Компания Google, занимающаяся разработкой искусственного интеллекта DeepMind, создала роботизированную руку, способную конкурировать с опытными игроками в настольном теннисе. Эта рука умеет выполнять удары с обеих сторон, демонстрируя хороший уровень вращения и впечатляющую точность.
В недавнем исследовании, проведенном подразделением Google DeepMind, было сообщено, что их роботизированная ракетка одержала победы над любителями в 13 из 29 полных матчей по настольному теннису. Хотя она еще далека от профессиональных игроков, достижение уровня любителя является значительным успехом для ИИ-системы.
MIT Technology Review сообщило, что игравшие против робота люди находили соревнования увлекательными. Они отметили, что это был интересный вызов, который мог содействовать улучшению их навыков во время тренировок. Видео продемонстрировало, как бот ловко реагирует на разные подачи и стили игры. В моменты напряженной партии он даже демонстрирует движения, схожие с человеческими, несмотря на отсутствие ног.
"Несколько месяцев назад мы предполагали, что робот вряд ли сможет одержать победу над соперниками, с которыми он ранее не играл. Однако, система безусловно превысила наши ожидания. Способность робота обыгрывать даже сильных игроков оказалась удивительной", — отметил Паннаг Санкети, инженер DeepMind и один из создателей проекта.
DeepMind применил двухступенчатую методику для подготовки своего пинг-понгового робота. В первую очередь, система развивала свои навыки ударов с помощью компьютерных симуляций, которые воспроизводили реалистичную физику и игровой процесс настольного тенниса. Затем команда усовершенствовала эти умения, обучая робота на реальных данных.
Во время матчей робот использует две камеры для отслеживания положения мяча. Он также применяет технологию захвата движений для анализа действий соперника, используя ракетку с светодиодом для определения его стиля игры. Все эти данные интегрируются обратно в симуляции, позволяя постоянно улучшать тактику через непрерывное обновление информации. Проще говоря, с каждой игрой робот становится все более эффективным.
Тем не менее, данная система имеет свои ограничения. Роботу было сложно эффективно реагировать на мгновенные удары, мячи, вылетающие далеко за пределы игрового стола, или на низкие скользящие подачи. Кроме того, он сталкивался с трудностями в играх против игроков, способных придавать мячу значительное вращение, так как он не способен измерять это вращение - по крайней мере, на данный момент. DeepMind уверена, что усовершенствованное предсказательное моделирование искусственного интеллекта и более продвинутое обнаружение столкновений могут помочь преодолеть эти затруднения.