文章摘要
【关 键 词】 AlphaGo、实体AI、乒乓球机器人、智能控制、应用潜力
谷歌DeepMind在2016年通过AlphaGo击败世界顶尖围棋高手李世石，展示了人工智能的强大能力。现在，谷歌正在训练实体机器人打乒乓球，这表明人工智能正逐步进入实体领域。与数字AI相比，实体AI机器人的训练和开发难度更高，需要考虑物理交互、动态环境等多种因素。
谷歌的乒乓球机器人由6自由度的ABB 1100机械臂和Festo线性龙门架组成，可以在二维平面运动。机械臂末端装配了3D打印的拍柄和轻量级球拍。研究人员将乒乓球运动建模为单智能体顺序决策问题，使用马尔可夫决策过程描述问题，并构建了基于MuJoCo物理引擎的模拟环境进行训练和测试。
机器人的算法核心包括低级别控制器和高级别控制器。低级别控制器负责提出不同乒乓技术策略，如正手击球、反手击球等，并以50Hz的频率产生速度命令。高级别控制器相当于机器人的”大脑”，根据对手的打球风格和旋转，控制低级别控制器进行回击。
研究人员将机器人与29名不同技术水平的用户进行了比赛，结果显示机器人赢得了45%的比赛、46%的局数和49%的分数。按技能水平细分，机器人赢得了100%与初学者的比赛、55%与中级选手的比赛，但与高级选手的比赛表现不佳。目前，这个乒乓球机器人已经达到中级选手的水平。
与人类相比，机器人不存在体力、伤病等问题，可以时刻保持高效率和专注度。如果进行海量高质量数据训练和硬件优化，机器人战胜职业选手甚至奥运冠军只是时间问题。这表明人工智能在实体领域具有巨大的潜力和应用前景。
总之，谷歌的乒乓球机器人展示了人工智能在实体领域的应用潜力。通过先进的硬件设备、算法模型和训练方法，机器人已经达到中级选手水平，并有望在未来战胜更高水平的选手。这为人工智能在体育、制造、服务等领域的应用提供了新的思路和方向。
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【原文作者】 AIGC开放社区
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