Скорошни изследвания направиха смела крачка в областта на роботиката, показвайки хуманоидни роботи, които са научили да играят футбол чрез иновативен метод на обучение, задвижван от изкуствен интелект (ИИ). Изследване, публикувано на 10 април в Science Robotics, разкрива как тези миниатюрни роботи могат да атакуват и защитават се със стратегически движения, научени чрез deep reinforcement learning, напреднала техника на ИИ.
Екипът на Google DeepMind снабди своите малки хуманоидни роботи Robotis OP3 със способността да се научат на сложни футболни умения без необходимостта от изчерпателно предварително програмиране. Тези роботи бяха наблюдавани как изявено управляват футболна топка, вземат тактически решения и бързо се изправят след падане, демонстрирайки значителен напредък в роботичната гъвкавост и приспособяемост.
Deep reinforcement learning, приложената стратегия на ИИ, е сложна комбинация от различни методи за обучение. Тя включва смесица от подсилване на положителните резултати, имитиране на наблюдаваното поведение (надзорено обучение) и използване на deep neural networks, проектирани да отражават структурата на човешкия мозък.
В количествени термини, роботите, които бяха обучени с ИИ по този метод, показаха забележителни подобрения. Те изявиха увеличена скорост при ходене и завиване, увеличиха скоростта на ударяне на топката и намалиха времето след загуба на равновесие със значителна стойност в сравнение с техните необучени на ИИ колеги.
Не само че роботите се справиха по-добре, но показваха и спонтанни „възникващи поведения“ като уникални движения на краката и завъртания, които биха били много трудни за програмиране в системата им, като показват възможността за още по-сложни и разнообразни движения в бъдеще.
Изследването означава скок напред в развитието на роботите, където ИИ може да доведе до създаването на прости и безопасни движения за хуманоидни роботи. Тези напредъци отварят пътя за по-сложни роботични реакции в разнообразни и непредсказуеми среди, означавайки вехтна крачка в ИИ-помогнатата автономност и машинно обучение.