Nội dung bài viết
Theo một nghiên cứu mới cho thấy những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo đang khiến robot trở nên nhanh nhẹn hơn như thế nào, một robot cầm vợt rất thành thạo trong việc chơi bóng bàn.
Gã khổng lồ điện tử Nhật Bản Sony đã chế tạo cánh tay robot mà hãng gọi là Ace và đọ sức với các vận động viên chuyên nghiệp.
Ace đã chứng tỏ là một đối thủ xứng tầm, mặc dù đối thủ này có một số thuộc tính không phải con người: chín mắt camera bố trí xung quanh sân và khả năng kỳ lạ là theo dõi biểu tượng của quả bóng để đo độ xoáy của nó.
Robot đã học cách chơi môn thể thao này bằng phương pháp AI được gọi là học tăng cường. Nhà nghiên cứu AI của Sony, Peter Dürr, đồng tác giả của nghiên cứu được công bố hôm thứ Tư trên tạp chí khoa học Nature, cho biết: "Không có cách nào để lập trình cho robot chơi bóng bàn bằng tay.
Bạn phải học cách chơi từ kinh nghiệm".
Để tiến hành các thí nghiệm, Sony đã xây dựng một sân bóng bàn có kích thước Olympic tại trụ sở chính ở Tokyo để cung cấp cho các vận động viên chuyên nghiệp và có trình độ cao khác một “sân chơi bình đẳng” với robot, Dürr cho biết trong một cuộc phỏng vấn với Associated Press.
Một số vận động viên cho biết họ rất ngạc nhiên trước năng lực của Ace. Sony nói thế là “lần đầu tiên một robot đạt được thành tích chơi ở cấp độ chuyên gia, con người trong một môn thể thao cạnh tranh thường được chơi trong thế giới vật chất, một cột mốc lâu dài đối với nghiên cứu AI và robot”.
Robot được chế tạo theo yêu cầu có tám khớp điều khiển các chuyển động hoặc mức độ tự do của nó, cho phép nó định vị vợt, thực hiện các cú đánh và phản ứng nhanh chóng với các pha đánh bóng của đối thủ.
Michael Spranger, chủ tịch Sony AI, cho biết trong một cuộc phỏng vấn: “Tốc độ thực sự là một trong những vấn đề cơ bản của chế tạo robot ngày nay, đặc biệt là trong các tình huống hoặc môi trường không cố định”.
Spranger nói: “Chúng tôi thấy rất nhiều robot trong các nhà máy hoạt động rất rất nhanh. "Nhưng chúng đang thực hiện cùng một quỹ đạo lặp đi lặp lại.
Với công nghệ này, chúng tôi cho thấy rằng thực sự có thể huấn luyện robot trở nên rất thích nghi, cạnh tranh và nhanh chóng trong những môi trường không chắc chắn và liên tục thay đổi." Spranger cho biết công nghệ như vậy có thể đóng một vai trò quan trọng trong sản xuất và các ngành công nghiệp khác.
Cũng không khó để tưởng tượng phần cứng có tốc độ cao và độ nhạy cao như vậy có thể được sử dụng trong chiến tranh như thế nào. Một robot hình người đã chạy nhanh hơn kỷ lục thế giới của con người trong cuộc đua bán marathon dành cho robot ở Bắc Kinh vào Chủ nhật, nhưng đã đạt được tốc độ nhanh hơn.
Việc tương tác và thi đấu với tốc độ trong tích tắc với các vận động viên con người lành nghề về mặt nào đó là một thử thách khó khăn hơn.
Spranger cho biết điều quan trọng là các nhà nghiên cứu không được mang lại lợi thế quá bất công cho robot và làm cho tốc độ, tầm với của cánh tay và hiệu suất của nó có thể so sánh với một vận động viên lành nghề luyện tập ít nhất 20 giờ một tuần.
Nó chơi theo luật bóng bàn chính thức trên một sân có kích thước thông thường. Spranger nói: “Thật dễ dàng để chế tạo một robot bóng bàn siêu phàm.
"Bạn chế tạo một cỗ máy hút quả bóng và bắn nó ra nhanh hơn nhiều so với mức con người có thể trả lại. Nhưng đó không phải là mục tiêu ở đây.
Mục tiêu là có một mức độ so sánh nào đó, một mức độ công bằng nào đó đối với con người và giành chiến thắng thực sự ở cấp độ AI cũng như cấp độ ra quyết định, chiến thuật và ở một mức độ nào đó là kỹ năng." Ông nói, điều đó có nghĩa là "robot không thể chỉ giành chiến thắng bằng cách đánh bóng nhanh hơn bất kỳ con người nào có thể, mà nó phải giành chiến thắng bằng cách thực sự chơi trò chơi." Các nhà nghiên cứu AI từ lâu đã sử dụng các trò chơi board game như cờ vua làm tiêu chuẩn cho khả năng của máy tính.
Sau đó, họ chuyển sang thế giới trò chơi điện tử có kết thúc mở hơn. Nhưng việc chuyển AI từ môi trường mô phỏng sang thế giới vật lý từ lâu đã là điều nên làm.
tiêu chuẩn ld cho các nhà sản xuất robot.
Năm vừa qua đã đánh dấu một "thời điểm ChatGPT cho ngành chế tạo robot", Spranger cho biết, với các phương pháp tiếp cận mới dựa trên AI để dạy robot về môi trường trong thế giới thực và giao cho chúng các hoạt động đòi hỏi thể chất, chẳng hạn như nhào lộn ngược.
Sony hầu như không phải là hãng đầu tiên xử lý robot trong môn bóng bàn. John Billingsley đã giúp tiên phong trong các cuộc thi như vậy vào năm 1983 trong một bài báo có tiêu đề "Robot Ping-Pong".
Gần đây hơn, bộ phận nghiên cứu AI DeepMind của Google cũng đã đề cập đến môn thể thao này. Và mặc dù ấn tượng nhưng Billingsley cho biết khả năng phát hiện chuyển động và thị giác máy tính toàn diện của Sony khiến con người hai mắt khó có cơ hội.
Gợi ý thực hành:
1. Theo dõi thông báo từ cơ quan địa phương tại California.
2. Kiểm tra nguồn chính thức trước khi chia sẻ lại thông tin.