Nature封面论文：AI机械人打败人类顶尖乒乓球选手

　　角逐完全按照国际乒联法则进行，仅引入了日本职业乒乓球 T 联赛采用的“金球制”（两边正在 10！10 等分时，间接下一球定胜负，不再需方法先两分），角逐由两名日本乒乓球协会认证裁判现场执裁。

　　AI 节制系统基于深度强化进修，采用非对称“演员-评论家”架构。演员收集领受传感器丈量汗青，而评论家收集正在锻炼时领受模仿器中的实正在球形态。这种设置确保了策略可以或许从模仿迁徙到实正在世界。

　　当 AI 正在虚拟逛戏以及象棋、围棋等智力活动中屡屡打败人类后，它终究走进了现实世界——此次的方针是乒乓球桌。

　　Ace 机械人的成功，标记着 AI 系统初次正在需要快速物理交互的技术型活动中达到人类精英程度。取以往正在虚拟（例如星际争霸、GT 赛车等电子逛戏）中打败人类的 AI 分歧。

　　风趣的是，人类选手次要通过高于平均程度的强力击球得分，而 Ace 机械人则通过不变分歧的持续回球博得分数。Ace 机械人击球的平均速度（每秒 16。4 米）和扭转速度（每秒 600 弧度）均达到了人类职业选手水准。

　　角逐成果显示，Ace 正在 5 场对阵精英选手的角逐中博得 3 场，总和绩为 7 胜 6 负；对阵 2 名职业选手的 2 场角逐虽告负，但赢下了 7 局中的 1 局。

　　公用机械人硬件是特地设想的 8 度机械臂（2 个平移关节和 6 个扭转关节），结尾施行器拆有专业乒乓球拍。通过拓扑优化和 3D 打印手艺，机械臂正在连结刚度的同时减轻了分量，实现了高速精准的活动节制。

　　该研究开辟了一种自从机械人——Ace，初次正在正式角逐法则下击败人类顶尖乒乓球选手。其面临 5 名具有跨越 10 年专业锻炼的精英乒乓球选手，取得了 3 胜 2 负的和绩；面临 2 名日本职业联赛选手，虽然最终落败，但仍赢下了一局角逐。

　　取人类高手的线 月，研究团队组织了正式角逐。Ace 机械人面临 5 名精英选手（3 女 2 男，均有 10 年以上专业锻炼经验，每周锻炼约 20 小时）和 2 名职业选手（日本职业乒乓球 T 联赛的现役球员）。

　　高速系统采用了 9 个自动像素传感器摄像头，以 200 赫兹频次逃踪球的三维，平均误差仅 3 毫米，延迟仅 10。2 毫秒。更环节的是，系统配备了 3 套“凝望节制系统”，特地用于丈量球的扭转。每套凝望系统包含一个事务相机、可调理的倾斜镜和长焦可调镜头。这种组合降服了以往基于事务相机的扭转丈量系统的局限性，平均丈量误差为每秒 24。8 弧度。

　　这项研究的价值不只限于乒乓球。论文指出，雷同的手艺可使用于需要快速及时节制和人类交互的其他范畴，例如制制业和办事机械人。

　　因而，一个实正能取人类高手对和的乒乓球机械人面对的挑和是全方位的：需要高速（逃踪快速挪动的扭转球）、及时决策（正在毫秒级时间内做出反映）和精准节制（施行复杂的击球动做）。

　　乒乓球是一项对工致度要求极高的活动，需要快速的反映能力和应对不成预测的角逐场合排场的能力，这对机械人来说是一个庞大的挑和。一些机械人系统能够拿起球拍，但只能正在简化的法则下或取业余选手对和。而现正在，索尼 AI 的研究人员开辟了一款可以或许正在正式角逐法则下击败人类顶尖乒乓球选手的自从机械人——Ace，该机械人由一个摄像头收集、一个 AI 节制系统和一个具有八度的高速机械臂构成，这让它可以或许正在角逐中打出多品种型的扭转球，并能敏捷应对敌手不寻常的击球。研究团队让 Ace 取五名精英选手和两名职业选手进行了多场角逐。Ace 正在取五名精英选手的五场角逐中赢了三场，虽然正在取两名职业选手的两场角逐中落败，但它仍是赢了此中一名职业选手一局。该封面照片展现了 Ace 取一名精英选手对和的霎时。退职业角逐中，乒乓球球的飞翔速度可达 20m/s 以上，两次击球间隔常不脚 0。5 秒。更复杂的是，球的扭转速度可达每秒 1000 弧度，这会显著改变球的飞翔轨迹和弹跳特征。

　　Ace 机械人的发球系统同样专业。研究团队通过三个步调建立发球库：从人类示范中提取抛球动做、正在模仿中利用遗传算法优化击球轨迹、由专家选手正在实正在机械人上评估发球质量。

　　保守乒乓球机械多采用简化设置：利用发球机、场地范畴、忽略扭转或只让人类发球等。这些使得它们无法实正模仿人类对和的复杂性。

　　角逐中，Ace 机械人利用了 15 种分歧类型的发球来匹敌精英选手，发球间接得分（ACE 球）共 16 次，而精英选手总共只要 8 次。Ace 利用了 13 种发球类型，取得 4 次 ACE 球。

　　此外，Ace 机械人还展现了超卓的应变能力，当乒乓球不测擦网时，Ace 可以或许正在 49 毫秒内调整轨迹，成功回手。这种快速顺应不测动态事务的能力，表现了其正在模仿锻炼中获得的泛化能力。