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      陪練機(jī)器人來(lái)了,你打得過(guò)那個(gè)AI么?

      發(fā)布時(shí)間:2018-11-12 16:46:34來(lái)源:鈦媒體

        更高,更快,更強(qiáng)!在奧林匹克精神的指引下,人類一直在探尋著自我突破之路,世界紀(jì)錄在刷新——停滯——刷新的輪回中一次又一次試探著人類的極限。與人斗,其樂(lè)無(wú)窮。那么,與 AI 比試呢?

        在剛剛結(jié)束的進(jìn)博會(huì)上,歐姆龍展示了他們的最新研究成果——乒乓球機(jī)器人 FORPHEUS,這讓人類在體育層面與 AI 對(duì)抗變成了現(xiàn)實(shí)。以后,人類在“掂量”自己之前,可能要先問(wèn)問(wèn)自己,打的過(guò)那個(gè) AI 嗎?

        從發(fā)球機(jī)到陪練機(jī)器人

        其實(shí)歐姆龍?jiān)谶M(jìn)博會(huì)上展示的乒乓球機(jī)器人 FORPHEUS 已經(jīng)是它的第 5 代。

        2013 年時(shí)歐姆龍推出了它的第一代 FORPHEUS,在兩臺(tái)攝像機(jī)的協(xié)助下,F(xiàn)ORPHEUS 可以在1/1000 秒內(nèi)控制擊球的時(shí)機(jī)與方向,通過(guò)預(yù)測(cè)乒乓球的運(yùn)動(dòng)軌跡,包括球速、旋轉(zhuǎn)速度、旋轉(zhuǎn)方向等幾個(gè)數(shù)據(jù),從而計(jì)算出應(yīng)該讓球拍以什么角度、在哪個(gè)點(diǎn)回?fù)簦?dāng)時(shí)就具備了與業(yè)余選手連續(xù)練球的水平。

        2015 年時(shí),進(jìn)化到第四代的 FORPHEUS 被吉尼斯世界紀(jì)錄認(rèn)證為世界首個(gè)“乒乓球教練機(jī)器人”,此時(shí)的 FORPHEUS 已經(jīng)可以發(fā)球和應(yīng)對(duì)簡(jiǎn)單的扣球了。最新一代的 FORPHEUS 進(jìn)一步優(yōu)化 AI 算法和機(jī)械調(diào)試,將回球誤差控制在 0.1 毫米之內(nèi),另外增設(shè)了一個(gè)追蹤人類動(dòng)作的攝像頭,評(píng)估人類的實(shí)際運(yùn)動(dòng)水平。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)球的軌跡進(jìn)行分析,判斷對(duì)手水平,調(diào)整自己水平,爭(zhēng)取做到與對(duì)手匹配。

        人類從剛剛出生,到能拿起球拍接上幾個(gè)難度不高的球,至少需要 5 年時(shí)間。從無(wú)到有,同樣只花了 5 年時(shí)間,F(xiàn)ORPHEUS 已經(jīng)可以成為一些業(yè)余選手的陪練甚至做他們的教練。

        相比只能執(zhí)行單一角度、有去無(wú)回任務(wù)的發(fā)球機(jī),在 AI 加持下的 FORPHEUS 的進(jìn)化速度讓人咋舌。AlphaGo 戰(zhàn)勝李世石時(shí),讓我們看到了人類與 AI 在自我學(xué)習(xí)和計(jì)算能力方面的差距,現(xiàn)今站在球臺(tái)旁的 FORPHEUS 則確實(shí)在運(yùn)動(dòng)競(jìng)技層面給了人類極大的壓力。

        要想戰(zhàn)勝人類,陪練機(jī)器人還存技術(shù)障礙

        已經(jīng)進(jìn)化了 5 代的 FORPHEUS,怎樣才能從一個(gè)業(yè)余選手的陪練機(jī)器人“成長(zhǎng)”為可以和專業(yè)運(yùn)動(dòng)員過(guò)招的高手呢?讓我們先從比較簡(jiǎn)單的發(fā)球機(jī)的工作原理和其中需要運(yùn)用到的知識(shí)來(lái)剖析一下。

        一個(gè)稍微智能一點(diǎn)的發(fā)球機(jī)需要有用于處理風(fēng)速風(fēng)向、溫度、自身位置和接發(fā)球運(yùn)動(dòng)員位置等信息的處理器,用以計(jì)算出發(fā)球的速度、旋轉(zhuǎn)和方向。其中包括圖像采集和識(shí)別系統(tǒng)、可編程處理器和傳感器、博弈論(分析發(fā)球種類和接發(fā)球策略的博弈)以及機(jī)械工程知識(shí)。

        如果是一個(gè)可以和人類打來(lái)打去的陪練機(jī)器人,還需要它可以移動(dòng)、揮拍、躲避障礙……AI 需要接收和處理的信息數(shù)量與發(fā)球機(jī)相比根本不是一量級(jí),由于陪練機(jī)器人在多個(gè)領(lǐng)域還存在技術(shù)障礙,這也使得陪練機(jī)器人在短時(shí)間內(nèi)還無(wú)法戰(zhàn)勝的人類。

        1、陪練機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景、使用條件均有有限制

        需要承認(rèn)的是,體育運(yùn)動(dòng)領(lǐng)域?qū)τ?AI 來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的藍(lán)海,但是直到目前,AI 陪練機(jī)器人僅僅只在乒乓球和羽毛球這兩個(gè)項(xiàng)目中出現(xiàn),且它們的球技還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到“業(yè)余高手”的水平,這也使得其商業(yè)變現(xiàn)能力大打折扣。

        鮑春來(lái)在娛樂(lè)節(jié)目《機(jī)智過(guò)人》中與羽毛球機(jī)器人過(guò)招,明顯看出面對(duì)人類高手的前后場(chǎng)調(diào)動(dòng)、大力扣殺、追身球等技巧面前,機(jī)器人根本沒有招架之力。而乒乓球機(jī)器人在面對(duì)擦網(wǎng)球、擦邊球、高球以及旋轉(zhuǎn)球等偶發(fā)情況或者技巧面前也沒有很好的應(yīng)對(duì)策略。

        其實(shí),我們并不懷疑 AI 的學(xué)習(xí)能力,所有已知的運(yùn)動(dòng)技巧和比賽策略,像 AlphaGo 那樣,AI 通過(guò)自我學(xué)習(xí)都能掌握,而現(xiàn)在,陪練機(jī)器人需求提高的是它的“運(yùn)動(dòng)能力”,它們也需要變得“更高、更快、更強(qiáng)”。

        2、單打獨(dú)斗與團(tuán)隊(duì)協(xié)作還存巨大鴻溝

        現(xiàn)在的陪練機(jī)器人只能應(yīng)用于單人對(duì)抗的場(chǎng)景,面對(duì)雙人比賽或者像足球、籃球那樣的團(tuán)隊(duì)協(xié)作性項(xiàng)目時(shí),陪練機(jī)器人面臨著比提高“運(yùn)動(dòng)能力”更高的門檻。

        電子競(jìng)技的 DOTA2 項(xiàng)目中,去年的 TI7 上,Open AI 在 1V1 的對(duì)抗中輕松戰(zhàn)勝人類高手;而今年的 TI8 上,Open AI 在 5V5 比試中確沒能延續(xù)勝利。

        雖然 Open AI 1 天的訓(xùn)練量相當(dāng)于人類玩 180 年,在即時(shí)即地的反應(yīng)也做得非常漂亮,但在比賽中,Open AI 還是暴露出混亂無(wú)序的宏觀決策策略。當(dāng)雙方僵持或者人類進(jìn)行戰(zhàn)略性避戰(zhàn)的情況下,Open AI 的團(tuán)隊(duì)協(xié)同就開始出現(xiàn)分歧。

        陪練機(jī)器人的技術(shù)技巧、運(yùn)動(dòng)能力甚至比賽策略都可以通過(guò) AI 的自我學(xué)習(xí)和人類機(jī)械工程技術(shù)的突破而提高,然而“團(tuán)隊(duì)協(xié)作”,這個(gè)作為人類社會(huì)屬性的特殊存在,AI 僅僅通過(guò)“自我學(xué)習(xí)”就能融會(huì)貫通并運(yùn)用自如嗎?在這方面,與其說(shuō) AI 還需大量的自我學(xué)習(xí),不如說(shuō)人類對(duì) AI 在“團(tuán)隊(duì)協(xié)作”能力提升方面還有很多的工作尚未完成,對(duì)于是否應(yīng)該賦予 AI 社會(huì)屬性方面也還處于矛盾之中。

        3、從“機(jī)器”到“機(jī)器人”的進(jìn)化尚未完成

        都說(shuō) FORPHEUS 是陪練機(jī)器人,但是 FORPHEUS 的外觀與人形相比,還是相差甚遠(yuǎn)。FORPHEUS 的外形就像是大型三腳獸,將乒乓球桌一端包圍在身體下,站在球臺(tái)對(duì)面看去,F(xiàn)ORPHEUS 只是一臺(tái)機(jī)器,并不具備傳統(tǒng)意義上的“人形”。

        也正因?yàn)槿绱耍現(xiàn)ORPHEUS 擁有很大的局限性,在面對(duì)高球、扣殺時(shí),無(wú)法像人類一樣通過(guò)位移稍離球臺(tái),等到球速變緩再做出高質(zhì)量的回?fù)簟?/p>

        人類從爬行進(jìn)化到直立行走用了幾百萬(wàn)年,AI 機(jī)器人從靜止到直立行走甚至跑步躲避障礙不過(guò)短短 10 幾年時(shí)間。相信 FORPHEUS 從趴在球臺(tái)上的三角獸進(jìn)化成真正意義上的“機(jī)器人”的時(shí)間不會(huì)太長(zhǎng),到時(shí)不光是乒乓球,陪練機(jī)器人會(huì)越來(lái)越多的出現(xiàn)在那些有激烈身體對(duì)抗的體育項(xiàng)目中。

        說(shuō)不定當(dāng)你和朋友要來(lái)一場(chǎng)籃球或者足球比賽人員不齊時(shí),會(huì)請(qǐng)上一個(gè)陪練機(jī)器人上場(chǎng)“湊數(shù)”呢。

        與人比?還是與 AI 比?考量技術(shù)溫度的選擇題

        不管你愿不愿意,陪練機(jī)器人遲早會(huì)走進(jìn)人類的生活,到時(shí)陪練機(jī)器人可以充當(dāng)?shù)慕巧赡懿⒉粏螁问悄愕呐憔毥叹殻灿锌赡苁悄阋谫悎?chǎng)上力爭(zhēng)戰(zhàn)勝的對(duì)手。而你到底是喜歡和人比還是和 AI 比呢?對(duì)于這個(gè)問(wèn)題,人類其實(shí)早已給出了答案。

        就如網(wǎng)絡(luò)游戲,有的人喜歡玩 PVP,操作游戲人物和屏幕對(duì)面的人類競(jìng)技;有的人喜歡玩 PVE,操作游戲人物和游戲開發(fā)者事先設(shè)定好的虛擬人物比賽。這兩條平行向前,永不交叉的線其實(shí)代表著人類在面對(duì)兩種不同類型競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的態(tài)度,人類可以從中獲取兩種不同性質(zhì)的快感。

        回到未來(lái)的奧林匹克賽場(chǎng),無(wú)論是與人類自己比賽還是和 AI 比賽,人類最終目標(biāo)都是要爭(zhēng)取勝利。而現(xiàn)在人類糾結(jié)的癥結(jié)在于,與人類比賽,如果輸了,可以感受到來(lái)自對(duì)手的鼓勵(lì)、安慰或是嘲諷;如果贏了,也可感受來(lái)自對(duì)手的失望、沮喪或是祝賀。這些都是人類獨(dú)有的社會(huì)屬性中才會(huì)激發(fā)的情感表達(dá)。

        而當(dāng)你面對(duì) AI,無(wú)論輸贏,AI 給你的結(jié)果最終只會(huì)歸結(jié)為 0 或者是1。人類的進(jìn)化就是在不斷挑戰(zhàn)自我的螺旋式上升之中完成的,當(dāng)挑戰(zhàn)對(duì)象由人類自我變成了 AI,人類的的進(jìn)化還有意義嗎?

        現(xiàn)今,對(duì)于陪練機(jī)器人在 AI 上的訓(xùn)練除了各個(gè)運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的技巧和策略外,人類應(yīng)該更多考慮如何讓它們變得更有“溫度”,如何讓人類感受來(lái)自 AI 的溫暖,如何讓 AI 在 “科學(xué)”、“技術(shù)”與“社會(huì)”之間彼此互相影響,互相促進(jìn)。

        如何戰(zhàn)勝 AI?給人類支個(gè)招

        雖然現(xiàn)在的陪練機(jī)器人還很稚嫩,雖然人類在 DOTA2 的團(tuán)隊(duì)比賽項(xiàng)目中戰(zhàn)勝了 AI,但人類其實(shí)一直在等待 AI 戰(zhàn)勝自己的那一刻。可是高傲的人類從來(lái)不會(huì)甘于失敗,當(dāng) AI 真的具備了戰(zhàn)勝人類的能力時(shí),人類可否還有翻盤的機(jī)會(huì)?面對(duì)一個(gè)不會(huì)緊張,不會(huì)嘚瑟,不會(huì)沮喪,沒有情緒波動(dòng),也不會(huì)體力下降的同時(shí)還擁有高超運(yùn)動(dòng)技巧的 AI 機(jī)器人,必須承認(rèn),人類的辦法并不多,但人類也并不是毫無(wú)勝算。

        首先,在技巧層面。人類可以更多的采用“假動(dòng)作”來(lái)打斷 AI 的陣腳。

        在現(xiàn)階段,AI 都是通過(guò)高速攝像機(jī)來(lái)記錄球的運(yùn)動(dòng)軌跡并結(jié)合對(duì)人類動(dòng)作、位置、神態(tài)等細(xì)節(jié)進(jìn)行計(jì)算并給出回應(yīng)策略。很明顯,所見即所得。AI 的世界中只有“1”和“0”,耿直的 AI 可能難以對(duì)人類做出的具有欺騙性質(zhì)的“假動(dòng)作”做出準(zhǔn)確判斷。

        倫敦頂尖 AI 實(shí)驗(yàn)室 DeepMind 對(duì)曾對(duì)現(xiàn)有的 AI 學(xué)習(xí)能力有過(guò)如是評(píng)價(jià):“現(xiàn)在的 AI 非常擅長(zhǎng)識(shí)別圖片中的物體,但仍無(wú)法很好的理解視頻。” DeepMind 的研究表明,AI 對(duì)于有些集中在身體的某一部分或是比較快速的動(dòng)作,如舞蹈的識(shí)別準(zhǔn)確率也不是非常理想。

        由此延伸,AI 在賽場(chǎng)上即時(shí)捕獲的數(shù)據(jù)和信息對(duì)于 AI 的判斷幫助有限,特別是當(dāng)人類用“假動(dòng)作”對(duì) AI 輸入的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行“干擾”時(shí),善于解答概率問(wèn)題的 AI,很可能會(huì)將判斷結(jié)果傾向于由人類制造出的那個(gè)看似會(huì)產(chǎn)生大概率的方向。通俗一點(diǎn),人類用“假動(dòng)作” “騙”過(guò)了 AI。

        今后,人類日常訓(xùn)練的方向和重點(diǎn)可能要進(jìn)行大幅調(diào)整——如何將“假動(dòng)作”做得更真。而我們只希望,人類的“假動(dòng)作”在騙過(guò) AI 的時(shí)候,可千萬(wàn)別把隊(duì)友也騙過(guò)去了。

        其次,開發(fā)新戰(zhàn)術(shù)和新技巧。根據(jù) AI 的運(yùn)作原理,AI 的所有運(yùn)動(dòng)技巧和比賽策略都是基于人類現(xiàn)有的程度通過(guò)大量的自我學(xué)習(xí)而掌握的,由于 AI 過(guò)度依賴邏輯運(yùn)算,既有的運(yùn)算規(guī)則下,當(dāng)比賽中人類使出了之前沒有出現(xiàn)過(guò)的新技術(shù),或者新的比賽策略,AI 在短時(shí)間內(nèi)是難以適應(yīng)的。

        即便 AI 會(huì)根據(jù)人類以往的比賽來(lái)判斷對(duì)手的風(fēng)格,但兵無(wú)常勢(shì),人類不按套路出牌,不遵循 AI 計(jì)算邏輯,加上比賽中的隨機(jī)性和一些偶然因素,如乒乓球比賽中的擦網(wǎng)球、擦邊球,足球比賽中的立柱折射、反彈球等,這些都成了人類戰(zhàn)勝 AI 的可能性。

        最后,如果N次嘗試還是無(wú)法越過(guò) AI 這座大山,那么——就把它的電源掐掉吧。
        (邯鄲建站


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