Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >谷歌用AI研发「乒乓球机器人」,4分钟对拉300多次,还能指哪打哪!

谷歌用AI研发「乒乓球机器人」,4分钟对拉300多次,还能指哪打哪!

作者头像
大数据文摘
发布于 2023-04-10 09:21:47
发布于 2023-04-10 09:21:47
4120
举报
文章被收录于专栏:大数据文摘大数据文摘

大数据文摘转载自机器人大讲堂

一个人怎么练习乒乓球?或许这事你可以问问谷歌。

最近,谷歌又玩新花样,这回是乒乓球机器人AI 项目,号称和人类对战时能够连续接球340次?!

要知道,让解说员激动到破音的「乒乓球史上最疯狂一球」——许昕和朱霖峰超级对拉名场面也就止步于 42 板。

裁判:你不要过来啊啊啊。。。

在乒乓球比赛中,首要的就是速度和精度,这对学习算法提出了很高的要求。同时,这项运动具有高度结构化(具有固定的、可预测的环境)和多智能体协作(机器人可以与人类或其他机器人一起对打)两大特点,使其成为研究人机交互强化学习问题的理想实验平台。

谷歌的机器人团队就建了这样一个平台来研究机器人在多人、动态和互动环境中学习所产生的问题,分别是Iterative-Sim2Real(简称i-S2R)和GoalsEye。

利用模拟器与人类合作进行游戏

i-S2R作为一种打造 AI 的方式,目的在于打造一套可应对人类快速且不可预测行为的机器人系统,借助虚拟或模拟的环境,来训练机器学习模型,再从模型运用知识到真实世界中,这样可以大幅缩短训练时间。

人与机器人对打 4 分钟,来回多达 340 次

虽然这握拍姿势略显僵硬,但接球可是稳得一批,你来我往配合的还挺有模有样~

其实在此之前就已经有乒乓球机器人的身影,比如和邓亚萍老师对阵的“庞伯特”,面对邓亚萍老师的高速球、弧圈球,它都能够及时调整自己的策略,灵活变化的同时它还能找到一些致胜点,引来邓亚萍老师赞叹连连。

那么谷歌这次推出的“乒乓球机器人”是如何精准学习人类行为的呢?

学习人类行为模型:破解“先有鸡还是先有蛋”

让机器人精准学习人类行为模型可没那么容易。

首先,想要让机器人学会与人类互动,就需要有人类的行为模型;然而,想建立人类的行为模型,就需要人类先与机器人进行互动。

为了搞清楚这个“蛋鸡难题”,i-S2R 使用人类行为的简单模型作为近似起点,并在模拟训练和现实世界部署之间交替进行。在每次迭代中,人类行为模型和策略都会被细化。

虽然一开始AI的学习情况并不咋地,但随着人机对战次数和AI收集到的数据成正比增加,其准确性也自然随之upup↑↑↑

i-S2R 方法论

为了评估 i-S2R谷歌搞了个实验,他们把玩家类型进行了细分:初学者(占 40% 的玩家)、中级(占 40% 的玩家)和高级(占 20% 的玩家)。

按玩家类型划分的 i-S2R 结果

实验结果显示,对于初学者和中级玩家(占 80% 的玩家),i-S2R 的表现都明显优于 S2R+FT(sim-to-real plus fine-tuning)。

除了i-Sim2Real这种模拟与现实交替进行的方法,谷歌还公布了只使用现实的数据学习的方法,即GoalsEye项目。

GoalsEye目标:“指哪打哪”

GoalsEye结合了行为克隆技术(behavior cloning techniques)来学习精确的目标定位策略。

GoalsEye 策略将球返回到不同位置

粗暴地来说就是:打准就完了。

研发团队为实现机器人精准的效果,他们还采用了 LFP(Learning from Play)、GCSL(Goal-Conditioned Supervised Learning)。

瞄准直径为 20 厘米的球门(左)的GoalsEye 策略/瞄准同一目标的人类玩家(右)

在最初的 2480 次演示中,谷歌的训练策略仅在 9% 的时间内准确地击中半径为 30 厘米的圆形目标。在经过了大约 13500 次演示后,小球达到目标的准确率上升到 43%(右下图)。

看到这里,俺只想期待一下子让这个机器人和咱们的乒乓男团一决高下。

不过很遗憾,谷歌表示,“乒乓球机器人”只是为了AI与人类的“合作”,并非为了击败人类。

不过,谷歌还是留下了一丝悬念,他们补充道,“以AI成长的速度来看,它将很快成为专业选手。”

话不多说,关于这两个项目的更多介绍,请小伙伴们自行采摘:

Iterative-Sim2Real 主页:https://sites.google.com/view/is2r

GoalsEye 主页:https://sites.google.com/view/goals-eye

点「在看」的人都变好看了哦!

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2022-11-06,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 大数据文摘 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
4分钟对打300多次,谷歌教会机器人打乒乓球
机器人拥有灵巧的可操作性、腿部运动灵活、抓握能力出色…… 已被广泛应用于各种挑战任务。但在与人类互动紧密的任务中,机器人的表现又如何呢?就拿乒乓球来说,这需要双方高度配合,并且球的运动非常快速,这对算法提出了重大挑战。
机器之心
2022/12/15
4740
4分钟对打300多次,谷歌教会机器人打乒乓球
未发货iPadPro免费升级M2款/ 推特回应马斯克裁员75%计划/ 谷歌乒乓球机器人可对打340次…今日更多新鲜事在此
据《华盛顿邮报》消息,马斯克在收购推特的交易中告诉潜在投资者,他计划裁减推特75%的员工。
量子位
2022/12/08
3320
未发货iPadPro免费升级M2款/ 推特回应马斯克裁员75%计划/ 谷歌乒乓球机器人可对打340次…今日更多新鲜事在此
欧姆龙乒乓球机器,让你有种“棋逢对手”的快感
近年来,人工智能和机器人技术已经取得了长足的进步,并且从特定的工业用途,拓展到了更广阔的应用场景。近日,日本企业欧姆龙(Omron)展示了一台可与真人对战的 AI 乒乓球机器人 —— Forpheus 。那么它的战斗力如何呢?请接着往下看。 与此前的 TrainerBot 类似,Forpheus 可以让你产生一种“棋逢对手”的快感。从 2014 年的初代机型相比,当前它已经进化到了第四代。 Forpheus 这个名字,其实是‘探索未来采用中华理论的协调自动化欧姆龙机器人技术’(Future Omron
机器人网
2018/04/18
7370
欧姆龙乒乓球机器,让你有种“棋逢对手”的快感
Google AI年终总结第六弹:没有波士顿动力的谷歌机器人,发展得怎么样了?
---- 新智元报道   编辑:LRS 【新智元导读】让机器人听懂人类指令,谷歌都做了什么? 波士顿动力的一个后空翻,让我们看到了人造机器人所带来的无限可能。 尽管谷歌已于2017年把波士顿动力出手了,但谷歌仍然继续他们的机器人开发之路,不只是在「身体」上逼近人类,在「智力」也追求更好的理解人类指令。 由Jeff Dean领衔的Google Research年终总结系列「Google Research, 2022 & beyond」已经更新到第六期,本期的主题是「机器人」,作者为高级产品经理 Kend
新智元
2023/02/27
4740
Google AI年终总结第六弹:没有波士顿动力的谷歌机器人,发展得怎么样了?
从人机共生体的视角,重新理解机器人产业方法论
大概率情况下,要么是工业级/服务级机器人,以机械臂、简单驱动型为主角,不讲究外形美观,动作也往往不怎么连贯,常常被冠以“人工智障”的美称;
脑极体
2020/03/29
4390
VR机器人教练一对一教你如何正确打乒乓球
(VRPinea 4月29日讯)最近,刘畊宏的毽子操风靡全国。各行各业、男女老少都纷纷打卡跟练。不少人表示,现在一听到周杰伦的《本草纲目》,就感觉DNA动了。在此之前,也有一项老少皆宜的国民运动,便是乒乓球。
VRPinea
2022/06/08
8780
VR机器人教练一对一教你如何正确打乒乓球
这盘「大脑」80万细胞,5分钟学会打乒乓球完爆AI!
不,这个问题有一个真正的答案。这都要归功于一个名为DishBrain的神经网络系统。
新智元
2023/01/06
6110
这盘「大脑」80万细胞,5分钟学会打乒乓球完爆AI!
浙江大学熊蓉教授:仿人机器人研究的三大关键技术 | CCF-GAIR 2018
AI 科技评论按:2018 全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR)在深圳召开,峰会由中国计算机学会(CCF)主办,雷锋网、香港中文大学(深圳)承办,得到了宝安区政府的大力指导,是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会,旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
AI科技评论
2018/07/27
2.1K0
浙江大学熊蓉教授:仿人机器人研究的三大关键技术 | CCF-GAIR 2018
谷歌大脑提出并发RL算法,机器人也可以「边行动边思考」
近年来,尽管深度强化学习(DRL)已经在视频游戏、零和博弈、机器人抓取和操纵任务中取得了成功,但大多数AI算法都使用了阻塞性的「观察-思考-行动」范式。
新智元
2020/05/19
6190
谷歌大脑提出并发RL算法,机器人也可以「边行动边思考」
全球首个 AI 发球机器人诞生,国球练出新高度
场景描述:近日,全球首台智能乒乓球发球机器人诞生,这款机器人将进行乒乓球的辅助教学工作。除了发球外,它还具备运动轨迹与动作分析能力,让训练数据化、智能化。
HyperAI超神经
2020/07/22
7880
全球首个 AI 发球机器人诞生,国球练出新高度
花了300多亿,那个打败了乒乓球世界冠军的德国机器人,被中国企业收购了!
不过,这算不上什么很细腻的技巧,再来看看这个KUKA小型智能机械手LBR iiwa的表现——
钱塘数据
2020/07/21
7720
业界 | 当物理遇上深度学习——谷歌 AI 推出投掷机器人 TossingBot
AI 科技评论按:昨日,谷歌 AI 在博客介绍了最新成果——投掷机器人 TossingBot,一个能够在真实、随机的世界里学会抓取物体,并扔至习惯范围外指定位置的拾取机器人。雷锋网 AI 科技评论将之编译如下。
AI科技评论
2019/05/08
6690
业界 | 当物理遇上深度学习——谷歌 AI 推出投掷机器人 TossingBot
DeepMind为何缺席GPT盛宴?原来在教小机器人踢足球
机器之心报道 编辑:陈萍、杜伟 最近,整个 AI 社区都沉浸在 ChatGPT 带来的狂欢中,OpenAI 也一跃成为全球最受瞩目的科技公司。然而,同样把「通用人工智能」作为终极目标的 DeepMind 却缺席了这场狂欢。大众不免好奇:DeepMind 最近在忙什么?刚刚,DeepMind 似乎回应了这个问题:他们把一直以来坚持的强化学习带到了物理世界,做出了一些可以自己学习踢足球的具身智能体小机器人。 在很多学者看来,具身智能是通往 AGI 的一个非常有前途的方向,而 ChatGPT 的成功也离不开以强化
机器之心
2023/05/01
3990
DeepMind为何缺席GPT盛宴?原来在教小机器人踢足球
谷歌大脑AI飞速解锁雅达利,训练不用两小时:预测能力“前所未有”
谷歌大脑给自家的强化学习AI,建造了一个有的放矢的高效学习环境:基于视频预测的模拟器SimPLe。
量子位
2019/04/23
4710
谷歌大脑AI飞速解锁雅达利,训练不用两小时:预测能力“前所未有”
一只9岁的猴子用意念玩电子乒乓球游戏--难以置信!马斯克最新突破
当地时间9日,马斯克创办的脑机接口公司Neuralink放出一个3分28秒新视频,展示了一只9岁的猴子用意念玩电子乒乓球游戏。
用户9732312
2022/05/13
1.8K0
一只9岁的猴子用意念玩电子乒乓球游戏--难以置信!马斯克最新突破
让机器人感知你的「Here you are」,清华团队使用百万场景打造通用人机交接
来自清华大学交叉信息研究院的研究者提出了「GenH2R」框架,让机器人学习通用的基于视觉的人机交接策略(generalizable vision-based human-to-robot handover policies)。这种可泛化策略使得机器人能更可靠地从人们手中接住几何形状多样、运动轨迹复杂的物体,为人机交互提供了新的可能性。
机器之心
2024/01/04
4100
让机器人感知你的「Here you are」,清华团队使用百万场景打造通用人机交接
最逼真微型蜂鸟机器人,靠AI算法学习飞行,自动躲避障碍物
蜂鸟是世界上体积最小的鸟。其中体积最小的吸蜜蜂鸟仅重1.8克,只比一只成年蜜蜂重一点儿;而蜂鸟中体型最大的巨蜂鸟,体重也仅有20克,比两节7号电池还轻。蜂鸟也是唯一可以倒飞的鸟,可以完成非常高难度的空中机动动作。
新智元
2019/05/17
1.7K0
学界 | OpenAI发布开源软件Roboschool,模拟机器人的控制训练
AI 科技评论消息,OpenAI 今日发布了一个用于模拟机器人的控制训练的开源软件 Roboschool,根据介绍,其整合了前段时间发布的 OpenAI Gym。 OpenAI Gym 是一款研发与比较强化算法的工具包,此前用户反馈的问题在于价格。虽然已经向个人或有课程学习需要的学生免费开放,但负责机器人控制的 MuJoCo 组件依然需要收费。 不过在基于 OpenAI Gym 环境的 Roboschool 里,用户不必再担心这一额外花费。据AI 科技评论了解,有八个模拟器可以作为 MoJoCo 组件的
AI科技评论
2018/03/13
1K0
学界 | OpenAI发布开源软件Roboschool,模拟机器人的控制训练
深度学习巅峰之年:技术、开源、兼并和硬件发展全回顾(附论文合集)
【新智元导读】本文是对2016年深度学习领域的进展的综述和回顾,介绍了2016年该领域的一些重要研究成果,包括无监督学习、增强学习、生成对抗网络等,以及产业中的合作与并购,硬件和芯片方面的新动作等。本文既是回顾,也是展望,这些领域在已经开始的2017年将有什么新发展,令人期待。 一般意义上的人工智能,以及深度学习,其成功受到三个因素的影响。首先,有可用的计算能力和架构,例如快速的GPU,云服务提供商,以及工具(Tensorflow,Torch,Keras等);其次,有数量大、质量高的训练数据;以及第三,有使
新智元
2018/03/26
9840
深度学习巅峰之年:技术、开源、兼并和硬件发展全回顾(附论文合集)
每日学术速递9.10
1.Bayes' Rays: Uncertainty Quantification for Neural Radiance Fields
AiCharm
2023/09/19
1730
每日学术速递9.10
推荐阅读
4分钟对打300多次,谷歌教会机器人打乒乓球
4740
未发货iPadPro免费升级M2款/ 推特回应马斯克裁员75%计划/ 谷歌乒乓球机器人可对打340次…今日更多新鲜事在此
3320
欧姆龙乒乓球机器,让你有种“棋逢对手”的快感
7370
Google AI年终总结第六弹:没有波士顿动力的谷歌机器人,发展得怎么样了?
4740
从人机共生体的视角,重新理解机器人产业方法论
4390
VR机器人教练一对一教你如何正确打乒乓球
8780
这盘「大脑」80万细胞,5分钟学会打乒乓球完爆AI!
6110
浙江大学熊蓉教授:仿人机器人研究的三大关键技术 | CCF-GAIR 2018
2.1K0
谷歌大脑提出并发RL算法,机器人也可以「边行动边思考」
6190
全球首个 AI 发球机器人诞生,国球练出新高度
7880
花了300多亿,那个打败了乒乓球世界冠军的德国机器人,被中国企业收购了!
7720
业界 | 当物理遇上深度学习——谷歌 AI 推出投掷机器人 TossingBot
6690
DeepMind为何缺席GPT盛宴?原来在教小机器人踢足球
3990
谷歌大脑AI飞速解锁雅达利,训练不用两小时:预测能力“前所未有”
4710
一只9岁的猴子用意念玩电子乒乓球游戏--难以置信!马斯克最新突破
1.8K0
让机器人感知你的「Here you are」,清华团队使用百万场景打造通用人机交接
4100
最逼真微型蜂鸟机器人,靠AI算法学习飞行,自动躲避障碍物
1.7K0
学界 | OpenAI发布开源软件Roboschool,模拟机器人的控制训练
1K0
深度学习巅峰之年:技术、开源、兼并和硬件发展全回顾(附论文合集)
9840
每日学术速递9.10
1730
相关推荐
4分钟对打300多次,谷歌教会机器人打乒乓球
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档