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據(jù)TechCrunch報(bào)道，Google日前正在測(cè)試一個(gè)乒乓球機(jī)器人項(xiàng)目。這個(gè)項(xiàng)目被稱為i-Sim2Real，不僅僅是關(guān)于乒乓球，而是關(guān)于建立一個(gè)機(jī)器人系統(tǒng)，可以與快節(jié)奏和相對(duì)不可預(yù)測(cè)的人類行為一起工作。乒乓球，具有相當(dāng)嚴(yán)格的限制(相對(duì)于打籃球或板球而言)和復(fù)雜與簡(jiǎn)單的平衡的優(yōu)勢(shì)。
Sim2Real”是描述人工智能創(chuàng)造過程的一種方式，其中機(jī)器學(xué)習(xí)模型被教導(dǎo)在虛擬環(huán)境或模擬中做什么，然后在現(xiàn)實(shí)世界中應(yīng)用這些知識(shí)。當(dāng)需要多年的試驗(yàn)和錯(cuò)誤才能得出一個(gè)有效的模型時(shí)，這是很有必要的--在模擬中進(jìn)行，可以在幾分鐘或幾小時(shí)內(nèi)完成多年的實(shí)時(shí)訓(xùn)練。
但是，在模擬中做一些事情并不總是可能的；例如，如果一個(gè)機(jī)器人需要與人互動(dòng)呢？這不是那么容易模擬的，所以你需要真實(shí)世界的數(shù)據(jù)來開始。你最終會(huì)遇到一個(gè)雞和蛋的問題：你沒有人類的數(shù)據(jù)，因?yàn)槟阈枰鼇碇圃烊祟悓⑴c之互動(dòng)的機(jī)器人，并首先產(chǎn)生這些數(shù)據(jù)。
Google的研究人員通過簡(jiǎn)單的開始和制造一個(gè)反饋回路來解決這個(gè)難題。
[i-Sim2Real]使用一個(gè)簡(jiǎn)單的人類行為模型作為近似的起點(diǎn)，在模擬訓(xùn)練和在現(xiàn)實(shí)世界中部署之間交替進(jìn)行。在每次迭代中，人類行為模型和政策都會(huì)得到完善。
從人類行為的近似值開始是可以的，因?yàn)闄C(jī)器人也只是剛剛開始學(xué)習(xí)。每場(chǎng)比賽都會(huì)收集到更多真實(shí)的人類數(shù)據(jù)，從而提高準(zhǔn)確性，讓人工智能學(xué)習(xí)更多。
這種方法足夠成功，該團(tuán)隊(duì)的乒乓球機(jī)器人已能夠連續(xù)對(duì)打340次。
它還能夠?qū)⑶蛩突夭煌膮^(qū)域，當(dāng)然不是準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)精度，但是好到可以開始執(zhí)行策略。
該團(tuán)隊(duì)還嘗試了一種不同的方法，以實(shí)現(xiàn)更多的目標(biāo)行為，比如從不同的位置將球返回到一個(gè)非常具體的地方。同樣，這并不是要?jiǎng)?chuàng)造終極乒乓球機(jī)(盡管這很可能是一個(gè)結(jié)果)，而是要找到有效訓(xùn)練人類互動(dòng)的方法，而不是讓人們重復(fù)成千上萬次的相同動(dòng)作。
原標(biāo)題：Google正測(cè)試乒乓球機(jī)器人i-Sim2Real 已能連續(xù)對(duì)打340次
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