جوجل ديب مايند يمكنه التغلب على البشر في تنس الطاولة

جوجل ديب مايند يمكن للإنسان التحكم في ذراع آلية للتغلب على البشر في لعبة تنس الطاولة، وفقًا لدراسة جديدة. ولكن فان تشن دونج، الحائز على الميدالية الذهبية لعام 2024 في تنس الطاولة الفردي والجماعي للرجال، يمكنه أن يطمئن: الذكاء الاصطناعي وفقًا للدراسة التي نُشرت في 7 أغسطس في قاعدة بيانات ما قبل الطباعة، فإن الروبوت الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي لا يمكنه سوى التغلب على اللاعبين المتوسطين، وفي بعض الأحيان فقط. أركسيف ولم تتم مراجعته من قبل النظراء.

تستطيع الروبوتات الآن الطهي والتنظيف وأداء الحركات البهلوانية، ولكنها تواجه صعوبة في الاستجابة بسرعة للمعلومات البيئية في العالم الحقيقي.

وكتب الباحثون في الدراسة “إن تحقيق أداء على مستوى الإنسان من حيث الدقة والسرعة والعمومية لا يزال يشكل تحديًا كبيرًا في العديد من المجالات”.

متعلق ب: 32 مرة أخطأت فيها الذكاء الاصطناعي بشكل كارثي

وللتغلب على هذا القيد، قام الباحثون بالجمع بين ذراع الروبوت الصناعي مع نسخة مخصصة من خوارزمية التعلم القوية للغاية من DeepMind. ديب مايند تستخدم الشبكات العصبية، وهي بنية طبقية تحاكي كيفية معالجة المعلومات في الدماغ البشري، لتعلم معلومات جديدة تدريجيًا. حتى الآن، تفوقت على أفضل لاعب جو في العالم, تنبأ ببنية كل بروتين في الجسم, حل مسائل الرياضيات التي مضى عليها عقود من الزمن و اكثر.

تم تدريب النظام على إتقان جوانب معينة من اللعبة – على سبيل المثال، تعلم القواعد، وإنشاء أعلى دوران، وتقديم ضربات الإرسال الأمامية أو استخدام استهداف الضربات الخلفية – التدريب على بيانات من العالم الحقيقي والمحاكاة في خوارزميات متطورة. وبينما يتعلم الذكاء الاصطناعي، جمع الباحثون أيضًا بيانات عن نقاط قوته وضعفه وحدوده. ثم قاموا بتغذية هذه المعلومات مرة أخرى إلى برنامج الذكاء الاصطناعي، وبالتالي منح وكيل DeepMind غير المسمى انطباعًا واقعيًا عن قدراته. ثم اختار النظام المهارات أو الاستراتيجيات التي يجب استخدامها في تلك اللحظة، مع مراعاة نقاط القوة والضعف لدى خصمه، تمامًا كما قد يفعل لاعب تنس الطاولة البشري.

ثم قاموا باختبار الروبوت الذي يتحكم فيه الذكاء الاصطناعي ضد 29 إنسانًا. تغلبت ذراع الروبوت الخاصة بشركة DeepMind على جميع المبتدئين وحوالي 55% من اللاعبين المتوسطين، لكنها هُزمت من قبل اللاعبين المتقدمين. في نظام تصنيف دولي، ستكون ذراع الروبوت لاعبًا هاويًا قويًا.

ولكن ذراع الروبوت التي طورتها شركة ديب مايند كانت تعاني من بعض نقاط الضعف المنهجية. على سبيل المثال، واجهت صعوبة في التعامل مع الكرات العالية، ومثل العديد منا، وجدت الضربات الخلفية أكثر صعوبة من الضربات الأمامية.

يبدو أن أغلب اللاعبين البشر يحبون اللعب ضد النظام. وكتب الباحثون في الدراسة: “عبر جميع مجموعات المهارات ومعدلات الفوز، اتفق اللاعبون على أن اللعب مع الروبوت كان “ممتعًا” و”جذابًا”.

وقال الباحثون إن النهج الجديد قد يكون مفيدًا لمجموعة واسعة من التطبيقات التي تتطلب استجابات سريعة في بيئات مادية ديناميكية.

تيا هي رئيسة تحرير مجلة لايف ساينس، وكانت في السابق كاتبة رئيسية فيها. وقد ظهرت أعمالها في مجلة ساينتفك أمريكان وموقع Wired.com ومنافذ أخرى. وهي حاصلة على درجة الماجستير في الهندسة الحيوية من جامعة واشنطن، وشهادة الدراسات العليا في الكتابة العلمية من جامعة كاليفورنيا في سانتا كروز، ودرجة البكالوريوس في الهندسة الميكانيكية من جامعة تكساس في أوستن. كانت تيا جزءًا من فريق في صحيفة ميلووكي جورنال سينتينيل الذي نشر سلسلة Empty Cradles حول الولادات المبكرة، والتي فازت بجوائز متعددة، بما في ذلك ميدالية كيسي للصحافة المتميزة لعام 2012.