Un robot de tenis de masă a depășit performanța unor jucători de elită în evaluări recente. Robotul, numit Ace, marchează un pas important către sisteme de inteligență artificială (IA) care pot funcționa în medii reale, rapide și incerte.
În teste, robotul autonom a câștigat trei din cinci meciuri împotriva unor jucători de elită – sportivi profesioniști cu peste zece ani de experiență și o medie de 20 de ore de antrenament pe săptămână. Robotul, dezvoltat de Sony AI, a pierdut ambele meciuri împotriva jucătorilor din ligile profesioniste japoneze, dar a câștigat un set împotriva unuia dintre ei. Sistemul este descris în detaliu într-un articol recent publicat în revista Nature.
IA a petrecut decenii învățând jocuri. A depășit în mod repetat cei mai buni oameni, de la jocuri video complexe precum StarCraft II până la șah – unde programele moderne depășesc acum cu mult nivelul uman.
Sisteme de referință precum Deep Blue și AlphaGo au confirmat că, atunci când există reguli clare și suficiente date, IA poate atinge performanțe supraomenești. Dar toate aceste victorii au avut o caracteristică esențială: s-au petrecut în medii digitale controlate.
La prima vedere, tenisul de masă ar putea părea un criteriu neobișnuit pentru inteligența artificială. În realitate, este unul dintre cele mai solicitante imaginabile. Mingea poate atinge viteze de peste 20 de metri pe secundă, oferind jucătorilor mai puțin de o jumătate de secundă pentru reacție.
Pe lângă aceasta, rotația introduce o complexitate enormă. O minge care se rotește la viteze extreme poate descrie traiectorii curbe în aer și poate ricoșa imprevizibil de pe masă. Pentru oameni, interpretarea rotației este în mare parte intuitivă. Pentru roboți, aceasta a fost mult timp un obstacol major.
Sisteme robotice anterioare de tenis de masă, precum Forpheus, dezvoltate de compania japoneză Omron, au abordat problema simplificând jocul – folosind lansatoare controlate de mingi, limitând mișcarea sau ignorând complet rotația. Iterațiile mai recente au urmărit interacțiunea, dar funcționează încă în condiții restrânse.
Ace nu face nimic din toate acestea. Joacă folosind un echipament standard, pe o masă regulamentară, împotriva unor adversari umani care sunt liberi să folosească întreaga gamă de lovituri.
Cum funcționează Ace
Performanța lui Ace se bazează pe trei inovații esențiale: modul în care „vede” lumea, modul în care decide ce să facă și modul în care își execută acțiunile.
Mai întâi, modul în care vede lumea. Camerele tradiționale au dificultăți în a surprinde mișcări rapide, producând adesea imagini neclare sau pierzând detalii critice.
În schimb, Ace folosește trei senzori vizuali „bazați pe evenimente”, care detectează schimbări de lumină în loc să capteze imagini complete la intervale fixe. Aceștia sunt completați de nouă camere de mare viteză care urmăresc mediul, inclusiv adversarul și racheta acestuia.
Împreună, aceste sisteme permit control vizual de mare viteză (tehnologia care îi permite unui robot să-și direcționeze senzorii către obiecte specifice) și îi oferă robotului capacitatea de a urmări mingea cu o precizie excepțională, în timp real.
Prin urmărirea marcajelor de pe minge, unde jucătorii profesioniști pot genera rotații de până la 9.000 de rotații pe minut, sistemul poate estima rotația în timp real, lucru care a reprezentat mult timp o provocare pentru sistemele robotice.
A doua inovație importantă este modul în care Ace decide ce să facă. A ști unde va ajunge mingea este doar jumătate din problemă; robotul trebuie și să reacționeze instantaneu. Ace folosește învățare prin consolidare profundă (eng. deep reinforcement learning), antrenată în simulare pe milioane de schimburi virtuale, inclusiv joc cu sine.
Acesta generează continuu comenzi de mișcare pentru brațul său robotic multiarticulat, recalculând traiectoriile la fiecare câteva zeci de milisecunde, evitând în același timp coliziunile cu masa sau cu propriul corp.
A treia inovație ține de modul în care își execută acțiunile. Pentru a egala viteza jucătorilor umani de elită, robotul este construit în jurul unui braț de înaltă performanță care combină două articulații prismatice (de translație) și șase articulații de rotație. Acest lucru permite mișcări laterale rapide și lovituri precise. Sistemul include atât o paletă de tenis de masă, cât și un mecanism de manipulare a mingii, permițând servicii executate cu o singură „mână”.
În mod esențial, sistemul este proiectat pentru interacțiune de mare viteză: structurile ușoare și acționările optimizate (mecanismele care transformă energia în forță mecanică) permit lui Ace să returneze mingi la viteze apropiate de 20 de metri pe secundă. Acest lucru face posibile schimburi susținute, competitive, cu jucători umani experimentați.
Ceea ce este deosebit de notabil este tranziția de la simulare la realitate. Multe sisteme de IA funcționează bine în medii virtuale, dar eșuează atunci când sunt expuse zgomotului și incertitudinii din lumea reală. Ace demonstrează că această diferență dintre simulare și realitate poate fi redusă semnificativ.
Un moment dintr-un schimb cu un jucător de elită ilustrează acest lucru. Atunci când traiectoria prezisă a mingii s-a modificat brusc după ce aceasta a atins fileul, Ace a reacționat aproape instantaneu, a returnat mingea și a câștigat punctul. Importanța lui Ace nu constă doar în performanță, ci și în capacitatea sa de a funcționa fiabil în condiții reale, incerte.
De ce contează dincolo de sport
Un robot care returnează lovituri rapide cu topspin poate fi spectaculos, dar implicațiile depășesc cu mult tenisul de masă. În industrie, de exemplu, roboții sunt de obicei limitați la sarcini foarte bine structurate.
Provocarea reală este adaptabilitatea: manipularea obiectelor neregulate și reacția la variații. Acest lucru este deosebit de relevant pentru roboții de generație următoare, care operează în medii nestructurate.
Pentru a funcționa eficient în locuințe, spitale sau șantiere, roboții trebuie să poată anticipa, să se poată adapta și să poată reacționa la condiții în continuă schimbare. Aceleași capacități de predicție și control care îi permit lui Ace să răspundă la lovituri imprevizibile ar putea face posibilă o automatizare mai flexibilă și mai receptivă.
Există și implicații pentru interacțiunea om–robot. Majoritatea roboților industriali sunt ținuți în spatele unor bariere de siguranță, deoarece nu pot reacționa suficient de rapid sau de fiabil la comportamentul imprevizibil al oamenilor. Ace funcționează la limita timpului de reacție uman, sugerând un viitor în care roboții pot colabora în siguranță cu oamenii în spații comune.
La scară mai largă, această realizare indică o schimbare în ceea ce se așteaptă de la IA. Următoarea frontieră nu este doar inteligența în rezolvarea abstractă de probleme, ci inteligența integrată în lumea fizică. Diferența dintre simulări și realitate trebuie redusă, iar acesta este un pas important în această direcție.
Ce fac oamenii încă mai bine
Jucătorii profesioniști au reușit totuși să exploateze limitele lui Ace – în special în ceea ce privește raza de acțiune, viteza și capacitatea de a gestiona lovituri extreme sau foarte înșelătoare. Acest lucru arată că inteligența nu înseamnă doar predicție și control, ci și întruchipare fizică. Oamenii combină percepția, mișcarea și strategia în moduri care rămân dificil de reprodus.
Interesant este că sisteme precum Ace ar putea ajunge să îmbunătățească performanța umană, nu să o înlocuiască. După cum a observat un fost jucător olimpic după ce a jucat împotriva robotului, faptul că acesta returnează lovituri aparent imposibile sugerează că oamenii ar putea fi capabili de mai mult decât se credea anterior.
Traducere după Table tennis robot defeats some of world’s best players de Kartikeya Walia, lector, Department of Engineering, Nottingham Trent University
