Роботи можуть перемогти людей у матчах з настільного тенісу.

Роботи можуть перемогти людей у матчах з настільного тенісу (зображення 1)

Нове дослідження показує, що програмне забезпечення DeepMind від Google може керувати роботизованою рукою, щоб перемогти людину в настільному тенісі, але лише проти пересічних гравців у настільний теніс у деяких випадках; його ефективність проти провідних гравців світу не гарантована.

Наразі існують роботи, які можуть готувати, прибирати та виконувати акробатичні трюки, але вони все ще мають труднощі з можливостями швидкого реагування в реальному світі. «Досягнення людського рівня з точки зору точності, швидкості та універсальності залишається серйозною проблемою в багатьох галузях», – пишуть дослідники у своєму дослідженні.

Щоб подолати це обмеження, дослідники поєднали промислову роботизовану руку з налаштованою версією потужного алгоритму DeepMind. DeepMind використовує нейронні мережі, багатошарову архітектуру, яка імітує процес обробки інформації в людському мозку. Поки що робот зміг перемогти найкращого гравця в го у світі та вирішити проблеми, які стояли перед ним десятиліттями і навіть пізніше.

У міру того, як штучний інтелект навчається подавати форхендом або використовувати прицілювання лівою рукою у складних алгоритмах, дослідники також збирають дані про його сильні та слабкі сторони, а також обмеження. Потім вони передають цю інформацію назад у програму штучного інтелекту, надаючи DeepMind реалістичну оцінку можливостей робота. Потім система вибирає, які навички чи стратегії використовувати, подібно до того, як це робить гравець у настільний теніс.

Потім вони запросили робота, керованого штучним інтелектом, змагатися з 29 людьми. Робот DeepMind переміг усіх новачків та близько 55% гравців середнього рівня, але поступився досвідченим гравцям. У міжнародній системі рейтингу робот все ще вважається гравцем-аматором.

Дослідники пишуть у дослідженні, що гравці, маючи всі навички та показники виграшів, погодилися, що гра проти роботів була веселою та захопливою.

Дослідники кажуть, що цей новий метод може бути корисним для різноманітних застосувань, що потребують швидкої реакції в динамічних фізичних середовищах.

Ха Чт

Згідно з Live Science