Eine neue Studie legt nahe, dass Googles DeepMind-Software einen Roboterarm so steuern kann, dass er einen Menschen im Tischtennis schlägt, allerdings nur in einigen Fällen gegen durchschnittliche Tischtennisspieler; die Wirksamkeit gegen Weltklassespieler ist nicht garantiert.
Roboter können Menschen im Tischtennis schlagen.
TPO – Die DeepMind-Technologie von Google wurde eingesetzt, um einen Roboterarm für das Tischtennisspielen zu trainieren, und dieser konnte sogar Menschen schlagen.
Báo Tiền Phong•12/08/2024Aktuell gibt es Roboter, die kochen, putzen und Akrobatik vollführen können, doch ihre Reaktionsfähigkeit im Alltag lässt weiterhin zu wünschen übrig. „Menschliche Leistungen in Bezug auf Genauigkeit, Geschwindigkeit und Vielseitigkeit zu erreichen, bleibt in vielen Bereichen eine große Herausforderung“, schreiben die Forscher in ihrer Studie.
Um diese Einschränkung zu überwinden, kombinierten Forscher einen Industrieroboterarm mit einer angepassten Version des leistungsstarken Algorithmus von DeepMind. DeepMind nutzt neuronale Netze, eine mehrschichtige Architektur, die die Informationsverarbeitung im menschlichen Gehirn nachbildet. Bislang konnte der Roboter den weltbesten Go-Spieler besiegen und Probleme lösen, die seit Jahrzehnten ungelöst waren.
Während die KI lernt, mit der Vorhand aufzuschlagen oder in komplexen Algorithmen gezielt mit der linken Hand zu spielen, sammeln die Forscher Daten zu ihren Stärken, Schwächen und Grenzen. Diese Informationen fließen dann in das KI-Programm ein und ermöglichen DeepMind eine realistische Einschätzung der Fähigkeiten des Roboters. Das System wählt anschließend die passenden Fähigkeiten oder Strategien aus, ähnlich wie ein menschlicher Tischtennisspieler.
Anschließend ließen sie den KI-gesteuerten Roboter gegen 29 Personen antreten. Der Roboter von DeepMind besiegte alle Anfänger und etwa 55 % der fortgeschrittenen Spieler, musste sich aber den Profis geschlagen geben. Im internationalen Ranglistensystem gilt der Roboter daher noch als Amateurspieler.
Unabhängig von Können und Gewinnquote waren sich die Spieler einig, dass das Spielen gegen Roboter Spaß machte und fesselnd war, schrieben die Forscher in der Studie.
Forscher sagen, diese neue Methode könnte für eine Vielzahl von Anwendungen nützlich sein, die eine schnelle Reaktion in dynamischen physikalischen Umgebungen erfordern.
Ha Thu
Laut Live Science
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