Google DeepMind, masa tenisinde insanları yenecek bir robot eğitti

Sistem mükemmel olmaktan çok uzak. Masa tenisi botu, karşılaştığı tüm başlangıç ​​seviyesindeki insan rakipleri ve amatör seviyede oynayanların %55’ini yenmeyi başarsa da, ileri seviyedeki oyunculara karşı tüm oyunları kaybetti. Yine de etkileyici bir ilerleme.

“Birkaç ay önce bile robotun daha önce oynamadığı insanlara karşı galip gelemeyeceğini gerçekçi bir şekilde öngörmüştük. Sistem kesinlikle beklentilerimizi aştı” diyor Google DeepMind’da projeyi yöneten kıdemli yazılım mühendisi kadrosundan Pannag Sanketi. “Robotun güçlü rakiplere bile üstünlük sağlama şekli akıllara durgunluk vericiydi.”

Ve araştırma sadece eğlence ve oyunlardan ibaret değil. Aslında yararlı görevleri yerine getirebilecek robotlar yaratmaya yönelik bir adımı temsil ediyor gerçek ortamlarda ustaca ve güvenli bir şekilde evler ve depolar gibi Robotik topluluğunun uzun süredir devam eden hedefi. Projede çalışmayan New York Üniversitesi’nden bilgisayar bilimi araştırmacısı Lerrel Pinto, Google DeepMind’ın makineleri eğitme yaklaşımının alandaki diğer birçok alana uygulanabilir olduğunu söylüyor.

“Robot sistemlerinin gerçek insanlarla ve gerçek insanların çevresinde çalıştığını görmenin büyük bir hayranıyım ve bu da bunun harika bir örneği” diyor. “Güçlü bir oyuncu olmayabilir, ancak ham maddeler gelişmeye devam etmek ve sonunda oraya ulaşmak için oradadır.”

Yetenekli bir masa tenisi oyuncusu olabilmek için insanların mükemmel el-göz koordinasyonuna, hızlı hareket etme yeteneğine ve rakiplerine tepki vererek hızlı kararlar verebilme yeteneğine sahip olmaları gerekir; bunların hepsi robotlar için önemli zorluklardır. Google DeepMind’ın araştırmacıları, sistemi bu yetenekleri taklit edecek şekilde eğitmek için iki bölümlü bir yaklaşım kullandılar: sistemi vurma becerilerinde ustalaşacak şekilde eğitmek için bilgisayar simülasyonları kullandılar; daha sonra gerçek dünya verilerini kullanarak ince ayar yaptı ve bu da zamanla iyileşmesine olanak sağladı.