機器人在各種競技中超越人類,足球運動員的危機很快到來?

機器人在各種競技中超越人類,足球運動員的危機很快到來?

在世預賽亞洲區比賽中,國足客場1:2不敵敘利亞,讓球迷們再次失望。足球作為世界第一運動,在多數國家受到極大關注,球員們在賽場上不斷挑戰各方對手,同時也在突破自己的極限。

而在不遠的未來,足球運動員還將面對機器人選手的挑戰。

美國麻省理工學院(MIT)研製的機器人“迷你獵豹”本週在草地上進行了一場足球比賽。在學院發佈的視頻中可以看到,機器人們跑動靈活、控球穩健,還能空翻。

机器人在各种竞技中超越人类,足球运动员的危机很快到来?

MIT發佈的視頻截圖

新南威爾士大學計算機科學與工程學院教授莫里斯·帕紐科表示,2050年之前,機器人球隊將有實力與人類運動員同場競技,並有希望打敗世界盃冠軍。

足球場上的“人機大戰”

據CNN報道,美國麻省理工大學仿生機器人學實驗室近日研發出四腿機器人“迷你獵豹”(mini cheetahs),重約9公斤,由12臺電動馬達驅動,奔跑速度可達每秒2.5米。

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“迷你獵豹”和波士頓梗犬有著類似的體型,奔跑起來的步態也一樣可愛。它在每秒都需要進行超過30次決策,可以奔跑、向後空翻、應對摔倒。研究者卡茨(Benjamin Katz)稱,這些機器人是模塊化的,如果身上任何一個部件壞了,都可以換新。

為了幫助機器人更好的學習,MIT團隊製造出了10只“迷你獵豹”。在視頻中,這些機器人利用兩個彎曲的後肢帶球,不斷向前移動,適時將球傳出。

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研究者還在不斷開發“迷你獵豹”的新算法,並希望為它們舉辦一場障礙越野賽,測試其他方面的技能。在未來10年內,該研究團隊計劃開發3款更加大型的升級版“迷你獵豹”。

實際上,還有很多比“迷你獵豹”踢球更厲害的機器人。在機器人世界盃 (RoboCup)中,來自世界各國的機器人進行專業的足球比賽。這一賽事從1997年開始舉辦,直至今年共有來自全球的近200支隊伍參與角逐。

機器人世界盃作為一項國際科學計劃,最初的設想是在2050年之前組建一支完全自主的仿人機器人足球隊,並在符合國際足聯官方規則的基礎上打敗人類足球世界盃冠軍。

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2019機器人世界盃比賽現場/賽事推特發佈

由於仿人機器人移動緩慢且容易摔倒,以目前的水平和人類球員的水平還有一定差距。不過在今年7月的機器人世界盃上,荷蘭埃因霍溫科技大學的機器人代表隊Tech United作為中型組足球比賽的冠軍隊伍,與人類球隊進行了一場友誼賽。

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機器人世界盃視頻截圖

5個不到1米高的機器人與5名人類球員在一個迷你球場上踢球,機器人實時自主決定何時帶球,傳球和射門。它們在傳球過程中經常被人類球員搶斷,不過在一次後場長傳中突破了人類的防守,攻入一球,引發現場歡呼。最終人類球隊以4:1擊敗了機器人隊。

雖然足球“人機大戰”中,機器人的水平距離人類還有很遠的距離,但是至少已經能完成一次成功的進球,而且阻止了多次人類進球,這讓人看到足球機器人的未來。

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2019機器人世界盃比賽現場/賽事推特發佈

英國體育媒體sportbible報道指出,如果機器人能在30年內打敗人類足球運動員,那麼屆時將至少新增8個世界級足球聯賽。

在這些競技中,人類輸給了機器人

1997年,IBM的Deep Blue棋牌遊戲機器人擊敗了當時的國際象棋冠軍卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)。全世界對計算機的發展感到驚訝和焦慮。那時候,美國知名媒體《標準週刊》發佈了一篇名為“恐懼”(Be Afraid)的封面文章,作為對這一爆炸性新聞的回應。

在此之後,機器人一次又一次在不同領域“戰勝”人類。

2011年2月,IBM的認知計算平臺Watson在美國智力競賽節目《危險邊緣》中打敗了2名人類冠軍選手,它用自然語言實現深度問答。

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Watson在節目中擊敗人類選手/節目視頻截圖

2014年,Facebook推出的一款名為DeepFace的面部識別技術,可以不受拍攝者拍攝角度影響,進行精準的臉部識別,準確率達到97%。Facebook表示,這樣的識別能力已經超越了人類。

2015年,谷歌旗下DeepMind公司研發的圍棋機器人AlphaGo戰勝了世界圍棋冠軍李世石,隔年戰勝了歐洲職業圍棋冠軍樊麾,2017年以3:0完勝柯潔。當時,柯潔在微博說:“對於AlphaGo的自我進步來說,人類太多餘了。”

2017年1月,在美國匹茲堡的一個賭場,卡耐基梅隆大學開發的人工智能系統 Libratus 戰勝四位德州撲克頂級選手。撲克需要推理和智慧,涉及大量隱藏信息,且不存在唯一的最佳策略,對機器人來說很難模仿。因此撲克AI的獲勝成為一個重要里程碑。

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Libratus 戰勝德州撲克頂級選手/推特截圖

2017年8月,特斯拉汽車CEO馬斯克旗下的非營利機構OpenAI推出的AI機器人,擊敗了全球最佳Dota2(電競遊戲)專業玩家。OpenAI的工程師表示,他們通過神經網絡對機器人進行了訓練,該機器人在兩週內就獲得了足以擊敗全球最佳Dota 2專業玩家的能力。

2018年1月,阿里巴巴開發的一個人工智能(AI)模型,在斯坦福大學閱讀理解測試中,給出超過10萬個問題的確切答案,得到82.44分,相比人類對手82.304的得分略勝一籌。


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