Новые достижения Deep Mind – не только Го, но и теннис. AI. Deep Tech.

Достижение скорости и производительности человеческого уровня при выполнении реальных задач — это полярная звезда для исследовательского сообщества робототехники. Эта работа делает шаг к этой цели и представляет первого обученного робота-агента, который достигает любительского человеческого уровня в соревнованиях по настольному теннису. Настольный теннис — это физически трудный вид спорта, который требует от игроков многолетних тренировок для достижения высокого уровня мастерства. В этой статье мы предлагаем (1) иерархическую и модульную архитектуру политики, состоящую из (i) контроллеров низкого уровня с их подробными дескрипторами навыков, которые моделируют возможности агента и помогают преодолеть разрыв между симуляцией и реальностью, и (ii) высокий уровень контроллер уровня, который выбирает навыки низкого уровня, (2) методы обеспечения нулевого моделирования от реального, включая итеративный подход к определению распределения задач, основанный на реальном мире и определяющий автоматический учебный план, и (3) адаптация в реальном времени к невидимым противникам. Эффективность политики оценивалась посредством 29 матчей роботов против людей, из которых робот выиграл 45% (13/29). Все люди были невидимыми игроками, и уровень их навыков варьировался от новичка до турнирного уровня. Хотя робот проиграл все матчи самым продвинутым игрокам, он выиграл 100% матчей против новичков и 55% матчей против игроков среднего уровня, демонстрируя солидную любительскую производительность на человеческом уровне.

Источник.