一项新的研究报告称，谷歌的DeepMind可以控制机械臂在乒乓球比赛中击败普通人。但2024年男子乒乓球个人和团体金牌得主樊振东可以放心了:根据8月7日发表在预印本数据库arXiv上的这项研究，这个人工智能(AI)驱动的机器人只能击败平庸的球员，而且只是在某些时候。这项研究尚未经过同行评审。

　　机器人现在可以做饭、打扫卫生和表演杂技，但它们很难对现实世界的环境信息做出快速反应。

　　研究人员在研究中写道:“在许多领域，要在准确性、速度和通用性方面达到人类水平仍然是一个巨大的挑战。”

　　为了克服这一限制，研究人员将工业机械臂与DeepMind超强大学习算法的定制版本结合起来。DeepMind使用神经网络来逐步学习新信息。神经网络是一种模仿人脑处理信息方式的分层结构。到目前为止，它已经打败了世界上最好的围棋选手，预测了人体每一种蛋白质的结构，破解了几十年来的数学问题等等。

　　该系统经过训练，掌握了游戏的特定方面——例如，学习规则，创造上旋球，发正手发球或使用反手瞄准——在复杂的算法中对真实世界和模拟数据进行训练。随着人工智能的学习，研究人员还收集了有关其优势、劣势和局限性的数据。然后，他们将这些信息反馈给人工智能程序，从而让DeepMind的未命名代理对其能力有一个真实的印象。然后，该系统会考虑对手的优势和劣势，选择当前使用的技能或策略，就像人类乒乓球运动员一样。

　　一些亮点-实现人类水平的竞争机器人乒乓球- YouTube观看

　　然后，他们让人工智能控制的机器人与29名人类进行较量。DeepMind的机器手臂击败了所有的初学者和大约55%的中级玩家，但它被高级玩家打败了。在国际评级系统中，它将是一个可靠的业余球员。

　　然而，DeepMind的机械臂确实存在一些系统上的弱点。例如，它很难对付高球，而且像我们许多人一样，反手击球比正手击球更具挑战性。

　　大多数人类玩家似乎都喜欢与系统对抗。研究人员在研究中写道:“在所有技能组和胜率中，玩家都认为与机器人玩耍‘有趣’、‘吸引人’。”

　　研究人员说，这种新方法可能对需要在动态物理环境中快速反应的广泛应用有用。