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【卡城华人网 www.calgarychina.ca】  2025-07-29 11:09   免责声明: 本消息未经核实,不代表网站的立场、观点,如有侵权,请联系删除。 |
伦敦南方的DeepMind实验室内,两只由人工智慧驱动的机器手臂,从2022年至今持续展开一场没有终点的「乒乓球延长赛」。与一般的竞技不同,这场对战不追求胜负,而透过不断的交锋与回合对打,让手臂从每次击球中学习新策略。研究团队表示,这种「边打边学」的模式,正是推进机器人适应真实世界复杂环境的重要关键。 ![]() 这对机器手臂由Google DeepMind开发,被视为未来人形机器人的核心。最初,机器手臂只是简单的来回击球,工程师接着逐步提高难度,增加竞争机制,让机器手臂开始追求得分,发展出各种取分策略,却也暴露出「边学边忘」的困境,经常在适应新策略时遗忘旧战术,导致回合快速结束。 为了改善这个问题,工程师请来真人陪练,在对抗变化多端的人类时,机器人才显得更稳定,也制定了多样策略,最终统计,机器手臂与人类进行了29场比赛,胜率为45% ,对中阶玩家更达到55%的胜率,可说是遇强更强。 为了加速突破瓶颈,DeepMind团队进一步引入Google Gemini视觉语言模型做为机器手臂的「AI教练」。Gemini分析乒乓对战影片,给出「朝右边击球」或「加强网前短球」等自然语言反馈,仿佛教练在场边指导一般,让机器手臂能更快速且有效地调整击球策略。 研究团队指出,选择乒乓球做为训练平台也并非偶然。这项运动具备高速反应、精准动作控制与多样化策略等特点,且成本低廉,非常适合用来培养通用型机器人的各种能力。 希望透过持续学习与实战经验累积,逐步缩短机器人从实验室走向实际应用的距离,打造出能真正融入家庭、工厂及各种日常环境的智慧型伙伴。 来源:TechNews 科技新報 编辑(Edit)     删除(Delete) |
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