دربت DeepMind، وهي قسم الذكاء الاصطناعي في شركة Alphabet التابعة لـ “جوجل” ذراعًا آلية للعب تنس الطاولة.
روبوت جوجل يتفوق على البشر في تنس الطاولة
كما درب باحثو Google DeepMind النظام باستخدام طريقة مكونة من جزأين. أولًا: استخدموا محاكاة كمبيوترية لتطوير مهارات الضرب، ثم ضبطوه ببيانات العالم الحقيقي لتحسينه المستمر.
وأنشأ الباحثون مجموعة بيانات لحالات كرة تنس الطاولة، بما في ذلك الموضع والدوران والسرعة، واستخدموا هذه البيانات لتحاكي فيزياء تنس الطاولة الحقيقية. حيث تعلم الروبوت تقنيات، مثل: إعادة الإرسال، وضرب اللفات العلوية.
خلال الاختبار، تمكن روبوت تنس الطاولة من التغلب على جميع اللاعبين المبتدئين الذين واجههم. ومع اللاعبين المتوسطين فاز الروبوت بنسبة 55% من المباريات.
كيف يعمل الروبوت؟
ومع ذلك، فهو غير جاهز لمواجهة المحترفين. فقد خسر الروبوت في كل مرة واجه فيها لاعبًا متقدمًا. لكن في المجمل، فاز النظام بنسبة 45% من المباريات الـ 29 التي لعبها.
أثناء المباريات البشرية، يجمع الروبوت بيانات الأداء باستخدام الكاميرات ونظام التقاط الحركة على مضرب الخصم. وتعود هذه البيانات إلى المحاكاة؛ ما يسمح للروبوت بتحسين مهاراته، وتعديل التكتيكات، وتحسينها أثناء المباريات بمرور الوقت.
روبوت قادر على ممارسة رياضة مع البشر
وبحسب الباحثون يعد هذا أول روبوت قادر على ممارسة رياضة مع البشر بمستوى بشري، ويمثل علامة فارقة في تعلم الروبوتات، والتحكم بها.
ورغم أن عمل الباحثين يمثل خطوة رائعة إلى الأمام في مجال الروبوتات، إلا أن الروبوت ما زال بعيدًا عن المشاركة في بطولات تنس الطاولة.
بينما هزم روبوت تنس الطاولة جميع اللاعبين المبتدئين، وفاز بنسبة 55% من المباريات ضد الهواة. إلا أنه عانى أمام خصوم متقدمين، وخسر كل مباراة.
كما يعترف العلماء بأن تدريب الروبوت على التعامل مع جميع السيناريوهات المحتملة في بيئة محاكاة يمثل تحديًا كبيرًا.
ومع ذلك، فهم يعتقدون أنه يمكن التغلب على هذه القيود عبر تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية؛ لتوقع مسار الكرة، وتنفيذ خوارزميات متقدمة لاكتشاف الاصطدام.
وعلق باناج سانكيتي؛ كبير مهندسو البرمجيات في Google DeepMind الذي قاد المشروع، لمجلة MIT Review، قائلًا: “قبل بضعة أشهر، توقعنا أن الروبوت قد لا يكون قادرًا على الفوز ضد أشخاص لم يلعب معهم من قبل. لقد تجاوز النظام توقعاتنا بالتأكيد”.
المصدر