近日,谷歌对外公布正在研究的「乒乓球机器人」项目,项目称为i-Sim2Real,该机器人在与人类对打时一回合可接球340次。谷歌强调这只是人类与 AI 的“合作”,并非击败人类,但以AI成长的速度,它很快就能达到职业选手水平。
谷歌选择开发乒乓球机器人,是想要人工智能在乒乓球对抗中,探索高速动态环境中的人机互动。机器人在与快节奏且相对不可预测的人类行为进行交互时,既要有速度又要有精度,这对学习算法提出了很高要求,是研究人机交互和强化学习问题的理想测试平台。
我们的科技留言板“有意见”如下
@TOFU:机器人的精进技能又多了一项,虽然教机器人玩游戏看起来微不足道,但影响人类如何打乒乓球的变量有很多,如果机器人有可能成为乒乓球高手,也将证明Google打造出了一套可应对人类快速且不可预测行为的机器人系统。但就算是最坏的情况,这个大目标没有实现,那至少Google已经打造出一款可以辅助训练运动员的机器,而不是单纯的发球机。
@老董:乒乓球机器人的出现,代表着人工智能机器处理能力上的又一次跨越。以往人工智能技术优势在于计算能力方面,但在动“手”能力方面还存在着一定不足,Google的这次技术突破,为将来人工智能机械实现自主化实时动态处理开辟了一条全新道路。
@独木舟:乒乓球本身不外乎速度、旋转、落点这几个要素。如果输入某位选手的多场比赛录像,是否可以统计其发力(速度)、旋转、落点的偏好,寻找其弱点。弄个乒乓球机器人AI出来有针对性的陪练,是不是效果更好呢?
@物理终结者:肌肉记忆是狭路相逢勇者胜。依靠经验和想象力解决复杂问题。AI是绝不打无准备之战,精于计算,滴水不漏。人类应不断提升AI的感知力,借助AI的能力更好地服务百姓的衣食住行。中国未来的足球机器人必能夺得世界冠军!
好文章,需要你的鼓励
联想推出全新数据存储产品和服务,旨在满足企业AI应用日益增长的需求。新产品包括ThinkAgile FX系列、ThinkSystem DS存储阵列等,提供开放灵活的硬件软件配置。研究显示63%的企业尚未为AI功能做好准备,联想通过混合云服务、数据生命周期管理等解决方案,帮助客户实现基础设施现代化,降低实施风险并提升投资回报率。
北京大学团队开发的DragMesh系统通过简单拖拽操作实现3D物体的物理真实交互。该系统采用分工合作架构,结合语义理解、几何预测和动画生成三个模块,在保证运动精度的同时将计算开销降至现有方法的五分之一。系统支持实时交互,无需重新训练即可处理新物体,为虚拟现实和游戏开发提供了高效解决方案。
英伟达宣布收购开源工作负载管理系统Slurm的主要开发商SchedMD,该系统专为高性能计算和AI设计。同时发布Nemotron 3系列开源AI模型,包括面向特定任务的Nano、多智能体应用的Super和复杂任务的Ultra三个版本。英伟达CEO黄仁勋表示,开放创新是AI进步的基础,将通过透明高效的开放平台帮助开发者构建大规模智能体系统。
达尔豪斯大学研究团队系统性批判了当前AI多智能体模拟的静态框架局限,提出以"动态场景演化、智能体-环境共同演化、生成式智能体架构"为核心的开放式模拟范式。该研究突破传统任务导向模式,强调AI智能体应具备自主探索、社会学习和环境重塑能力,为政策制定、教育创新和社会治理提供前所未有的模拟工具。