当谷歌在打造可以击败围棋特级大师的人工智能时，辛辛那提大学的校友采用了不同的策略。他们设计了可以打败战斗机飞行员的人工智能。
这个人工智能被称为ALPHA，在最近出版的《国防部管理杂志》（Journal of Defense Management）指出，这个系统在多次飞行模拟试验中，击败了退役美国空军上校Gene Lee。
研究人员的想法并不是要取代人类战斗机飞行员。辛辛那提大学校友和Psibernetix的创始人Nicholas Ernest说，Psibernetix是开发ALPHA的公司，这个人工智能最终可能只是充当数字助理，为飞行员提供实时咨询。或者，它可能驾驶无武器飞机，充当人类驾驶飞机的僚机。 ALPHA不会取代人类，Ernest解释，但它可以帮助处理现代战斗机各种传感器的大量数据。
“这不是近距离格斗，也不是传统的飞行战斗。”他说， “很大程度上需要你看着传感器，它会告诉你，你在这个特定的时间点，是否有战术上的优势，你应该如何做出反应。”
因此，电脑有一个巨大的优势。正如谷歌和Facebook等公司研究大量的数据，来确定我们的兴趣和决定向我们展示哪些广告，ALPHA可以从飞机上的传感器收集、分析大量的数据，从而快速作出应对的决策。因此，ALPHA不应与科技巨头如谷歌、Facebook和微软所使用AI系统相混淆。这些公司使用的是神经网络的方法，它是从人脑的运作取得的灵感。但是，ALPHA是基于一个非常不同的想法，称为模糊逻辑（fuzzy logic），它更关心的是数学建模。由于Ernest所说的那样，模糊逻辑关注的是模仿人们的想法，而不是模拟大脑。
模糊逻辑系统已经存在了几十年，并且被广泛地应用，例如工业控制系统。但Ernest说，他们受到了缺乏可扩展性的阻碍。如果是基于少数数据输入，那么模糊逻辑系统能出色地作出预测，但是随着数据输入的增长，系统变得太复杂，无法在如今的计算机上运行。 但是，多亏了Ernest在辛辛那提大学研发的“基因模糊树”（genetic fuzzy trees），ALPHA能够处理数百个数据输入。在本质上，这种方法将较大的模糊逻辑问题分解成小的问题，同时仍保持各数据输入之间的关系。这使得系统在廉价的台式电脑度过了其训练阶段。而一旦经过培训，ALPHA可以在小的、低功耗的计算机如树莓派或智能手机上运行。
到目前为止，Ernest和团队只在虚拟世界中训练ALPHA。Ernest解释说，该系统一开始是在飞行模拟器与自己战斗。之后，它与空军研究实验室的基线人工智能作战，并顺利毕业。然后它与上校用虚拟的方式战斗，并获胜了。但Ernest认为它最终将飞上蓝天，而这还不是全部。他预测，这种方法不止可以用在无武器飞机上。他的公司已经在探索这个技术如何帮助药物研究，公司的目光同时还投向了人工智能的其他形式：无人驾驶汽车。
