陪练机器人来了,你打得过那个AI吗?

更高,更快,更强!在奥林匹克精神的指引下,人类一直在探寻着自我突破之路,世界纪录在“刷新—停滞—刷新”的轮回中一次又一次试探着人类的极限。与人竞争,其乐无穷。那么,与AI比试呢?

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在首届进博会上,欧姆龙公司展示了他们的最新研究成果——乒乓球机器人FORPHEUS,这让人类在体育界与AI对抗变成了现实。以后,人类在“掂量”自己之前,可能要先问问自己,打得过那个AI吗?

从发球机到陪练机器人,AI进化速度惊人

其实欧姆龙公司在进博会上展示的乒乓球机器人FORPHEUS已经是第五代产品了。2013年,欧姆龙公司推出了第一代FORPHEUS,在两台摄像机的协助下,FORPHEUS可以在0.001秒内控制击球的时机与方向,通过预测乒乓球的运动轨迹,从而计算出应该让球拍以什么角度、在哪个点回击,当时它就具备了与业余选手连续练球的能力。

2015年,第四代的FORPHEUS被吉尼斯世界纪录认证为世界首个“乒乓球教练机器人”,此时的FORPHEUS已经可以发球和应对简单的扣球了。最新一代的FORPHEUS进一步优化AI算法和机械调试,将回球误差控制在0.1毫米之内。另外,它还增设了一个追踪人类动作的摄像头,用于评估人类的实际运动水平。它利用机器学习技术对球的轨迹进行分析,判断对手的水平,调整自己的水平,争取能与对手一较高下。

人类从出生到能拿起球拍接上几个难度不高的球,至少需要5年时间。FORPHEUS同样只花了5年时间,已经可以成为一些业余选手的陪练甚至能做他们的教练。相比只能从单一角度发球的发球机,在AI加持下的FORPHEUS的进化速度让人惊叹。当AlphaGo战胜李世石时,我们看到了人类与AI在自我学习和计算能力方面的差距,如今站在球台旁的FORPHEUS则在运动竞技层面给了人类极大的压力。

要想战胜人类,陪练机器人还存在技术障碍

AI机器人在运动赛场上战胜人类可能只是时间问题,然而已经进化了五代的FORPHEUS怎样才能从一个业余选手的陪练机器人“成长”为可以和专业运动员过招的高手呢?让我们先从比较简单的发球机的工作原理和其中需要运用到的知识来说明。

一个稍微智能一些的发球机需要有用于处理风速、风向、温度、自身位置和接发球运动员位置等信息的处理器,来计算出发球的速度、旋转和方向。其中包括图像采集和识别系统、可编程处理器和传感器、博弈论(分析发球种类和接发球策略的博弈)及机械工程知识。如果是一个可以和人类对打的陪练机器人,它还要能移动、挥拍、躲避障碍……AI需要接收和处理的信息数量与发球机相比根本不是一个量级的,由于陪练机器人在多个领域还存在技术障碍,这也使得陪练机器人在短时间内还无法战胜人类。

1. 陪练机器人的应用场景、使用条件均有限制

体育运动领域对于AI来说是一片蓝海,但是目前,陪练机器人仅在乒乓球和羽毛球这两个项目中出现,且球技还远远达不到高手水平,这也使得其商业变现能力大打折扣。

鲍春来在《机智过人》节目中与羽毛球机器人过招,我们能明显看出在人类高手的前后场调动、大力扣杀、追身球等技巧面前,羽毛球机器人根本没有招架之力。而乒乓球机器人在面对擦网球、擦边球、高球及旋转球等偶发情况时也没有很好的应对策略。其实我们并不怀疑AI的学习能力,所有已知的运动技巧和比赛策略,像AlphaGo那样,AI通过自我学习都能掌握。而现在,陪练机器人需要提高的是它的“运动能力”,它也需要变得“更高、更快、更强”。

2. 单打独斗与团队协作还存在巨大鸿沟

现在的陪练机器人只能应用于单人对抗的场景,面对双人比赛或像足球、篮球那样的团队协作性项目时,陪练机器人面临着更高的门槛。

在电子竞技DOTA2,TI7比赛中,Open AI在一对一的对抗中轻松战胜人类高手;在TI8比赛中,Open AI在五对五比试中却没能延续胜利。虽然Open AI 1天的训练量相当于人类180年的训练量,在即时即地的反应也做得非常漂亮,但在比赛中,Open AI还是暴露出很多问题。在双方僵持或人类进行战略性避战的情况下,Open AI的团队协作就会出现分歧。

陪练机器人的技术技巧、运动能力甚至比赛策略都可以通过AI的自我学习和人类机械工程技术的突破而提高,然而团队协作这个作为人类社会属性的特殊存在,AI仅通过“自我学习”就能融会贯通并运用自如吗?在这方面,与其说AI还需大量的自我学习,不如说人类在提升AI团队协作能力方面还有很多工作尚未完成,对于是否应该赋予AI社会属性也还存在争议。

3. 从“机器”到“机器人”的进化尚未完成

都说FORPHEUS是陪练机器人,但是FORPHEUS的外观与人形相比还是相差甚远。FORPHEUS的外形就像是大型三脚兽,它将乒乓球桌一端包围在身体下。我们从球台对面看,FORPHEUS只是一台机器的外形,它并不具备传统意义上的“人形”。也正因为如此,FORPHEUS有很多限性,在面对高球、扣杀时,它无法像人类一样通过位移稍离球台,等到球速变缓再做出高质量的回击。

人类从爬行进化到直立行走用了几百万年,AI机器人从静止到直立行走甚至跑步躲避障碍不过短短十多年时间。相信FORPHEUS从趴在球台上的三角兽进化成真正意义上的“机器人”的时间不会太长,到时候陪练机器人会越来越多地出现在那些有激烈身体对抗的体育项目中。说不定当你和朋友要来一场篮球或足球比赛但人员不齐时,你们就会请上一个陪练机器人上场凑数呢。

与人比,还是与AI比?考量技术“温度”的选择题

不管你是否愿意,陪练机器人迟早会走进人类的生活,到时候陪练机器人可以充当的角色可能并不单单是你的陪练教练,也有可能是你要在赛场上力争战胜的对手。而你到底是喜欢和人比还是和AI比呢?对于这个问题,人类其实早已给出了答案。

无论是与人类自己比赛还是和AI比赛,人类的最终目标都是要争取胜利。而现在人类纠结的事情是,与人类比赛,如果输了,那么你可能感受到来自对手的鼓励、安慰或是嘲讽;如果赢了,那么你可能感受到对手的失望、沮丧或是祝贺。这些都是人类独有的社会属性激发的情感表达。而当你面对AI时,无论输赢,AI给你的结果最终只会归结为0或1。人类的进化就是在不断挑战自我的螺旋式上升中完成的,当挑战对象由人类变成了AI,人类的进化还有意义吗?

如今,对于陪练机器人在AI上的训练除了各个运动项目的技巧和策略,人类应该考虑如何让它们变得更有“温度”,如何让人类感受到来自AI的“温暖”,如何让AI在“科学”“技术”与“社会”之间彼此互相影响,互相促进。

如何战胜AI?给人类支个招

虽然现在的陪练机器人还很稚嫩,但人类其实一直在等待AI战胜自己的那一刻。可是高傲的人类从来不会甘于失败,当AI具备了战胜人类的能力时,人类是否还有翻盘的机会?面对一个不会紧张,不会沮丧,没有情绪波动,也不会体力下降同时还拥有高超运动技巧的AI机器人,人类的办法并不多,但人类也并不是毫无胜算。

首先,在技巧层面,人类可以更多地采用“假动作”来打乱AI的阵脚。现阶段,AI都是通过高速摄像机来记录球的运动轨迹并结合对人类动作、位置、神态等细节进行计算并给出回应策略的。AI的世界中只有“1”和“0”,耿直的AI可能难以对人类做出的具有欺骗性质的“假动作”做出准确判断。

伦敦顶尖AI实验室DeepMind曾对现有的AI学习能力有过如下评价:“现在的AI非常擅长识别图片中的物体,但仍无法很好地理解视频。”DeepMind的研究表明,AI对于有些集中在身体的某一部分或是比较快速的动作的识别准确率也不是非常理想。由此表明,AI在赛场上即时捕获的数据和信息对于AI的帮助有限,特别是当人类用“假动作”对AI输入的数据和信息进行“干扰”时,善于解答概率问题的AI,很可能会判断失误。

今后,人类日常训练的方向和重点可能要进行调整——如何将“假动作”做得更真。不过,人类的“假动作”在骗过AI的时候,可千万别把队友也骗了。

其次,人类需要开发新战术和新技巧。AI的所有运动技巧和比赛策略都是基于人类现有的程度通过大量的自我学习而掌握的。由于AI过度依赖于逻辑运算,在既有的运算规则下,当比赛中人类使出了之前没有用过的新技术或有新的比赛策略时,AI在短时间内是难以适应的。即便AI会根据人类以往的比赛来判断对手的风格,但人类不按套路出牌,不遵循AI计算逻辑,加上比赛中的随机性和一些偶然因素,如乒乓球比赛中的擦网球、擦边球,足球比赛中的立柱折射、反弹球等,这些都有助于人类战胜AI。

最后,如果人类第N次尝试还是无法越过AI这座“大山”,那么就把它的电源掐掉吧。

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