VIDEO: Googleov robot razvaljuje u ping pongu

Današnji roboti u sebi imaju ugrađen AI koji im omogućuje da nas pobjeđuju u gotovo svim igrama na ploči, od šaha do Go, a uskoro bi nas mogli pobjeđivati u sportovima poput košarke i nogometa, gdje smo ih već imali prilike vidjeti na djelu. Najnoviji pod nazivom i-Sim2Real, koristi Googleov AI za igranje stolnog tenisa i zahvaljujući naprednim algoritmima, strojnom i potpomognutom učenju, sve je uspješniji protiv ljudskih igrača.

Valja naglasiti da je robot u sadašnjoj fazi "kooperativan", što znači da samo vraća lopticu na stol preko mreže i ne pokušava igrati napadački i na bodove, no budite sigurni da će ga uskoro opremiti algoritmima za predviđanje ljudskih udaraca i izvođenje "top spinova" i "rezanaca" pa ćemo vidjeti hoće li Kinezi još dugo dominirati u ovom sportu.

Google je napravio demonstraciju u kojoj pokazuje da robot može gotovo beskonačno vraćati lopticu na stol, pri čemu je postigao rekord od 340 uzastopno vraćenih loptica u jednom gemu, kao što možete vidjeti u ovom videu.  

Po nama je veliki napredak već u tome što je robot uopće u stanju igrati s ljudima, mada je očito da ga čovjek u ovoj demonstraciji ne pokušava "razbiti" jakim, brzim ili podmuklim loptama, već se zasad radi samo o dodavanju.

"i-Sim2Real koristi jednostavan model ljudskog ponašanja kao približnu početnu točku i prebacuje se između obuke u simulaciji i primjene u stvarnom svijetu. U svakoj iteraciji model ljudskog ponašanja i udarci se usavršavaju", navodi Google i kaže da je bilo dobro započeti s lošom aproksimacijom ljudskog ponašanja, jer robot tek počinje učiti. Sa svakom se igrom prikuplja više stvarnih ljudskih podataka, poboljšavajući točnost i dopuštajući umjetnoj inteligenciji da uči više.

Pored toga, robot je u stanju vraćati lopticu u različite regije, zasad ne s točnom matematičkom preciznošću, ali dovoljno dobro da može početi izvršavati strategiju.

Također ističu da se ovdje ne radi o stvaranju ultimativnog stroja za stolni tenis, već o pronalaženju načina za učinkovito treniranje robota uz interakcije s ljudima.

Bez obzira što kažu, Ma Long čuvaj se!