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首頁 科技週邊 人工智慧 這款Google DeepMind機器人會在2028年奧運會上演奏嗎?

這款Google DeepMind機器人會在2028年奧運會上演奏嗎?

Apr 15, 2025 am 10:16 AM

Google DeepMind的乒乓球機器人:體育和機器人技術(shù)的新時代

巴黎2024年奧運會可能已經(jīng)結(jié)束,但是由於Google DeepMind,運動和機器人技術(shù)的新時代正在興起。他們的開創(chuàng)性研究(“實現(xiàn)人類水平的競爭機器人乒乓球”)展示了一個機器人,能夠打球網(wǎng)球?qū)垢鞣N技能水平的人。這位機器人運動員配備了Advanced 6 Dof ABB 1100武器,擁有驚人的45%勝率。這項成就為未來的“機器人奧運會”打開了大門,國家與最成熟的機器人運動員競爭。

想像一下,一個機器人表現(xiàn)出經(jīng)驗豐富的球員的精確性和敏捷性,與一個激動人心的乒乓球比賽中吸引了人類對手。本文深入研究了這一非凡的壯舉,這是實現(xiàn)人類機器人性能的重大飛躍。

這款Google DeepMind機器人會在2028年奧運會上演奏嗎?

關(guān)鍵發(fā)現(xiàn):

  1. Google DeepMind的機器人在乒乓球中實現(xiàn)了業(yè)餘人類水平的表現(xiàn)。
  2. 分層系統(tǒng)可以實時適應(yīng)和戰(zhàn)略決策。
  3. 雖然對初學(xué)者和中級球員的印象深刻,但它仍在高級策略中掙扎。
  4. 機器人成功地彌合了“ SIM-TO-REAL”差距,將模擬技能直接應(yīng)用於現(xiàn)實世界中。
  5. 人類玩家發(fā)現(xiàn)這種經(jīng)歷令人愉悅而引人入勝。

目錄:

  • 願景:從模擬到現(xiàn)實
  • 征服SIM到現(xiàn)實的鴻溝
  • 績效分析:獲勝,損失和經(jīng)驗教訓(xùn)
  • 人類因素:超越記分牌
  • 批判性評估:優(yōu)勢,劣勢和未來的方向
  • 常見問題

願景:從模擬到現(xiàn)實

參與該項目的專業(yè)乒乓球教練Barney J. Reed說:“真正令人讚嘆的是各級和風(fēng)格的機器人遊戲球員。我們的目標(biāo)是中級表現(xiàn),令人驚訝的是,這一切都取得了成就。所有辛勤工作都取得了回報。機器人甚至超出了我的期望。”

機器人的創(chuàng)作超越了簡單的遊戲玩法;這是評估現(xiàn)實世界機器人功能的基準(zhǔn)。乒乓球以其速度,精確要求和戰(zhàn)略深度提供了完美的測試場。最終目標(biāo)是在模擬中無縫的過渡技能到不可預(yù)測的現(xiàn)實世界。

該項目利用了一種新穎的分層和模塊化策略架構(gòu)。低級控制器(LLC)處理特定技能,而高級控制器(HLC)基於實時遊戲分析來策略性地協(xié)調(diào)這些技能。這種複雜的方法使機器人可以根據(jù)對手的技能水平來調(diào)整其策略,從而證明了類似人類的決策。

這款Google DeepMind機器人會在2028年奧運會上演奏嗎?

征服SIM到現(xiàn)實的鴻溝

機器人技術(shù)的一個重大障礙是“ SIM到真實”差距。該項目通過使機器人能夠在無需進(jìn)一步培訓(xùn)的情況下將模擬技能應(yīng)用於現(xiàn)實世界的比賽,直接解決了這一問題。這種“零射”轉(zhuǎn)移是通過從現(xiàn)實世界相互作用中學(xué)習(xí)的迭代過程來實現(xiàn)的。在模擬和現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)收集中加強學(xué)習(xí)(RL)的混合物允許連續(xù)的技能改進(jìn)。

績效分析:獲勝,損失和經(jīng)驗教訓(xùn)

這款Google DeepMind機器人會在2028年奧運會上演奏嗎?

對29名不同技能的人類參與者評估了機器人的性能??傮w45%的獲勝率令人印象深刻,對初學(xué)者的勝率為100%,對中級球員的勝率為55%。但是,它與高級球員鬥爭,強調(diào)了改進(jìn)處理複雜策略的領(lǐng)域,尤其是底漆。

人類因素:超越記分牌

這款Google DeepMind機器人會在2028年奧運會上演奏嗎?

除了獲勝/損失記錄之外,人類玩家還發(fā)現(xiàn)了這種經(jīng)歷引人入勝且令人愉悅。這強調(diào)了積極的人類機器人相互作用的重要性。即使是高級球員也讚賞挑戰(zhàn),並將機器人的潛力視為培訓(xùn)夥伴。

批判性評估:優(yōu)勢,劣勢和未來的方向

這款Google DeepMind機器人會在2028年奧運會上演奏嗎?

分層控制系統(tǒng)和零射擊SIM到運行轉(zhuǎn)移是主要的進(jìn)步。機器人的實時改編值得注意。但是,對高??級玩家的局限性強調(diào)了在旋轉(zhuǎn)檢測,實時決策和學(xué)習(xí)算法中進(jìn)一步發(fā)展的必要性。

結(jié)論

該項目代表了機器人技術(shù)的重要一步,證明了機器人在復(fù)雜的現(xiàn)實世界環(huán)境中運行的潛力。儘管成就是顯著的,但它也強調(diào)了仍然存在的挑戰(zhàn)。未來的研究將以這一基礎(chǔ)為基礎(chǔ),突破了機器人能力的界限。

分享您對機器人技術(shù)未來的想法!

常見問題

Q1。什麼是Google DeepMind乒乓球機器人?答:這是一個在業(yè)餘人類層面上打乒乓球的機器人。

Q2。機器人如何適應(yīng)?答:它使用分層系統(tǒng)來進(jìn)行戰(zhàn)略決策和技能執(zhí)行。

Q3。機器人的挑戰(zhàn)是什麼?答:它與高級球員鬥爭,尤其是在蓬鬆的情況下。

Q4。什麼是“零射擊SIM到實現(xiàn)”挑戰(zhàn)?答:在沒有進(jìn)一步培訓(xùn)的情況下,將模擬技能應(yīng)用於現(xiàn)實情況。

Q5。玩家如何反應(yīng)?答:他們發(fā)現(xiàn)與機器人玩耍的樂趣和吸引力。

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