热点关注丨DeepMind机器人打乒乓球，正手、反手溜到飞起，全胜人类初学者

主要观点总结

DeepMind提出了一个在竞技乒乓球比赛中达到人类业余选手水平的学习型机器人智能体。该机器人能够执行复杂的低水平技能和策略性玩法，展现出人类业余选手的水平。其分层控制架构包括低级技能库和高级控制器，并通过强化学习进行训练。机器人赢得了与人类选手的45%比赛，表现出与人类业余选手不相上下的实力。

关键观点总结

关键观点1: 机器人乒乓球技术的新突破

DeepMind提出了第一个在竞技乒乓球比赛中达到人类业余选手水平的学习型机器人智能体，具有执行复杂低水平技能和策略性玩法的能力。

关键观点2: 机器人与人类选手的对比表现

该机器人与人类选手进行了29场比赛，赢得了45%的比赛和46%的单局胜利。在面对初学者时表现极佳，但面对高级选手时仍存在一定差距。

关键观点3: 机器人的技术特点与限制

机器人具有分层控制架构，包括低级技能库和高级控制器，并采用强化学习进行训练。然而，机器人在处理下旋球时存在困难，部分原因是避免与桌子碰撞以及实时确定球的旋转的挑战。

关键观点4: 机器人的研究方法和贡献

该研究包括提出一个分层和模块化的策略架构、实现零样本模拟到真实的技术、实时适应未见过的对手等方法。此外，该研究还收集了人类和机器人对打比赛的数据作为初始任务条件的种子数据集。

关键观点5: 机器人的未来应用与挑战

该研究展示了乒乓球作为提升机器人能力的有价值的基准的潜力。然而，机器人仍面临物理和技术限制，如反应速度、相机感应能力和旋转处理等挑战。

文章预览

转自 机器之心 巴黎奥运会正在如火如荼地进行中，乒乓球项目备受关注。与此同时，机器人打乒乓球也取得了新突破。 昨日，DeepMind 提出了第一个在竞技乒乓球比赛中达到人类业余选手水平的学习型机器人智能体。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.03906 DeepMind 这个机器人打乒乓球什么水平呢？大概和人类业余选手不相上下： 正手反手都会： 对手采用多种打法，该机器人也能招架得住： 接不同旋转的发球： 不过，比赛激烈程度似乎不如公园老大爷对战。 对机器人来说，乒乓球运动需要掌握复杂的低水平技能和策略性玩法，需要长期训练。DeepMind 认为战略上次优但可以熟练地执行低水平技能可能是更好的选择。这使乒乓球与国际象棋、围棋等纯粹的战略游戏区分开来。   因此，乒乓球是提升机器人能力的一个有价值的基准，包括高速运动、实时精 ………………………………