Гуманоидный робот сыграл в теннис с людьми, проверив возможности воплощённого ИИ

Во время матча робот самостоятельно отслеживал траекторию летящего мяча, корректировал положение тела и наносил ответные удары ракеткой. В парном разряде машина также взаимодействовала с человеческими игроками, адаптируя свои действия к изменяющейся ситуации на корте.

Теннис представляет собой особенно сложную задачу для робототехники. В отличие от работы в контролируемой среде, робот должен одновременно решать несколько задач: распознавать быстро движущийся объект, прогнозировать его траекторию, выбирать место для перемещения, сохранять равновесие и точно координировать движения всего тела для выполнения удара.

По данным Galaxy General Robotics, программная архитектура робота разделяет высокоуровневое принятие решений и низкоуровневое управление движениями. Условный «мозг» анализирует игровую ситуацию и определяет стратегию, тогда как система управления движением координирует ходьбу, баланс и движения ракетки.

Для обучения использовались данные о движениях человека и виртуальные симуляции. В них несколько роботизированных агентов могли проводить большое количество тренировочных матчей, отрабатывая позиционирование, продолжительные розыгрыши и выбор ударов в различных игровых ситуациях.

Подобный подход отражает изменение задач, стоящих перед современным ИИ. Если системы вроде AlphaGo демонстрировали способность принимать решения в строго определённых цифровых средах, то воплощённый ИИ должен переносить интеллектуальные возможности в физический мир. Здесь недостаточно выбрать правильное действие — его необходимо выполнить точно и своевременно, учитывая постоянно меняющиеся условия.

Гуманоидные роботы пока значительно уступают профессиональным спортсменам, однако подобные эксперименты позволяют разработчикам проверять, насколько эффективно машины способны объединять компьютерное зрение, планирование, управление движением и обучение в единую систему.

Теннисный матч стал ещё одним примером перехода робототехники от выполнения заранее запрограммированных действий к автономному поведению в непредсказуемой физической среде. Именно способность воспринимать окружающий мир, принимать решения и сразу превращать их в точные движения рассматривается исследователями как один из ключевых этапов развития воплощённого ИИ.