模拟几十年比赛 人工智能学会踢足球
人工智能学会控制数字人形足球运动员。图片来源：《新科学家》网站
在短短几周内，人工智能（AI）通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字人形足球运动员，相关研究发表于最新一期的《科学·机器人》杂志。
AI研究公司“深度思维”的研究人员利用一种加速版运动课程，通过计算机模拟训练AI踢足球，类似于将人类婴儿培养为足球运动员。结果显示，AI能很好地控制代表它的数字人形机器人，该数字人形机器人被设定为真实身体质量和关节运动。
“深度思维”公司研究人员表示：“我们不会让婴儿参加11对11的比赛，他们得先学会四处走动，然后学会运球，然后再玩1对1或2对2比赛。”
课程的第一阶段是模仿人类踢足球的视频剪辑，训练数字类人机器人自然奔跑。第二个阶段则通过一种试错机器学习的形式来练习运球和射门。
前两个阶段代表了大约1.5年的模拟训练时间，AI能在大约24小时内快速完成。模拟5年的足球比赛后，AI开始表现出运动和控球之外更复杂的行为。研究人员称：“机器人学会了协调，也学会了我们以前没有明确设定为训练内容的动作技能。”第三阶段的训练则让数字人形机器人参与2对2比赛。
在耗时2—3周，学习了20—30年的比赛数据后，AI学会了团队合作技能，例如预测在哪里传球等。
不过，这种模拟并不意味着科学家们可以很快研制出能踢足球的机器人。研究人员表示，漫长的学习时间使工作更难以直接转移到真正的足球机器人上，但看看“深度思维”公司的方法在年度机器人杯3D模拟联盟中是否具有竞争力，也是一件有趣的事。
据悉，“深度思维”团队已经开始教真正的机器人如何将球推向目标，并计划研究这种AI训练策略是否适用于足球以外的领域。
模拟几十年比赛 人工智能学会踢足球
0分享至科技日报北京9月1日电(记者刘霞)在短短几周内，人工智能(AI)通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字人形足球运动员，相关研究发表于最新一期的《科学·机器人》杂志。AI研究公司“深度思维”的研究人员利用一种加速版运动课程，通过计算机模拟训练AI踢足球，类似于将人类婴儿培养为足球运动员。结果显示，AI能很好地控制代表它的数字人形机器人，该数字人形机器人被设定为真实身体质量和关节运动。“深度思维”公司研究人员表示：“我们不会让婴儿参加11对11的比赛，他们得先学会四处走动，然后学会运球，然后再玩1对1或2对2比赛。”课程的第一阶段是模仿人类踢足球的视频剪辑，训练数字类人机器人自然奔跑。第二个阶段则通过一种试错机器学习的形式来练习运球和射门。前两个阶段代表了大约1.5年的模拟训练时间，AI能在大约24小时内快速完成。模拟5年的足球比赛后，AI开始表现出运动和控球之外更复杂的行为。研究人员称：“机器人学会了协调，也学会了我们以前没有明确设定为训练内容的动作技能。”第三阶段的训练则让数字人形机器人参与2对2比赛。在耗时2—3周，学习了20—30年的比赛数据后，AI学会了团队合作技能，例如预测在哪里传球等。不过，这种模拟并不意味着科学家们可以很快研制出能踢足球的机器人。研究人员表示，漫长的学习时间使工作更难以直接转移到真正的足球机器人上，但看看“深度思维”公司的方法在年度机器人杯3D模拟联盟中是否具有竞争力，也是一件有趣的事。据悉，“深度思维”团队已经开始教真正的机器人如何将球推向目标，并计划研究这种AI训练策略是否适用于足球以外的领域。总编辑圈点虽然足球网络游戏很常见，但这和一个人工系统真正走向人类水平的运动还是有一定差距的。因为人类看似自然的踢球运动，跨越了从肌肉到认知、到决策、再到行为，非常多的组织层次，而在空间和时间上模拟并表现它们，正是AI长期面临的巨大挑战。本文的成果是一个此类研究非常完美的案例，不过看完这条消息，大家应该还有个疑问：如果通过合适的训练，人工系统都能从“小白”变成“优秀球员”，有些足球队能不能也有所感悟呢？来源：科技日报特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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在短短几周内，人工智能(AI)通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字人形足球运动员，相关研究发表于最新一期的《科学·机器人》杂志。
AI研究公司“深度思维”的研究人员利用一种加速版运动课程，通过计算机模拟训练AI踢足球，类似于将人类婴儿培养为足球运动员。结果显示，AI能很好地控制代表它的数字人形机器人，该数字人形机器人被设定为真实身体质量和关节运动。
“深度思维”公司研究人员表示：“我们不会让婴儿参加11对11的比赛，他们得先学会四处走动，然后学会运球，然后再玩1对1或2对2比赛。”
课程的第一阶段是模仿人类踢足球的视频剪辑，训练数字类人机器人自然奔跑。第二个阶段则通过一种试错机器学习的形式来练习运球和射门。
前两个阶段代表了大约1.5年的模拟训练时间，AI能在大约24小时内快速完成。模拟5年的足球比赛后，AI开始表现出运动和控球之外更复杂的行为。研究人员称：“机器人学会了协调，也学会了我们以前没有明确设定为训练内容的动作技能。”第三阶段的训练则让数字人形机器人参与2对2比赛。
在耗时2—3周，学习了20—30年的比赛数据后，AI学会了团队合作技能，例如预测在哪里传球等。
不过，这种模拟并不意味着科学家们可以很快研制出能踢足球的机器人。研究人员表示，漫长的学习时间使工作更难以直接转移到真正的足球机器人上，但看看“深度思维”公司的方法在年度机器人杯3D模拟联盟中是否具有竞争力，也是一件有趣的事。
据悉，“深度思维”团队已经开始教真正的机器人如何将球推向目标，并计划研究这种AI训练策略是否适用于足球以外的领域。
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