制系統中，這樣該滑翔機就能自己滑翔，不再需要遠程控制。希望它也能像AlphaGo那樣贏過人類。

對Sejnowski而言，這是令人興奮的新事物到來之前的先驅。過去的大部分人工智慧都被設定了能檢查所有可能的突發情況並為每種情況提出解決方法的程序。有了RLA之後，更多的數據會讓它們的表現變得更好。

這將給新的應用帶來變革，比如更好的自動駕駛汽車。它還能在不需要信號塔或者有線基礎設施的情況下，給偏遠地區帶來網路(比如非洲和南美部分地區)。

Sejnowski說：「我們已經用AlphaGo證實這種簡單的學習演算法，只要輔助以良好的感官和電動機輸出，那麼它在接近特定工程問題的時候就會變得非常有效。它能夠處理現實世界的複雜性，歸納經驗並利用這些知識來處理新的情況。」

請您繼續閱讀更多來自 煎蛋 的精彩文章:

TAG:煎蛋 |

※候鳥為什麼能飛那麼高？它是怎麼導航的？
※喜馬拉雅山上的候鳥，是什麼能讓它變得如此靚麗？
※暑運中的小候鳥 睡醒後就能看見媽媽了
※小候鳥街頭賣桃子生意越好賺錢越多，而他爸爸就罵他越厲害，這是為啥？
※這是一套漂亮的候鳥鍾，簡潔優雅
※「候鳥」返鄉別亦難 捨不得鬆開媽媽的手
※攝影師瘋狂追拍的候鳥，想要看它一眼不容易
※「候鳥貴族」曾經在我國歷史上出現過，這是咋回事？
※「候鳥歸家」 尋找60名「小候鳥」 一起過有愛的暑假
※班主任：他就像一隻不知疲倦的候鳥
※三亞城管勸阻東北候鳥夫婦垂釣，反遭暴打，大爺你這是要鬧哪樣？
※難得一見場面壯觀的候鳥遷徙，給遊客帶來非同凡響的震撼
※反嘴鷸與遺鷗，這是自然界有關候鳥的頌歌
※它是一種候鳥，為荷蘭的國鳥
※讓候鳥飛 候鳥的遷徙 探索最神秘的生命運動（上）
※「候鳥」式生活未必健康
※今天是七夕節，小候鳥們卻要離開爸爸媽媽了
※大規模生物滅絕到來：氣候劇變，候鳥或「全軍覆沒」
※春節來臨，實拍跟著爸媽一起長途跋涉的「小候鳥」