En ny studie antyder at Googles DeepMind-programvare kan kontrollere en robotarm for å slå et menneske i bordtennis, men bare mot gjennomsnittlige bordtennisspillere i noen tilfeller; effektiviteten mot toppspillere i verden er ikke garantert.
Roboter kan slå mennesker i bordtenniskamper.
TPO – Googles DeepMind-teknologi har blitt brukt til å trene en robotarm til å spille bordtennis, og den har klart å slå mennesker.
For tiden finnes det roboter som kan lage mat, rengjøre og utføre akrobatikk, men de sliter fortsatt med raske responsegenskaper i den virkelige verden. «Å oppnå ytelse på menneskelig nivå når det gjelder nøyaktighet, hastighet og generalitet er fortsatt en stor utfordring på mange felt», skrev forskerne i studien sin.
For å overvinne denne begrensningen kombinerte forskere en industriell robotarm med en tilpasset versjon av DeepMinds kraftige algoritme. DeepMind bruker nevrale nettverk, en flerlagsarkitektur som etterligner hvordan informasjon behandles i den menneskelige hjernen. Så langt har roboten vært i stand til å slå verdens beste Go-spiller og løse problemer som har stått i flere tiår og utover.
Etter hvert som AI-en lærer å serve med forehanden eller bruke venstrehånds-targeting i komplekse algoritmer, samler forskere også inn data om dens styrker, svakheter og begrensninger. Deretter mater de denne informasjonen tilbake til AI-programmet, noe som gir DeepMind en realistisk vurdering av robotens evner. Systemet velger deretter hvilke ferdigheter eller strategier som skal brukes, omtrent som en menneskelig bordtennisspiller ville gjort.
Deretter lot de den AI-kontrollerte roboten konkurrere mot 29 personer. DeepMinds robot beseiret alle nybegynnere og omtrent 55 % av de viderekomne spillerne, men ble slått av de avanserte spillerne. I det internasjonale rangeringssystemet regnes roboten fortsatt som en amatørspiller.
Forskerne skrev i studien at spillerne var enige om at det å spille mot roboter var morsomt og engasjerende på tvers av alle ferdighetssett og seiersrater.
Forskere sier at denne nye metoden kan være nyttig for en rekke bruksområder som krever rask respons i dynamiske fysiske miljøer.
Ha Thu
Ifølge Live Science


Sen ettermiddagssol i grenseområdet

Den hellige Dong-pagoden





Kommentar (0)