模拟幾十年比賽
人工智能學會踢足球
人工智能學會控制數字人形足球運動員。圖片來源:《新科學家》網站 |
科技日報北京9月1日電(記者劉霞)在短短幾周内,人工智能(AI)通過模拟數十年足球比賽的情況,學會了熟練地控制數字人形足球運動員,相關研究發表于最新一期的《科學·機器人》雜志。
AI研究公司“深度思維”的研究人員利用一種加速版運動課程,通過計算機模拟訓練AI踢足球,類似于将人類嬰兒培養為足球運動員。結果顯示,AI能很好地控制代表它的數字人形機器人,該數字人形機器人被設定為真實身體質量和關節運動。
“深度思維”公司研究人員表示:“我們不會讓嬰兒參加11對11的比賽,他們得先學會四處走動,然後學會運球,然後再玩1對1或2對2比賽。”
課程的第一階段是模仿人類踢足球的視頻剪輯,訓練數字類人機器人自然奔跑。第二個階段則通過一種試錯機器學習的形式來練習運球和射門。
前兩個階段代表了大約1.5年的模拟訓練時間,AI能在大約24小時内快速完成。模拟5年的足球比賽後,AI開始表現出運動和控球之外更複雜的行為。研究人員稱:“機器人學會了協調,也學會了我們以前沒有明确設定為訓練内容的動作技能。”第三階段的訓練則讓數字人形機器人參與2對2比賽。
在耗時2—3周,學習了20—30年的比賽數據後,AI學會了團隊合作技能,例如預測在哪裡傳球等。
不過,這種模拟并不意味着科學家們可以很快研制出能踢足球的機器人。研究人員表示,漫長的學習時間使工作更難以直接轉移到真正的足球機器人上,但看看“深度思維”公司的方法在年度機器人杯3D模拟聯盟中是否具有競争力,也是一件有趣的事。
據悉,“深度思維”團隊已經開始教真正的機器人如何将球推向目标,并計劃研究這種AI訓練策略是否适用于足球以外的領域。
總編輯圈點
雖然足球網絡遊戲很常見,但這和一個人工系統真正走向人類水平的運動還是有一定差距的。因為人類看似自然的踢球運動,跨越了從肌肉到認知、到決策、再到行為,非常多的組織層次,而在空間和時間上模拟并表現它們,正是AI長期面臨的巨大挑戰。本文的成果是一個此類研究非常完美的案例,不過看完這條消息,大家應該還有個疑問:如果通過合适的訓練,人工系統都能從“小白”變成“優秀球員”,有些足球隊能不能也有所感悟呢?
《科技日報》2022年9月2日第 7 版)
有話要說...