Посмотрите, как робот-игрок в пинг-понг от Google DeepMind сражается с людьми

Пинг-понг, похоже, является любимым видом спорта, когда речь идет о технологических фирмах, демонстрирующих свою роботизированную продукцию. Японская фирма Omron, например, несколько лет назад попала в заголовки газет со своим роботом для пинг-понга , который мог с комфортом выдержать розыгрыш с игроком-человеком, демонстрируя при этом свои сенсорные и управляющие технологии.

А с учетом того, что в последнее время искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, мы начинаем видеть более продвинутых роботов-игроков в пинг-понг, которые вскоре смогут дать возможность даже лучшим игрокам-людям побороться за свои деньги.

Возьмите на вооружение это впечатляющее усилие инженеров Google DeepMind. В новой статье под названием «Достижение конкурентоспособного настольного тенниса роботов на человеческом уровне» команда заявила, что создала «настоящего любительского игрока человеческого уровня», который сочетает в себе искусственный интеллект с промышленной роботизированной рукой – с прикрепленной битой.

На видео (вверху) показано, как робот с искусственным интеллектом быстро принимает решения и выполняет ряд ударов слева и справа. Примечательно, что он также способен наносить ответные удары с легким вращением, демонстрируя способность считывать вращение мяча и соответствующим образом корректировать способ удара по мячу. Он также способен справиться с мячом, летящим на него на высоких и низких скоростях со всех частей стола, а также с мячами, летящими на него со значительной высоты после сильного отскока от стола. Это действительно очень впечатляет.

«Достижение скорости и производительности человеческого уровня при выполнении реальных задач — это полярная звезда для исследовательского сообщества робототехники», — говорят исследователи в статье. «Эта работа делает шаг к этой цели и представляет первого обученного робота-агента, который достигает любительского человеческого уровня в соревнованиях по настольному теннису».

В ходе серии тестовых схваток робот выиграл 100% игр, в которые он играл, против новичков и 55% — против игроков среднего уровня. Тем не менее, явно есть куда совершенствоваться, поскольку команда проиграла все игры продвинутым игрокам. В целом робот выиграл 45% из 29 сыгранных игр.