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你敢信吗？现在连机器人都开始偷偷内卷学打乒乓球了！
想象一下：两个机械臂站在球台两端，你来我往间不仅能打几十回合不落地，还会互相“使坏”—— 一个突然放短球，另一个立刻跨步扑救，打急了甚至会琢磨怎么把球扣到对手接不到的角落。这群钢铁学霸不靠教练手把手教，全凭互相对打偷偷进步，愣是把乒乓球打成了 “内卷现场”。更绝的是，它们现在已经能吊打乒乓球初学者，跟中级选手掰手腕也不落下风。
而这波“机器人乒乓内卷大赛”，正是 DeepMind 甩出的新大招 —— 利用深度强化学习训练机器人进行乒乓球比赛。这个项目展示了AI 在复杂物理世界中应用的巨大潜力。
▍机器人如何学习？
乒乓球被认为是一个非常复杂的运动，机器人在乒乓球的对抗中需要掌握除感知之外的快速反应、精确判断与精细的动作控制等技能，这些技能正好包含在机器人技术的许多艰难挑战中。 在这个项目中，DeepMind 的科学家们没有依赖传统的编程技巧，而是通过深度强化学习让机器人自行学习如何打球。
具体来说，机器人通过大量的模拟训练与“自我对战”不断优化自己的打球策略。在两个机械臂的乒乓球对决中，若一方机器人采用更高级的策略，它的对手将不得不进行适应和改进，以此形成技能的持续升级。通过与虚拟对手的反复训练，智能体学会了如何预测来球轨迹，并且及时做出反应。
一个令人印象深刻的细节是，该机器人能够根据不同对手的打球方式，调整自己的策略和动作。这显示了它在比赛中的高度智能和适应性。比如说，当对手的回球方式发生变化时，机器人能够迅速做出相应的调整，从而保持竞争力。这种能力展示了 AI 在面对实时、动态环境时的强大适应性。乒乓球场作为 “微缩训练场”，不仅能够高效地打磨机器人核心学习能力，而且还能为机器人在其他场景应用奠定坚实的基础。
此外，该团队还对机器人与人类的对抗性训练进行了研究。在乒乓球对抗赛中，人类表现更佳，机器人则有机会学习人类的投球技巧。在与人类的比赛中，机器人能达到与中级玩家水平，由此可见机器人竞争性训练对机器人学习进步明显有效。
▍DeepMind 的创新学习路径
在传统的机器人学习过程中，通常需要依赖大量的、由人类提供的演示数据。这些数据往往伴随着复杂的人为设计的奖励函数，以便于机器人能够根据这些奖励进行学习。然而，在这样的框架下，机器人很难实现真正的自主学习能力。
DeepMind设计机械臂乒乓球对抗实验中，这两个机械臂不仅能够连续不断地进行运动和自动集球，而且通过远程监控的方式，人类可以间接地参与实验过程，并且收集到相关的数据。
DeepMind提出的第二条学习路径是让AI充当教练的角色，通过分析和指导，帮助机器人在不断的实践中进步和提高。为了实现这一点，他们利用了名为Gemini的视觉语言模型（VLM），这种模型能够持续地分析机器人玩家的表现，并且根据分析结果提出具体的改进意见，从而帮助机器人在乒乓球对抗中不断进步。
这一成就不仅仅是对乒乓球机器人技术的推进，它还展示了深度学习和强化学习在多个领域的巨大潜力。从医疗、自动驾驶到工业自动化，类似的技术可以推动机器人与人类之间的更好协作，或者在危险环境中代替人类进行任务。
DeepMind 也表示，这项技术的成功应用远不止于乒乓球。 尽管目前机器人的主要任务是与虚拟对手进行对抗，但其背后的深度学习框架同样适用于其他复杂任务，如精密手术或多轮对话等领域。
▍结语与未来
尽管取得了突破，DeepMind 仍然面临一些技术挑战。 比如，在更为复杂的现实环境中，机器人如何适应更多变化的物理条件与不确定性？ 此外，如何将这一技术推广到更加广泛的应用领域，仍然需要更多的探索与实验。
随着技术的不断发展，未来的人工智能可能会在更多物理和认知挑战中表现得越来越出色。而这仅仅是开始——DeepMind 的乒乓球机器人无疑为 AI 与现实世界的融合打开了新的大门。
参考文章：https://spectrum.ieee.org/deepmind-table-tennis-robots
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