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模擬幾十年比賽
科技日報北京9月1日電 （記者劉霞）在短短幾周內，人工智能（AI）通過模擬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，通過計算機模擬訓練AI踢足球，類似于將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，然后學會運球，然后再玩1對1或2對2比賽?！?/p> 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年的模擬訓練時間，AI能在大約24小時內快速完成。模擬5年的足球比賽后，AI開始表現出運動和控球之外更復雜的行為。研究人員稱：“機器人學會了協調，也學會了我們以前沒有明確設定為訓練內容的動作技能。”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年的比賽數據后，AI學會了團隊合作技能，例如預測在哪里傳球等。 不過，這種模擬并不意味著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模擬聯盟中是否具有競爭力，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將球推向目標，并計劃研究這種AI訓練策略是否適用于足球以外的領域。 總編輯圈點 雖然足球網絡游戲很常見，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擬并表現它們，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：如果通過合適的訓練，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） |
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