AI 乒乓球机器人首次逼近人类专家水平
一款由人工智能驱动的挥拍乒乓球机器人，已经能够与顶级人类选手对抗，甚至在部分对局中取胜。最新研究显示，AI 的进步正在让机器人在真实体育竞技中变得更灵活、更具对抗性。
日本电子巨头索尼研发了名为 Ace 的机械臂系统，并安排它与职业乒乓球运动员对战。Ace 在对局中展现出足以让职业选手严肃对待的实力，不过它也具备一些明显“非人类”的辅助条件：球台周围布置了 9 个摄像头，并通过追踪球上的标记来精确测量旋转和轨迹。
强化学习驱动的“学会打球”的机器人
Ace 并非通过人工编写规则来打球，而是依靠一种名为 强化学习 的人工智能方法，从大量经验中逐步学会如何击球和应对对手。
索尼人工智能研究员、论文合著者彼得·杜尔在周三发表于《自然》（Nature）期刊的论文中指出：“不可能通过手工编程教会机器人打乒乓球，它必须像人类一样，通过不断积累经验来学习如何打球。”
为进行这项实验，索尼在东京总部搭建了一张符合奥运标准的乒乓球台，为职业及其他高水平选手与机器人对战提供了尽可能“公平”的环境。杜尔在接受美联社采访时表示，一些参与对战的运动员对 Ace 的水平感到意外。
索尼认为，这是机器人在常见竞技体育项目中首次在现实世界达到人类专家级表现。“这是机器人首次在人类熟悉的竞技体育项目中，在物理世界达到人类专家级水平——这是人工智能和机器人研究长期追求的里程碑之一。”
八关节机械臂与“速度难题”
这款定制机器人拥有 8 个关节，为其提供足够的运动自由度，使其能够灵活调整球拍位置、完成多样化击球动作，并快速应对对手的回球。
索尼人工智能总裁迈克尔·斯普兰格在采访中表示：“速度是当前机器人技术面临的核心难题之一，尤其是在非固定、不断变化的环境中。”
他指出，工厂中的工业机器人虽然动作迅速，但通常只是在重复同一条预设轨迹。而通过这套技术，索尼展示了可以训练机器人在充满不确定性的环境中，依然保持高度适应性、竞争力和速度。“这类能力未来不仅可用于制造业和其他行业，也很容易让人联想到在战争等高风险场景中的潜在应用。”
与人类“公平对战”的设计考量
就在不久前，一款类人机器人在北京举行的机器人半程马拉松中跑出了超过人类世界纪录的成绩。但要让机器在毫秒级反应中，与技术娴熟的人类运动员进行实时互动和对抗，在很多方面更具挑战性。
斯普兰格表示，研究团队刻意避免给 Ace 过度的“机械优势”，而是让它的速度、臂展和整体表现尽量接近每周训练至少 20 小时的熟练运动员。机器人遵守官方乒乓球规则，并在标准尺寸球台上比赛。
“要造一个远超人类的乒乓球机器人其实并不难，”斯普兰格说，“你完全可以做一台能‘吸球’，并以远超人类反应极限的速度发球的机器。但那不是我们的目标。我们的目标是让它在人工智能、决策、战术以及一定程度的技术层面上，与人类处在可比较、相对公平的水平，并在此基础上赢得比赛。”
这意味着，Ace 不能只靠单纯提高击球速度来取胜，而必须通过真正的“打好球”、合理的战术和稳定的技术来赢。
从棋盘游戏到真实世界：AI 的“落地考题”
长期以来，人工智能研究者习惯用国际象棋等棋盘游戏来衡量计算机的推理能力，后来又转向更开放的电子游戏环境。但要让 AI 从虚拟模拟走向物理世界，一直被视为机器人领域的“终极考题”。
斯普兰格认为，过去一年对机器人领域而言，某种程度上是一个“ChatGPT 时刻”：一批新的 AI 驱动方法出现，使机器人能够更好地理解现实环境，并完成如后空翻等高难度体能动作。
乒乓球机器人研究的延续与突破
索尼并不是第一个尝试乒乓球机器人的团队。早在 1983 年，约翰·比林斯利就在论文《机器人乒乓球》中提出了相关构想和实验。近年来，谷歌旗下的 AI 研究机构 DeepMind 也开始涉足乒乓球机器人研究。
比林斯利在给美联社的邮件中表示，索尼在全视角计算机视觉和运动检测方面的能力令人印象深刻，但这也是人类仅凭双眼难以匹敌的。“我并不是要贬低这项成果，但他们是‘集团作战’，动用了相当强大的硬件和工具。”
他补充说，这也再次说明：“真正的技术进步往往来自竞赛，无论是打乒乓球，还是登陆火星。”
职业选手：有些球“人类做不到”
日本职业选手安藤美波和曽根翔是与 Ace 对战的运动员之一，日本乒乓球协会的两名裁判全程监督比赛。
在论文通过同行评审并发表于《自然》之前，索尼研究团队持续对 Ace 进行训练和测试。他们表示，Ace 的击球速度和回合节奏不断提升，打法也变得更具攻击性，站位更靠近球台边缘。在与四名高水平选手的对战中，索尼称 Ace 在去年 12 月战胜了除一人之外的所有对手。
另一位专家选手、中村金次郎（曾参加 1992 年巴塞罗那奥运会）在观察 Ace 的击球后对研究人员说：“没人能那样击球。我原以为那是不可能的。”
但现在机器人做到了，他在《自然》论文中表示，这也意味着“人类有可能在未来达到类似水平”。
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