ロボットが卓球で人間のプロに勝っています。メーカーはこれを機械のマイルストーンと呼んでいます

パドルを振り回すロボットは卓球に非常に熟練しているため、人間のエリート選手に厳しい挑戦を課し、時には彼らを打ち負かしていることが、人工知能の進歩によりロボットの機敏性がどのように向上しているかを示す新しい研究で明らかになった。

日本の家電大手ソニーは「Ace」と呼ぶロボットアームを開発し、プロのアスリートと対戦させた。エースは、コートの周りに配置された9つのカメラアイと、ボールのロゴを追跡してスピンを測定する驚異的な能力など、人間ではないいくつかの特性を備えていたものの、価値のある敵であることが証明されました。

ロボットは、強化学習として知られる AI 手法を使用してスポーツのプレー方法を学習しました。

「卓球をするロボットを手動でプログラムする方法はありません。経験から遊び方を学ばなければなりません」と、水曜日に科学雑誌に発表された研究の共著者でソニーのAI研究者のピーター・デュール氏は述べた。 自然。

実験を実施するために、ソニーは東京の本社にオリンピックサイズの卓球コートを建設し、プロやその他の高度な技術を持つアスリートにロボットとの「平等な競争の場」を提供したとデュール氏はAP通信のインタビューで語った。選手の中にはエースの腕前に驚いたという人もいた。

ソニーは、「物理世界で一般的に行われている競技スポーツにおいて、ロボットが人間の専門家レベルのプレーを達成したのは初めてであり、AIとロボット研究の長年にわたるマイルストーンである」と述べている。

カスタムメイドのロボットには、動きや自由度を指示する 8 つの関節があり、ラケットの位置決め、ショットの実行、相手のラリーへの迅速な対応を可能にします。

「速度は、今日のロボット工学における根本的な問題の 1 つです。特に、固定されていないシナリオや環境では、速度が重要です」と Sony AI 社長の Michael Spranger 氏はインタビューで述べました。

「工場では非常に高速なロボットがたくさん使われているのを目にします」とスプランジャー氏は言う。 「しかし、彼らは同じ軌道を何度も繰り返します。このテクノロジーを使用すると、絶えず変化する不確実な環境において、ロボットを非常に適応性が高く、競争力があり、速く走れるように訓練することが実際に可能であることを示しています。」

スプランジャー氏は、こうした技術は製造業やその他の産業で役割を果たす可能性があると述べた。また、このような高速かつ高感度のハードウェアが戦争でどのように使用されるのかを想像するのは難しくありません。

人間と同等の関係を築くのは困難です

日曜日に北京で開催されたロボットのハーフマラソンレースでは、人型ロボットが人間の世界記録を上回る速さで走りましたが、機械が熟練した人間のアスリートと瞬時のスピードで対話し、競争できるようにすることは、ある意味でより難しい課題です。

シュプランジャー氏は、研究者にとってロボットに不当な優位性を与えず、ロボットの速度、腕の届く範囲、パフォーマンスを週に少なくとも20時間トレーニングする熟練したアスリートと同等にすることが重要だと述べた。通常の広さのコートで公式の卓球ルールに従ってプレーします。

「超人的な卓球ロボットを作るのはとても簡単です」とスプランジャー氏は言う。 「人間がボールを返すよりもはるかに速くボールを吸い込み、打ち出すマシンを構築します。しかし、ここでの目標はそこではありません。目標は、ある程度の比較可能性、人間に対するある程度の公平性を持ち、AIのレベル、意思決定と戦術のレベル、そしてある程度のスキルで本当に勝つことです。」

つまり、「ロボットは人間よりも早くボールを打っただけでは勝つことはできず、実際にゲームをプレイして勝たなければならない」ということだ。

AI 研究者は長い間、コンピューターの機能のベンチマークとしてチェスのようなボードゲームを使用してきました。その後、彼らはよりオープンエンドなビデオ ゲームの世界に移りました。しかし、AI をシミュレート環境から物理世界に移行することは、ロボット メーカーにとって長い間至極の標準でした。

スプランジャー氏は、ロボットに現実世界の環境について教え、バク転などの身体的に厳しい活動を課すための新しい AI 主導のアプローチにより、この 1 年は「ロボット工学にとって一種の ChatGPT の瞬間」を迎えたと述べた。

「エース」はプロが不可能だと思っていたショットを成功させた

卓球界でロボットに取り組むのはソニーが初めてというわけではない。ジョン・ビリングスリーは、1983 年に「ロボット ピンポン」というタイトルの論文でこのようなコンテストの先駆者となりました。最近では、Google の AI 研究部門 DeepMind もこのスポーツに取り組んでいます。

そしてビリングスリー氏は、印象的ではあるが、ソニーの全方位を認識するコンピュータービジョンと動作検出機能により、両目の人間には勝ち目がない、と述べた。

オーストラリアのサザンクイーンズランド大学の元メカトロニクス教授ビリングスリー氏は、「この功績を軽視したくないが、彼らは暴徒の手でこの任務に取り組み、大ハンマーのような技術を使用した」とAP通信への電子メールで述べた。

しかし、「ボールを打つことであろうと、火星に足を踏み入れることであろうと、真の進歩はコンテストから生まれる」という教訓がさらに深まると彼は付け加えた。

日本のプロ選手の安藤美波選手と曽根翔選手もソニーのロボットと対戦した。日本卓球協会の審判員２名が審判を行った。

『Nature』誌への掲載に先立ってこの論文を査読に提出した後、ソニーの研究者らは実験を続け、エースのショットスピードとラリーが加速し、より積極的に、テーブルエッジに近づくようにプレーしたと述べた。ソニーによれば、4人のハイスキルプレーヤーと対戦し、エースは12月に1人を除いて全員を破ったという。

1992年のバルセロナオリンピックに出場したもう一人の熟練選手、中村金次郎氏は、エースのショットを観察した後、研究者に「他の誰もあんなことはできなかったでしょう。不可能だとは思わなかった」と語った。

しかし、ロボットがそれを実行したということは、「人間にもそれができる可能性があることを意味する」と、ネイチャー論文に掲載されたコメントの中で同氏は述べた。