تطور Google DeepMind روبوت بينغ بونغ ذو مستوى بشري ومنافس

مختبر Google لأبحاث الذكاء الصناعي، Google Deepmind، قام بتطوير روبوت جديد للعبة البينغ بونغ يمكنه التنافس على مستوى البشر. قامت الشركة بنشر وثيقة تتضمن التفاصيل التقنية ومقاطع الفيديو للروبوت الذي يعمل بالذكاء الصناعي والمخصص للعب البينغ بونغ، وأعلنت عنه على وسائل التواصل الاجتماعي.

“تعرفوا على روبوتنا الذي يعمل بالذكاء الصناعي والمستعد للعب البينغ بونغ”، قامت الشركة بالمشاركة على X، “إنه أول وكيل يحقق الأداء على مستوى الهواة البشر في هذه الرياضة”.

تعرفوا على روبوتنا الذي يعمل بالذكاء الصناعي والذي يتأهب للعب تنس الطاولة. 🤖🏓

هو الوكيل الأول الذي يحقق أداءً على مستوى الهواة البشر في هذه الرياضة. إليك كيف يعمل. 🧵 pic.twitter.com/AxwbRQwYiB

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) 8 أغسطس، 2024

في الورقة البحثية “تحقيق الأداء البشري المنافس لروبوت الطاولة”، يشرح الباحثون أن تحقيق الأداء البشري – بما في ذلك السرعة، الدقة، القدرة على التكيف، واتخاذ القرارات – هو واحد من الأهداف الرئيسية في مجتمع البحث الروبوتي وقد تمكنوا من تحقيق هذا المستوى مع “الوكيل الروبوتي المتعلم الأول الذي يصل إلى الأداء على مستوى الهواة في تنس الطاولة المنافس”.

في النقاش على X، يوضح Google Deepmind أن طاولة التنس الروبوتية كانت معيارًا للباحثين منذ عام 1980.

قامت Google DeepMind بتدريب الروبوت على مجموعة من البيانات الأولية، ومارس الذكاء الاصطناعي التعلم من المهارات المختلفة الموجودة في المكتبة التي تم تقديمها. قام بالتدريب الأول في بيئة محاكاة حتى كان جاهزًا للممارسة ضد البشر الحقيقيين.

قام الباحثون بجعل الروبوت الخاص بالبينغ بونغ يتنافس ضد 29 لاعب بشري – بمستويات مختلفة، من المبتدئ إلى المتقدم – معتبرين أنه يمتلك مهارات هاوية متوسطة.

“فاز الروبوت بـ 45% من المباريات و 46% من الألعاب”، كما شارك فريق البحث في الوثيقة. “عند تقسيمها حسب مستوى المهارة، نرى أن الروبوت فاز في جميع المباريات ضد المبتدئين، وخسر جميع المباريات ضد اللاعبين المتقدمين والمتقدمين+، وفاز بـ 55% من المباريات ضد اللاعبين المتوسطين. هذا يشير بقوة إلى أن وكيلنا حقق لعبًا بشريًا على مستوى متوسط في المناوشات.”

أوضحت Google DeepMind أيضًا أن الروبوت قادر على جمع البيانات حول أدائه بعد اللعب ضد البشر لتحسين مهاراته أثناء وضع المحاكاة.

“كان هدفنا في البداية أن يكون الروبوت على مستوى متوسط. وبشكل مدهش، تحقق ذلك بالفعل، فقد أثمر كل العمل الشاق”، هكذا قال بارني جي ريد، مدرب الطاولة المحترف الذي شارك في البحث. “أشعر أن الروبوت تجاوز حتى توقعاتي. كان شرفًا حقيقيًا ومتعة أن أكون جزءًا من هذا البحث.”