Tačiau Fan Zhendongas, 2024 m. aukso medalio laimėtojas asmeninėse ir komandinėse vyrų stalo teniso varžybose, gali būti ramus: dirbtinio intelekto (DI) įgalintas robotas galėjo įveikti tik vidutinio lygio žaidėjus, ir tik kai kuriais atvejais, teigiama naujajame tyrime.
Dabar robotai gali gaminti maistą, valyti namus ir atlikti akrobatinius triukus, tačiau jiems sunku greitai reaguoti į realią aplinkos informaciją, rašo livescience.com.
„Pasiekti žmogaus lygio našumą tikslumo, greičio ir bendrumo požiūriu vis dar išlieka dideliu iššūkiu daugelyje sričių“, – rašo tyrėjai tyrime.
Siekdami įveikti šį apribojimą, tyrėjai sujungė pramoninio roboto ranką su pritaikyta „DeepMind“ itin galingo mokymosi algoritmo versija. „DeepMind“ naudoja neuroninius tinklus – daugiasluoksnę architektūrą, kuri imituoja informacijos apdorojimą žmogaus smegenyse, kad palaipsniui išmoktų naujos informacijos. Iki šiol jis įveikė geriausią pasaulyje „Go“ žaidėją, nuspėjo kiekvieno organizme esančio baltymo struktūrą, išsprendė dešimtmečių senumo matematikos uždavinius ir kt.
Sistema buvo mokoma įvaldyti konkrečius žaidimo aspektus, pavyzdžiui, išmokti taisykles, atlikti padavimus iš priekio ar naudoti taiklųjį smūgį iš nugaros, – mokantis pagal sudėtingus algoritmus, naudojant realaus pasaulio ir imitacinius duomenis.
Kai dirbtinis intelektas mokėsi, tyrėjai taip pat rinko duomenis apie jo stipriąsias ir silpnąsias puses bei apribojimus. Tada jie šią informaciją pateikė atgal į dirbtinio intelekto programą, taip suteikdami tikrovišką įspūdį apie jo gebėjimus.
Tada sistema, atsižvelgdama į savo priešininko stipriąsias ir silpnąsias puses, pasirinko, kokius įgūdžius ar strategijas naudoti konkrečiu momentu, panašiai kaip tai galėtų padaryti žmogus stalo teniso žaidėjas.
Tada jie savo dirbtinio intelekto valdomą robotą pastatė prieš 29 žmones. „DeepMind“ apmokyta roboto ranka įveikė visus pradedančiuosius ir apie 55 proc. vidutinio lygio žaidėjų, tačiau patyrę žaidėjai ją sutriuškino.
Atrodo, kad daugumai žaidėjų žmonių patiko žaisti prieš sistemą. „Visose įgūdžių grupėse ir pagal laimėjimų skaičių žaidėjai sutiko, kad žaisti su robotu buvo „smagu“, – tyrime rašė tyrėjai.
Naujasis metodas galėtų būti naudingas įvairioms taikomosioms programoms, kurioms reikia greitai reaguoti dinamiškoje fizinėje aplinkoje, teigė tyrėjai.
