Tag: AIイノベーションで卓球で人間に勝ったパドルロボットエースに会いましょう幸運

人工知能の発展がロボットをより敏捷にする方法を示す新しい研究によると、パドルを振り回すロボットは卓球を打つのに非常に巧みで、エリートの人間選手に困難な挑戦を与え、時にはそれらを倒すこともあります。 日本の巨大電子企業であるソニーはエース（Ace）と呼ばれるロボットアームを作り、プロスポーツ選手たちと対決しました。 Aceは、コートの周りに配置された9つのカメラの目とボールのロゴをたどり、スピンを測定する奇妙な能力など、非人間的な属性を持っているとはいえ、価値ある敵であることを証明しました。 ロボットは強化学習というAI方法を使ってスポーツをする方法を学びました。 今回の研究の共著者であり、科学ジャーナルネイチャー（Nature）に発表された今回の研究の共著者であるソニーAI研究員ピーター・デュア（Peter Dürr）は、「卓球を打つためにロボットを手でプログラミングする方法はありません。経験を通じてゲーム方法を学ばなければなりません」と話しました。 実験を行うために、ソニーは東京本社にオリンピック規模の卓球場を建設し、プロの選手や他の高度に熟練した運動選手にロボットと一緒に「平等な競争の場」を提供したとAP通信とのインタビューでDürrは言った.何人かの選手はエースの技量に驚いたと述べた。 ソニーはこれを一般競争スポーツ初めて披露しました。 ソニーは「ロボットが物理的世界で一般的にプレイされる競争スポーツで人間、専門家レベルのプレイを達成した最初の事例」と明らかにした。これはAIとロボット工学の研究における長いマイルストーンです。 カスタマイズされたロボットには動きや自由度を指示する8つの関節があり、ラケットの位置を指定し、ショットを実行し、相手の動きに素早く対応できます。 Sony AIの社長であるMichael Sprangerは、インタビューで「速度は今日のロボット工学の根本的な問題の1つです。特に固定されていないシナリオや環境ではさらにそうです。」 Sprangerは、「工場では非常に高速なロボットをたくさん見ることができます」と述べた。 「しかし、彼らは同じ軌跡を繰り返し続けています。この技術は、私たちは絶えず変化する不確実な環境で非常に適応的で競争力があり、迅速にロボットを訓練することが実際に可能であることを示しています」 Spranger 氏は、これらの技術が製造やその他の産業で役割を果たす可能性があると述べた。また、そのような高速で高度な知覚力に優れたハードウェアを戦争でどのように使用できるかを想像することも難しくありません。 人間との同等性を構築するのは難しいことです ヒューマノイドロボットは、日曜日の北京で開かれたロボットハーフマラソンレースで人間の世界記録よりも速く走った。しかし、経験豊富な人間の運動選手と1秒未満の速度で相互作用し、競争することができる機械を得ることは、ある点でより困難な課題です。 Sprangerは、研究者がロボットにあまりにも不公平な利点を与えることなく、ロボットの速度、腕のリーチ、パフォーマンスを週に少なくとも20時間訓練する経験豊富な運動選手と比較できるようにすることが重要だと述べました。一般的なサイズのコートでは、公式の卓球ルールに従ってプレイされます。 Sprangerは、「超人的な卓球ロボットを作るのはとても簡単です」と言いました。 「人間が戻すことができるよりもはるかに速くボールを吸い込んでシュートする機械を作ります。 しかしここではこれは目標ではありません。目標はある程度の比較可能性と人間に対するある程度の公平性を確保し、AIレベルと意思決定と戦術レベル、そしてある程度技術レベルで実際に勝利することです」 これは「ロボットが人間よりも早くボールを打つだけでは勝利できないが、実際にゲームをすることで勝利しなければならない」という意味だと彼は語った。 AI研究者は、長い間チェスなどのボードゲームをコンピュータパフォーマンスのベンチマークとして使用してきました。彼らは後でもう少しオープンなビデオゲームの世界に移動しました。しかし、AIをシミュレートされた環境から実際の世界に移すことは、長い間ロボットメーカーの標準でした。 Sprangerは、ロボットに実際の環境を教え、バックフリップなどの物理的に困難な活動を行う新しいAIベースのアプローチを通じて、昨年は「ロボット工学のための一種のChatGPTの瞬間」と語った。 プロは不可能だと思ったショットを成功させた「エース」 ソニーが卓球でロボットを扱う最初の会社ではありません。 John Billingsleyは、1983年に「Robot Ping-Pong」というタイトルの論文でこれらのコンテストを開拓するのに役立ちました。最近、GoogleのAI研究部門DeepMindもこのスポーツに取り組んでいます。 Billingsleyは印象的ですが、Sonyのすべてを見るコンピュータビジョンとモーション検知機能のために、2人の目を持つ人はチャンスをつかむのが難しいと言いました。 しかし、彼は「ボールを打つのか、火星に足を踏み入れるのか、真の発展は大会から出る」という教訓を加えると付け加えました。 日本プロ選手安藤南とソネカケルもソニーロボットと競争した。日本卓球協会の審判2人が試合を審判しました。 Natureに論文が掲載される前にピアレビューに論文を提出した後、Sonyの研究者たちは実験を続け、Aceはショット速度とラリーを加速し、はるかに積極的でテーブルの端に近づいたと語った。ソニーはエースが12月に彼らのうちの1人を除くすべての選手に勝ったと言いました。 1992年にバルセロナオリンピックに出場した別の専門選手の中村銀二郎は、エースがシュートする姿を見守った後、研究者たちに「他の誰もそうできなかっただろう。私はそれが可能だとは思わなかった」と話した。 しかし今、ロボットがその仕事をしてきたということは「人間もその仕事をする可能性があることを意味する」とネイチャー論文に発表された論評で語った。 ___ APメディアのYuri KageyamaとJavier Arcigaがこのレポートに貢献しました。