Wysoko na liście priorytetów znajduje się sztuczna inteligencja. Jednak na porządku dziennym jest coś więcej niż sztuczna inteligencja, to piłka nożna. Według brytyjskiej gazety internetowej The Independent, wyposażone w sztuczną inteligencję roboty opracowane przez Google DeepMind odkryły, jak grać w piłkę nożną. Miniaturowe roboty humanoidalne są na wysokości kolan, ale mogą skakać, strzelać bramki i łatwo dochodzić do siebie po potknięciu.
Według raportu badacze AI wykonali następujące czynności, aby nauczyć go grać:
- Wykorzystując najnowocześniejszy silnik fizyczny MuJoCo firmy DeepMind, naukowcy przez dziesięciolecia najpierw szkolili wirtualne wersje robotów w symulacjach meczów.
- Symulowane roboty były nagradzane, gdy prowadziły do lepszych wyników, takich jak odebranie piłki przeciwnikowi lub zdobycie bramki.
- Gdy byli w stanie wystarczająco dobrze wykonywać podstawowe umiejętności, naukowcy z DeepMind przenieśli sztuczną inteligencję do rzeczywistych wersji dwunożnych robotów, które były w stanie rozgrywać ze sobą mecze piłki nożnej bez dodatkowego szkolenia.
DeepMind użył następujących stwierdzeń w swoim poście na blogu:
„Wytrenowani piłkarze demonstrują silne i dynamiczne umiejętności poruszania się po upadku, takie jak szybka rekonwalescencja, chodzenie, obracanie, uderzanie itp. Rozwijają również podstawowe zrozumienie gry strategicznej, na przykład uczą się przewidywać ruchy piłki i blokować przeciwnika. Scenariusze.
„Nawet przez nie są słabi z natury…”
Chociaż roboty są z natury delikatne, niewielkie zmiany sprzętowe podczas szkolenia i podstawowa regulacja zachowania pozwoliły robotom nauczyć się bezpiecznych i skutecznych ruchów, jednocześnie działając w sposób dynamiczny i zwinny”.
„Nauka aktywnych umiejętności piłkarskich dla robotów dwunożnych z uczeniem głębokiego wzmacniania”
Mówi się, że artykuł szczegółowo opisujący badania zatytułowany „Nauka zwinnych umiejętności piłkarskich dla robota dwunożnego z uczeniem głębokiego wzmocnienia” jest obecnie poddawany recenzji.
Poprzednie badania DeepMind dotyczące sztucznej inteligencji grającej w piłkę nożną wykorzystywały różne ustawienia drużyn, aby uczyć symulowane humanoidalne roboty, jak pracować zespołowo, zwiększając liczbę graczy.
Naukowcy twierdzą, że prace nie tylko poprawią integrację między systemami AI, ale także zapewnią nowe sposoby rozwoju sztucznej inteligencji ogólnej (AGI) na poziomie równym lub wyższym od ludzkiego.
„Profesjonalny guru sieci. Przyjazny odkrywca. Miłośnik jedzenia. Ogólny rozrabiaka. Miłośnik telewizji. Nieuleczalny fanatyk piwa”.