Robot pokonał nowicjuszy w ping-ponga. Ciekawie zrobiło się, gdy zagrał z profesjonalistami

Strategiczne gry planszowe, pokroju szachów czy go, to od wielu lat ulubieńcy naukowców zajmujących się rozwojem sztucznej inteligencji. Choć tego typu systemy komputerowe są imponujące, to nietrudno się domyślić, że największą radością naukowców są roboty potrafiące grać w gry i uprawiać dyscypliny sportowe wymagające fizycznego ruchu. Bowiem możliwość odtworzenia ludzkiego zachowania w tej i innych poddziedzinach robotyki to święty Graal wszystkich inżynierów

Badacze Google DeepMind, jednostki badawczej która kilka lat temu opracowała AlphaZero, również interesują się rozwojem maszyn zdolnych pokonać człowieka nie tylko na płaskiej planszy. Efektem tego jest całkiem zręczna maszyna, która zgrabnie radzi sobie w ping-ponga.

Grupa naukowców pod przewodnictwem Davida B. D'Amrosio opublikowała pracę naukową poświęconą projektowi robota grającego w tenisa stołowego.

Inżynierowie projekt rozpoczęli od oprogramowania - sztucznej inteligencji sterującej maszyną. W tym celu stworzyli oni duży zbiór danych "początkowych stanów piłek do tenisa stołowego", w tym informacje o pozycji, obrocie i prędkości. Następnie poinstruowali system by ten, na podstawie informacji ze zbioru danych, uczył się różnych ruchów i umiejętności potrzebnych do efektywnej jak odbijanie serwów, celowanie z backhandu i metody topspinowe z forehandu. W procesie uczenia maszynowego zastosowano metodę uczenia przez wzmacnianie, która jest również powszechnie wykorzystywana w nauce AI w gry planszowe i komputerowe.

W następnym kroku uczeni sparowali sztuczną inteligencję z robotycznym ramieniem zdolnym do wykonywania złożonych, szybkich ruchów i wystawili maszynę do pojedynków z ludzkimi graczami. Co więcej, dane pozyskane podczas pojedynków z ludźmi naukowcy wykorzystali do stworzenia "ciągłej pętli informacji zwrotnych" dzięki której robot uczył się także z gry przeciwko ludziom.

W przypadku gry przeciwko nowicjuszom robot wygrał 100 proc. wszystkich pojedynków. W starciu z zawodnikami "średniozaawansowanymi" efektywność maszyny spadała do 55 proc., z kolei przepaść pomiędzy umiejętnościami maszyny i zaawansowanych graczy ping-ponga była na tyle duża, że robot przegrał wszystkie mecze.

Uczestnicy eksperymentu opisali swoje doświadczenia z gry przeciwko robotowi jako "przyjemne" i "wymagające". Doceniali zdolność robota do adaptacji i uważali, że jest on "unikalnym" i "angażującym" przeciwnikiem. Część z nich zauważyło, że rozgrywka z robotem różniła się od gry przeciwko innym nieludzkim przeciwnikom, takim jak automatyczne maszyny rzucające piłki lub po prostu ściany, czyniąc ją bardziej dynamicznym i interaktywnym doświadczeniem.

Według badaczy dalsze badania nad robotami zdolnymi grać w ping-ponga mogą wyewoluować w wiele różnych kierunków. Dalsze prace nad ich lub inną, podobną maszyną powinny zostać ukierunkowane na optymalizację oprogramowania i usprawnienia sprzętowe, dzięki którym robot poprawiłby nie tylko swoje wyniki, ale i znalazłby zastosowania wykraczające poza pole eksperymentalne - np. w treningu początkujących graczy