Naudodama daugybę duomenų, „Google“ išmokė stalo tenisą žaidžiantį robotą, kad jis galėtų įveikti konkurentus žmones ir tobulėti. Rezultatai buvo įspūdingi ir rodo roboto greičio ir miklumo šuolį į priekį. Taip pat atrodo tikrai smagiai.
„Pasiekti žmogaus lygio greitį ir našumą atliekant realias užduotis yra šiaurės žvaigždė robotikos tyrimų bendruomenei. Taip prasideda darbas, kurį parašė „Google“ mokslininkų komanda, kuri padėjo sukurti, išmokyti ir išbandyti stalo teniso botą.
Neabejotinai pastebėjome nemažą pažangą robotikoje, kuri leidžia humanoidinėms mašinoms su našumo kotletais atlikti realaus pasaulio užduotis, įskaitant viską nuo pjaustyti ingredientus vakarienei į dirba BMW gamykloje. Tačiau, kaip rodo „Google“ komandos citata, galimybė padidinti greitį tobulėja šiek tiek, gerai, lėtai.
Štai kodėl naujas stalo tenisą žaidžiantis robotas yra toks įspūdingas. Kaip matote kitame vaizdo įraše, žaidimuose su konkurentais robotas sugebėjo atsilaikyti, nors dar nėra olimpinio lygio. Per 29 rungtynes botas turėjo 45% sėkmės rodiklį, nugalėdamas 13 žaidėjų. Nors tai tikrai geriau, nei daugelis naujojo atlaso rašytojų padarytų prieš bet kurį konkurentą, robotas sugebėjo pasižymėti tik pradedantiesiems ir vidutinio lygio žaidėjams. Jis pralaimėjo visas rungtynes, kurias žaidė prieš pažengusius žaidėjus. Jis taip pat neturėjo galimybės paduoti kamuolio.
Keletas akcentų – Žmogaus lygio konkurencingo roboto stalo teniso pasiekimas
„Net prieš kelis mėnesius prognozavome, kad realiai robotas gali nesugebėti laimėti prieš žmones, kurie anksčiau nebuvo žaidę“, – sakė Pannagas Sanketi. pasakojo „MIT Technology Review“.. „Sistema tikrai viršijo mūsų lūkesčius. Tai, kaip robotas įveikė net stiprius priešininkus, pribloškė. Projektui vadovavęs Sanketi yra „Google DeepMind“ vyresnysis programinės įrangos inžinierius. Google DeepMind yra įmonės AI filialas, todėl šis tyrimas galiausiai buvo susijęs su duomenų rinkiniais ir sprendimų priėmimu, kaip apie tikrąjį irklenčio roboto veikimą.
Norėdami išmokyti sistemą, mokslininkai surinko daug duomenų apie stalo teniso kamuoliukų būsenas, įskaitant sukimąsi, greitį ir padėtį. Toliau imituojamų rungtynių metu boto „smegenys“ buvo treniruojamos žaidimo pagrindų. To pakako, kad būtų galima žaisti su žmonėmis. Tada per rungtynes sistema naudojo kamerų rinkinį, kad reaguotų į žmonių iššūkius, naudodama tai, ką žino. Jis taip pat galėjo toliau mokytis ir išbandyti naujas taktikas, kaip įveikti varžovus, o tai reiškė, kad galėjo tobulėti skrendant.
„Aš esu didelis gerbėjas, kad robotų sistemos iš tikrųjų dirba su tikrais žmonėmis ir šalia jų, ir tai yra puikus to pavyzdys“, – sakė Sanketi MIT. „Galbūt tai nėra stiprus žaidėjas, bet žaliavos yra skirtos tam, kad nuolat tobulėtų ir galų gale pasiektų“.
Šiame vaizdo įraše parodyta dar daugiau informacijos apie robotą treniruočių metu ir įvairius įgūdžius, kuriuos jis galėjo panaudoti.
Demonstracijos – Žmogaus lygio konkurencingo roboto stalo teniso pasiekimas
Tyrimas buvo paskelbtas m „Arxiv“ popierius.
Šaltiniai: MIT technologijų apžvalga, Google