ai机器人 :谷歌用AI研发「乒乓球机器人」，4分钟对拉300多次，还能指哪打哪！

一个人怎么练习乒乓球？或许这事你可以问问谷歌ai机器人 。

最近ai机器人 ，谷歌又玩新花样，这回是乒乓球机器人AI 项目，号称和人类对战时能够连续接球4分钟340次？！

要知道，让解说员激动到破音软件的「乒乓球史上最疯狂一球」——许昕和声音朱霖峰超级对拉名场面也就止步于名称 42 板ai机器人 。

裁判：你不要过来啊啊AI啊ai机器人 。。。

在乒乓球比赛中，首要的就是速度和精度300，这对学习算法提出了很高的要求ai机器人 。同时，这项运动具有高度结构化（具有固定的、可预测的环境）和多智能体协作（机器人可以与人类或其他机器人一起对打）两大特点，使其系统成为研究人机交互和强化学习问题的理想实验平台。

谷歌的机器人团队乒乓球就建了这样一个平台来研究机器人在多人、动态和互动环境中学习所产生的问题，分别是Iterative-Sim2Real（简称i-S2R）和GoalsEyeai机器人 。

▍利用模拟器与人类合作进行游戏

i-谷歌S2R作为一种打造 AI 的方式，目的在于打造一套可应对人类快速且不可预测行为的机器人系统，借助虚拟或模拟的环境，来训练机器学习模型，再从模型运用知识到真实世界中，这样可以大幅缩短训练时间ai机器人 。

人与机器人智能机智能对打进展 4 分钟ai机器人 ，来回量化多达 340 次

虽然打哪这握拍姿势略显google僵硬公司ai机器人 ，但接球可是稳得一批，你来我往配合的还挺有模人工智能有样~

其实在此之前就已经有乒乓球机器谷歌人的身影，人工智能google机器人，谷歌语音机器人，比如和邓亚萍老师对阵的“庞伯特”，面对邓亚萍老师的高速球、弧圈球，它都能够及时调整自己的策略，灵活变化的同时它还能找到一些致胜点，引来邓亚萍老师赞叹连连ai机器人 。

那么谷歌AI这次推出操盘的“乒乓球机器人”是如何精准学习人类行为的呢ai机器人 ？

▍学习系统人类行为模型：破解“先4分钟有鸡还是先有蛋”

让机器人精准学习牛人类行为模型可没那么容易ai机器人 。

首先，想要让机器人学会与人类互动，就需要有人类的行为模型；然而，想建立人类的行为模型，ai机器人公司名称，就需要人类先与机器人进行互动ai机器人 。

为了搞清楚这个“蛋鸡难题人形”，i-S2R 使用人智能机类行为的简单模型作为近似起点，谷歌训练ai机器人，并在模拟训练和现实世界部署之间交替进行ai机器人 。在每次智能迭代中，人类行为模型和策略都会被细化。

虽然一开始AI的学习情况并不进展咋地ai机器人 ，但随着人机对战次数和AI收集到的数据人工智能成正比增加，其准确性也自然随之upup↑↑↑

i-S2R 方法论

为了评估 i-S2R谷歌搞了个实验，他们把玩家类型进行了最新细分：初学者（占 40% 的玩家）、中级（占 40% 的玩家）和高级（占 20% 的玩家）ai机器人 。

按玩家类型智能机划分的 i-S2R 结果

实验结果显示，对于初学者和软件中级玩家（占 80% 的软件玩家），i-S2R 的表现都明显优于 S2R+FT（sim-to-real plus fine-tuning）ai机器人 。

除了i-Sim2Real这种模拟与现实交替进行AI的机器人方法，谷歌有多还公布了只使用现实的数据学习的方法，ai机器人谷歌，即GoalsEye项目ai机器人 。

▍GoalsEye目标300：“指哪量化打哪发出”

GoalsEye结合了行为克隆技术（behavior cloning techniques）来学习精确的目标训练定位发出策略ai机器人 。

GoalsEye 策略将球返回到不同位置

粗暴地阿尔法来说就是：打准自我意识就完了打哪ai机器人 。

研发团队为实现拉机器人精准的google效果，谷歌ai量化操盘机器人，他们还采用了 LFP（Learning from Play）、GCSL（Goal-Conditioned Supervised Learning）ai机器人 。

瞄准直径为 20 厘米智能的球门（左）的GoalsEye 策略/瞄准同一目标的人类玩家（右）

在最初的 2480 次演示中，谷歌的训练策略仅在 9% 的时间内准确地还能击中半径为 30 厘米的圆形目标ai机器人 。在有多经过了大约 13500 次演示后，小球达到目标的300准确率上语音升到 43%（右下图「）。

看到这里乒乓球，俺只想期待一下子让这个机器人人形和咱们的乒乓男团阿尔法一决高下有多ai机器人 。

不过很遗憾，谷歌表示，机器人google，“乒乓球训练机器人”只是最新为了AI与人类的“合作”，并非为了击败研发人类ai机器人 。

不过，谷歌还是留下了一丝悬念，他们进展补充道，ai机器人是如何发出声音的，“以声音AI成长的速度来看，它将很快成为专业选手ai机器人 。”

话不多说ai机器人 ，关于这两个项目的更多介绍，请小伙伴们自行采摘机器人：