谷歌 DeepMind 教机器人打出人类水平的乒乓球
Posted: Tue Dec 03, 2024 4:13 am
谷歌 DeepMind 的人工智能机器人已经达到了人类乒乓球业余爱好者的水平。他在与新秀的比赛中赢得了每一场比赛，在与中级选手的比赛中赢得了一半以上的比赛，但尚未击败职业选手。乒乓球运动需要手眼协调、战略思维、速度和适应能力，让机器来训练这些技能。
谷歌子公司在 Arxiv 上发布了研究报告，其中描述了机器人的功能，并展示了它如何与人类竞争的镜头。
DeepMind 表示，机器人必须擅长传球等低级技能，并能够处理更复杂 电子邮件列表 的任务，包括长期规划和战略制定。他的对手也使用了不同的风格，而他则根据大量数据改进和调整了自己的方法。
3D 打印的球拍臂机器人在与不同技术水平的人类的 29 场比赛中赢得了 13 场。该机器人在与初学者的比赛中获胜率为 100%，在与中级玩家的比赛中获胜率为 55%。然而，他在对阵先进对手的比赛中全部输掉。
据 DeepMind 称，该项目的结果是朝着在现实世界任务中实现人类水平的速度和性能迈出的一步，这也是机器人社区所努力的目标。
研究人员使用了四种方法，这些方法可能使结果对其他领域也有用：
分层和模块化的政策架构；
将模型从模拟转移到现实世界而无需额外定制的方法，包括确定与现实世界相关的学习任务分布的迭代方法；
实时适应未知对手；
人类研究——在物理环境中与未知对手的真实比赛中测试模型。
该公司还补充说，这种方法允许进行人类水平的竞技游戏，并使人们喜欢与机器人代理一起玩。
DeepMind 并不是唯一一家用乒乓球训练其系统的公司。这项运动需要手眼协调、战略思维、速度和适应能力，因此非常适合训练和测试人工智能机器人的这些技能。
日本开发商欧姆龙的全球首台“乒乓球机器人训练器”于2017年进入“吉尼斯纪录”。该公司声称其机器人“代表了未来人与技术之间存在的关系”。
更有趣的是：
谷歌为机器狗发明了一项运动学科
技术如何改变体操裁判
Web 3.0 如何改善球迷与体育联盟之间的互动
谷歌子公司在 Arxiv 上发布了研究报告，其中描述了机器人的功能，并展示了它如何与人类竞争的镜头。
DeepMind 表示，机器人必须擅长传球等低级技能，并能够处理更复杂 电子邮件列表 的任务，包括长期规划和战略制定。他的对手也使用了不同的风格，而他则根据大量数据改进和调整了自己的方法。
3D 打印的球拍臂机器人在与不同技术水平的人类的 29 场比赛中赢得了 13 场。该机器人在与初学者的比赛中获胜率为 100%，在与中级玩家的比赛中获胜率为 55%。然而，他在对阵先进对手的比赛中全部输掉。
据 DeepMind 称，该项目的结果是朝着在现实世界任务中实现人类水平的速度和性能迈出的一步，这也是机器人社区所努力的目标。
研究人员使用了四种方法，这些方法可能使结果对其他领域也有用：
分层和模块化的政策架构；
将模型从模拟转移到现实世界而无需额外定制的方法，包括确定与现实世界相关的学习任务分布的迭代方法；
实时适应未知对手；
人类研究——在物理环境中与未知对手的真实比赛中测试模型。
该公司还补充说，这种方法允许进行人类水平的竞技游戏，并使人们喜欢与机器人代理一起玩。
DeepMind 并不是唯一一家用乒乓球训练其系统的公司。这项运动需要手眼协调、战略思维、速度和适应能力，因此非常适合训练和测试人工智能机器人的这些技能。
日本开发商欧姆龙的全球首台“乒乓球机器人训练器”于2017年进入“吉尼斯纪录”。该公司声称其机器人“代表了未来人与技术之间存在的关系”。
更有趣的是：
谷歌为机器狗发明了一项运动学科
技术如何改变体操裁判
Web 3.0 如何改善球迷与体育联盟之间的互动