Robot có thể đánh bại con người trong thi đấu bóng bàn
Công nghệ DeepMind của Google đã được sử dụng để huấn luyện cánh tay robot chơi bóng bàn và nó đã có thể chiến thắng con người.
Một nghiên cứu mới cho biết, phần mềm DeepMind của Google có thể điều khiển một cánh tay người máy (robot) để đánh bại con người trong bộ môn bóng bàn, nhưng chỉ là người chơi bóng bàn bình thường trong một số trường hợp, còn với những tay vợt hàng đầu thế giới thì chưa chắc.
Hiện nay, đã có những robot có thể nấu ăn, dọn dẹp và nhào lộn, nhưng chúng vẫn gặp khó khăn trong những hoạt động phản ứng nhanh trong thế giới thực. Các nhà nghiên cứu viết trong nghiên cứu: "Đạt được hiệu suất ngang bằng con người về độ chính xác, tốc độ và tính tổng quát vẫn là một thách thức lớn trong nhiều lĩnh vực".
Để khắc phục hạn chế này, các nhà nghiên cứu đã kết hợp một cánh tay robot công nghiệp với một phiên bản tùy chỉnh của thuật toán siêu mạnh của DeepMind. DeepMind sử dụng mạng nơ-ron, một kiến trúc nhiều lớp mô phỏng cách thông tin được xử lý trong não người. Cho đến nay, robot đã có thể đánh bại kỳ thủ cờ vây giỏi nhất thế giới và có thể giải quyết các bài toán tồn tại hàng thập kỷ và nhiều hơn thế nữa.
Khi AI học được cách giao bóng thuận tay hoặc sử dụng nhắm mục tiêu tay trái trong các thuật toán phức tạp, các nhà nghiên cứu cũng thu thập dữ liệu về điểm mạnh, điểm yếu và hạn chế của nó. Sau đó, họ đưa thông tin này trở lại chương trình AI và cung cấp cho DeepMind một thực tế về khả năng của robot. Sau đó, hệ thống chọn các kỹ năng hoặc chiến lược để sử dụng giống như một người chơi bóng bàn có thể làm.
Sau đó, họ cho robot do AI điều khiển thi đấu với 29 người. Robot của DeepMind đã đánh bại tất cả những người mới bắt đầu và khoảng 55% người chơi trung cấp, nhưng bị những người chơi cao cấp đánh bại. Trong hệ thống xếp hạng quốc tế, robot vẫn chỉ là một người chơi nghiệp dư.
Trong tất cả các nhóm kỹ năng và tỷ lệ thắng, người chơi đều đồng ý rằng chơi với robot là vui và hấp dẫn, các nhà nghiên cứu đã viết trong nghiên cứu.
Các nhà nghiên cứu cho biết phương pháp mới này có thể hữu ích cho nhiều ứng dụng đòi hỏi phản ứng nhanh trong môi trường vật lý năng động.
